从智能营销到智能制造 邴金友 2025.03.19 营销(CRM)等业务系统在系统功能之外还存在很多的挑战 易操作 高可用 高可靠 智能化 开放性 高扩展 自动化 高性能 云原生 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 营销云 伙伴云 客户服务云 销售云 现场服务云 智能分析云 微 信 端 企 微 端 云原生计算 虚拟机CVM 容器平台TCS 在售前/售后服务领域：腾讯乐享帮助打造一站式智慧售前/服务社区 乐享讲好品牌故事，传播好企业文化，让工业企业和零售户感受到有规则，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 组织人才(人） 1 0 先进 制造 智能制造(产） 供应链追溯(供) 数字营销(销） 智慧服务(服） 7 创新 科技 音视频平台 云原生体系 + + 敏捷 弹性 数据 智能 端到端价值链 客户需求 竞争环境 产业政策 颠覆技术 智能化 自动化 精益化 数字化 战 略 组 织 技 术 业 务 腾讯工业1+7+N的产品架构和核心能力不仅能够支撑营销服领域的各类应用

Report 洞见 | 趋势 | 预测 从过剩到平衡 电子元件供应链的未来之路 目录 概要 1 目录 01 02 2024：过剩状态与库存挑战之年 2 03 2025：变局中的审慎乐观 3 05 行业展望 4 07 全新贸易格局：地缘紧张局势与关税政策博弈 5 11 2025制胜战略框架 6 14 概要 02 从过剩到平衡 电子元件供应链的 未来之路 2025年或将成为电子元件供应链走出长期过 采购布局与战略合作也将成为构建供应链韧性 的同等要务。依托可靠市场情报的灵活采购 个行业同样信心满满。然而，AI（人工智能） 虽然确实为市场注入了复苏动力，但仍不足 以抵销全面复苏所面临的重重阻力。随着整 体需求愈发疲软，库存过剩的问题也普遍 蔓延。制造商试图向高利润产品转移，但持 续的供需失衡仍使其盈利修复过程面临不小 的压力。 策略，将成为平衡2024年遗留难题与2025年 新兴机遇的关键所在。 动态及地缘政治变量的影响无疑将成为重塑 行业前景的关键力量。 2025：变局中的审慎乐观 05 2025：变局中的 审慎乐观 市场正从过度修正状态逐步回归常态需求水平，这一进程虽然缓慢却仍然释放出积极的 信号。制造商注意到，2024年末订单量回升，表明客户在通过促销或生产消耗逐步出 清2024年度的过剩库存后，正以审慎态度启动2025年采购计划。 成本管控与技术创新的平衡 制造商持续优化供应链以提升其盈利能力，

端到端与AI共振，智驾平权开启新时代 ——汽车智能驾驶行业深度报告 证券研究报告 发布时间：2025年3月31日 分析师：刘乐 执业证书编号：S0020524070001 邮箱：liule@gyzq.com.cn 分析师：陈烨尧 执业证书编号：S0020524080001 邮箱：chenyeyao@gyzq.com.cn 智能驾驶行业研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 目录 2 2 1.端到端发展进入加速期，基于规则长期护航 1.1 端到端的定义、发展历程、实现方法及挑战 1.2 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 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 3.1 车端：电子电气架构向中央计算迈进 3.2 感知层 3.2.1 传感器数量减配、性能提升 3.2.2 激光雷达市场快速增长，格局集中 3.2.3 高阶智驾需要激光雷达提供安全冗余 3

请务必阅读报告末页的重要声明 国联低空经济系列研究—基础设施之： 通感一体化助力智慧低空产业发展 ➢ 产业政策引导无人机产业创新发展 习近平主席在中共中央政治局第三十四次集体学习时强调，要加快新型基 础设施建设，加强战略布局，加快建设高速泛在、天地一体、云网融合、智 能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施，打通经 济社会发展的信息“大动脉”。2022 亿元，预计 2022-2027 年我国工业无人机行业市场规模 年复合增长率（CAGR）为 39%，到 2027 年我国工业无人机行业市场规模将 达到 3138 亿元。结合 AI 人工智能、信息通信、北斗导航等新一代通信和 信息技术，无人机产业或成为推动经济增长和满足人民生活需求的新引擎。 ➢ 通感一体化助力智慧低空产业发展 面向无人机场景，利用基站通信功能实现信息回传和飞行控制；利用基站 对 感 一体化无人机感知方案具有 3 个明显的优势：1） 部署成本低，可在传统 基站上部署感知功能；2）频谱可以共享，即通信和感知共享频谱，提高了 频谱利用率；3） 感知范围广，例如单站感知距离超过 1 km，依赖 5G 基站 可实现大范围连续覆盖。 ➢ 低空经济有望为电信运营商提供新的业务增长点 我们认为低空经济和 5.5G 通感一体化有望形成相互促进，协同发展的良好 局面：通感一体为无人

系统存在独立配置、分散管理、维护复杂、成本较高等 诸多不足，难以满足智算中心对电源系统的高标准要 求。因此，新型高效的一体化电源系统成为提升智算 中心性能的关键因素。该系统通过集成多种能源供 应方式，实现了资源的高效利用和管理，为智算中心 的供电提供了新的解决方案。 新型一体化电源系统集成电源转换、监控和管理 等功能于一体，通过智能化技术，能够显著提升能源 效率，降低运维成本。该系统通过取消传统系统架构 间大量 智算中心；新型一体化电源；绿色发展；电源系统 doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.10.005 文章编号：1007-3043（2024）10-0023-04 中图分类号：E968 文献标识码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 智算中心对电源要求极高，而传统电源系统存在能效低、维护复杂、占用空间大 等问题。新型一体化电源系统作为一种集成了多种电力设备于一体的电源解 等问题。新型一体化电源系统作为一种集成了多种电力设备于一体的电源解 决方案，凭借其在系统集成性、稳定性和安全性方面的优势，能够满足智算中心 中的电源需求。探讨了新型一体化电源系统在智算中心的应用前景，通过理论 与案例分析研究，评估其在提高能源利用效率、简化运维流程、优化空间布局等 方面的优势。 Abstract： The intelligent computing center has extremely high requirements

1 全国一体化算力网 应用优秀案例集 （25 个） 国家数据局发布 数据观整理 2024 年 9 月 2 前 言 8 月 28 日，国家数据局在 2024 中国国际大数据产业博 览会“数算一体，驱动未来”交流活动上发布《全国一体化 算力网应用优秀案例集》。 为充分展示全国一体化算力网建设领域取得的应用成 效，国家数据局前期组织开展了“全国一体化算力网应用优 秀案例”征集 ，共推 荐报送案例 221 个，涵盖多元算力一体化布局、东中西部算 力的一体化协同、算力与数据算法一体化应用、算力与绿色 电力一体化融合、算力发展与安全保障一体化推进等五个方 向。 首批遴选出 25 个优秀案例，旨在展现这一领域的探索 成果和创新突破，加快推动全国一体化算力网建设，赋能经 济社会发展。 3 目 录 一、多元算力一体化布局..................... ...........................................................................1 案例 1.构建算力基础设施 铸就多元算力一体化布局................................................................1 案例 2.异构融合、应用引领、促进数据互联互通的超算互联平台

2025-2026年中国智算一体机行业研究报告

2025-2026年中国智算一体机行业研究报告

项目编号： 金融行业银行客户经理基于 DeepSeek 构建 AI Agent 智能体 应 用 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.......................................................................................................................... ..........................................................................................11 2. 智能体功能设计................................................................................................ ......................................................................................138 6.2.1 智能体服务效率评估..............................................................................................