• 特斯拉FSD 2025年2月以L2级入华， 与百度地图合作为了获取更适合FSD 的‘AP友好型’路线规划和对中国复 杂路况的理解 • 即使是纯视觉方案，在复杂路况和数 据合规压力下仍需本地化地图数据支 持，验证了“轻地图+重感知”混合路 线的现实需求 FSD入华的鲶鱼效应 • 英伟达、蔚来（NWM）、理想 （MindVLA）等布局‘世界模型’ • 进一步弱化静态地图依赖，但对地图作为 地图策略（支撑系统 & 策略） 弱化高精地图依赖： • 全球坚持‘轻地图+重感知’，减少高精地图依赖。 区域性地图合作 (中国)： • 引入百度高精地图数据，形成‘轻地图+重感知 +本地化数据’模式，平衡法规与技术。 特斯拉FSD：端到端AI驱动的自动驾驶革新 (核心：单一神经网络，像素输入 -> 控制输出) 资料来源：特斯拉公开资料，访谈，泰伯智库 创新者研究 特斯拉：端到端驱动进化与本土化合作 需与本土持牌图商百度合作，解决地图牌照与 数据合规问题。合作模式：百度地图提供车道级导航数据，协助FSD优化路径规划，适应中国复杂路况 （如非机动车混行、特殊交通标志）。  这种‘全球模型+本地化数据包’的模式，成为更多追求全球化车企在地图策略上的一个参考方向。 核心依赖：中国本土图商 背景： 受中国数据安全法规（如 《汽车数据安全管理若干规定(试 行)》）的严格限制，特斯拉无法 将在中国收集的道路数据传输至国

布局和新业务的增长。 场景四：满足数据合规要求。企业在拓展出海业务时，受数据合规和网络地 域等要求，会在不同地域选择具有影响力的本地云服务商。这些服务商可以 根据数据的敏感度和所在地法规要求，设计本地化的定制方案，确保数据合 规存储和处理。 场景五：多级组织建设需要。一些大型集团用户的不同子公司信息平台会出 于商务、成本、合作对象的考虑，独立选择云服务商，这导致企业集团范围 内会形成不同平 总体上看，合理规划的多云战略能够帮助企业解决发展过程中一系列业务问题和 IT问题，并带来更多的创新选择。《����年IDC中国企业多云战略调研》显示， 企业最认可的多云效益依次为：促进业务跨区域拓展并提升本地化服务能力，增 强企业韧性，优化成本效益，提高资源利用率和效率，完善技术能力建设以及弹 性支持业务发展。 �� 企业在采用多云策略时发现，多云环境赋能企业跨越地理界限，强化企业面对变 局的适 强了对业务动态变化的 支持，确保企业能够在瞬息万变的市场中敏捷前行。这一系列价值凸显了多云策 略作为驱动企业数字化转型与持续增长核心引擎的关键作用： 多云战略成为企业推进全球化部署的催化剂与本地化服务的赋能引擎：在竞 争激烈的商业环境中，多云策略为企业提供了至关重要的全球化竞争优势。 尤其对于那些致力于提供全球化服务的企业来说，多云环境不仅是一种必要 的选择，更是提升其全球部署效能的关键途径。它帮助企业跨越地理边界，

“桑智”政务智能助手：湖南县域 AI 政务创新样板 【案例简介】 为推进县域政务智能化转型，湖南省张家界市桑植县携手清华大学数字政府 与治理研究院，完成了政务环境 DeepSeek 大模型的本地化部署，推出政务专用 人工智能助手“桑智”。这一创新举措使桑植县成为湖南省首个实现“DeepSeek+ 政务平台”的县域政府。通过这一系统，政务办公全面实现数字化，并且在多轮 对话理解、文档自动 明，该系统不仅提升了政务办公的 智能化水平，还推动了政务服务的高效协同，为山区县域的治理现代化提供了创 新样本。 【案例实施】 1.智能助手本地化部署 桑植县政府在现有的党政办公一体化平台基础上，完成了 DeepSeek 大模型 的本地化部署，确保数据闭环安全，并深度适配政务场景。“桑智”不仅仅是一 个聊天机器人，更是一个具备知识计算与智能决策辅助能力的政务智能助手。 该系统能够基 【案例成效】 1.高效智能政务办公 “桑智”系统通过本地化大模型优化，实现了政务办公的智能化升级。与传 统政务办公相比，该系统显著提升了公文处理、数据查询、政务决策支持等工作 的效率。例如，政策文件的查询与梳理时间缩短了 70%以上，而公文初稿生成的 效率提高了 2 倍以上。 2.数据安全保障与闭环管理 DeepSeek 的本地化部署确保了政务数据的安全性，所有数据均在桑植县内 部服

“桑智”政务智能助手：湖南县域 AI 政务创新样板 【案例简介】 为推进县域政务智能化转型，湖南省张家界市桑植县携手清华大学数字政府 与治理研究院，完成了政务环境 DeepSeek 大模型的本地化部署，推出政务专用 人工智能助手“桑智”。这一创新举措使桑植县成为湖南省首个实现“DeepSeek+ 政务平台”的县域政府。通过这一系统，政务办公全面实现数字化，并且在多轮 对话理解、文档自动 明，该系统不仅提升了政务办公的 智能化水平，还推动了政务服务的高效协同，为山区县域的治理现代化提供了创 新样本。 【案例实施】 1.智能助手本地化部署 桑植县政府在现有的党政办公一体化平台基础上，完成了 DeepSeek 大模型 的本地化部署，确保数据闭环安全，并深度适配政务场景。“桑智”不仅仅是一 个聊天机器人，更是一个具备知识计算与智能决策辅助能力的政务智能助手。 该系统能够基 【案例成效】 1.高效智能政务办公 “桑智”系统通过本地化大模型优化，实现了政务办公的智能化升级。与传 统政务办公相比，该系统显著提升了公文处理、数据查询、政务决策支持等工作 的效率。例如，政策文件的查询与梳理时间缩短了 70%以上，而公文初稿生成的 效率提高了 2 倍以上。 2.数据安全保障与闭环管理 DeepSeek 的本地化部署确保了政务数据的安全性，所有数据均在桑植县内 部服

商⽤权限吸引 创新的可能 ⼒的模型， 全球可⽤ 开发者 为什么⼈⼈都爱 DeepSeek? 9 DeepSeek 创新技术引发新变化 计算资源 DeepSeek 极致成本降低，显著降低本地化部署的 成本，极⼤激活本地数据 ⽣态资源 医疗信息化⼚家数千家，为⼤模型应⽤提供 良好的⽣态基础 市场前景 医院、企业、监管、患者痛点多，场景丰富， 市场潜⼒巨⼤ 数据资源 医疗⾏业拥有⼤量数据资源，是⼤模型训练

从编程辅助（DeepSeek- Coder）到医疗诊断（R1 临床接⼊），展现⾏业落 地能⼒ 9 DeepSeek天然适合医疗⾏业 ⼤模型发展的⼏⼤“基⽯” 01 DeepSeek极致成本降低，显著降低本地化部署的 成本，极⼤激活本地数据 计算资源 02 DeepSeek是最开源的⼤模型，便于医疗⾏业 开发者使⽤和优化，垂类⼩模型不输于⼤模型 算法框架 03 医疗⾏业拥有⼤量数据资源，是⼤模型训练

决方案，具有显著的优势。 它能够降低企业应用大模型的技术门槛，加速大模型在各个行业的落地实施，同时为企业提供安全、高效的 AI 应用开发和部署能力。以 DeepSeek为代表的模型，具备开源部署、本地化应用（保障数据隐私）、低成本高质量以及快速定制化交付等优点，精准地满足了政府、 金融、医疗以及工业制造等B端行业的特定需求。预计2025年，DeepSeek适配一体机市场将进一步升温，迎来新的市场热潮。随着大模 ◆ 海外更广阔的市场空间 ◆ 海外用户的产品心智与付费习惯更加成熟，付费转化率高 ◆ 一些海外市场竞争激烈程度较低，且容易获得先发优势 ◆ AI加持下，语言文化壁垒降低，能以更低成本实现内容本地化 ◆ 部分海外市场监管较为宽松，利于产品上线、扩张及循环发展 ◆ 地区选择 ◆ 产品策略 ◆ 团队情况 美国、英国、澳大利亚等英语国家市场 出海挑战 中东、东南亚、非洲等新兴国家市场 情感陪伴类 教育、营销、 写作、搜索 对话等工具 大厂 大模型创企 垂直业务企业 ◆ 海外市场认知：出海厂商面临人群种族、文化差异、 行为习惯等认知差异，需从组织、人才、团队及运 营等方面做好本地化产品与市场策略 ◆ 海外需求认可：出海面临欧美等海外厂商竞争，需 建立消费者对中国品牌信任度 ◆ 数据跨境隐私：出海厂商在数据上需关注训练数据 来源、数据跨境传输及用户数据隐私等多方面 ◆

决方案，具有显著的优势。 它能够降低企业应用大模型的技术门槛，加速大模型在各个行业的落地实施，同时为企业提供安全、高效的 AI 应用开发和部署能力。以 DeepSeek为代表的模型，具备开源部署、本地化应用（保障数据隐私）、低成本高质量以及快速定制化交付等优点，精准地满足了政府、 金融、医疗以及工业制造等B端行业的特定需求。预计2025年，DeepSeek适配一体机市场将进一步升温，迎来新的市场热潮。随着大模 ◆ 海外更广阔的市场空间 ◆ 海外用户的产品心智与付费习惯更加成熟，付费转化率高 ◆ 一些海外市场竞争激烈程度较低，且容易获得先发优势 ◆ AI加持下，语言文化壁垒降低，能以更低成本实现内容本地化 ◆ 部分海外市场监管较为宽松，利于产品上线、扩张及循环发展 ◆ 地区选择 ◆ 产品策略 ◆ 团队情况 美国、英国、澳大利亚等英语国家市场 出海挑战 中东、东南亚、非洲等新兴国家市场 情感陪伴类 教育、营销、 写作、搜索 对话等工具 大厂 大模型创企 垂直业务企业 ◆ 海外市场认知：出海厂商面临人群种族、文化差异、 行为习惯等认知差异，需从组织、人才、团队及运 营等方面做好本地化产品与市场策略 ◆ 海外需求认可：出海面临欧美等海外厂商竞争，需 建立消费者对中国品牌信任度 ◆ 数据跨境隐私：出海厂商在数据上需关注训练数据 来源、数据跨境传输及用户数据隐私等多方面 ◆

将在 2026 年影响其 选址战略。同样，96% 的受访高管表示数据 隐私、安全和法规将在未来两年决定其运营 地点。不过，需要注意的是，许多隐私法规 并不那么严格，不一定会要求企业实现数据 本地化。而利用混合云环境，企业能够确保 遵守数据隐私规定，同时保持运营灵活性。 的受访高管预计 AI 将在 2026 年影响其选址战略。 93% 的受访高管表示数据隐私、安全和法规 将决定其

26 低成本高质量语言模型边界的探索，扩展的具体方法和侧重点改变：最初是模型规模， 然后是数据集规模，现在是推理时的计算资源和合成数据； 垂直领域和横向拓展：采用 "API+ 本地化知识库 " 或 " 提示工程 + 检索增强 " 的混合方 案， 通过 Prompt Engineering 和 RAG 等技术实现业务场景的快速适配与轻量定制， 同时建 立完 善的运维合规体系，确保数据处理全流程的安全性与合法性。