定义及分类：从机械化、单一化向高度智能化、泛在化迈进， 智能机器人历经数十年技术革新与应用探索，仍在持续突破 资料与数据来源：公开资料，月狐研究院整理 5 驱动因素 社会驱动：人口老龄化加速、蓝领工作人力缺口大、高科技 平民化共同驱动智能机器人渗透 • 根据国家统计局最新数据与联合国有关老龄化的划分标准显示，我国人口增长动力减弱，老龄化人口占比增长，我国已全面步入中度老龄化社会并且老龄化仍在 亟需机器人进厂进行岗位的人力替代、协作、补充。 • 目前AI平民化成为大趋势，人工智能融入国民生产生活中，民众对于AI相关应用的关注呈指数级增长，民众对于人工智能的接受度也逐渐上升。 资料与数据来源：国家统计局，《中国蓝领群体就业研究报告》，月狐数据 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 人口出生率(‰) 人口死亡率(‰) 人口自然增长率(‰) 65岁及以上占比(%) 2015年-2024年中国人口数据 30,000 32,000 34,000 36,000 38,000 40,000 42,000 44,000 46,000 48,000 2023-01 2023-03 2023-05

府建设新局面”。政务热线作为我国数字政府建设最为成功的实践之一，不仅发 挥着政民互动的“连心桥”和社会治理的“连接者”的作用，并且海量热线工单 也逐渐成为辅助政府决策、推动社会治理创新的重要数据富矿。随着人工智能技 术的快速发展，政务热线作为政府与公众沟通的重要渠道，正在经历一场智能化 变革。作为数字政府的“门脸”，政务热线进一步建设发展需要各方的通力合作， 将人工智能大模型和智能技 90 年代，美国巴尔的摩市就开通了 311 非紧急救助热线，成为 全球第一个专门开通市民热线的城市1。此后，巴尔的摩的市民热线不断升级， 尤其是 CitiStat 系统的研发和启动，不仅将市民热线数据进行实时汇聚整理，而 且赋能市直部门进行高效管理，通过建立健全政府绩效评估机制，对政府回应公 民的速度和质量进行有效评估。1997 年，美国达拉斯市将二十多条热线和多个 呼叫中心合并为非紧急呼叫中心 2009, 12(2):218-236. 4 集中反映群众生活的身边事。换言之，这一阶段政务热线主要作为倾听民众声音、 处理居民难事的渠道，用以强化政府的现代化治理能力，但热线数据背后的治理 价值较少被挖掘3。 二是数字化发展阶段。随着互联网、物联网等数字技术的广泛运用，物理世 界存在的人、物、服务等被链接起来，政府也可以运用数字技术更广泛地触达不 同人群，政务服务的覆盖度显著提高。政府利用数字化工具集成大量政府服务项

府建设新局面”。政务热线作为我国数字政府建设最为成功的实践之一，不仅发 挥着政民互动的“连心桥”和社会治理的“连接者”的作用，并且海量热线工单 也逐渐成为辅助政府决策、推动社会治理创新的重要数据富矿。随着人工智能技 术的快速发展，政务热线作为政府与公众沟通的重要渠道，正在经历一场智能化 变革。作为数字政府的“门脸”，政务热线进一步建设发展需要各方的通力合作， 将人工智能大模型和智能技 90 年代，美国巴尔的摩市就开通了 311 非紧急救助热线，成为 全球第一个专门开通市民热线的城市1。此后，巴尔的摩的市民热线不断升级， 尤其是 CitiStat 系统的研发和启动，不仅将市民热线数据进行实时汇聚整理，而 且赋能市直部门进行高效管理，通过建立健全政府绩效评估机制，对政府回应公 民的速度和质量进行有效评估。1997 年，美国达拉斯市将二十多条热线和多个 呼叫中心合并为非紧急呼叫中心 2009, 12(2):218-236. 4 集中反映群众生活的身边事。换言之，这一阶段政务热线主要作为倾听民众声音、 处理居民难事的渠道，用以强化政府的现代化治理能力，但热线数据背后的治理 价值较少被挖掘3。 二是数字化发展阶段。随着互联网、物联网等数字技术的广泛运用，物理世 界存在的人、物、服务等被链接起来，政府也可以运用数字技术更广泛地触达不 同人群，政务服务的覆盖度显著提高。政府利用数字化工具集成大量政府服务项

为企业重塑竞争壁垒的 核心引擎。 1. 技术拐点爆发，AI 大模型开启流程智能化新时代 AI 大模型在认知层级的突破，使得传统流程自动化执行场景范畴得以扩充。 首先，大模型在非结构化数据的处理与分析能力层面实现了跃迁。过去的 RPA 在合同关键条款自 动提取任务上表现不佳，而 AI 大模型在此任务上准确率接近 100%。其次，多模态交互的升级进 一步拓展了流程智能化应用场景。例 践落地方法论与关键 成功要素。 实践方法论 1，需求诊断与场景锚定 流程智能化的实施必须始于精准的业务需求识别与场景选择。首先，企业需通过对于内部流程的抽 象挖掘，映射绘制出端到端业务流程图。其次，再结合历史数据挖掘关键瓶颈。比如，制造企业可 以通过绘制端到端采购流程，评估各个流程节点耗时在全流程中占比，从而找到关键场景。 具体的场景选择，企业应遵循“痛点优先、价值可测”原则。比如，场景价值度高低的评判应当交 须突破数据孤岛与流程割裂。 企业可以通过构建穿透式数据治理体系，突破数据孤岛。物理穿透层面，企业通过多模态数据中枢 整合异构数据源，形成全域数据资产池。逻辑穿透层面，企业可以建立动态数据血缘图谱，利用 AI 自动识别数据关联关系。价值穿透层面，企业基于知识图谱技术建立跨域语义关联。 为破除流程割裂建立统一流程，企业需遵循闭环原则。一方面是端到端流程闭环的建立，企业通过 流程挖掘技术识

.........................16 （二） 数字人 ..................................................18 （三） 仿真业务数据 ............................................20 （四） 智能运营 ......................................... .............................40 附录 A：金融业数字孪生应用实践 .....................................41 案例一：中电金信数据孪生实验室 .................................41 案例二：中电金信数字孪生智能运营驾驶舱 .........................44 案例三：交通银行数字人 年后，如西门 子、达索等世界知名的工业软件公司开始在各自擅长的工业 领域提出数字孪生的衍生概念与应用方案。 2015 年，国内航空工业领域吸收并应用了数字孪生概 念，通过集成各类传感器采集的数据，使用机器学习等人工 智能算法，建立可实时更新的“拟真”模型，以支撑各类航 空工业产品的生命周期内的各项活动。 数字孪生是集成了多物理量、多尺度、多概率的系统， 经过最初在航空航天领域的应用，逐渐扩展到电力、城市管

能一味停留在测试和试点阶段。银行可参考本报告的指引 实施这一重大转型变革，以充分挖掘人工智能的潜力。 对于银行而言，把握人工智能带来的重大机遇实际需要的 不仅仅是技术投资，还要求对战略、文化、运营方式和道 德框架进行全面重构，为人工智能的部署提供支持。 对于银行而言，人工智能不仅是一项技术投 资，也将成为重新定义战略、运营和文化的 催化剂。为充分挖掘人工智能的潜力，银行 必须以开放的心态拥抱变革，并将人工智能 动收入增长。 银行面临着独特的挑战 对许多银行而言，建立一个足够强大的风险管理环境，为 人工智能在更多领域的部署提供支持，特别是在信贷决策 或合规监控等受到高度监管的领域，仍面临着诸多的难 题。对数据治理、运营完整性和监管审查的担忧，使得进 展不顺。与此同时，技术的快速进步，再加上专有人工智 能平台与开源人工智能平台的不断竞争，使局面变得更为 复杂，银行也因此难以明晰应从何处着手加大投入。 畅的超个性化客户体验，从而让银行业发生翻天覆地的 变化。 此类智能体可以充当全天候的虚拟顾问，用于提供量身 定制的财务指导，自动执行日常交易，并基于实时数据 和前瞻洞察主动管理客户需求。在运营中，人工智能代 理能够以无与伦比的速度和精度分析大量数据，从而简 化后台的欺诈检测、合规监控和风险评估等流程。 价值蓝图 为了克服上述挑战，抓住相关机遇，为利用下一代人工 智能技术做好准备，银行应采取精心设计的结构化方法

从单机智能向集群智能演进、从围栏操作向人机协作跃迁。“十 五五”时期，机器人技术将与人工智能、新材料、新型传感、生 物仿生、元宇宙、脑机接口等前沿技术进一步融合发展，多个关 键零部件性能也将进一步提升。 数据来源：赛迪顾问，2024 年 10 月 多机器人自主协同技术逐步升级，“十五五”时期有望扩大 应用。近年来机器人应用模式逐步从单一应用向集群部署转变， 这使多台机器人之间能够协同作业，共同完成更复杂的任务，提 软件企业，加强对产业发展的支撑。 第三梯队地区：突出应用引领，发扬资源优势 一是探索应用场景、开拓新业务新模式新业态，结合实体经 济需求深入挖掘应用场景，通过开展示范应用和供需对接促进机 器人规模化应用，在应用中积极探索新模式、新服务、新业态。 二是挖掘特色资源、基于资源谋发展，对本地具有与机器人相关 技术基础的企业和高校院所开展调研摸排，在大需求、高价值的 细分环节寻找潜在发展机遇，支持相关企业与领先地区机器人整

也将中国企业的智能化发展之路,带至一个 全新的高度。 从 AI 1.0 到 AI 2.0 , 人类对 AI 的想象, 飞速从简单地识图、识字、辨音等 基础场景 进化到今天: AI 具备了强大的分析能力, 能够深度挖掘数据价值, 走 深向实, 行业大模型在金融、医疗、教育、零售、能源等多个行业领域实现了初 步应用, 并产生了明显的经济效益和社会效益。 特别是在中国, AI 的风起云涌恰逢波澜壮阔的企业智能化浪潮 进一步明确了企业智能 体的布局、探索、应用的水平,希望在 AI 2.0 时期的新要求、高要求,对企业利 用新 AI 技术实现跨越式发展提供一定面向未来的指引。 作为率先布局全栈 AI 的领军者, 企业聚焦数据、算力和算法, 积极投身 AI 带来的智能化变革的时代洪流。过去的近八年, 企业在 AI 领域砥砺深耕、前瞻 II 布局。作为科技领域的先锋企业, 企业凭借对 AI 技术的深度应用, 将其巧妙转 为时代浪潮激动之余, 我们也清醒地认识到,智能化时代在为我们敞开机遇 之门的同时, 也抛出了诸多棘手难题。人工智能在医疗、交通、教育等领域的应 用极大地提高了效率,解决了许多传统难题,但同时带来了数据安全、隐私保护、 伦理道德等问题。 这些问题的出现, 迫使我们不断深入思考科技与社会的关系, 探索如何在享受科技便利的同时, 构建一个更加公平、安全、和谐的社会环境 。 此外, 算力的场景化应

大模型技术的兴起，将企业数字化转型推向了一个新的高潮。DeepSeek、ChatGPT、文 心一言等大语言模型的问世，为企业数字化转型提供了强大的技术支持和智力支撑。从智能客 服到自动化生产，从大数据分析到精准营销，AI 正逐步渗透到企业运营的各个环节，推动着 企业向智能化、高效化、个性化方向发展。 对企业发展而言，数字化转型已不再是选择题，而是关乎生存和长远发展的必答题。随着 数字化转型 二、行业洞察：数字化转型是刚性需求 1.时代背景 | 中国数字经济成就为人才发展提供时代舞台 数字经济正成为重构全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。 而有着“数字经济时代石油”之称的数据，如今已成为继土地、劳动力、资本、技术后的第五 大生产要素。  中国数字经济成就世界瞩目，连续多年位居世界第二 近年来，数字经济在新冠疫情的冲击下展现出强大的发展韧性和活力，在全球经济发展中 万亿元。 第 3 页  2028 年中国数字化转型总体市场规模将超 7,300 亿美元 国际数据公司（IDC）近日发布了 2024 年 V2 版本《全球数字化转型支出指南》(IDC Worldwide Digital Transformation Spending Guide)。IDC 最新数据显示，2023 年全球数 字化转型投资规模超过 2.1 万亿美元，2028 年预计达到 4.4 万亿美元，2023-2028

...................................................................55 5.1 深睿医疗：自研多模态 AI 引擎，数智化助力医院数据资产管理........................ 56 5.2 医渡科技：“双中台”助力全线产品升级，盈利能力大幅提升............................... 57 .................................... 52 图表 42 深睿医疗 DeepwiseTrioData 多模态医疗大数据平台架构.........................56 图表 43 医渡科技“大数据+大模型”双中台解决方案......................................................58 图表 44 埃格林自研 资料来源：动脉橙产业智库 大势之下，地方政策也希望通过及早布局 AI 产业，把握时代的风口。譬如，山东省发 布的《山东省医养健康产业发展规划（2023—2027 年）》，便提出促进人工智能推广 应用，推进医学人工智能数据及推理运算场景、智慧医疗图脑、医疗可穿戴、医疗终端 边缘计算、神经芯片及脑机智能接口等推广应用，强调要积极开展临床决策支持系统、 医学影像辅助诊断、医用机器人、疾病风险预测与诊断等项目。 确立