VR 设备等，各类终端设备的普及率 不断提升，形成了庞大的存量市场。 虽然传统形态的终端终将增速缓慢、趋于饱和，但随着新材料、感知技术、显示技术、AI 大模型等技术的发展和突破，前沿科技类和颠覆创新类新形态终端正不断涌现，以其强大的新 技术威力，不断突破传统边界，成为市场增长的新引擎。预计从当前到 2030 年，全球消费电 子市场年复合增长率为 6.6% [6]，人均智能终端数量不断增长。 大，通过集成高性能计算、大数据分析、机 器学习等先进技术以增强用户体验，为用户提供了更为便捷、高效的服务。 颠覆创新类终端是指由 AI 和空间计算等技术发展带来的创新性产品，例如颠覆性伴生设备、 AI 吊坠、人形机器人等，当前还未走入大众生活。他们将以其独特的创新性和实用性，颠覆传 统人与终端交互体验，极大提高了工作效率和用户体验，彻底改变人们的生活方式，推动全球 智能终端设备市场的持续发展和创新。

中国：云计算系列 03 MaaS是决定算力主导权与用 户入口： ◆ MaaS是云厂商一场无法退却的战略战争， 因为它不仅决定了谁能掌握AI时代下的 算力主导权，更关乎在AGI“超级App”的 颠覆浪潮中，谁能保住未来的用户入口 01 四层结构联动，价值向上游 应用转移： ◆ 智算产业已形成“硬件-云-模型-应用”的 四层结构，当前正从“算力先行”向“模型 生态构建”与“应用商业化”过渡 400-072-5588 中国：云计算系列 行业研读 | 2025/07 • MaaS是云厂商一场无法退却的战略战争，因为它不仅决定了谁能掌 握AI时代下的算力主导权，更关乎在AGI“超级App”的颠覆浪潮中，谁 能保住未来的用户入口 PaaS层产业机遇——MaaS将成为云企业资源汇集入口 MaaS将成为云企业资源汇集入口 来源：头豹研究院 MaaS服务：“云 厂商不能输的一 场战略竞争”

的核心理念非常具有颠覆性，它彻底摒弃传统的铜线电气 I/O，将光互连直接集成到计算芯片的封装内部或紧邻位置，使芯片 能够直接通过光信号进行数据处理，如图 6 所示。 图 6 光输入/输出结构 OIO 的优势主要在于消除了板级电气走线瓶颈，能够大大提升 传输带宽，并将延迟降低至纳秒级，能够更好的契合 AI 模型训练的 需求。另外，由于消除了电气走线带来的巨大能量损耗，OIO 将带 来颠覆性的能效提升。

在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 智、效双驱： 赋新质、创新生 AI在企业人力资源中的应用白皮书2.0 2025 站在数字文明与智能革命交汇的十字路口，我们正见证着管理科学史上最具颠覆的范式跃迁。与其执着于 "AI 能否替代管理者 " 的伪命题，我们更应直面一个更具革命性的真相：当管理决策的底层逻辑与人工智能的核心 能力实现深度耦合，所有的管理问题都将被重新定义，而这场变革的深度和广度，将远超我们的想象。 应用的实践图景。然而，正当白皮书即将收官之际， DeepSeek 技术的突破性进展却为报告中 150 余家企业敲响警钟：其现有的 AI 探索路径或将面临根本性重构。 这一变革源于 DeepSeek 三大核心能力对传统 AI 模式的颠覆： 首先，DeepSeek 的透明化推理机制重构企业决策信任体系。与传统大模型的 " 黑盒生成 " 模式不同， DeepSeek 以低成本、开创性地实现了推理过程的可视化追溯。通过思维链（Cha 技术产生与发展现状上尤为贴切。 特别是从长远来看，因为从来没有哪一项技术像 AI 一样，不仅部分替代人、而且还有可能全部替代人的决策和 判断。这令我们很难避免错判 AI 对工作方式、组织方式、管理方式带来的颠覆性影响（本质上是想象不出来）。 鉴于上述种种，企业领导者更加需要持续推动构建并持续提升数智能力，但在大力推广 AI 技术和应用之余，我 们还应始终清醒鉴定地铭记一个准则：科技向善，方能向强。正如

等。 在企业端，全链路的智能变革已经悄然启动，从研发创新、精准营销到智能制造、智慧供应链，智能应用正在重 构企业核心价值链。通过实时数据分析与自动化决策，企业运营效率获得突破性提升，传统管理范式迎来颠覆性升级。 根据 Menlo Ventures 2024 年《2024：The State of Generative AI in the Enterprise》报告 5，企业在行业垂直场景的 Operation）是指智能应用在符合业务目标和安全合规要求的前提下，具备高度的自主决 策与自适应独立运行能力。它作为新一代智能应用最显著的特征，也标志着 AI 原生时代，人与机器在生产与服务方式 上发生的颠覆性变革。 传统应用只能按照预先编排的流程或规则被动响应，当引入具备智能体（Agent）特性的组件后，应用可以通过实 时感知环境、设定目标，并在无需人工干预的情况下制定行动方案并执行任务。同时，为了自主运行更充分地落地， 将安全合规纳入开发流程，如在金融行业对风控模型进行审计，确保技术应用符合社会价值观及相关法规要求。 » 5.2.4 渐进式演进策略 应采用“分步导入”原则，优先改造高价值、低风险业务模块，避免全盘颠覆式升级带来的业务中断风险。例如， 可先行改造 部分核心业务系统，并建立灰度发布与回滚机制；在小范围验证技术路线的可行性与稳定性后再逐步推 广。通过微服务化与 API 治理，设计可扩展架构并构建架

性能逐年翻倍等。人工智能、大数据、云计算、可信数 据空间、区块链、隐私计算等数智技术表现出迭代周期更短、 技术性能更强等方面特点，并且数智领域的颠覆性技术出现 概率更大，人工智能大模型技术、脑机接口技术、量子技术 等颠覆性技术的突破，已使得过去默默无闻的小企业由于掌 握了颠覆性数智技术而一夜成名，而长期领先于业界的知名 企业也可能顷刻间跌落神坛，如 OpenAI 公司采用了大模型 技术路线推出 ChatGPT 拥有领先数 智技术生态的企业，往往会对数据资源生态和数智企业形态 38 形成颠覆性改变，最典型的莫过于 OpenAI 公司凭借其领先 的大模型技术，一方面赋能 ScaleAI 公司形成 AGI 海量数据 自动标注，另一方面创新出海量的合成数据用于 Sora 等大模 型的训练和对齐，彻底颠覆了数据资源生态格局。OpenAI 公 司还通过不断迭代的大模型技术，彻底改变了原先由谷歌、 、 亚马逊和 IBM 引领数智产业发展的格局，形成了新的全球数 据企业生态和数智产业生态。当前，DeepSeek 的技术创新和 模型开源，正在颠覆 OpenAI 构建起的数智企业生态，重新 构建新的数智产业生态。 图 22：数智生态多维构建并融合发展 6.数据动态安全和全过程可信安全 区别于传统网络安全和信息安全的一个鲜明特色，数据 安全是在保障数据在大规模、快速度、高通量流通过程中实

从科研质量上看，美国仍保持优势。如 图 1.3 所示，基于自然指数追踪的高质量前 沿研究期刊发表的 AI 相关论文引用量，美 国始终保持领先地位，2020 年达到 30.28 万次。中国的崛起颇具颠覆性，引用量从 2015 年 的 1.03 万 次 跃 升 至 2020 年 的 14.48 万次，并于 2021 年首次超越欧盟。 至 2024 年，中国的 AI 相关论文引用量占全 球总量的 践和科学探索。 总之，人工智能与科学计算正迈入全新 发展阶段，但仍面临分布式模型通信效率、 跨尺度数据融合、大规模优化的稳定性等问 题。这些前沿挑战的解决将促使二者进一步 深度融合，可能颠覆传统深度学习框架，催 生更高效、稳定、可解释的新一代计算方法 与技术。同时，人工智能算法必须与底层硬 件（如类脑、光计算、量子计算等新型架构） 深度匹配，才能充分释放高性能计算机的算 力，为大规模模型训练和推理提供保障，从 Alliance Vision and Mission White Paper[EB/OL]. (2024). 2. 遥感 2.1 背景 近年来人工智能技术快速发展 , 超大参 数基础模型实现了颠覆性创新。遥感基础模 型聚焦于多种遥感数据和图像解译任务的统 一大模型逐步兴起，基本框架包括多模态遥 感大数据、遥感基础模型以及地球观测类应 用。遥感基础模型能够处理多源、多分辨率、 多频段遥感图像，服务于场景分类、目标检

Analyst, Digital Enterprise Services 人工智能正风靡一时。有人称其为“新云计算”。但在我们对人工智能的宏伟 承诺进行快速追逐的过程中，是否注定会重蹈覆辙？ 尽管人工智能在颠覆IT、业务流程和客户体验方面的潜力备受炒作，但重大 挑战正威胁着其成功。 根据Omdia的IT企 根据Omdia的IT企业 业洞察 洞察调 调查 查， ，仅 仅有11%的企 有11%的企业 业正在

消费革命正在进行。与此同时，针对商用细分场景的协作机器 人种类日益丰富，例如充电机器人、冰淇淋机器人、咖啡机器人、理疗协作机器人等，都在 各自领域发挥着重要作用。未来，协作机器人在服务模式的创新将持续颠覆传统商业图景， 实现机器与人的和谐共生。 第三节 AI 助力协作机器人从“功能机”向“智能体”进化 2024 年，政府工作报告提出开展“人工智能+”行动，2025 年提出大力发展智能机器人， 万次）；-40℃~85℃全温域稳定运行（突 破低温电池失效瓶颈）。 ✓ 行业价值 全球首款 60kg 级节能协作机器人，年省电 2.8 万度（等同减排 22 吨 CO₂），解决重载机 器人“高能耗、笨重”痛点，颠覆传统工业机器人能效标准。 （2）行业唯一性突破 71 对比维度 华盛控 WSC-GD60 Max 行业同类产品 负载/自重比 60kg/90kg=0.67 35kg/200kg≈0 当前里程：语音+视觉双通道控制（误识别率<0.1%）、10 分钟极速部署、混合垛型智能 生成。 ✓ 认知智能升维：从“响应指令”到“主动决策”； ✓ 交互方式革新：从“语音控制”到“脑机接口”； ✓ 部署模式颠覆：从“快速部署”到“零部署”； ✓ 安全架构升级：从“功能安全”到“可信 AI”。 4、全能赋能六大产业场景解决方案 我们的协作机器人不仅解决了传统工业自动化痛点，还实现了跨行业场景的无缝拓展。

面，形成大型压缩机、膨胀机、冷箱、低温泵、固相蓄冷器等关键装 备制造技术。重力储能方面，实现发电 / 电动一体机、重物输送及装 卸系统等关键装备自主研发。 （4）前沿新型储能技术前瞻性储备 固态电池、热泵储电、氢储能等一批颠覆性前沿新型储能技术加 速发展，以应对未来新型电力系统对于多时间尺度、高安全性能存储 的需求。半固态电池作为全固态电池技术研发的过渡技术，已具备小 规模生产能力。全固态电池技术研发稳步推进，电解质材料、电池结