Taibo Co.， Ltd. All Rights Reserved.  智驾地图是支撑L2级及以上智能驾驶系统的关键数据基础设施，其核心价值在于补充车载实时感知、提 供超视距信息及优化路径规划。  智驾地图正从重几何精度的高精地图向更注重拓扑、语义与鲜度的轻量化地图演进，其具体形态随自动 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 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 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 人），区别于传统导航为人类驾驶员提供路径规划和导航提示， 智驾地图则面向自动驾驶系统，提供机器可读的多元结构化环境要素数据，支撑AI感知、路径计划与决 策。 6 资料来源：公开资料、泰伯智库 市场概述 智驾地图与传统导航地图的区别 特征 传统导航地图 智驾地图 主要目的 人类驾驶员路径规划、导航指引 服务自动驾驶系统 (机器)，辅助感知、规划与决策 核心要素 道路网络、兴趣点(POI)、基本交通规则

........................38 2.2.4 自主任务规划与决策............................................................................................................39 2.2.5 运动规划与控制.................................. 持续发展具有深远意义。 本白皮书的编撰工作紧密围绕《人形机器人创新发展指导意见》 《关于推动未来产业创新发展的实施意见》等一系列国家政策对人形 机器人产业的战略规划与具体要求，旨在深入贯彻《十四五机器人产 2 业发展规划》中关于机器人标准化工作的重要部署。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 兼 容性和互操作性。 图 4 不同国家和地区关于人形机器人产业政策特点对比 2.1.1.2 国内相关政策 1）国家政策 我国从标准化规划引导、产业战略布局、激发创新活力等维度， 出台了一系列人形机器人相关政策。 通过制定人形机器人产业发展规划和实施方案，明确发展路径并 提升产业战略地位，推动了产业的顶层设计和方向指引。同时，借助 “揭榜挂帅”制度激发企业与研究机构的创新活力，推动关键核心技

的洞见，识别落地场景顺序——工业、家庭、商业服务 • 聚焦工业：洞见新能源汽车制造——5大工序 VS 人形机器人适配4大工种（搬运、质检、工站衔接、基础组装） • 真实案例：采集某全球头部企业场景规划——验证人形机器人落地场景、适配工种逻辑 • 产业展望：工业、家庭场景供需端交叉验证，识别关键节点——2027小批量产，2030商业化起点 敬请期待 M2 2025 Proprietary and Reserved. Source: M2研究 & 分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源 全球主流人形机器人落地场景及规划 纵览全球主流人形机器人产品应用场景规划，Top3应用场景为工业、家庭、商业服务。 *排名不分先后 已公布 规划中 典型企业 国家 机器人名称 企业/产品概况 产品形态 Figure AI 1X Tesla Agility Robotics Boston 分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源 9 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 示例：某全球头部企业落地场景规划 以某全球头部企业为例，规划场景由工业向家庭、商业演进。短期优先胜任工种以工业（搬运、质检、工站衔接、基础组装）为主。 10 逻辑：整体从高标准化环境与任务的工业场景开始；逐步布局环境范围有一定局限性、且周边

月 28 日 中共中央、国务院 《数字中国建设整体布局规划》 强化人才支撑。增强领导干部和公务员数字 思维、数字认知、数字技能。统筹布局一批 数字领域学科专业点，培养创新型、应用型、 复合型人才。构建覆盖全民、城乡融合的数 字素养与技能发展培育体系。 2022 年 1 月 12 日 国务院 《“十四五”数字经济发展规划》 提升全民数字素养和技能。实施全民数字素 养与技能提升计划，扩大优质数字资源供 程技术技能人才 1 万人，不断推进专业技术 人员数字素养和技能提升，为加快发展数字 经济提供强有力的人才支撑。 2022 年 6 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 ，也能实现对 企业的“量体裁衣”，进而更好地发挥出数字化转型的效能，无疑是更具性价比的思路。 因此，企业需果断加大员工培训投入，聚焦数据分析、云计算、物联网等数字化转型核心 领域，定制系统培训规划，提升员工专业素养。同时，挖掘内部潜力人才，培育变革型领导骨 干，使其能精准洞察转型趋势，带领团队攻克难关，推动企业战略目标达成。此外，营造人才 多元化发展生态，打破部门与领域壁垒，搭建跨部门交流协作平台，激发员工创新思维与活力。

从大量驾驶数据中自动学习复杂的驾驶模式和场景特征。 传统智驾系统的感知层、决策规划层和控制执行层之间 相互独立，信息传递容易积累误差，且智驾方案依赖于 工程师通过代码制定的规则，难以处理所有复杂场景， 边际效应随着智驾能力的提升呈现几何式骤减。与基于 规则的传统自动驾驶算法结构相比，端到端算法基于数 据驱动，可以实现信息的无损传递。同时，端到端架构 将感知、预测和规划结合为一个可以共同训练的单一模 型，整个系统都针对最终任务进行优化，并且共享的骨 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、 端到端或端到端+多模态大模型的冗余双系统架构演进。 感知“端到端”： 当前的主流感知算法路线 模块化“端到端”： 决策规划控制模块升级“端到端”并且两模块间的的数据传递 有望由人为定义的结果抽象为特征向量 0ne Model/单一模型“端到端”： 原始信号输入到最终规划轨迹的输出直接采用单一深度神经网 络实现 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图3：UniAD架构设计概览 资料来源：Hu

集成边缘计算设备、第三方工 具和相关配件提升性能，3D机 器视觉与深度学习融合，使检 测、拣选更加智能化。 人机交互 算法 自主站立 算法 群体控制 算法 导航与定 位算法 自适应轨 迹规划算 法 8 驱动因素 产业环境驱动：中国智能机器人产业呈现稳健增长态势，从 产业企业发展情况和专利情况看强劲发展潜力 • 中国智能机器人产业正在呈现稳健上扬的态势：从中国智能机器人产业企业 机器人能够从数据中学习决策与 规划策略，基础模型为机器人决 策与规划引入了丰富的先验知识。 感知、交互与决策 大模型在控制上的助力主要集中于大模型处理环境观察与提示，输出动作序 列，动作序列可以是一系列关节角度或末端执行器的位姿与夹爪开合数据， 这些序列将直接用于控制机器人的运动。 控制 需求级 任务级 理解需求 分解需求 完成任务 分解任务 运动规划 路径规划 生成末端执行器坐标/关节角 生成末端执行器坐标/关节角 控制率 轨迹插值和调节增益 生成控制信号 计算伺服误差 规划级 动作级 基元级 伺服级 • 机器人的技术创新任务主要在于人形机器人关键技术的突破，其中在人形机机器人本体上的重要技术任务在于开发基于人工智能大模型的人形机器人“大脑”与 开发控制人形机器人运动的“小脑”。大模型作为最爆火的人工智能概念，推动了人形机器人大脑的形成，助力人形机器人具有人的感知、交互与决策能力；对 于控制系统仍在切入中。

二手数据则从宏观层面提供政策导向与市场趋势指引。 • 一手调研：我们对算力中心行业上、下游共计超15位专家进行深入访谈，访谈内容涵盖需求侧（算力中心需求、全国各区域布局及未来规 划等）及供给侧（运营资源、全国各区域布局、项目规划及资源消耗速度等）等多个维度。 • 行业数据追踪：我们长期追踪算力中心行业上、下游超40家具有代表性的需求方与供给服务商数据，涵盖业务运营、市场份额等关键信息。 • 案头研究：通过收集和分析最新 0家具有代表性的需求厂商与供给服务商的数据，整合融入供需 模型，以此反映当下市场的实际供需格局。同时，我们吸纳从专家访谈中的关键信息，如需求侧的服务器规模及业务增长情况、供给侧的 运营容量及区域布局规划等，为模型的未来预测提供依据。在此基础之上，我们亦吸纳案头调研收集的大量资料，如宏观政策文件、市场 报告等，从宏观政策导向、行业发展趋势等方面对模型进行校验与补充。 资料来源：灼识咨询 报告研究方法论（2/2） 研究方法论 • 具体研究方法： 一、信息收集与调研 二、模型搭建与测算： • 供需模型搭建 • 模型测算逻辑： ➢ 供给端：我们详细梳理了共20家全国性及区域性第三方算力中心服务商的运营容量及规划容量情况，并综合考虑各厂商的土地资源、 能评资源、资金实力等多方面因素。结合信通院等权威机构统计披露的算力中心服务商历史市占率等相关行业数据，模型中所选取 的20家第三方算力中心服务商占据当前市场

一系列的变革将给企业的云战略演进带来强劲冲击。企业应努力思考如何构 建与业务协同发展、适度超前的IT架构，基于技术优势带动业务创新和商业 模式创新，推进企业整体发展目标的达成。以云为核心的IT基础设施规划与 企业业务规划密切相关，在业务发展的每一个阶段都应起到核心推动作用。 面对业务和技术发展新需求，越来越多的企业开始在已有云设施之外，规 划、建设新的云环境，利用技术的更新和IT架构的迭代，获得新的发展动 发布《关于构建数据基础制度更好发 挥数据要素作用的意见》(数据二十条) ����年��月��日 工信部等十六部委 发布《促进数据安全产业发展的指导意见》 ����年�月��日 中共中央 国务院 印发《数字中国建设整体布局规划》 ����年�月��日 网信办等七部委 联合公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》 ����年�月��日 �� 随着数字化进程的日益加快，企业管理者洞察到企业的发展正被一系列崭新的驱 从某种意义上说，企业的云演进路线对于其发展至关重要，以云为核心的IT基础 设施规划与业务发展规划密切相关，在业务发展的每一个阶段都应起到核心推动 作用。 图� 企业IT架构密切支持业务各阶段的发展 来源：IDC，���� 初步探索期 快速增长期 巩固期+ 新一轮探索期 试点建设，小规模部署和应用 灵活扩展支持业务增长 资源持续整合优化+ 面向未来的布局和规划 �� 在经历初创期的IT系统快速交付后，企业需要不断思考IT系统的灵活扩展、整合

战略，并出台了一系列政策以推动技术创新、资源建设、标准建立 与行业应用。随着中央层面人工智能政策的出台，以北京、上海、成都、深圳等代表的各地政府纷纷响应号召，将人工智能及其相关产业 发展纳入当地发展规划，以助力新一代人工智能产业生态的形成。2025年初，习近平总书记指出：“中国高度重视人工智能发展，积 极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力，为高质量发展提供新动能。并 现了闲置情况。AI算力是否投资过剩的问题被人们所关注与提出。艾瑞认为， 2024年的部分算力闲置现象主要由于当地产业规划错配、供给侧前置布局及需求侧训练需求有所缓解等原因导致，随着模型技术迭代及推 理应用爆发，长久来看高性能算力仍处于高需求状态。智算中心建设需协调好地区产业资源规划，从软硬件角度优化算力利用率及平台运 行质效，稳健支撑上层AI产业发展。2025年初，随着DeepSeek V3及R1 Agent是一种能够自主感知环境、作出决策并执行行动的智能体产品。受益于强化学习、后训练等技术突破，大模型已展现出优秀的逻 辑推理及规划能力，然而，其与应用需求侧之间仍存在一定 “Gap”。Agent 作为“桥梁” 角色，可支撑大模型落地到各类具体应用之 中，补足其精准对接业务需求、上下文记忆、主动规划执行以及多任务协作等多方面能力。 当前，Agent市场呈现出厂商生态分化的态势。互联网科技巨头与垂直领域科技厂商常

战略，并出台了一系列政策以推动技术创新、资源建设、标准建立 与行业应用。随着中央层面人工智能政策的出台，以北京、上海、成都、深圳等代表的各地政府纷纷响应号召，将人工智能及其相关产业 发展纳入当地发展规划，以助力新一代人工智能产业生态的形成。2025年初，习近平总书记指出：“中国高度重视人工智能发展，积 极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力，为高质量发展提供新动能。并 现了闲置情况。AI算力是否投资过剩的问题被人们所关注与提出。艾瑞认为， 2024年的部分算力闲置现象主要由于当地产业规划错配、供给侧前置布局及需求侧训练需求有所缓解等原因导致，随着模型技术迭代及推 理应用爆发，长久来看高性能算力仍处于高需求状态。智算中心建设需协调好地区产业资源规划，从软硬件角度优化算力利用率及平台运 行质效，稳健支撑上层AI产业发展。2025年初，随着DeepSeek V3及R1 Agent是一种能够自主感知环境、作出决策并执行行动的智能体产品。受益于强化学习、后训练等技术突破，大模型已展现出优秀的逻 辑推理及规划能力，然而，其与应用需求侧之间仍存在一定 “Gap”。Agent 作为“桥梁” 角色，可支撑大模型落地到各类具体应用之 中，补足其精准对接业务需求、上下文记忆、主动规划执行以及多任务协作等多方面能力。 当前，Agent市场呈现出厂商生态分化的态势。互联网科技巨头与垂直领域科技厂商常