· · · · · · · 前言 PREFACE 当人工智能与物联网的融合进入深水区，AIoT 产业正在经历从连接万物到智联万物、 从数据采集到价值创造的根本性转变。站在 2025 年底的时间节点回望，我们见证了 一个产业从技术驱动走向价值驱动、从单点突破走向生态协同的壮阔历程。 《2026 中国 AIoT 产业全景图谱报告》应运而生，它不仅是一份产业地图，更是一个 认知 果上传到近边缘节点进行进一步处理，形成了真正的实时闭环。 根据智次方研究院的调研，5G Redcap 出货量在 2025 年突破 1000 万，可穿戴、车 载、MiFi、CPE 等多个领域规模上量，AI 陪伴类的新终端正在孵化。RedCap 技术的 大规模商用，使得原本因成本和功耗限制无法接入 5G 网络的海量中低速物联网设备， 也能够享受到低时延、高可靠的网络服务，极大扩展了端侧 AI 的应用范围。 在产业实践中，端侧 复出清晰的细节，识别准确率从原本的 60%提升到 95%以上。在医疗影像领域，生成 式 AI 能够从低剂量 CT 扫描图像中重建出媲美常规剂量的高质量图像，在保护患者健 康的同时不影响诊断准确性。 图：正在研发中的多模态感知机器人，来源同济大学机器人与智能感知课题组 多模态智能原生化也推动了新型传感器技术的发展。2026 年可能会涌现出一批创新的 传感器产品，如集成了边缘 AI 处理能力的智能图像传感器、支持多种气体同时检测的

示例：人工智能加入医疗诊断 理解产业数字化 产生 加入 提高 一切正在转化为数据 连接比拥有更重要 持续领先企业所拥有的数字化生存能力，关键核心是企业家认知的改 变 六个关键认知 从竞争逻辑转向共生逻辑 开放、信任和协同是关键 顾客主义 长期主义 数据 媒介 价值本身 企业创新价值空间 方向 六个关键认知 认知一：一切正在转化为数据 效率改变 模式创新 成为 影响 数据特定价 知识在管理学发展史中起到的作用 知识运用于生产工具、生产流程和产品的 创新，从而产生了工业革命 知识以其被赋予的新含义开始被应用于工 作中，引发了生产力革命 知识正在迅速成为首要的生产要素，资本、 劳动力居于次要位置，即知识革命 知识正在被应用于知识本身，即管理革命 第一阶段 第二阶段 第三阶段 第四阶段 02 01 03 04 能带来绩 效改善 能持续增强 组织自身能

中和下新能源是世界能源转型的方向、能源科技创新的前沿、能源强国建设的主 力、绿色地球建设的动力，肩负能源转型、能源安全和“能源独立”的使命。当整个人 类社会都被纳入碳中和体系，我们将获得并长久拥有一个绿色宜居地球。 全球气候问题正在对地球生态环境产生深刻影响，气候变化所涉及的政治、经济、环 境、科学和外交等综合性战略问题，目前已经成为全人类共同面临的巨大历史挑战。在 人类出现之前的地质历史时期，发生过不计其数的重大地质事件，如超级火山爆发、超 有里程碑意义，将大幅提升人类幸福感，为建设人类生态文明与宜居地球作出重要贡 献。在碳中和目标下，人类社会政治、经济、文化等领域均将受到深远影响和重大变 革。 当前，世界各国对能源系统的投入正在逐步由化石能源向可再生能源过渡，根据国际可 再生能源机构（IRENA）发布的预测，到 2050 年全球实现净零碳排放，可再生能源将 占能源系统总投资的 29%，而化石能源仅占 17%。在碳中和目标下，人类能源消费结 最终实现我国能源独立意义重大。 能源作为推动文明发展的基石，在人类文明发展历程中经历 3 次大的转型：第 1 次转型 是从薪柴时代向煤炭时代转型，第 2 次转型是煤炭时代向油气时代转型，目前全球正在 经历第三次能源转型——由化石能源向新能源转型。前 2 次能源转型推动了传统工业化 33 新能源是实现碳中和的主要途径 进程的历史性跃进，而碳中和驱动的第 3 次能源转型具备清洁化、低碳化的发展趋势，

OpenLoong 人形机器人开源社区，联合 15 家企业构建了“十八金刚”人形机器人阵列，围绕人形机器人 场景应用、具身智能分级分类等领域，制定了全国首批团体标准，开设了全国首个异构人形机器人训练 场。同时，上海正在实施“模塑申城”方案，重点在智能终端、科学智能、在线新经济、自动驾驶、具身 智能等五大关键领域，对制造、金融、教育、医疗、文旅、城市治理等六大重点行业开展供需联合攻关， 以超级场景牵引应用迭代。 控制方法。 VLA 等端到端模型能够直接实现从人类指令到机械臂执行，即输入图像及文本指令，输出夹爪末端动作。 分层式路线一度是主流选择，因为端到端路线受数据制约难以达到性能要求；机器人数据正在逐步积累， 端到端路线在未来可能成为主流。 （1）端到端大模型 端到端大模型可实现直接端到端地从人类指令到机械臂执行，即输入是图像及文本指令，输出是夹爪末 端动作。以谷歌的 RT-1 到 景。 同时，优必选通过与比亚迪、吉利、东风柳汽等车企合作，将人形机器人（如 Walker S 系列）部署在 总装车间实训，打造人形机器人与无人物流车等协同作业的工业场景解决方案。 目前优必选正在人形机器人应用场景中验证 DeepSeek 技术的有效性，如多模态人机交互、复杂环境中 的指令理解、工业场景中的任务分解与规划等，有望利用推理大模型的深度思考能力解决复杂任务中的 挑战。

1 2 序言 种到地里的娃娃 多年以后，面对行刑队，奥雷里亚诺·布恩迪亚上校会回想起父亲带他去见识冰块 的那个遥远的下午。 ——加西亚·马尔克斯，《百年孤独》 冰正在沸腾。 这是奥雷里亚诺上校在那个遥远的下午第一次接触到冰块的感受。 很多年以后，当人类进入信息时代，人工智能也宛如冰块一般，炽热与寒意同在。 人们既狂热地期待着智能带来的诸多惊喜，又恐惧着可能无法掌控的命运。 从19 人工神经网络快速逼近，当几十亿人用50多年缔造的互联网数据被大语言模型用不 到100天的时间吞噬（GPT-4的训练时间估算为90～100天），当我们生活中的电子 产品都被冠以AI之名，如AI个人计算机、AI手机、AI汽车……我们正在进入一个新 的时代，一个被人工智能“生命”（“硅基生命”）包围的时代。 炽热往往又伴随着寒意。2023年，如日中天的OpenAI爆发了震惊世界的“宫斗”大 戏，首席执行官萨姆·奥尔特曼被解雇了。人们猜测其中原因可能有人类尚未准备 ：不仅认知和生命可以被看作 计算过程，甚至整个宇宙都可以被看作一个巨大的计算系统。这也是符号主义学派 做出的巨大贡献。 计算与生命 19 “逻辑理论家”诞生 时间回到1956年，赫伯特·西蒙正在达特茅斯会议上为大家展示一个小程序，这个 小程序是他和学生艾伦·纽厄尔一起写出来的，名字叫“逻辑理论家”，他们声称 这个程序可以模拟非数值的思考。为了验证他们的说法，他们决定让“逻辑理论 家”挑战罗素和怀特海合著的《数学原理》。

机协作能力、自主 学习与终身学习能力等，并探讨AI时代教师的职业要求和发展路径。 4 Chapter 1 第1章 数字化背景下的教育发展 在数字时代，以人工智能应用为代表的新型数字化技术，正在逐渐融入学校教育教 学的各个领域，对教育认知、教育教学组织形式、教育角色、学习方式、教学评价 等产生影响。 本章主要从以下几个方面阐述数字化背景下的教育发展： ❍ 数字化技术的发展概述。 ❍ AI技术对教育教学的影响。 会发展的关键驱动力。在企业和政府层面，数字化转型已经成为提升效率和竞争力 的重要手段。在教育领域，数字化技术同样发挥着不可或缺的作用。从在线教育平 台的崛起到智慧校园的建设，再到AI和AIGC技术在教育中的广泛应用，数字化技术 正在深刻改变着教育的面貌。 展望未来，数字化技术将继续深入发展，人工智能与虚拟现实（增强现实）、云计 算、大数据、物联网等新兴技术相互融合，共同推动社会的数字化转型，数字化技 术将为人类创造更加美好的未来。 并支持多种语言和方言的 识别，这一技术在智能家居、车载系统等领域广泛应用。谷歌的DeepMind团队开发 了AlphaFold，这是一个利用机器学习算法预测蛋白质结构的系统。此外，还有多 个研究团队正在利用机器学习技术进行疾病诊断和预后预测，例如，通过分析医学 影像来检测肿瘤或其他异常。AlphaGo和AlphaStar等由DeepMind开发的AI系统，通 过深度学习训练，分别在围棋和《星际争霸》等游戏中达到了人类顶级选手的水

情况下，持续优化无返工的高 良率制造流程。智能制造为企业提供需要的端到端连接，以便企业做出数据驱动型决策， 从而加快新产品推出 (NPI) 和上市，并在零缺陷制造环境中实现更高产出。 精益制造正在向更智能的 半导体制造流程演进 根据西门子和德勤的预测，智能制造提高绩效的潜力令人印象深刻： • 产量提高 20% • 成本降低 15% • 营收增加 10% • 降低网络攻击以及不遵守监管要求和可持续发展目标的风险 赖于事故后分析和纠正措施，而 这往往会导致生产延误。然而，采用智能制造，通过数字孪生收集全面的实时数据 模拟下一代流程，并为更智能、更及时的决策提供信息却是实现数字化转型的关键 所在。这种演进正在发生，它从反应性解决问题开始，快速转变为持续的学习、主 动式质量管理和能够预防缺陷的预测性方法，让企业交付更高质量的半导体，实现 更高的产量。 从精益制造向智能制造的演进是企业取得成功和长盛不衰的关键。

intelligence，简称 AI) 技术的不断成熟，用 人工智能技术来解决无人机电网巡检目前的痛点， 进行产业再升级，已成为目前业界一致的看法。 2． 1 人工智能带来的热潮 随着新一轮科技革命进程加快，人工智能正在 全球范围内加速兴起，中国也越来越重视人工智能 所带来的影响和变化，从国家顶层设计方面制定了 一系列政策。2017 年 3 月，在十二届全国人大五次 会议的政府工作报告中，“人工智能”首次被写入政 算等新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动 下发展演进的，它作为一项基础技术，能够渗透至各 行各业，并助力传统行业实现跨越式升级，提升行业 效率，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能 化加速跃升。人工智能正在逐步成为掀起互联网颠 覆性浪潮的新引擎。 2． 2 AI 赋能电网智能巡检 当前采用无人机对电网线路进行巡检虽然已经 在电网系统内部快速落地与推广，但是在精细化巡检 中，由于目前由无人机巡检电网线路采集的影像，仍

数字化会为客户和组织创造哪些价值？ ③ 企业数字化转型的愿景和短期目标是什么？ 市场洞察 市场洞察决定了战略思考的深度，其目的是清晰地知道未来的机遇和企业可能遇到的挑战与风险，理解和解释 市场上正在发生什么，以及对公司未来的影响。好的市场洞察需要对宏观周期、行业趋势和客户都有全面的了 解。 ① 数字化对整个经济和社会的影响是什么？ ② 数字化对企业的竞争环境有什么影响？ ③ 数字化对客户价值有哪些影响？ 响消费者的体验。服务通常是一次 性的、不可重复的和非标准化的过 程。 所谓产品，就是通过一个有形或者 无形的产品来提供价值。产品可以 一次购买、多次使用，而且使用过 程中不依赖于任何人的接触。 产品和服务正在融合 产品 服务 1. 要有同理心 有同理心，就是要理解用户的情绪，能够 发现用户的痛点，找到破局点。只有洞察 人性，懂得自己与用户，懂得产品的每个 细节给人的满足感、确认感和依赖感，才 让用户参与产品的设计 全流程直达用户，建立共生价值体系 设计 售后 运营 研发 获利共享 合作共享 协助定义 共识机制 共同维护 互相激励 自发推广 传播 在数字化时代，身份标签正在让位于行为标签（ tag ）。你在互联网上每一次点击都会留下相应的记录和 tag 。当你被贴上了几百个 这样的小标签时，人工智能技术就能够用这些小标签逐渐地合成一个形象，它就会成为世界上最了解你的人，超过了你的亲戚、朋友和

数据 商业 影响 紧迫性 地平线 技术 影响 行动 建议 按照三层地平线模型关注一个变革 的技术趋势：哪些已经发生，哪些 刚刚出现，哪些正在酝酿 应对这一趋势有多紧急？ 重大变革与趋势 针对每一个变革和趋势，你需要获取、分析并规划各种数据： 对于如何应对和利用这些变革 和趋势，你将为企业提供哪些 建议？ 信号 这种变革会对你的企业产生 得太远、太超前，而不得不承受由此带来的后果。 P28 我们认为有一种观察技术趋势的有效方式：将每一个趋势填写到如下图所示的图中，横轴表示时间范围， 纵轴表示行动的紧迫性。 观察技术趋势的方式 正在发生 开始出现 即将出现 时间 技术雷达是一种工具，可 以促进关于技术趋势以及 这些趋势将如何帮助你的 企业受益的讨论。左图展 示 了 近 期 Thought Works 探寻如何使产品可以帮助组织实施战略。 对齐组织愿景和方向 产品人员需要使交付团队的目标与组织的目标保持一致。交付团队很容易 忽略他们为什么要构建一些东西。产品人员与投资团队一起定义组织目标 并将此目标与正在构建的产品保持一致，可以保证团队始终处于交付价值 的轨道上。 充当教练而不是守门员 应该充分授权给一个自给自足的团队，让他们以团队的形式做出自己的决 策，同时就出现的问题提出自己独特的见解。有效的产品领导力不是控制