2025年 智能物流车行业词条报告 头豹分类/租赁和商务服务/供应链管理/物流/物流机器人 Copyright © 2025 头豹 2 企业竞争图谱：2025年智能物流车 头豹词条报告系列 马天奇 · 头豹分析师 2025-10-30 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 租赁和商务服务/物流机器人 无人配送车的定义存在三种主要观点：若视为机动车目前难以落地管理；若归类为非机动车， 1PB数据规模起步，到2023年3月快速提升至1亿公里和1.4PB，2024年1月更跃升至10亿公里和10PB的规模，预 计2024年12月将达到45亿公里里程和32PB的数据体量。在硬件配置层面，其L4级自动驾驶解决方案采用摄像头、毫米波雷达及激光雷 达的多传感器融合方案，通过优化的传感器布局实现车辆360°全方位环境感知覆盖。其中，后向毫米波雷达采用后视镜一体化设计， 多处传感器支架配备防撞溃缩吸能结构，并针对长期运营需 和白犀牛都选择了以视觉为主，辅以少量激光雷达的轻量 化感知方案。这种方案不同于传统的"重激光"路线，更倾向于通过深度学习和多模态融合来实现高效感知。以新石器为代表，其配置方 案采用12个高清摄像头搭配1个激光雷达，结合轻量化高精地图和单颗NVIDIAOrin芯片，成功实现了360度全方位环视和120米的感知 距离。同期，九识25H2和白犀牛也采用了类似的轻量化思路，仅配置1-2颗激光雷达和1

Leadleo.com 工业大模型：大模型赋能，智启工业未来 头豹词条 报告系列 版权有问题？点此投诉 行业： 信息传输、软件和信息技术服务业 信息科技 罗雅菲 · 头豹分析师 2024-09-13 未经平台授权，禁止转载 行业定义 工业大模型是以智能制造和 工业4.0为背景，通过大模… 行业分类 按照工业大模型的模型形 态、技术特征的分类方式… 行业特征 工业大模型行业的特征包 法律声明 权利归属：头豹上关于页面内容的补充说明、描述，以及其中包含的头豹标识、版面设计、排版方式、文本、图片、图形 等，相关知识产权归头豹所有，均受著作权法、商标法及其它法律保护。 尊重原创：头豹上发布的内容（包括但不限于页面中呈现的数据、文字、图表、图像等），著作权均归发布者所有。头豹 有权但无义务对用户发布的内容进行审核，有权根据相关证据结合法律法规对侵权信息进行处理。头豹不对发布者发布内 的知识产权及其他合法权益。如果权利人认为头豹平台上发布者发布的内容 侵犯自身的知识产权及其他合法权益，可依法向头豹（联系邮箱：support@leadleo.com）发出书面说明，并应提供具有 证明效力的证据材料。头豹在书面审核相关材料后，有权根据《中华人民共和国侵权责任法》等法律法规删除相关内容， 并依法保留相关数据。 内容使用：未经发布方及头豹事先书面许可，任何人不得以任何方式直接或间接地复制、再造、传播、出版、引用、改

2025年 智能安防摄像头行业词条报告 国标分类/制造业/计算机、通信和其他电子设备制造业/智 能消费设备制造 Copyright © 2025 头豹 2 智能安防摄像头：守护家园的卫士，安全与智能的双重保障 头 豹词条报告系列 饶立杰 · 头豹分析师 2025-04-03 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 制造业/智能消费设备制造 智能安防摄像头通过内置的智能处理芯片，实现了 ，并利用人工智能算法对监控画面进行 深入分析和处理。这种摄像头不仅能捕捉和记录高清图像和视频，还能智能筛选出有意义的信息，并作出相应的响应。智能安防摄像头产品种类 繁多，包括但不限于家庭安防、看护为一体的视频监控类产品，以及适用于不同场景（如商业场所、公共场所）的定制化产品。随着人工智能、 大数据等技术的不断发展，智能安防摄像头将更加智能化。未来将有更多的智能算法在前端设备中实现，智能安防行业将不断前端化。 业将不断前端化。 按照外观的分类方式，智能安防摄像头行业可以分为如下类别： 枪式摄像机，又称筒型摄像机，是一种设计用于提供高效监控解决方案的安防设备。枪式摄像机的主要特征包括高清晰度成像、支持多种 镜头规格以适应不同的监控距离和角度需求，以及具备良好的防水、防尘性能，适用于室内外各种环境条件。此外，它们通常配备先进的 红外技术，确保在低光或无光环境下仍能保持有效的监控能力。由于其出色的性能

1 中国推理算力 市场追踪报告，2025年H1 头豹研究院 弗若斯特沙利文咨询（中国） 2025年8月 2 关键发现  算力需求重心从训练转向推理，算力基础设施持续扩展与升级 AI算力消耗已从集中式训练转向大规模推理，带来前所未有的增量需 求。2025年被认为是算力爆发的元年，推理算力的需求将迎来井喷式 增长。推理算力的需求将在未来几年内远超训练算力。 01  2025年H1中国推理算力服务市场中，天翼云以【21 49% 16% 26% 19% 8% 12% 5% 4% 3% 2023 2027 推理平台及应用部署偏好 设备端 边缘服务器 本地一体机部署 私有云 公有云 来源：沙利文、头豹研究院 中国推理算力：定义与服务覆盖范围 关键发现 推理算力主要负责AI模型的推理任务，主要用于处理和执行已经训练好的模型进行实 际应用。这包括执行推理任务、处理实时数据和提供预测结果。推理过程通常对计算 模型权重 Model weights Forward 5 www.leadleo.com 400-072-5588 5 中国：人工智能系列 市场研读 | 2025/02 来源：沙利文、头豹研究院 市场研读 2025/08 中国：云服务系列 算力需求重心从训练转向推理

工智能预算，通过《美国创新与竞争法案》优先支持相关领域。这些实践体现两大关键特 征：企业靠高薪激励与前置人才储备筑竞争壁垒；政策与技术协同促产业升级。 中国人力资源服务行业规模增长明显，集中度渐升，前景广阔。头豹研究院、沙利文 《2024 中国人力资源服务行业研究报告》显示，2023 年国内市场规模约 2.76 万亿元， 预计 2028 年增至 5.03 万亿元，2023-2028 年年复合增长率约 12 简单金融 成就梦想 资料来源：头豹研究院，沙利文，申万宏源研究 资料来源：头豹研究院，沙利文，申万宏源研究 图 10：中国人力资源服务机构数量 图 11：中国人力资源服务行业市场集中度变化 资料来源：头豹研究院，沙利文，申万宏源研究 资料来源：头豹研究院，沙利文，申万宏源研究 中国在 NLP、计算机视觉等领域具备自

电商平台的AI耳机销量有望突破20万副，同比增长488.7%。AI眼镜： Ray-Ban Meta引起市场广泛关注，接入Llama3大模型后，能够实现智能 问答、通话及发送信息、实时翻译等一系列操作，并且能够通过摄像头 对现实场景进行分析并回答用户提出的问题，出货量已超过200万副， Meta及依视路陆逊梯卡在业绩发布会上对AI眼镜发展表态积极。而国产 终端如雷鸟、闪极等品牌亦积极推出相关产品，渗透率有望快速提升。 成本占比 较高，均达到 15%。 图 21：中国 AI 耳机线上传统电商销售额 图 22：TWS 成本构成占比 数据来源：洛图科技公众号，东莞证券研究所 数据来源：头豹研究院，东莞证券研究所 图 23：TWS 产业链 数据来源：头豹研究院，东莞证券研究所 2.3 AI 眼镜 年 11 月 三大功能，可识别四川话、粤语、上海话等方言。续航时间 7 小 时，搭配充电仓可达 22 小时 数 Ray-Ban 的经典设计，在外观上与普通太阳镜或光学镜相当。 参数方面，Ray-Ban Meta 搭载了高通 AR1 Gen1 芯片，内存和存储为 2GB+32GB，搭载了 1 个 12MP 的单摄像头，采用 5 阵列麦克风支持沉浸式录音，定制开放式扬声器进一步缓 解漏音、失真等问题。产品重约 48g，满电状态下可使用 4 小时，充电盒可提供额外 32 小时续航，基本满足日常使用，起售价 299

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与企业级智能生产力行业产业 链各环节头部企业专家进行一 对一深度访谈 • 访谈企业覆盖企业级智能生产 力企业、AI企业、企业培训与 组织成长优化企业等 案头研究 • 沙利文独有的数据库 • 头豹数据平台 • 各类公开资料 • 定量结合定性的方式进行多 层次多维度研究 白皮书撰写背景及内容摘要 数据来源：沙利文研究 本白皮书定义“企业级智能生产力”，是在工业级AI、大数据与自动化技

出口销量500万—1000万+ 智能电动车为主 自主品牌真正意义上全球崛起 汽车智能化产业趋势三部曲 汽车智能化产业链标的梳理（不完全统计） 4 数据来源：公司官网，东吴证券研究所 摄像头 激光雷达 芯片 域控制器 制动 悬架 转向 连接器线束 舜宇光学科技 速腾聚创 英伟达 德赛西威 伯特利 保隆科技 耐世特 电连技术 韦尔股份 禾赛科技 高通 华阳集团 亚太股份 中鼎股份 浙江世宝 Mobileye 特斯拉+英伟达 特斯拉+英伟达 特斯拉+？ 单目摄像头算法 大算力芯片+域控制器 多传感器融合 Transformer+BEV +强化学习等 线控底盘 全新技术？ 多传感器融合 单车智能+V2X AEB+LCC+LKA+泊车 高速NOA 城市NOA Robotaxi 3W=1.5W传感器（2个激光 雷达8K+12个摄像头/5个毫 米波/12个超声波/高精度地 图7K）+1.5W域控制器（英 5W域控制器（英 伟达双Orin） 1.5W=去激光雷 达+去高精度地 图，芯片+传感 器不断降本 摩尔定律继续生 效 4-5K=3K（5个摄像头+12个 超声波+2个毫米波雷达）+ 低算力芯片2K左右 7 L4 汽车智能化底层核心竞争要素从未改变 8 ◼ 自特斯拉入局以来，汽车智能化每2-3年会有一次重大技术创新，但底层竞争要素始终未变。 2021年特斯拉 数据 数据的数量预期下降，数据的质量预期上升