........................................................................................ 11 2.2 信息学 AI：曾经被动的管理者们，如今主动迎接医疗 IT........................................16 2.2.1 乘着 AI 迈向高等级评级............ ...................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 5.3 埃格林医药：“自研管线+AI 服务”双引擎战略，引领国内 AI 制药......... .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 AI 分析药物开发精准表型的过程................................................. 59 图表 45 柏视医疗微创手术人工智能平台的肺部重建效果..

机器人以电机驱动，机身共 12 个自由度，可以实现静态行走。国防科技大学于 2000 年率先自行研 制出我国具有历史意义的第一台仿人机器人“先行者”，这一阶段研 究集中在机器人关节以及简单步态控制上；21 世纪初，伴随着传感技 术和智能控制技术的突破，以北理工研发的第二代“汇童”、浙江大 学研制出“悟”和“空”双胞胎人形机器人为代表，人形机器人行业 步入了快速发展期，手臂活动灵巧，能够完成稳定行走、给人送递饮 产业发展现状与趋势 2.1.1 产业政策 2.1.1.1 全球产业政策特点 人形机器人作为新一代人工智能的集大成者，已经成为全球科技 和产业竞争的新高地。各国政府高度重视，从促进多方协同、加大研 发投入、完善产业生态、重视人才培养、加强国际合作以及关注伦理 安全等维度，出台了一系列政策措施，为本国的人形机器人产业发展 提供强力支持。 15 以中国、欧美、日韩地区为例，各国政府在技术创新与研究支持 强大潜力，并与国际知名大模型（如 ChatGPT、PaLM-E）同台竞技；仿 真软件的国产化程度正在逐步提高，国外软件如 Gazebo 和 MATLAB 等 在仿真领域被广泛应用，而国内则正在加大力度发展自研仿真工具， 并推动其标准化与推广。通过建立统一的建模规范、仿真精度和接口 标准，国内仿真软件逐渐具备更高的适配性，推动数字孪生系统的发 24 展。 未来，应加快基础软件的标准化进程，通过制定接口标准、算法

给，鼓励公共数字资源更大范围向社会开 放。推进中小学信息技术课程建设，加强职 业院校（含技工院校）数字技术技能类人才 培养，深化数字经济领域新工科、新文科建 第 5 页 设，支持企业与院校共建一批现代产业学 院、联合实验室、实习基地等，发展订单制、 现代学徒制等多元化人才培养模式。制定实 施数字技能提升专项培训计划，提高老年 人、残障人士等运用数字技术的能力，切实 解决老年人、残障人士面临的困难。提高公 月 12 日 上海市人民政府办公厅 《上海市数字经济发展“十四五”规划》 落实本市集成电路和软件产业研发设计人 员奖励政策，支持和鼓励基础软件、工业软 件、新型技术软件、信息安全软件等企业研 发设计人员在沪发展，用好应届毕业生和留 学生进沪就业以及外籍人才永久居留等相 第 6 页 关便利服务政策，加大力度引进数字经济领 军和青年人才。依托“基础研究特区”试点， 进行稳定集中科研支持，在高校和科研院所 项目管理 5G/6G 物联网 智能制造 数据分析 AI 提效办公 常用办公软件 2.企业数字化人才培养保障体系 中培伟业企业数字化人才培养保障体系是一套综合性的、系统性的解决方案，旨在通过科 学、高效的培训方法，全面提升企业员工在数字化领域的专业技能和综合素养，为企业的数字 化转型和可持续发展提供坚实的人才支撑。 中培伟业培训的评估体系设计得非常系统和全面。按照企业需求调研、制定培训方案、签

关于打造消费新场景培育消费新增长点的措施 拓展智能机器人在清洁、娱乐休闲、养老助残护理、教 育培训等方面功能，探索开发基于人工智能大模型的人 形机器人。 7 驱动因素 技术驱动：关键硬件实现国产化自研或大幅降价，大模型的 爆发降低开发成本，共同促进机器人落地通用场景 资料与数据来源：公开资料 数据收集与预处理 在智能机器人开发中，大模型 可整合来自摄像头、传感器等 设备采集的图像、声音、物理 广汽集团 GoMate 可变轮足移动、自主避障等 宇树科技是一家世界知名的民用机器人公司，专注于消费级、行业级高性能通用 足式/人形机器人及灵巧机械臂的自主研发、生产和销售。宇树高度重视自主研 发和科技创新，全自研电机、减速器、控制器、激光雷达等机器人关键核心零部 件和高性能感知及运动控制算法，整合机器人全产业链，在足式机器人领域达到 全球技术领先。 资料与数据来源：人民网研究院，IT桔子，优必选；数据周期：截至2023年5月 机器人及四足机器人正在开拓家庭陪伴、养老服务及危险场景巡检、安防等特殊场景进 行落地应用。主要参与者分为如宇树科技、智元机器人、优必选等拥有技术实力的新兴机器人企业及具备智能驾驶、大模型等重要算法自研能力及整机制造能力 的主机厂。 360°深度感知 3D 激光雷达+深度 相机 单腿自由度：5 单手臂自由度：4 移动速度3.3m/s 潜在运动性能 >5m/s 关节电机超强 动力性能

注意⼒机制⽐作图书检索系统 • MLA 建⽴⼀个智能分类系统，不记具体 信息，⽽是⼀个“简单”标签 • 模型的占⽤率降低⾄传统的 MHA 5-13% NSA ( 原⽣稀疏注意⼒ ) • 像学霸⼀样把注意⼒消耗降到最低 • “ ⼀⽬⼗⾏ 跳记重⼼ 记住题点”“ MoE Sparse ( 稀疏专家混合模型） • 每次推理仅激活相关专家，“术业有专攻” • “ 专事专办、要事要办 ⼩事不办 参 管 业 构 监 商 重 化 元⽀ 据安 药品 据 驱 多 数 vs 数 • • • 与学术⽅式和效率 临床决策影响模式 发 / 培训模式发⽣改 变 研 ⽣ 习 科 医 学 ⽣ • • • 精细化运营管理（ DRG/DIP ） 患者

Imagination William Santana Li 主席兼⾸席执⾏官 Kn ightscope 公司 Aleksandra Faust 研 究主管 Google Deep Mind Ingmar Posner 应⽤ ⼈⼯智能教授 ⽜津⼤ 学⼯程学系 3 2024年12⽉ Citi GPS：全球展望与解决⽅案 AI机器⼈的崛起 物理⼈⼯智能即将到来 我们正在进⼊⼀个新时代，⼈⼯智能 器⼈将为⼈们提供机器⼈清洁⼯、管家、司机、助⼿和护理⼈员等服务 通过分析这些动因，本报告分为3个主要部分： 1 技术-我们在第1章突出了9个变⾰。其中最重要的变⾰来⾃⼈⼯智能的进步，使 机器⼈可以看、学、动、说话、将指令转化为代码然后执⾏。最近才有了多模 式⼈⼯智能使所有这些元素相互配合。⼈⼯智能逐渐具有具体形体和物理⾝体 。在此过程中，灵巧性也在不断提升。⼀些机器⼈现在能穿针引线或缝合⽟⽶ 粒。机器⼈正在由理论⾛向现实，由⽆⽤变得有⽤ 为即将到来的关键领域。⼤规模 语⾔模型的出现有望填补⼈⼯智能中⼀个基础性挑战，即常识和常规知识的获取。尽管⽬ 前这些模型缺乏明确的推理能⼒，但它们已经可以作为机器⼈感知，⾏动和交互的⽀柱。 ⽜津⼤学 ⼈⼯智能：常识和⼀般知识的获取。尽管⽬前这些模型缺乏明确的推理能⼒，但 它们已经可以作为机器⼈感知，⾏动和交互的⽀柱。 展望未来3-5年，您对技术进步的哪些领域最乐观或最悲观？ ⼈形机器⼈硬件

自动驾驶产业支持充足，标志性政策落地 1.3 车企抢滩DeepSeek，AI行业与智能驾驶共振 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 分布多样且高质量的视频片段训练才能正常运作。此外，在大规模数据收 集的基础上，需要对海量道路场景的数据进行标注，将其转化为支撑算法训练的数据，这也需要重资产投入。因此， 优质训练数据的体量与企业的自研实力、综合产品力、资金投入、智驾车型销量等因素密切相关，这些因素在一定程 度上强化了车企的马太效应。 真实数据中，长尾场景覆盖率低。长尾场景（暴雨、积雪或施工复杂环境中事故高发区域）中，车辆的行为决策需要 为了使大模型具备复杂路况识别能力，需要在大量模拟场景和真实世界数据上进行训练。通常，样本量越大，系 统越成熟，这也推动了对高性能计算芯片和计算模块的需求。目前，特斯拉超算中心的算力支持由其自研的D1芯 片和自研的超级计算机Dojo组成，投资约10亿美元。而国内一些车企的端到端则更多使用了云计算方案，如小鹏 汽车的云计算大模型等。 图8：一体化端到端架构 资料来源：Chib P S , Singh

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 副本。一旦获得此类数据，虚拟模型便可用于运行模拟、研 究性能问题并生成可能的改进方案；所有这些都是为了获取 富有价值的洞察成果，然后将之再应用于原始物理对象。 2 （二）数字孪生的金融政策指引 在金融行业，中国人民银行于 2021 年发布的《金融科 工程仿真传统上一直被用于新产品设计和虚拟测试。 虚拟仿真技术（CAE）是实现工业产品及制造过程模拟仿真 与优化的核心技术，是支持工程师进行产品创新设计最重要 的工具和手段，在保证产品质量的同时能大幅度缩短产品研 5 发周期，节省产品研发成本。在数字化设计技术和虚拟仿真 技术发展和集成应用的过程中，产生了 Digital Mockup（DMU， 数字原型）、Digital Prototyping（数字样机）、Virtual 散度。这种方法不仅促使模型学习有效的数据表示，还保证 7 了潜在空间的平滑性，使得我们可以通过在潜在空间中采样 来生成新的数据点。 4.建模技术 建模技术是将物理世界中的对象、过程或系统转化为数 学模型或计算机模型，为数字孪生提供一个虚拟的“骨架”。 几何建模是最基础的一环，通过 CAD 计算机辅助设计软件创 建物体的几何形状及物体间行为框架，通过一系列可变参数 控制模型。针对复杂场景，可基于点云的建模技术通过

企业作为科技创新的主力军,积极投身于人工智能的应用浪潮中 人工 智能创新发展和融合应用取得积极进展, 行业应用活力涌现。从企业管理、 生产制造到客户服务, AI 技术的应用层出不穷。企业通过机器学习、深度学 习等技术,构建出更加精细化的管理体系和更高效的生产模式。 例如, 借助 自然语言处理技术,客服机器人在响应客户咨询时表现出了前所未有的效率 与准确率; 在制造业中,通过智能算法优化生产流程,减少资源浪费 首先要提到的是运营价值,这是企业最为显而易见、最为关注的价值主张, 包含企业运营过程中的降本提效、驱动主营业务增长以及持续提升用户体验。其 中,降本提效指的是通过数字化运营及智能技术应用,优化研/产/供等业务流程、 提升运营和决策质量、降低资源浪费、提高人员、设备等的产出率,持续改善全 价值链运营成本、提升运营效率;驱动主营业务增长,指的是通过智能化营销& 销售手段, 实时洞察客户需求、精准触达客户、持续经营客户价值 链中实现了数据和 AI 的深度融合, 还能支持融合零售、客户直达、订阅服务等 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 23 创新业务模式。部分企业借助数据智能, 打造出新的增长引擎,如智能化产品研 发、智能数据分析平台和智能预测服务等,通过跨部门的协同效应强化企业的韧 性发展能力,推动持续创新和业务拓展。 5) L5创新发展 处在这一水平的企业, 往往是行业的领军者, 已实现新 IT 技术与业务活动

现“科学决 策”、“应急管理”、“施策评估”提升政务热线“循数决策”的能力。一是科 学决策。借助大数据分析方法，政务热线数智化转型助力政府理解诉求者画像、 治理问题、问题根源，从而实现以数据为支撑的科学决策。二是应急管理。借助 人工智能技术，政务热线可根据群众诉求的紧急和重要程度对诉求问题进行类型 学划分，对其中紧急且重要的事情（譬如重大舆情事件、公共卫生事件）开展应 急管理，快速回应 与有效管理的基础性活动。从全国范围看，政务热线数据汇集度低、数据质量不 25 高、数据挖掘能力有限，从而制约了当前热线数据价值的充分发挥。 第一，数据归口不统一。《意见》要求各地加快推进政务热线归并，但是调 研显示，不少地方在归并过程中仍存在数据汇集方面的困难，并主要表现为数据 归口不统一。一是市域热线将市场监督、卫生健康、生态环境保护等行业热线并 入热线标准统一提供服务，但是行业热线的分类标准与统一热线的分类标准存在 为加速推动首都北京政务服务从“能办”向“好办”转变，不断突破痛点难 32 点，北京市政务服务和数据管理局顺应与把握政务服务新趋势，坚持问题导向和 目标导向相结合，注重改革引领和数字赋能，联合北京智谱华章科技有限公司研 发形成了“北京政务问答大模型知识中枢”（以下简称“政务知识中枢”或“知 识中枢”）。知识中枢旨在解决政策文件信息公开更新不及时、传统机器人问答 需人工拆解知识、维护成本高等问题。实践证明，政务知识中枢不仅确保了政策