空白演示 单 输入您的 面副标题 从智慧工厂到数字交通 腾讯云分布式云最佳实践 演讲人 陈远 · 腾讯云计算产品专家工程师 腾讯 23 年技术积累，构筑坚实云计算基 础 68 可用区 遍布全球五大洲 27 个地理区 域 100 万 + 服务器 中国首家突破企业 200T 带宽峰值 中国首家突破互联网企业 基础设施跨足全球， 超大规模管理能 力 智慧零售 公卫云平台 核酸检测 通关出境 医院 大数据： 核酸检测 IT 数据 时延 边缘 、本地 IT 痛点 低 大 分布式 IT 挑 战 海关 AI ： 人证对 比 本地 Ø 低时延部署 Ø 分散节点管理 Ø 本地应用服务能 力 Ø 本地 IT 运维能力 新的挑战： 边缘 、本地 客户场景 客户痛点 • 客户工厂遍布全国， 工厂内需部署 IOT 等平台 实现工业数字化 • 本地化运维效率低、 能提供的产品功能少， 客 户 IT 运维管理难度大 采用 CDC 原因 • 支持工厂内轻量化部署 优势 • 支持中心运维和管理 • 包含丰富云服务能力 成果 •

全域感知，智驭低空 低空智能 : 从感知推理迈向群体具 身 一、 低空研究背 景 二、 低空数据平 台 三、 低空感知大 脑 CONTEN TS 一、 低空研究背 景 二、 低空数据平 台 三、 低空感知大 脑 CONTEN TS 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 2025 年 10 月 ， 党的二十届四中全会颁布《中共中央 关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》 无人机高速飞行 ，场景动态变化， 降低了感知准确度 语义稀密 从下往上 ，第三排中靠画面最左侧的红色汽车 这个路口中存在的违章行为与异常现象 低空视野广实例密。 在稀疏文本约 束 下 ，从细粒度视觉中辨析细节 ， 需 要 精细逻辑进行推理。 复杂环境下 ，低空推理决策面临语义稀密、空间难解与任务繁复的挑 战 感知 目标检测、 目标计数、 场景分类、 异常识别 理解 图像描述、 条件判断、 任务规划、 动作执行、 安全性评估 任务高度多样化 ，在输出结构、 知 识 深度与推理路径上差异巨大 ， 需要 跨层次泛化推理能力。 低空强投影与三维信息缺失 ， 需 要 理解姿态与视角差异 ，从二维观测 中构建空间推理能力。 这里是什么场景？ 变电设施间距多少？ 存在安全隐患吗？ 斜拍视角进行位置判断与空间度量 任务间推理路径差异化 俯拍视角进行目标感知与属性理解

-1- 2026年智能车载光领域十大产业趋势 -2- Part1. 2025年智能车载光领域十大产业趋势回顾 -3- 趋势一： AR-HUD将成为智驾第一屏，智驾系统从“感知+ 决策+执行”转变为“(感知+决策+执行)*显示 趋势二：智驾的快速发展及AR引擎能力的提升驱动AR- HUD体验代际升级 趋势三：业界将推出更多人驾/智驾场景下的AR安全特性， 提升驾驶过程中的安全性 趋势四： 达，精准防眩目，保障安全 2025年智能车灯产业发展趋势回顾 -5- 趋势九：后排共享大屏会在中大车型中占据主流，成为标配 趋势十：新显示技术竞争加剧，多种新显示技术将在2025 年逐步上车商用 ◼ 2025年上海车展较于2024年北京车展，吸顶屏/投影与椅背屏的占比实现反 转，体现主机厂对于后排共享大屏的青睐 数据来源：盖世汽车研究院 13 9 1 8 14 5 0 5 10 2025年1-10月 车企品牌 数量（个） 车型数量 （个） 17 22 35 25 33 63 2025年车载显示产业发展趋势回顾 -6- Part2. 2026年智能车载光领域十大产业趋势预测 -7- 趋势一：随着AR-HUD的使用体验不断优化，市场对其价值认可度持续提升。 预计2025年新车AR-HUD装配量增幅超50%，2026年AR-HUD将加速向25万元以下车型渗透

请务必阅读正文之后的免责条款部分 1 of 30 [table_Header] 2025.12.28 产业深度 2026 自动驾驶元年八大展望 产业研究中心 [Table_Authors] 王浩(分析师) 0755-23976068 wanghao2@gtht.com 登记编号 S0880513090004 鲍雁辛(分析师) 摘要： 2026 自动驾驶元年八大展望 [Table_Summary] 展望一：L3 新时代已至，智能化变革提速 L3 有条件准入许可正式落地，智能化产业变革提速，智驾渗透率将快速提升， 产业链将充分受益。 展望二：出海进入产业合作新阶段，从“走出去”到“扎根全球” 中国汽车产业在国际市场强势崛起，持续加码海外产能布局，从整车出口迈向 产业合作新阶段，以领先的 展望三：智能底盘将成为高阶智能化的最后一块拼图 智能底盘迎来千亿级市场空间，新技术不断涌现，线控制动 EMB 从研发走向 量产，线控转向 SBW 受益于 L3 及 Robotaxi 需求推动量产。 展望四：汽车与人形机器人产业链将加速融合 汽车产业链上下游企业从本体、零部件、数据采集、训练等多个环节赋能人形 机器人，助力人形机器人迎来量产落地。 展望五：看好华为在智能化+高端化时代的领导地位

02 A I GC 与大模型技 术 03 人工智能应用案例 01 人工智能概述 CONTENTS 人工智能基本概念与发展历程 关键技术与研究学派 01 02 人类的智能，源于人类的大脑、感觉器官 和神经网络 从自然环境中感知和解析信息，提炼知识并运用 于指挥自身行为的能力，就是“智能”。 1. 何谓智能？ 人工智能基本概念 人工智能，指由人制造出来的机器所表 现出来的智能。 年，图灵在论文《计算机器与智能》中提出图灵测试，将机器智能定义为 “若 机器能通过自然语言对话让人类无法区分其与人类，则具备智能” 。这一测试方法 至今仍是衡量 AI 智能水平的重要标准，例如 ChatGPT 等大模型均以通过类似测 试为目标。 图灵通过图灵测试与图灵机构建了人工智能的理论框架，其密码学实践与哲学思 考为现代 AI 技术提供了方法论与伦理基础。尽管他未亲历 AI 的爆发式发展，但 其思想至今仍是技术突破的核心驱动力。 研究因此进入第二次低谷阶段。 发展历程 - 第二次低谷阶 段 █ 第三次高潮阶段（ 1994 年 - 现在） 自 1994 年以来，人工智能进入第三次高潮，神经网络和机器学习复兴，深度学习诞生。大 数据和云计算推动 AI 发展，重要算法和模型如 SVM 、 LSTM 、 LeNet 相继提出。 AI 在图像和语音识别应用广泛。 里程碑事件包括深蓝战胜卡斯帕洛夫和 AlphaGo 战胜李世石。

项目编号： 基于 AI 大模型警民共治与社会视频智能 识别系统 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标...................................................................................................................................... .........................................................................................7 1.2 AI 大模型在公共安全领域的应用潜力...................................................................................... 系统分层设计（感知层、传输层、平台层、应用层）.........................................................................17 2.2 技术架构组成（AI 大模型、视频分析、数据融合）.............................................................................20 2.3 系统部署模式（云端+边缘计算）

规划与核心痛点融合不足，场景覆盖不充分............................................................72 (三) 行业内部发展不均衡，梯队间差异大..........................................................................73 二、 人才支撑：复合型人才匮乏，队伍能力结构性失衡 ........................ 16 图 10 内部审计数智化建设情况与审计平台建设时间 ......................... 17 图 11 审计模型应用效果与大模型应用情况 ................................. 18 图 12 发展规划制定情况与规划内容 .................................... 智能等方式，探索建立审计实时监督平台”。2021 年 11 月，财政部 在《会计改革与发展“十四五”规划纲要》中将审计数字化纳入行 业发展全局，明确提出“切实加快会计审计工作数字化转型步伐的 三大要点”，推动审计数字化与会计改革协同推进。2022 年 3 月， 全国内部审计数智化转型发展研究报告（2025） 2 国家卫生健康委在《国家卫生健康委关于印发进一步加强卫生健康 行业内部审计工

中国电信云计算研究院 2025 年 12 月 31 日 前言 在成立第二年的 2025 年底，中国电信云计算研究院按计划第二次发布年度云计算研究白皮书。白皮 书主体结构按照云计算研究院“三个面向一个围绕”的四大研究方向组织，即：一、面向下一代云计算的 研究，体现云计算的专业定位；二、面向云网融合的研究，体现对中国电信战略的承接；三、围绕智能算 法的研究，体现云计算研究院综合基础理论、核心算法与技术创新的特点；四、面向新兴技术的研究，体 引出本章的三个热点方向：（4）云网一体化调度（5）面向智算的云网基础设施（6）云边端协同。 第三章，围绕智能算法的研究，首先分析了云计算与云网融合相关的各类智能算法的发展趋势和应 用场景，包括运筹优化、深度学习、强化学习、大模型和 AI 智能体，然后借用本章第一个热点方向：（7） 算法赋能云计算，详细论述了运筹优化、深度学习和强化学习在云计算和云网融合中的应用。本章第二 个热点方向围绕 2025 年最火热的话题开展介绍和论述：（8）AI 12 1.3.1 面向智能应用的 Serverless 计算平台技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.3.2 面向大模型时代的智能数据平台技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.3.3 支撑智能任务的高性能存储平台技术 . .

具身智能概念定义：理论奠基与产业缘起 01 人形机器人产业分析：生态全景与价值链解读 02 政策与区域布局：国家战略与地方实践 03 投融资与招商：资本动向与项目落地 04 技术体系分析：感知、控制与决策三大支柱 05 总结与展望：从技术突破到产业共融 07 附录 08 具身智能概念定义： 理论奠基与产业缘起 - 03 - 具身智能概念定义 亚马逊仓库里，Vulcan机器人用带触觉感知的机械臂轻巧夹起易碎品，力道控制精准如人类手指；日本 性。”与传统仅存在于屏幕中的AI不同，具 身智能能够通过身体实现“感知 - 思考 - 行动”的闭环，在真实世界中执行任务，不仅能“想到”，更 能 “做到”，让智能从虚拟计算真正走向现实交互。 从广泛意义而言，具身智能的形态可以是多样的，机械臂、无人车、无人机、四足机器人等任何具有物 理实体并能与环境交互的智能系统都可被视为具身智能。当然，人形机器人由于能够 最自然地融入人类 环境 ，并使 相比传统机器人，人形机器人具备智能化程度高、工作场景限制小、能自主规划复杂工作等特点，成为 国内外厂商和科研机构的竞争焦点。在国外，科技巨头们火力全开，特斯拉、谷歌、OpenAI、英伟达、 微软、Meta、亚马逊等全球科技巨头纷纷从算法、平台、场景应用等不同维度积极探索，凭借巨额投入 和创新实践，全力推动具身智能技术迈向新高度；在国内，腾讯、阿里、字节、京东、美团等互联网巨 头也悉数入场，它们不再满足于云端的算法竞争，而是希