第1页 人工智能物联网（AIoT）：将人工智能与现实世界相连 版权所有 ©2024 Moor Insights & Strategy 2024年5月 人工智能物联网（AIoT）：将人工智能与现实世界相连 互联设备提升人工智能的实用性 分析师将人工智能物联网（AIoT）大致定义为人工智能（AI）与物联网（IoT）的融合1，利 用AI让物联网设备变得更智能、更具 生态系统连接——而具有 成本效益的连接正是本文的重点。 1最纯粹的AIoT形式是指在设备上（即在边缘）执行AI，无需外部连接。维基百科，人工智能物联网， 2024年1月7日 第2页 人工智能物联网（AIoT）：将人工智能与现实世界相连 版权所有 ©2024 Moor Insights & Strategy 2024年5月 如需了解I 产品兼容性等方面来打造差异化产品，而无需等待繁琐复杂的全行业标准化流程。然而等待 是值得的。如今，少数几个行业标准网络涵盖了所有相关的设备联网特性和功能。设备连接 第3页 人工智能物联网（AIoT）：将人工智能与现实世界相连 版权所有 ©2024 Moor Insights & Strategy 2024年5月 的快速创新阶段已经结束。我们现在处于融合阶段，而且已经到了这样一个阶段：大多数专

通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力 政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 之九 开源效果追赶上闭源  技术开放，吸引广大开发人员和用户使用  很多公司参与开源，帮助改进产品，众人拾柴火焰高， 反哺开源产品，形成正循环 政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之十 中美差距快速缩小 认知决定行动，这场全民AI科普对推动中国AI发展功不可没 政企、创业者必读 开源改变行业格局，建立强大生态  开源战胜闭源，促使全球公司、开发者等转到开源  建立强大生态，成为全球人工智能根技术，无推广情况下各国 政府、企业、云厂商纷纷接入，获得全球最大影响力  改变中美竞争格局：美国是闭源封闭垄断思路，中国领导开源 文化，加速中国领先地位  中国人民使用的AI工具先进性已超过美国，普及率超过美国， 政企、创业者必读 人人智能 万物智能 数转智改 未来产业 科学研究 安全 应用爆发的六大方向 38 政企、创业者必读 DeepSeek的开源和低成本使得个人也能够拥有自有大模型，实现超能力， 成长为超级个体 DeepSeek六大应用方向之一 人人智能：人人都要用AI 39 政企、创业者必读 真正的机会是利用AI把所有的硬件重做一遍 DeepSeek六大应用方向之二 万物智能：所有智能硬件都用AI重做

模块化端到端将感知模块和决策规划模块视为两个独立部分，分别使用神经网络，但模块之间仍存在人工设计的 数据接口。例如，华为乾崑ADS 3.0由GOD感知网络和PDP决策规划网络组成，GOD负责感知障碍物，PDP则根据感知 信息迅速做出决策。一体化端到端则将感知与规控模块全部打通，形成一个统一的大模型，使系统能够更直接、 高效地处理信息并作出反应。业内典型代表为特斯拉、Momenta、理想等。这种架构取消了模块划分，减少信息损 深度思考后精准回答等。 长城汽车 自研Coffee Agent大模型与DeepSeek融合适配，DeepSeek的demo已在长城汽车上跑通。 长安系（长安启源） DeepSeek大模型已正式接入长安天枢智能化架构，并将率先应用于启源E07车型，实现智能座舱与驾驶辅助系统的深度融合。 奇瑞汽车 奇瑞集团宣布旗下雄狮智能座舱系统Lion AI智舱大模型通过DeepSeek实现更精准的语音指令响应和更智能化的场景应用。 法开源方面 具有优势，同时降低了训练和推理成本。Deepseek将从数据、算法、算力等环节全面赋能，加速高阶智驾商用落 地。随着端到端大模型优化，头部车企推出“车位到车位”功能，覆盖全场景并具备全程无接管能力，2025年智 驾市场将进入“车位到车位”功能的竞争阶段。 高阶智驾技术进步和规模化生产推动成本下降，10-20万元车型将成为渗透主力市场。预计2025年，智驾市场的车 企之间围绕“车位到车

有公平，有信心 Deepseek 大模型引擎 结合物联网和人工智能打造的勘探/安装/巡检一体化平台， 节约人力成本，降低安全风险，提高工作效率 当前拍摄 未来拍摄 屋顶四周对角 各处细节+视频 屋顶照片20多张 视频1段 VS 屋顶照片5-10张 视频1段 屋顶拍摄耗时 15-20分钟 2-5分钟 拍摄质量 容易造假 无死角，难造假 场景、节点 当前方案 未来改善 施工警示牌、安全防护，组件 开放支持产业链上下 游伙伴，积极探索通 用电池的各种应用场 景，并为合作伙伴量 身定制专属商业模型 和解决方案，通过应 用的低代码配置和快 速灵活部署，支持一 站式交付。 1 腾讯云 云计算 物联网 大数据 人工智能 安全 区块链 云边端协同混合云底座 公有云 + 私有云 + 分布式云 + 边缘云 应用开发平台 技术支持平台 1 2 3 3 1 4 7大平台 数字研发(研） 业务挑战 AGV、物流设备与载具缺乏有效管理，频繁出现问题。调度系统不具备追溯功能； MES非实时性致使AGV无法及时切换，临时工单需要人工参与清料处理。 方案效果 数白天AGV设备与载具进行统一物联与管理，大幅降低故障率，避免产线因AGV调度 停产造成的百万损失。支撑电池片生产追溯与产线工艺流程的优化改进。 智化创新平台帮助企业打造灯塔工厂和行业云 12 Z市 集团工业互联网平台 B工厂-边缘云

随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,全球科技创新空前密集活跃, 特别是以人工智能为代表的新技术快速发展,正在深刻改变经济社会运行模 式, 创造新的生产方式、生活方式, 成为推动经济发展的重要方向和关键动 力源。 《数字中国发展报告 (2023 年) 》指出, 我国基础数字技术创新能 力持续增强, 在信息技术管理方法、计算机技术和基础通信程序领域, 国内 有效发明专利同比分别增长 59.4%、39.3%和 智能化转型已成为各行 业顺应数字经济发展的必由之路。在这一转型过程中,新兴科技与各产业场景的 深度融合逐渐加速, 与企业的创新和变革目标相互契合, 为提升运营效率和变革 - 业供给侧结构性改革的核心动力源。 企业实现智能化转型之路并非平坦,必然要经历规划、 实践、再迭代的循环 上升阶段。这需要一套经过验证的、系统化的智能化转型框架, 以及能够帮助企 业清晰识别现状、科学指导转型路径的方法论。企业基于自身的转型经验和众多 还要符合企业自身发展的规律和模式。 由于不同行业、不同企业在数据 治理、经营模式、技术应用、组织结构、人才积累等方面存在显著差异, 且在智 能化发展水平上呈现出整体差距,因此企业在进行智能化转型时还受到规模、 资 源投入、业务范围等内在因素的影响。基于此,企业智能化转型框架必须在普遍 规律和企业特性相结合的基础上,建立起系统性、 客观性、可迭代、且具备量化 能力的分析框架和评估体系。 更多干货请关注公众号“管理技术化平台”

二、全球“机器人+人工智能”技术趋势分析 （一）工业领域的机器人正在从中等智能走向高度智能 机器人智能化的发展呈现出五个明显的阶段，每个阶段都标志着 人工智能技术的进步和机器人应用的扩展（图 1）。第一阶段是无智 4 能阶段，机器人只能执行简单的预设任务，缺乏自主性和适应性；第 二阶段是基础智能阶段，机器人开始具备基本的感知能力，能够对外 界环境做出简单的反应；第三阶段是中等智能阶段，机器人能够进行 对其进行优化 来避免碰撞。另外，蚁群算法、粒子群算法等群体算法能够通过模拟 自然界生物群体的行为，实现群体优化协调。在感知交互方面，基于 机器视觉技术的识别类模型应用比较成熟，在机器人的操作取物、移 动避障等各类功能中应用广泛，部分企业甚至开始了针对表面缺陷、 产品特征识别、安全巡检等难度较高任务的深度学习探索；基于语音 交互技术的语言类模型虽然较为成熟，但是主要用于陪伴对话、教育 机器人。一是操作优化类，传统焊接、打磨机器人通过对机器人的运 动轨迹进行计算并转化到关节空间，提高机器人的稳定性，转变成高 精度操作机器人；二是移动优化类，具有平面活动需求的移动机器人 能够感知到障碍物优化移动路径，成为自动避障移动机器人；三是协 同优化类，单一的机械控制转变为群体控制，包括机器人群体的高效 协作、任务分配和调度、无人物流机器人系统、多种机器人协同系统 等等。 感知交互类模型

们共同实现更多成就的勇敢未来做好准备。 领导者们意识到创造这一未来的挑战，其中包括对 核心技术的初期高额投资、以数据为中心的质量以 及人才和新技能。在这些挑战中，信任是最主要的 。 人工智能：自主宣 言 信任是否是人工智能无 限可能性的极限？ 今年《技术愿景》探讨了人工智能从自动化向转 型发展的未来。 使人们能够自主行动的推动者——为他们提供执行新任 务和比以往任何时候都更好地执行其他任务的能力。考 虑一下，随着人工智能进入新的和陌生的领域，重新构 人们与人工智能如何定义一个学习、领 导和创造的正向循环。 03 当大型语言模型 出现时 他们的身体 当人工智能呈指数级扩展时，系统 将会被打乱。 如何基础模型重新定义机 器人学 信任是否是人工智能无 限可能性的极限？ 引言 人工智能：自主 宣言 人工智能的泛化 人工智能竞赛的热潮无可否认。 引言 4 我们正在进入一个新的篇章 在技术领域——一个被塑造的领域—— 人工智能的泛化。如今， 伍和运营带来自主性和能力，在通用人工智能发挥作用 之前就已经到来。 在通用人工智能（AGI）方面。 2,3 并且，就像以前 一样，这场比赛吸引了商业领袖、政府和全世界人们 的关注。 人工智能：自主宣 言 信任是否是人工智能无 限可能性的极限？ 在每一个层面都有一个认知数字大脑。 认知数字大脑的构成要素是什么？ 引言 5 领导者必须充分理解的是，人工智能最重要的特征是其

（一）数字孪生有望助力金融机构做好“五篇大文章” ...............38 （二）数字孪生与金融业务联系更加紧密 ...........................38 （三）数字孪生与物联网、5G 等技术的融合逐渐加深 ................ 39 （四）数字孪生与虚拟现实的结合为金融带来了新机遇 ...............39 （五）安全意识提升 ........ 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 理、建筑、制造、金融等多个行业；数字孪生在精确反映物 理对象的虚拟模型中，会给研究对象（例如，风力涡轮机） 配备与重要功能方面相关的各种传感器。这些传感器产生与 物理对象性能各个方面有关的数据，例如，能量输出、温度 和天气等等，然后将这些数据转发至处理系统并应用于数字 智能化的方向不断发展。 5.感知类技术 感知类技术包括常见的物联网 IoT、射频识别 RFID、计 算机视觉和声波雷达等。IoT（Internet of things，物联 网）本质上是互联网从人向物的延伸，物联网是将“物”和 互联网相互连接的技术，涉及对于“物”的感知、信息采集、 传输和控制，用于实现物与物、人与物之间的信息交互。具 体而讲，就是通过温度、湿度、压力、振动等传感器实时收

CyberOne、浙江人形 NAVIAI 等为代 表的人形机器人，能识别语义和情绪，具备平稳行走和复杂动作能力， 助推我国人形机器人产业步入了智能化发展阶段。同一时期，介电弹 性体、超螺旋聚合物、气动仿生肌肉等柔性材料的快速发展也带来了 人形机器人的驱动器的革新，以北工大研发的气动人工肌肉驱动器、 中国计量大学设计的一种拮抗气动肌肉驱动的人形机器人为例，实现 了膝关节角度与刚度的精确控制，将为复杂任务和交互场景提供更加 3m/s 2m/s 1.67m/s 未披露 展现能力 行走、上下台 阶、跑酷、搬 运物品 行走、瑜伽、 单腿站立、 物品抓取 泡咖啡、整理 桌面、搬运物 品 搬运物品 行走、上下台 阶、舞蹈、奔 跑 行走、跳跃、 跳高、抓放物 品 行走、舞 蹈、端水 行走、抓放 物品、搬运 物品 25 产品形态 当前，我国人形机器人产业在国际上处于领先并跑阶段。未来， 可通过制定人 灵活的“肢体”，包括一体化关节、灵巧手、仿人机械臂、仿人腿、 骨架躯干、柔性电子皮肤，需要高强度紧凑的机械结构，也需要实现 灵活性和轻量化。 人形机器人一体化关节是一种高度集成化的机器人关节组件，它 将伺服驱动器、无框力矩电机、减速器（谐波、行星、滚柱丝杠）、 编码器等关键部件集成在一个模块中，可以提高人形机器人的运动精 度、灵活性和负载能力，是实现高效、稳定操作的核心部件。通过采 用精密传动系统、高速通信接口、优化热设计以及标准线束装配等方

驾驶算法需求动态演进，众源更新成为保障鲜度的关键技术。 5 资料来源：公开资料、专家调研、泰伯智库 市场概述 智驾地图的定义、核心特征与要素 高精地图主导 高精几何+语义 - 依赖高精度传感器 - L3/L4 早期探索 - 成本高/更新难 轻地图兴起 Light Map / SD Pro - 平衡成本与功能 - 支撑城市NOA落地 - 众源更新探索 轻地图成为主流 轻地图成为主流 重语义/拓扑/规划 - 与端到端算法深度 融合 - 地图成为在线先验 与离线训练数据源 - 兼顾AP友好性 驱动: 感知算法进步 (Transformer, BEV等) 驱动: 成本压力/规模化 (数据闭环, 众源成熟) • 精度按需: 对绝对几何精度要求动态调整，部分场景下拓扑关系与 语义准确性优先度更高。 • 要素按需: 地图包含要素集根据智驾系统能力与应用场景动态调整， 调整， 旨在实现成本与功能的最佳平衡。 • 高新鲜度: 对影响驾驶决策的道路变化要求近乎实时的更新能力， 依赖高效的自动化（含众源）更新机制。对于城市NOA，关键要 素的“天级/周级”更新成为普遍预期。 核心特征（动态演变中） 智驾地图形态演进示意图 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo