...........64 5.2.3 模块..............................................................................................................................................64 5.2.3.1 结构模块..................... ..............64 5.2.3.2 功能模块................................................................................................................................65 5.2.3.3 系统模块............................ 部署。其核心目标在于 充分发挥标准化在支撑产业发展中的关键作用，着重强化产业链上下 游的协同创新能力，推动科技成果向实际应用的高效转化，构建完备 的产业技术创新生态链，推动软硬件系统的标准化与模块化设计，大 幅提升新产品开发效率，助力应用场景的落地生根，并持续提升我国 标准在国际舞台上的影响力。 白皮书全面且系统地梳理了人形机器人领域标准化工作的现状， 深入剖析了当前面临的问题与挑战，精准把握标准化建设的迫切需求

1.4 10万级别智驾落地推动行业进入智驾平权 1.5 汽车行业加速迈向智能驾驶全面普及时代 2.关注自研核心算法的整车企业 2.1 特斯拉：纯视觉方案+一体化端到端先驱 2.2 华为鸿蒙智行：模块化端到端，聚焦生态整合与全域协同 2.3 小鹏：云端蒸馏模型+纯视觉方案，大幅提升车端上限 2.4 理想：双系统并行，VLM规范端到端模型下限 2.5 比亚迪：智驾平权加速，边际变化可期 3.智能驾驶产业链 线控转向：L4级及以上自动驾驶必备，尚处市场导入期 4.投资建议 5.风险提示 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 端到端发展进入加速期，基于 规则长期护航 1 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图1：端到端与模块化自动驾驶 资料来源：电动车公社，国元证券研究所 4 端到端的定义：基于数据驱动的深度学习 在广义语境中，端到端是一种研发范式，指在一个任务中，从输入端到输出端，中间不经过任何其他处理环节，由 图2：端到端技术演进 资料来源：辰韬资本，Ai fighting，国元证券研究所 5 从模块化方案向一体化端到端模型过渡 端到端架构的本质是深度学习的全面使用与数据驱动。根据感知模块与决策模块之间的贯通程度，可分为模块化 端到端与一体化端到端。 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P

系统级芯片（SoC）的新型人形 机器人计算机 Jetson Thor。Jetson Thor 是一个全新的计算平台，能够执行复杂的任务并安全、 自然地与人和机器交互，具有针对性能、功耗和尺寸优化的模块化架构。 该 SoC 包括一个带有 transformer engine 的下一代 GPU，其采用 NVIDIA Blackwell 架构， 可提供每秒 800 万亿次8位浮点运算 AI 性能，以运行 基座大模型GR00T N1。GR00T N1 灵感来自于人类认知处理，是一个具有双系统架构 的视觉-语言-动作 （VLA） 模型。视觉-语言模块（系统 2）通过视觉和语言指令来理解环境。随后的扩散转换器模块（系统 1）实时生成流 畅的运动动作。这两个模块紧密耦合，并进行端到端联合训练。英伟达使用真实机器人轨迹、人类视频和合成生成的数据集的异构混合物来 训练 GR00T N1，解决了具身智能所 性不足的问题，从而提升机器人在复杂环境中的操作能力。英伟达表示，GR00T N1 在多个机器人实施例的标准模拟基准上优于最先进的模仿学习基线。 System1是一个扩散转换器（DiT）作为动作模块。它交叉关注 VLM 输出的Token，并采 用特定于实施例的编码器和解码器来处理可变状态和动作维度以产生运动。它以更高的 频率 （120Hz） 产生闭环电机动作。 System 2是一个预先训练的视觉语言模型

规风险、流程扩展瓶颈以及用户体验代际断层。 桎梏一 系统架构恐龙化困境 原有 BPM 系统底层引擎基于过时技术框架，仅支持特定浏览器版本，无法适配新型终 端设备。同时，原有 BPM 系统模块化程度低，功能扩展需依赖代码级改造，响应业务 需求的周期长达数周。 桎梏二 安全与合规风险 原有 BPM 系统风险主要源于原厂停止技术支持。由此导致系统漏洞修复滞后，存在数 据泄露风险。 系统难以 满足未来国际合规要求。 桎梏三 流程扩展瓶颈 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 12 原有 BPM 系统架构陈旧，导致扩展创新的基础不扎实。而且，系统功能非模块化开 发，可定制扩展性不强，阻碍流程创新。 桎梏四 用户体验代际断层 代际断层表现为不支持移动端审批，与 PC 端存在功能割裂。而且流程新建与唤起缺乏 智能机制，用户流程使用效率低下。此外，旧版本 基于此，中集集团选择与蓝凌达成战略合作，不仅源于蓝凌在大型集团企业 BPM 流程 管理领域具备的成熟方法论与标杆案例，更看重其数智化办公解决方案的丰富经验与本 土化服务能力。依托蓝凌 BPM 平台先进的架构设计及模块化产品能力，双方通过专业 化项目管控机制，成功实现系统全流程落地，有效提升了集团级流程治理效能。 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 13 在新的智能 BPM 建设

和中国移动-移动云）和互联网运营商（阿里云和华为云等）。以长江云互联网数据中心 为案例，其计算额定功率为 134kW（24 台设备机架*7kW 单机架功率输出*0.8 需要系 数），该项目选用 240 kVA 模块化 UPS 电源（6 个 40kVA 功率模块）。 2） 超算中心-超算算力：主要基于超级计算机，通常用于科学计算，超算中心设备往往具 备高度定制化。根据《超级计算数据中心供配电系统设计探讨（江峰，《智能建筑电气 技术》2022 1%，全链路效率 86.6%。 2） HVDC 高压直流系统：HVDC 方案逐渐被数据中心验证，在中国市场率先扩散。HVDC 系统能有效避免交流供电中的多次变流和变换进而减少能源转换损失，具有模块化、效 率高、可靠性高、成本更低等优势。HVDC 设备成本略低于传统 UPS，且相比传统 UPS 具备一定效率优势，并可降低数据中心 PUE，减少能源消耗。根据台达的数据，当前 HVDC 系统整体效率为 88.3% 86.6% 占地面积 60.0% 100.0% 200.0% 250.0% 重量 50.0% 100.0% — — 配置快速性 预制化，速度快 移相变定制模块预制化 一般 一般 资料来源：台达，华泰研究 免责

过程中自主学习轴孔装配技能，通过在线辨识控制器的最优参数，提 高装配操作质量。二是自主导航类，随着激光地图建模技术不断成熟， 基于地图开展移动路径设计的自主导航功能也实现广泛应用，发展出 各类清洁、搬运机器人。 在传统模块化机器人中，多种模型的组合配合也大大拓展了机器 人的应用场景。其中，以工业视觉为代表的感知交互技术在软硬件层 面都趋于成熟，因此与其他模型的组合使用较为常见，如搭载“识别 类+复杂操作类”模型 能够通过自然语言与机器人交互完成任务。 大模型是强化学习的辅助工具，为具身智能提供了开展统一决策 的“大脑”。在传统的“感知-推理-控制”模块化框架之下，智能机 器人通过单个或多个“小模型”结合人工介入来完成相应的任务。大 模型出现以后，不同模块的功能融合到一个统一的框架下，机器人能 够通过与物理环境的实时交互，对语言、视觉、触觉等多种感官信息 进行统一处理，利用大模型对语言和物理世界的理解开展自主决策， 早出现在生产过程中的重复性、封闭性的操作场景中，在多个行业已 经实现了大规模应用，在市场效率竞争和小批量柔性生产趋势下，企 业普遍存在对智能化机器人的升级需求；二是机器人功能的拓展，随 着机器人模块化设计和柔性控制技术的成熟，工业机器人的精细化程 度和灵活性显著提高，原本无法被取代的喷涂、焊接场景也逐步开始 应用机器人。 此类场景主要包括两种“机器人+人工智能”融合应用模式。一 是“机械臂+操作优化模型”模式，AI

月 5 日，上海西门子医疗器械有限公司获批的“CT 图像处理与分析软件”，打 破了过往“一证一病”的管理。 飞利浦这一软件由安装程序和授权文件组成，功能模块包括 CT 神经灌注模块、CT 钙化 积分模块、ASPECTS 模块和扩展功能模块。未来，或有更多 AI 公司以这一模式实现多 病种 AI 的商业落地。 2.1.3 商业化及应用 尽管影像 AI 企业在市场推广时会将重心放在核心的辅助诊疗工具上，但在实际之中， 医渡科技用“聚焦”战略见成效 资料来源：医渡科技 2024 财年业绩路演资料 从财报分析可以看出，“聚焦”的战略是重要原因之一。首先是业务层面的聚焦，大数据 平台和解决方案板块作为医渡科技的业务基础模块，在疫情期间受到较大影响之后迅速 复苏，实现了 41.1%的收入增长和 43.7%的毛利率。此外，据公开招标信息统计，面向 医院和政府的科研业务市占率达到第一。其次是客户层面的聚焦，顶级医院客户破百， 50%。系统内置 FDA 法规和写作规 范，通过 AI 自动化的流程，确保在合规框架下生成完整且精准的文档。 为保证文件内容的准确性和申报材料的高质量，Medraft AI 特别设计了专家审核与智能 修订模块。系统会自动识别潜在的合规风险点，并提供修改建议供专家参考，将 AI 的 高效处理与专家的专业判断相结合，有效降低了潜在错误，提升了 FDA 临床申报的成 功率。 此外，系统还具备自我迭代和动

基础设施" 的重要性,强 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 9 调混合 AI 数字底座成为主流架构, 为企业的业务流程提供智能化支持的 必然趋势。 2) 做了混合 AI 数字底座二级模块的全面刷新。AI 时代的数字底座, 需 要 AI 基础设施, 同时, 也需要 AI 运行所需的技术平台。这包括: "3 库 4 平台" , 这些技术平台已经对传统的大数据平台、应用开发平台形成 降低研发成本、提升研发 质量。例如, 企业可利用生成式 AI 进行产品的概念设计; 或者通过整合内外部 数据 (如销售数据、客户需求数据) , 来做出更科学的产品规划。 今年的企业智能化转型框架在研发创新模块方面进行了差异化的个性化设 计, 依据行业和场景的不同, 划分为硬件研发、软件研发成熟度模型。 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 13 针对智能产品研发 硬件, 企业可以从以下角度探索: 并结合 2022 年、2023 年、2024 年度组织的多场行业专家和客户访谈反馈结果, 2024 年的智 能化评估量表融合最新的生成式 AI、AI 大模型、AI 智能体等理念 进一步迭代 二级模块和成熟度描述, 形成全新的 "AI 重塑版" 智能化评估体系。成熟度评估 问卷始终围绕企业发展战略及转型价值和目标,选取关键维度构建对标模型,依 托第三方专业调研平台及企业私域运营平台,广泛邀请目标客户

射频端 基站天线和滤波器等 诺基亚、爱立信5G、4G基站天 线、滤波器重要ODM供应商， 华为射频产品OEM供应商 连接端 高速传输线/连接器、高速 DAC&ACC、光模块等 互联产品以连接器为主，同时 也在布局光模块 终端 手机天线 LCP天线有望成为5G终端天线 主流，立讯已成为LCP天线模 组最大供应商 上市公司：营收10+亿，主要布局 汽车电子、汽车线束、汽车电器、 新能源相关产品线 AI+安防的巨大应用前景，吸引了更多 厂商的加入，目前已形成传统安防厂 商、AI厂商、云服务厂商三大阵营。AI 厂商优势在于算法，华为等云厂商优势 在云管端，而传统安防厂商的优势在于 技术对接、客户需求的理解、应用模块 的成熟度和稳定性、深厚的商务资源、 产品的丰富性等方面，短期内这些优势 仍极为明显，近年来传统安防厂商也在 加大对于AI软件和算法的投入，我们认 为未来几年内传统安防厂商的行业地位 仍难以撼动。 智能座舱，人车交互系统的深度变革：根据伟世通的数据未来5年全球整车销售增长率大概每年3%左右，而座舱电子的增长速 度将达到8%，到2020年全球市场规模高达432亿美元，其中高端车载信息娱乐系统、高端仪表、Telamatics模块以及集成式 HUD的年均增速均在30%以上。 提升驾驶安全性为汽车发展重点，ADAS高增长可期：就ADAS渗透率而言，欧美地区市场接近8%，新兴国家市场则仅为2%。 据PR Newswire测算，

的培 养分为数字化认证和数字化实战技能两大类别，培养“高含金量证书+硬核技能”的全方位人 才，课程内容涵盖了数字化转型、业务流程梳理、企业数据资产管理、企业数字化管理及中小 企业数字化转型五大模块。 根据数字化管理人才的成长和认知规律，基于行动导向，构建岗位胜任力模型，开展高效 的教学。业内大咖讲师将企业数字化转型管理理论与实践融合教学，以企业数字化转型成功为 目标的知识讲解、教学做一 数据治理 大数据 数据库 云计算 IT 运维 软件测试 信创 信息安全 网络技术 虚拟化技术 数字化技术人才的重点培养方向涵盖了数字化产品研发、人工智能、信息安全、云计算、 大数据等 16 大模块，既有专业技能提升的技术课又有兼顾能力背书的认证课，从企业的真实 需求和问题出发，针对性强。  数字化应用人才 数字化应用人才，是连接技术和业务的桥梁，在企业数字化转型过程中扮演着至关重要的 制定课纲：课研组联合讲师为企业定制授课大纲，并提供免费修改服务直至满意。 3. 编制教材：课研组联合讲师为课程编制教材（讲义）及工具模板，并推荐参考用书等。  签订服务协议 1. 制定服务模块：采用标准服务保障项目顺利实施，自选增值服务助力完美落地。 2. 确定实施方案：根据企业的时间、地点、参训人数等确定合理的实施方案。 3. 签订培训协议：确定服务方案及报价，签订合作协议，为项目实施提供法律依据。