求，一批具有初级中级程度引领性强的智能化示范煤矿相继建成，一 批技术先进、适应性强、经济性好、可靠性高的智能化装备持续研发 推广。 诚然如此，煤矿智能化发展仍处于初级阶段。为推进煤矿智能化 建设由试点示范向规模推广、迭代升级迈进，2025 年 1 月至 3 月， 国家矿山安全监察局矿山智能化建设专家委员会组织赴主要产煤地 区煤矿现场开展专门调研，系统了解了我国煤矿智能化建设现状，摸 清了存在的问题，掌握了发展需求。基于调研结果，矿山智能化建设 （六）辅助运输向智能高效连续运输方向持续提升 .......... 32 （七）矿井通风智能化向无人本安自主化方向迈进 .......... 33 （八）供电智能化向数字低碳方向发展 .................... 34 （九）煤矿灾害预警向多模态智能防控方向迈进 ............ 35 （十）煤矿大模型向通专融合的高价值场景驱动发展 ........ 36 （十一）煤矿机器人向具身智能方向发展 （十一）煤矿机器人向具身智能方向发展 .................. 37 （十二）选煤厂智能化向全流程智能协同方向迈进 .......... 38 （十三）露天矿向采剥作业链全流程智能协同迈进 .......... 39 第五章 煤矿智能化发展目标愿景与政策措施建议 ............ 40 （一）进一步强化宣传引导，凝聚行业共识 ................ 40

列举自动化、智能化、能效优化的高阶自智网络实践 案例，为全球运营商及合作伙伴提供宝贵参考与借鉴 资源。 产业协同倡议 倡议广大合作伙伴携手共进，在共创共赢的理念下推动 自智网络产业向更高层次迈进。 本白皮书主要包括如下内容： 摘要 1 2 智能化时代洞察 1.1 当前自智网络标准发展和产业实践 自智网络的标准发展 多个国际标准组织如TM Forum、NGMN、ITU、3GP 可以选择不同尺寸的模型，以平衡推理硬件、速度和效果。这些措施有 助于实现低成本推理，满足自智网络的发展需求。 10 自智网络发展趋势 得越来越快，单个训练集群的规模从万卡级别开始向十万卡级别迈进。然而，AI芯片算力的升级速度却难以跟上集群 算力需求的增长，这进一步加剧了训练集群规模的扩张。大规模训练集群带来了巨大的计算和数据通信存储压力，对 集群的稳定性提出了严峻的挑战。硬件故障、节点 务中提 供个性化解决方案，优化用户体 验并 提 升 服务价值。 多模态大模型 推理增强 大小模型协同 应对建议 随着AI/GenAI技术的持续突破，自智网络正在向L4级全栈AI嵌入的目标迈进。通过在网元层、网管层、服务层和业务 层全面嵌入AI/GenAI技术，实现自动化智能化，建议电信运营商实现以下关键能力： 网络运维场景选择：通过人机协同、大小模型协作、多智能体协作，建议选择网络故障处理、投诉处理、变更监控和

变，形成了覆盖机器人上下游各领域的全产业链布局，并在数个 细分领域实现了“从跟跑到并跑再到领跑”的超越。“十五五” 时期，中国机器人产业综合实力将进一步提升，力争实现“从有 2 到优”的跨越、向世界第一梯队迈进。  工业机器人渗透率有望大幅提升。近年来中国工业机器人应 用范围不断拓展，但由于其操作和部署存在一定门槛，目前 适用场景仍相对有限，2023 年中国工业机器人产业规模为 510.7 亿 形机器人产业规模将增长至 861.0 亿元。 区域：中国机器人产业资源呈现集聚化、梯度化分布格局，已形 成三大梯队 总体而言，中国机器人产业资源主要集聚于东部地区，在“十 五五”时期将向中高端迈进、打造数个具有国际影响力的机器人 产业集群。同时，在中部、西部、东北地区也有多个省份具有特 色资源，在“十五五”时期具备跃升发展潜力。从产业规模、创 新资源、企业集聚、生态活力、政策保障等维度综合分析，目前

并产生了明显的经济效益和社会效益。 特别是在中国, AI 的风起云涌恰逢波澜壮阔的企业智能化浪潮,体现在《中 国企业智能化成熟度报告 (2024) 》 (以下简称《报告》) 中,便是千行百业如 雨后春第般地开始探索与迈进各自的智能化发展旅程,从智能制造领域的智能生 产线优化,到医疗行业的辅助诊断与疾病预测,再到交通领域的智能调度与拥堵 缓解, AI 技术如同流水 悄无声息又快速地填满了企业运营的各个环节 静水流 跑步进入企业智能化转型 2.0 时代.................................................................................I 企业加速迈进智能化转型 2.0 时代 ...................................................................................... ................................................................. 3 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 1 —、企业加速迈进智能化转型 2.0 时代 1.1 人工智能技术持续突破, 引领数字底座重构升级 随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,全球科技创新空前密集活跃, 特别是以人工智能为代表的新技术快速发展,正在深刻改变经济社会运行模

化发展有利于保障国家能源安全，全面打造自主可控、安全可靠、竞争力强的石油石化产业链， 推动石化工业高质量发展。在推动新型工业化的过程中，全产业将持续向化石能源洁净化、洁净 能源规模化、生产过程低碳化目标迈进，推动产业链向高附加值化工产品转型升级。同时，通过 持续优化产业结构和用能结构，实现全产业的绿色低碳转型。 �� 美国的石化产业依托工业体系强大的技术优势，与工业互联网、人工智能实现了深度融合， 获和存 储技术。 发展思路：基于石油石化产业业务特点，合理采纳数字技术，积极培育新质生产力，推动产 业链优化升级，推进数字经济的创新发展，推动产业向高效、安全、环保和可持续发展的现 代化方向迈进。 从总体上看，新型工业化强调创新驱动、智能制造、绿色发展和高效利用资源。在石油石化 产业，以高端化、智能化、绿色化为导向，积极引入人工智能、工业互联网等先进技术，能够帮 助行业企业在推动新型工业化的进程中，获得持续发展的新动能。 因此，基于石油石化产业链的勘探、储运、生产、服务等核心业务，新一代以智能化为代表 的数字技术将持续与传统工业流程深度融合，加快培育新质生产力，推动产业链优化升级，从而 引导产业向高效、安全、环保和可持续发展的现代化方向迈进。 �� 智能化助力石油石化产业 实现新型工业化 PART 02 智能驱动 �.� 智能化加速培育石油石化新质生产力 石油石化产业正通过技术创新、绿色低碳转型、智能化升级以及新材料和新工艺的研发，培

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 3.2.4 前视摄像头市场分散 3.2.5 从全量感知到按需感知的算法演进 Self-Driving Cars》。同年，英伟达发布了 基于卷积神经网络（CNN）的端到端自动驾驶系统DAVE-2， 通过摄像头图像直接输出转向指令。这是端到端技术的早期 尝试，标志着自动驾驶从模块化向一体化迈进的起点。 2017年：Wayve.AI成立并发布“Learning to Drive in a Day”。Wayve.AI采用强化学习结合深度学习的方法，仅用 一天时间训练即可应对复杂城市驾驶场景，展示了端到端技 英特尔、思科、微软、腾讯 矿山 港口 电子电气架构 小鹏、理想、零跑、华为、蔚来、比亚迪、小米汽车、 广汽、长城、零束科技等 请务必阅读正文之后的免责条款部分 车端：电子电气架构向中央计算迈进 39 汽车电子电气架构的升级路径表现为分布式（模块化→集成化）、 域集中（域控制集中→跨域融合）、 中央集中式 （车载电脑→车-云计算）。 分布式阶段：传统分布式电子电气架构下，每个ECU

51%。 猎聘依据这些数据，深入分析人才需求和供给趋势，为企业和求职者提供更具前瞻性的服 务，助力双方更好地适应市场变化，在人力资源服务领域，同道猎聘凭借对人工智能的创 新应用，不断推动行业向智能化迈进。 3. 投资分析意见 AI 深度融入人力资源行业，带来诸多变革。面对 AI 人才短缺问题，人工智能代理可 缓解压力。政策推动 AI 与人力资源融合，为行业发展提供支持。在招聘管理上，借助 等技术，实现从岗位 JD 生成到面试评估的智能化。同时，AI 助力企业构建 完善的行业生态，实现人力资源数字化、智能化管理，降低成本，提升效率。此外，AI 在 人力资源各模块的应用逐渐普及，推动整个行业向智能化迈进，为企业和行业发展创造新 机遇。建议关注：科锐国际、北京人力、BOSS 直聘、同道猎聘 表 3：行业重点公司估值 行业 公司 代码 股价/当地货币 市值/亿元 归母净利润/百万元

制造系 统解决方案和标准并复制推广，推动能力共享和协同升级。 （ 四）探索培育领航级智能工厂。鼓励卓越级智能工厂 推动新一代人工智能等数智技术的深度应用，探索未来制造 模式，向领航级智能工厂迈进。 国家智能制造专家委员会在 相关部门指导下，加强对领航级智能工厂建设的技术咨询和 指导，助力培育具有全球领先水平的智能工厂。领航级智能 工厂应积极对外输出新技术、新工艺、新装备和新模式，引

CLIP），构建跨模态的统一语义理解框架，实现自然语言、视觉、触觉等多模态信 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 7 息的无缝对齐，推动通用人工智能（AGI）向更高阶认知能力迈进。例如，OpenAI 的 GPT-4o 已初步展示音频、图像与文本的融合推理能力，未来多模态模型或可自主连接环 境感知与决策链条，拟人化解决复杂任务。 边缘 - 云协同的轻量化部署：通过微调轻量级模型（如 秒级（μs），为自动驾驶和车联网提供更加安全可靠的技术支持。未来的 V2X（Vehicle- to-Everything）通信将实现车辆与道路基础设施、行人以及其他车辆之间的超高速数据交 互，助力全自动驾驶从 L4 级向 L5 级迈进。通过低延迟通信，车辆能够及时做出决策， 极大减少交通事故，并优化道路交通流量，提高通行效率。 2. 远程医疗的智能化升级 未来，6G 网络将进一步支持远程医疗的智能化发展，为远程诊断、远程手术和远程 手术提供超低延迟支持，使远程医疗从简单的咨询、会诊升级到更复杂的手术与治疗，彻 底改变传统医疗模式。 3. 工业 4.0 与智慧工厂的加速推进 随着超低延迟感知系统的成熟，未来的工业自动化将向工业 5.0 迈进，实现更高程 度的智能制造和柔性生产。大规模物联网（Massive IoT）将连接数十亿台设备，使设备之 间能够实时通信与协作，从而实现智能产线的动态调整、精准监测和智能维护。6G 网络 将为

未来机器人技术将与人工智能、物 联网、大数据等深度融合，实现更 智能自主化发展，如智能工厂中机 器人与设备协同作业。 技术融合创新将提升机器人智能化 水平，拓展应用边界，推动行业向 高端化智能化迈进。 技术融合创新趋势 市场需求从工业领域向服务、消费、 特种领域多元化拓展，如服务机器 人在餐饮、酒店广泛应用，满足不 同场景需求。 市场需求多元化将促使企业拓展产 品线，提升创新能力，推动行业全