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　AI技術發展，機器視覺正從傳統標準化場景過渡到非標準化應用場景。機器視覺行業經過多年發展，目前已被廣泛應用在各行各業，發揮著識別、測量、定位及檢測功能，但其使用場景主要聚焦在標準化檢測領域，整體呈現出自動化、標準化程度高等特點，但伴隨AI技術發展，機器視覺有望從過去標準化應用場景逐步過渡到非標準化應用場景，市場規模有望進一步打開。

　　在AI賦能下，行業有望迎來空前發展機會。（1）深度學習算法不斷迭代，人工智能生成內容百花齊放。根據GGII數據，國內機器視覺市場規模有望從21年138億元增長至25年349億元。（2）AI背景下，SAM模型應用不斷拓展。近日Meta發布SAM模型是機器視覺領域的底層突破性技術，極大降低了圖像處理門檻，有望更好推動機器視覺在下游各場景領域的應用。 　 　　國產機器視覺廠商正逐步崛起，成為國內市場中堅力量。雖然國內機器視覺行業起步較晚，但經過多年發展，目前也已陸續涌現出優秀的機器視覺廠商，逐步實現進口替代。如以光源為代表的核心零部件已逐步實現國產替代，且正往高端化趨勢發展；3D視覺傳感器正不斷探索潛在的細分領域應用，尋找潛在的增長爆點；而軟件算法亦伴隨AI技術發展不斷升級更新。我們認為：伴隨以SAM模型為代表的AI技術發展，軟件算法門檻有望極大降低，因此更應該關注具備核心技術能力 　

數字孿生是一種通過多個重要的、相互關聯的裝備系統的數字映射來達到設備全生命周期管理目標的仿真技術

　　數字孿生為實體對象從物理實際到數字世界的一種映射，數字孿生實現的映射不僅為對象特征的映射，也是對象運行機制的映射。同時，數字孿生是實體對象的虛擬模型，能夠跨越映射對象的生命周期，并從映射對象上的傳感器發送的實時數據作為模型輸入參數，從而獲得觀察對象的預測運行狀態。

　　數字孿生技術包含數字支撐技術、孿生構建技術與人機交互技術三大類，三大技術的演進與發展，共同提升數字孿生的交互性、靈活性

　　數字孿生技術包含數字支撐技術、孿生構建技術與人機交互技術三大類，三大技術的演進與發展，共同提升數字孿生的交互性、靈活性、精確性和實時性。數字支撐技術是數字孿生產業的底層基礎，可以分為數字線程、人工智能融合與實時網絡通信技術，而孿生構建技術是數字孿生產業的核心技術層，是實現映射對象模擬仿真的核心驅動力，其中包括輕量化建模及仿真、幾何建模及展示和模型渲染與AI分析。在頂層應用上，目前數字孿生的主要下游應用場景分別為城市領域、工業領域和交運領域。

　　數字孿生系統主要由基礎支撐層、數據互動曾、模擬構建層與仿真分析層、共性應用層和和行業應用層組成。基礎支撐層由應用基礎設備組成

　　數字孿生系統主要由基礎支撐層、數據互動曾、模擬構建層與仿真分析層、共性應用層和和行業應用層組成。基礎支撐層由應用基礎設備組成，而數據互動層包含數據采集、數據傳輸和數據處理等內容。模型構建與仿真分析層包括數據建模、數據仿真和控制；共性應用層則包含描述、診斷、預測、決策四個方面。 　 　

特斯拉強勢入局人形機器人：廣闊藍海，搶占先機

　　人形機器人具備通用性，理論上幾乎能完成所有人類進行的任務，未來將擁有比汽車更大的市場空間。馬斯克曾稱特斯拉汽車是放在輪子上的機器人，特斯拉必然利用這個天然優勢搶占人形機器人廣闊市場的先機。人形機器人與智能汽車協同，也將助力特斯拉以更低的成本實現完全自動駕駛的電車。 　 　　AI是特斯拉投入人形機器人的最強競爭力，數據、大模型賦能加速迭代落地 　 　　Optimus問世前，人形機器人存在成本高、不智能、控制水平差的缺陷，無法實現量產。而Optimus突破了不智能、難控制的缺陷，采用類似汽車域控制器的控制方式并復用FSD系統，通過閉環數據引擎，不斷升級的感知、規劃控制算法以及高算力、模型訓練效率達8分鐘/個的超算系統共同打通“感知-認知-決策”鏈路，擁有了智能屬性。2023年，以GPT-4為代表的AI大模型迎來突破性進展，將進一步提升特斯拉機器人交互、決策、感知能力，加速迭代落地。OpenAI領投人形機器人公司1X證明了AI在人形機器人領域大有可為。 　 　　特斯拉機器人降本潛力大，國產硬件供應商迎來重要機遇 　 　　特斯拉機器人在設計上也選擇了硬成本最低、軟成本最大的方式后發制人，類似在自動駕駛感知領域以純視覺方案代替激光雷達。特斯拉機器人硬件成本包括40個關節執行器以及其他結構件。根據我們測算，目前硬件成本占BOM表比例超過50%，要達到2萬美金售價還有84%的降價空間。特斯拉機器人關節執行器采用的零部件種類和現有的工業機器人基本一致，由于沒有像工業機器人一樣對實現高速運動的要求，一定程度上降低了生產難度，因此只需根據人形機器人的特點對零部件進行調整修改就可以進行標準化的大批量生產，而且軸承、齒輪箱、滾珠絲杠、電機等部件可復用特斯拉汽車的供應鏈。國產硬件供應商具備很強的低成本大規模量產能力，迎來了導入特斯拉機器人硬件供應鏈的重要機遇。 　 　　站在特斯拉機器人產業化落地起點，國產廠商增長動能充沛 　

自然語言處理（NLP）是人工智能最為關鍵的核心技術之一

　　自然語言處理（NLP）技術是計算機理解和生成自然語言的過程，使計算機具有識別、分析、理解、加工和生成自然語言文本的能力，實現人機間的信息交流

　　中國NLP市場規模于2021年達到181.3億元；在AI技術不斷融合與迭代升級的背景下，預計中國NLP市場于2026年達到836.6億元

　　中國NLP行業市場規模2021年達到181.3億元，CAGR為87.4%。隨著人工智能技術的不斷融合與提升以及高度智能化機器人ChatGPT的問世，NLP技術的應用邊界不斷拓寬至營銷、客服、智能問答、虛擬人、人機交互等領域，新興技術將逐漸替代傳統軟件和應用市場，預計未來中國NLP行業市場規模于2026年達到836.6億元

　　NLP技術在金融領域的功能作用主要包括語言交互和金融分析，分別應用于交互型場景和分析型場景

　　在交互型場景中NLP產品的核心價值在于快速理解客戶表達的語義信息并進行恰當的回復，多用于流程化和標準化的業務環節中有利于金融機構精簡客服人員并提升客服效率與質量。在分析型場景中NLP產品的核心價值在于對市場的海量金融資訊進行信息處理，提供智能分析結論，為金融機構作出決策行為提供輔助

軍用無人機在戰爭中的使用越來越廣泛，并以其特有的作戰方式和作戰效能在戰爭中發揮了十分重要的作用，甚至多次扭轉戰爭局勢，軍用無人機成為軍事競爭新熱點。軍用無人機是一種由動力驅動、無人駕駛、可重復使用、攜帶任務載荷的執行軍事任務的飛行器，其銷售霸主地位突出，可進一步分為無人偵察機/監視機、無人戰斗機、通信中繼無人機、電子干擾無人機等單一用途無人機，以及偵察打擊一體化無人機等多用途無人機。本文聚焦于中國軍用無人機的發展，將解答以下幾個問題：(1)軍用無人機的發展背景是什么？（2）全球及中國軍用無人機的發展歷程？（3）全球及中國軍用無人機的競爭格局？　　軍用無人機的發展背景是什么？　　軍用無人機在戰爭中的使用越來越廣泛，并以其特有的作戰方式和作戰效能在戰爭中發揮了十分重要的作用，甚至多次扭轉戰爭局勢，軍用無人機成為軍事競爭新熱點。　　隨著軍用無人機在作戰中的作用越來越突出，中國政府也陸續出臺鼓勵軍用無人機產品發展的相關政策，使得中國軍用無人機雖然發展較晚，但后勁十足，呈現出明顯的后發優勢。　　全球及中國軍用無人機的發展歷程？　　經過100多年的發展，軍用無人機也逐漸從“戰場配角”發展成現代制空的“作戰主體”，其全球發展歷史大致可分為起步階段、實用階段和高速發展階段三個階段；中國無人機研究起步較晚，始于20世紀50年代末，但經過50余年發展，中國已研制出多種規格、多種型號、多種用途的軍用無人偵察機、察打一體無人機等，技術已達到世界先進水平。　　全球及中國軍用無人機的競爭格局？　　從全球軍用無人機的競爭格局來看，美國處于第一梯隊，占據絕對優勢，中國處于第二梯隊，發展迅速，而從中國的軍用無人機競爭格局來看，中無人機、航天彩虹、航天電子引領發展。

近年來，智能無人系統發展迅猛，出現了無人機、無人車、無人船、無人潛航器、機器人等一系列新產品。智能無人集群系統指若干無人系統根據任務分工，在一定時間、空間內協同完成復雜任務的整體系統。智能無人集群系統具有單個無人系統不可比擬的優勢，在農業、制造業、交通、教育、醫療、軍事、金融等多個領域具有廣闊的應用前景。

物聯網、大數據、人工智能、網絡通信等新一代信息技術的快速發展促進了智能無人集群技術的發展和應用。目前，從世界范圍內來看，智能無人集群尚處在技術發展的創新階段，技術架構多種多樣，不同標準化技術組織提出并研制了不同的技術架構，使得智能無人集群產業發展缺少統一的技術體系和標準體系來指導產品全生命周期的設計、研制、使用和維護等。基于以上需求，編制組啟動了本白皮書的撰寫工作。

得益于CG、AI、XR等技術發展，虛擬數字人行業逐步進入成熟期，應用領域從單一文娛拓展至政務、金融、醫療、教育等行業

　　虛擬數字人作為新一代人機交互平臺，其發展與制作技術息息相關，正向智能化便捷化、精細化、多樣化發展。根據系統運作流程差異，虛擬數字人可分為非交互型虛擬數字人、智能驅動型虛擬數字人和真人驅動型擬數字人，主要為終端對語音、動畫生成處理方式的不同

　　虛擬數字人行業市場規模已達千億級別，主要得益于虛擬IP、虛擬第二分身以及多模態AI助手應用

　　虛擬數字人產業鏈上游是內容制作類、工具類和IP策劃類公司，中游是虛擬人廠商、綜合類/互聯網技術廠商、專長類AI廠商、CG廠商和XR廠商，下游主要是企業服務、文娛等各類公司。按不同下游應用領域劃分，2020年中國虛擬數字人行業市場規模約2000億元，未來隨著新技術成熟以及市場接受度拓展，2030年中國虛擬數字人市場規模將達2700億元

　　虛擬數字人基礎技術架構包括“五橫兩縱”，核心技術為建模、驅動、渲染技術，目前運營成本仍較高

　　虛擬數字人基礎技術架構包括用于數字人制作交互的五大技術模塊，即人物生成人物表達、合成顯示、識別感知、分析決策等模塊，以及2D、3D數字人。當前虛擬數字人產業生產及運營成本高，優劣差異化顯著，受眾群體不斷拓展，因而虛擬數字人價值凸顯，應用領域不斷拓展，未來有望加速商業化進程。

//data.eastmoney.com/report/zw_industry.jshtml?infocode=AP2025210

智能語音即聲音信息在人機間的交互模擬，為人工智能的核心技術賽道。1980s至今智能語音經歷三個階段發展，2016年開始進入落地期，智能語音助手、智能音箱相繼落地，后續多類場景有望加速兌現產業紅利。

就產品和場景而言， 智能語音相關應用正沿2C消費級和2B企業級兩大分支漸次綻放。

2C 消費級市場，AloT背景下的終端互聯是主邏輯，場景包括：1)智慧生活場景(空間達240億元)，如智能手機助手、智能可穿戴等；2)智能家居場景(空間達2400億元)，智能音箱、智能家電等；3)智能駕駛場景(空間達600億元)，如車載語音等；4)智慧辦公場景，如翻譯機、錄音筆等。對消費級市場而言，商業模式多元化與技術落地曲線的加速度是產業紅利兌現的關鍵，具備全鏈條語音交互技術能力與建立強用戶聯系的廠商具備最大競爭優勢。

　　2B 企業級市場，深耕行業Know-How是主邏輯，場景包括：1)智慧教育場景(空間達370億元；其中學習機空間超過150億元)；2)智慧醫療場景(整體空間超千億元)，如電子語音病例等；3)應用于電信/金融/電商等場景的智能呼叫/客服等。受新冠疫情催化，2B場景受到加速推廣，一系列基于AI算法的軟硬件設施在抗疫的方方面面發揮巨大作用。

　　后疫情時代，AI行業大概率迎來爆發，實現戴維斯雙擊。智能語音賽道有望迎頭趕上，縮短與機器視覺產業的商用推廣差距。

　　首先，新冠疫情對于公共衛生領域非接觸應用的強烈需求，促進解決了智能語音行業的商業認知問題。其次，疫情同時促進智能語音行業解決了行業應用的技術驗證問題。最后，疫情也在一定程度上緩和了智能語音行業的隱私安全問題。

　中國人工智能在零售領域的應用前景如何

　　人工智能（AI）在零售領域應用是指人工智能計算機視覺、智能語音等人工智能技術在零售場景中的落地應用，其通過為零售行業的參與主體、不同業務環節賦能，進而實現對零售行業的整體升級和改造。人工智能技術應用于零售領域，促使“人-貨-場”的結構發生變化，其信息流轉速度加快，數字化程度持續提高。在政策利好、零售行業增長乏力、人工智能技術持續進步等因素驅動下，中國人工智能在零售領域應用行業市場規模將持續擴大，預計于2025年達到67.7億元。

　　1. 智能客服、精準營銷等是人工智能在零售領域的主要應用場景　　人工智能應用于零售領域的關鍵技術包括計算機視覺、智能語音、自然語言處理、機器學習、知識圖譜等。現階段這些技術在智能客服、精準營銷等場景下應用較為成熟。隨著人工智能技術持續進步，其將可在零售領域實現大規模的應用。

　　2.零售行業增速乏力，急需AI等新技術助力轉型　　2015-2020年期間，中國社會消費品零售總額和網上零售總額的增速逐步下降，2020年其增速分別為-3.9%、10.9%，零售行業增速乏力。同時零售行業是典型的勞動力密集型行業，在供應鏈、客服、營銷、運營、銷售等不同環節均需大量人力資源，但中國勞動力市場逐年緊縮，零售行業面臨用工短缺問題，當前中國連鎖零售行業人才缺口約達500萬人。因此，零售企業需利用AI等新技術對收銀、客服、營銷、門店管理等環節進行智能化改造，在提升人員效率、節省人力成本的同時，以獲取新的業務增長點。

　　3.云服務巨頭在AI+零售行業更具優勢

　　中國人工智能在零售領域應用行業參與者眾多，參與者入局基礎差異性顯著，主要包括云服務企業（阿里云、騰訊云等）、AI技術企業（第四范式、商湯科技等）以及傳統零售企業（蘇寧等），其中，阿里云、騰訊云等在零售業進行布局的云服務企業在行業中更占優勢。

自動駕駛車輛的本質是輪式移動機器人，是一個集模式識別、環境感知、規劃決策和智能控制等功能于一體的綜合系統。人工智能和機器學習領域的進步極大推動了自動駕駛技術的發展。當前主流的機器學習方法分為：監督學習、非監督學習和強化學習3種。強化學習方法更適用于復雜交通場景下自動駕駛系統決策和控制的智能處理，有利于提高自動駕駛的舒適性和安全性。深度學習和強化學習相結合產生的深度強化學習方法成為機器學習領域中的熱門研究方向。首先對自動駕駛技術、強化學習方法以及自動駕駛控制架構進行簡要介紹，并闡述了強化學習方法的基本原理和研究現狀。隨后重點闡述了強化學習方法在自動駕駛控制領域的研究歷史和現狀，并結合北京聯合大學智能車研究團隊的研究和測試工作介紹了典型的基于強化學習的自動駕駛控制技術應用，討論了深度強化學習的潛力。最后提出了強化學習方法在自動駕駛控制領域研究和應用時遇到的困難和挑戰，包括真實環境下自動駕駛安全性、多智能體強化學習和符合人類駕駛特性的獎勵函數設計等。研究有助于深入了解強化學習方法在自動駕駛控制方面的優勢和局限性，在應用中也可作為自動駕駛控制系統的設計參考。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210103&flag=1