物理AI - 英伟达将于美东时间10月27-29日召开GTC 2025大会，主题聚焦“物理AI和机器人”[1] - 物理AI重塑机器人训练底层逻辑，从依赖真实数据转向基于物理规律[1] - 英伟达构建从云端训练到边缘部署的完整生态，推动物理AI进入工业、医疗、家庭等场景[1] 无人驾驶 - 特斯拉于10月27日官宣神经网络系统“世界模型器”，可生成逼真虚拟驾驶场景[2] - 该系统使AI一天内学习相当于人类500年驾驶经验，大幅减少对真实测试依赖[2] - 世界模型器是特斯拉实现自动驾驶与机器人技术跨越的关键工具，擎天柱机器人可共用[2] 深海科技 - 我国“探索三号”母船搭载“奋斗者”号在北极完成43个潜次作业任务，开创密集冰区“船潜协同”新模式[3] - 我国成为目前世界上唯一在北极密集海冰区进行连续载人深潜的国家[3] - 深海科技在2025年政府工作报告中被首次明确列为“国家战略核心领域”[3] 机器人 - 首形科技（上海）有限公司发生工商变更，新增蚂蚁科技集团全资子公司等为股东[4] - 该公司成立于2024年，专注于高端、超仿生仿人机器人研发[4] - 超仿生仿人机器人通过高精度仿生设计重塑人机交互范式，短期聚焦工业替代与服务升级[4] 商业航天 - 天兵科技完成天龙三号大型液体运载火箭“一箭36星”分离试验，创国内应用场景卫星数量最多纪录[5] - 此次突破为低轨星座组网任务提供可靠、高效、低成本发射服务[5] - 商业航天迎来政策面、业绩面和技术面三重拐点，中国星网今年实现密集组网[5] 快充 - 移动终端通用快速充电解决方案标准L.1004通过国际电信联盟审议并作为国际标准正式发布[6] - 该标准由华为、vivo、OPPO等公司联合攻关，实现跨品牌、跨设备快速充电功能兼容[6] - 标准落地将打破协议壁垒，消费者可使用一个充电器为更多不同品牌设备提供快充体验[6] 宏观与行业政策 - 证监会将启动实施深化创业板改革，设置更契合新兴领域企业特征的上市标准[7] - 证监会发布中小投资者保护“23条”，倡导上市公司采用“注销式回购”回报投资者[7] - 合格境外投资者资格审批与开户将推动“高效办成一件事”，并允许参与更多商品期货期权品种交易[7][8] 前沿科技进展 - 中国“人造太阳”预计2027年竣工，有望成为人类历史上首个实现聚变发电的装置[7] - 玻色量子中标招商银行首个量子计算采购项目“天秤AI”，国仪量子获1.31亿元战略融资[8]

文章核心观点 - 英伟达通过其Omniverse、Cosmos、DGX和AGX等技术平台，构建了一个从虚拟仿真、模型推理训练到现实部署的完整物理AI技术闭环，旨在打破信息世界与物理世界的边界，为复杂工程任务的解决提供新路径 [1][12][13] 虚拟仿真平台技术 - 英伟达Omniverse是一个基于OpenUSD标准的实时协作与仿真平台，能对物理世界进行毫米级复刻，其物理引擎可精准计算物体的物理属性，如大象的体重、肌肉运动惯性以及冰箱门体开合的铰链力学等 [2] - Omniverse支持多工具协同与实时渲染，设计师可在Maya、Blender等工具中工作，修改实时同步至平台，避免了文件格式不兼容和版本混乱问题，大幅提升虚拟场景搭建效率 [3] - NVIDIA Cosmos作为生成式世界基础模型平台，可通过文本或图像输入自动生成符合物理规律的虚拟场景，例如输入“一只成年非洲象、一台高2.5米的双开门冰箱”即可生成场景，大幅降低了物理AI的开发门槛 [3][4] 模型推理与训练能力 - Cosmos Reason是一款70亿参数的推理视觉语言模型，专为物理AI设计，具备物理理解、先验知识与常识推理能力，能将复杂任务分解为可执行的动作脚本 [5][6] - 该模型能处理突发情况，例如当虚拟场景中出现“冰箱门卡住”时，Cosmos Reason会先检测卡顿位置再调整开门角度，而非重复发力，这基于其机械故障处理的先验知识 [7] - 训练物理AI需要海量虚拟场景数据，英伟达DGX系统凭借超强算力能快速迭代Cosmos Reason模型，并通过强化学习让机器人在失败场景中调整策略，提升鲁棒性 [9] 现实部署与技术闭环 - 训练好的模型通过英伟达Jetson AGX系列边缘计算平台部署到现实机器人上，该平台能实时接收传感器数据，并在0.1秒内规划出移动路径，确保机器人动作不延迟 [10] - Omniverse+Cosmos作为仿真与合成数据生成平台，能模拟上千种极端场景以获取大量训练数据，解决了现实世界测试成本高、危险且难以规模化的问题 [11][12] - 物理AI技术将计算的影响力从5万亿美元的信息产业拓展至100万亿美元的物理世界市场，并正渗透到工业、物流、医疗等千行百业 [12][13]

公司市场地位与财务表现 - 公司市值截至2025年10月18日约为4.56万亿美元，位居全球科技公司首位，并已突破4.5万亿美元 [7] - 2026财年第二季度总营收为467亿美元，其中数据中心业务营收达411亿美元，占总营收的88% [8] - 公司毛利率高达72.4%，核心业务增速超过50%，显著高于同行业竞争对手 [11] 中国市场影响与业务调整 - 由于美国出口管制，公司已100%退出中国市场，其在中国市场的份额从95%降至0% [1][3][4] - 2026财年第二季度，公司在中国市场营收为27.69亿美元，但在所有股东预测中，中国业务已被假设为零 [5][8] - 2025财年公司在中国市场的收入为171亿美元，同比增长66%，但市场对公司完全退出已有预期，因此市值未出现大幅波动 [11] 人工智能市场前景与战略 - 人工智能正在催生“代理式AI”和“物理AI”两个市场，预计可代表世界经济约一百万亿美元的规模 [1] - 公司拥有强大的技术壁垒，包括Blackwell架构GPU算力达2.1PFLOPS/W，以及超过500万的CUDA开发者生态 [8] - 公司客户基础广泛，覆盖90%的财富500强企业，其自动驾驶芯片和机器人业务也呈现协同发展 [8] 行业竞争与估值分析 - 与微软（市值3.85万亿美元）和苹果（市值3.78万亿美元）相比，公司展现出更高的增长潜力 [7][11] - 公司市盈率超过50倍，高于行业均值，当前AI领域的市场泡沫被认为比2000年的互联网泡沫更高 [11] - 公司作为AI底层芯片的关键供应商，其市场地位受AI浪潮持续性的影响 [9][11]

具身智能机器人产业合作与落地 - 均普智能与智元机器人共建的宁波具身智能机器人创新中心正式启用，聚焦工业制造领域的实景数据采集、机器人软硬件二次开发、测试认证与商业化应用 [2] - 该中心依托均胜集团全球工厂场景资源、制造经验与客户生态，旨在打通"技术-产能-场景"全链条，推动具身智能机器人规模化落地 [2] - 公司认为解决机器人通用本体与工业场景之间的"最后一公里"鸿沟是其核心优势，是行业规模化落地的关键 [2] 人形机器人产品与市场策略 - 松延动力宣布将发布全球首款定价在万元以内的高性能人形机器人"Bumi小布米"，旨在通过价格下探触达更多人群并涌现新场景 [5] - 公司创始人表示价格下探将成为人形机器人行业的未来趋势，未来所有公司都会下调价格，最终收敛到合理利润率水准 [5] - Bumi定位为准消费级产品，更贴近家庭用户，与面向学校等机构采购的高端产品线形成区别 [5] 服务机器人商业化应用案例 - 中科慧灵机器人与茶颜悦色共同开发"AI奶茶工坊APP"，机器人可在15秒内完成抓杯、加料、贴标、搅拌、递杯的冷饮制作流程 [8] - 该自动奶茶机将精准称重与自动出料系统误差控制在±1g以内，确保口感稳定与"千店一味"，提升品牌竞争力与消费体验 [8] - 应用基于慧灵科技具身智能操作系统HITBOT OS，推动门店运营迈入"人机协作"的智能化时代 [8] 前沿机器人技术创新 - 西北工业大学成功研制出一款通体透明、形似水母的仿生机器人，直径120毫米，重量56克，在水中肉眼几乎无法分辨 [12] - 机器人由创新水凝胶电极材料制成，搭载自主研发的静电液压肌肉驱动器，可模拟水母涡环推进姿态，实现高效近乎无声的"静默"运行 [12] - 其整机驱动阵列功耗极低，仅为28.5毫瓦，为长期隐蔽水下智能探测与实时监测作业提供了可能 [12] 机器人行业市场规模预测 - IDC预测到2029年全球机器人市场规模将突破4,000亿美元，具身智能机器人将成为关键形态，市场占比预计超过30% [16] - 物理AI是赋予自主机器在真实物理世界中实现"感知—理解—执行"闭环能力的关键，是人工智能从虚拟智能向具身智能演进的关键桥梁 [16] - 具身智能机器人将引领机器人向通用化与自主化的高阶阶段演进 [16]

IDC发文称，随着AI技术不断深入机器人、自动驾驶车辆等自主机器实体系统，对现实世界物理交互能力的需求日益凸显，物理AI(Physical AI)应运而 生，其核心价值，在于赋予自主机器在真实物理世界中实现"感知—理解—执行"闭环能力，是人工智能从虚拟智能向具身智能演进的关键桥梁。 具身模型泛化能力不足：模型需突破环境、任务和硬件本体的泛化限制，才能在复杂多变的现实场景中稳定感知与执行。 数据稀缺与高成本：训练具身模型需要大量高质量、多模态数据，但现实环境数据采集昂贵且难以覆盖极端"长尾场景"。 嵌入式端侧部署受限：端侧算力、功耗和体积限制使得具身模型难以高效运行，实现实时感知—决策—执行闭环存在挑战。为应对上述挑战，完善的计算 架构成为实现具身智能落地的核心支撑。当前，三大计算平台在物理AI发展中发挥着协同作用，从模型训练到应用部署，确保自主智能体能够在复杂动 态的现实环境中高效感知、决策与执行： 认知训练平台：提供强大的算力支持，通过多模态感知与复杂决策训练，面向具身智能模型的感知、理解与决策能力统一构建与持续优化。 虚拟仿真平台：基于专业视觉计算资源，融合高精度物理引擎与数字孪生技术生成逼真、可复现的训 ...

产品定位与市场痛点 - 产品定位为低成本、高负载、高灵活的仿人机械双臂，是科研机构和企业研发团队突破瓶颈的关键工具 [1] - 解决市场痛点：目前市面工业、协作及柔性机械臂大多无法满足科研场景对灵巧性、开放性的高要求，且价格动辄数十万元，对科研需求不友好 [1] - 公司基于日本OpenArm团队的开源设计与技术规范，推出国产化版本仿人机械臂，核心优势为高负载、高灵活性与高性价比，定价3.99万元起 [1] 技术合作与生产优化 - 日本OpenArm团队提供开源体系、结构标准及相关技术建议，未来动力团队在VLA模型、大规模真实数据采集等技术上积累丰富经验 [2] - 公司在国产化设计、制造与性能优化以及机器人稳定性上反复打磨，并采用日本OpenArm研发体系的品控要求组织流程，使产品在结构精度、动作一致性及安全性达国际水准 [2] - 针对关键部件用材、线束插口、材质、控制精度和装配一致性完成多项工程化改进，在机器人研发、教育科研、数据采集、家庭及工业场景展现稳定可靠表现 [2] 产品性能突破 - 采用7个基础自由度+1个夹爪自由度设计，单臂总自由度达8 DOF，双臂总自由度可达16 DOF，完整复刻人类上肢运动轨迹 [4][6] - 单臂峰值负载可达6kg，双臂更可负载12kg，在保持灵活轻量同时稳定完成高精度抓取与操作任务 [6] - 通过仿生运动学建模与高顺应性控制策略实现类人运动自然复现，具备冗余运动能力，使动作更流畅、更具意图表达性，为远程操控、模仿学习与人机共融研究提供基础 [8] 应用场景与数据价值 - 类人构型优势在遥操作与数据采集场景中显著提升动作可预测性与数据质量，在动作建模、技能迁移、模仿学习等实验中保证采集数据真实性与一致性 [8] - 能稳定完成拧螺丝、倒水、组装零件等复杂精细任务，在人机共融共享空间中进行自然交互，为物理AI研究和智能体训练提供高质量数据支撑 [8] 成本优势与供应链 - 产品定价3.99万元起（含夹爪），显著降低准入门槛，体现科研级性能、产品级价格 [10] - 低成本高性能得益于日本OpenArm团队提供完整设计标准与生产监督，确保符合日本严格品质控制体系，未来动力负责前沿算法、工程优化及本土量产落地 [10] 结构设计与性能优化 - 量产过程中进行系统性性能优化，包括线束重构、结构轻量化与装配一致性提升 [12] - 关键受力部位使用高强度钣金与CNC机械加工确保刚性，非承重部分采用轻量化工程塑料降低自重与制造成本，平衡强度、灵活性与能效表现 [12] 生态拓展与未来规划 - 设计多种拓展与升级方案，用户可按需扩展远程操控、VR遥操作、双臂协作等功能模块，无需购买十万元级封闭算法包即可解锁高阶能力 [14] - 硬件+软件一体化开放设计降低高端功能使用门槛，支持从入门级科研教学到高级智能体训练的平滑升级，实现一次购入长期演进的持续价值 [14] - 计划为平台适配视觉-语言-动作模型与模仿学习算法、VR遥操作及远程控制，拓展应用场景落地、人机交互与现实世界数据采集的应用边界 [14] 团队背景与能力 - 核心成员来自香港科技大学、苏黎世联邦理工学院、南方科技大学、香港理工大学等高校，并拥有字节跳动、大疆、比亚迪等行业头部企业研发经验 [16] - 团队具备从算法到整机的全栈开发与系统集成能力 [16] 市场推广与销售 - 公司与日本OpenArm团队将于2025年10月21日至23日在机器人顶级会议IROS 2025杭州站进行实机展示，包括现场动作演示、远程操控体验及技术讲解 [17] - 目前已开启开放售卖，首批限购300台，先下单先安排，超出订单量后不接收，团队可提供场景化与功能化定制 [18]

文章核心观点 - NVIDIA采用“登月式”战略，优先攻克最复杂的人形机器人开发难题，旨在将由此产生的AI技术进步推广至所有机器人与自主系统[4] - 公司通过涵盖硬件、仿真与软件生态的多层次一体化战略，为机器人未来架构蓝图，其核心理念是先解决最难问题、培育开放生态并发挥CUDA的持久竞争优势[5] - 人形机器人被视为实现“物理AI”愿景的关键步骤，即打造能理解并与现实世界物理法则交互的智能系统[6] 人形机器人市场前景 - 人形机器人整体收入将在2030年超过160亿美元，2024–2030年复合年增长率高达51%[7] - 中国仍是最大单一出货市场，美洲在高规格产品领域潜力巨大，将填补汽车与半导体制造业劳动力短缺[7] - 2025年被视为商业化元年，产品将进入量产并实现工厂与企业的小规模部署[7] - 全球人口老龄化将带动柔性人形机器人需求，特种人形机器人将用于危险工作或救援协作场景[7] NVIDIA平台化战略 - 公司致力于成为平台化参与者，提供核心基础设施加速机器人生态发展，避免“供应商锁定”[9][10] - 行业处于早期阶段，问题复杂多样，竞争性生态被视为“竞争必需”，可推动产业多元化发展[11] - 目标是通过提供更优秀工具加速行业演进，而非垄断市场，承认其他公司在垂直领域有更深厚积累[11] 三大技术支柱 - 技术战略以“三台计算机”为核心架构：训练服务器（如DGX）、仿真服务器（如Omniverse）与边缘计算机（如Jetson）[12] - 架构对应AI闭环开发周期：训练阶段使用大规模集群开发AI模型，仿真阶段在虚拟世界测试优化模型，部署阶段在专用硬件上运行模型[12] - 采用真实数据与仿真数据混合策略，早期训练阶段可接受低仿真传感器保真度以快速学习，临近部署时需提高感知保真度确保安全与精度[12] CUDA核心竞争优势 - CUDA软件与并行计算平台是公司最持久的竞争优势，通过全栈硬件架构到计算框架的优化实现AI工作负载加速[14] - 公司在部分垂直领域需掌握超越客户认知深度的技术知识，以优化核心基础架构并为生态伙伴提供性能提升[14] - 人形机器人市场当前受制于成本效益，但在NVIDIA基础技术驱动下实现产业化与规模化后，增长轨迹有望重演汽车产业历史路径[14]

家电行业市场趋势 - 2025年中国家电零售额预计达6087亿元，增长14.9% [3] - 洗衣机市场受政策红利推动增长，智能化、健康化成为主要趋势 [3] - 消费分层推动需求多元化，家庭小型化、中产和Z世代是核心驱动力，97.2%消费者考虑多筒分区洗护产品 [3] - 行业竞争焦点转向用户洞察与生活方式塑造，热泵烘干等技术创新是关键 [3] AI商业模式演进 - AI行业从工具销售转向"为结果付费"的RaaS模式，服务商仅在达成可量化业务目标时收费 [4] - 恒为科技收购数珩信息，首次将AI RaaS模式纳入A股公司布局，结合算力与场景落地形成生态闭环 [4] - AI RaaS竞争力依赖垂直场景深耕与业务耦合，行业Know-how和工程化能力成为关键 [4] 人形机器人生态竞争 - 人形机器人行业从"单打独斗"转向生态合作，智元机器人成立基金计划三年孵化50个早期项目，已投资近20笔 [5] - 厂商通过合资合作拓展场景，如智元与富临精工合作落地工厂，银河通用与博世成立合资公司 [5] - 行业分化为激进派和冷静派，智元机器人年化收益率达8倍，供应链协同推进标准化是商业化关键 [5] AI视频生成赛道分化 - AI视频生成领域获资本青睐，爱诗科技、生数科技等初创企业获大额融资，快手可灵推出数字人功能 [6] - 初创企业聚焦工具化应用，大厂通过业务协同探索商业化场景，如快手可灵在短剧和游戏领域合作 [6] - AI成为互联网公司转型核心，视频生成技术推动内容生态变革，开启人机共创新范式 [6] AI发展范式转移 - AI发展处在从"人机协同"转向"人机委托"的关键拐点，工程师角色从编写代码转为管理AI Agent集群 [7] - 未来竞争围绕"撒手速度"展开，人类角色升维为价值观制定者、系统架构师和宏观导航员 [7] - 新周期将形成"人-Copilot-无人公司"三层结构，组织形态彻底重构，标志AGI时代实质性到来 [7] 云计算市场K型分化 - 2025年上半年中国云计算市场因生成式AI迎来算力革命，字节跳动2024年AI资本开支达800亿元 [20] - 激进派通过大规模资本开支抢占市场，阿里云Q2营收增速飙升至26%，腾讯云和华为云采取保守策略注重盈利 [20] - 本土厂商凭借价格和本土化优势蚕食外资云份额，竞争从价格战转向生态建设和深度服务 [20] 移动互联网生态竞争 - 2025年8月移动互联网流量达12.67亿，微信小程序和APP为主要渠道，智能设备、游戏、视频类APP增长显著 [21] - 广告资源集中于短视频、电商和通讯三大媒介，京东、抖音等企业流量增速明显，鸿蒙生态带动华为增长 [21] - 腾讯、阿里、抖音、百度通过核心与新兴业务协同巩固优势，外卖、旅游、酒旅行业竞争加剧 [21] 企业级AI服务平台 - 阿里云瓴羊发布企业级AI智能体服务平台AgentOne，提供20多种企业级Agent覆盖营销、客服等核心场景 [22] - 平台整合企业数据与阿里生态能力，提出"企业级Agent=大模型×好数据×强场景"公式 [22] - 复星旅文已应用AgentOne打造AI度假智能体，推动AI驱动的新型组织形态 [22] MaaS模式爆发增长 - 中国大模型公有云服务市场Tokens调用量从2023年114.2万亿次飙升至2024年上半年536.7万亿次，半年增长近5倍 [23] - 火山引擎以49.2%份额领先MaaS市场，豆包降价和DeepSeek-R1引爆成本革命 [23] - MaaS模式降低开发者门槛，中美头部厂商在Tokens调用量上势均力敌，行业增速远超预期 [23] 跨界生态合作 - 美的与华为签署战略合作协议，共建星闪和开源鸿蒙生态，覆盖AIGC、智慧工厂及智慧家庭领域 [24] - 合作将攻克多模态AI算法，华为汽车技术填补美的"人-车-家"生态中"车"的空白，应对小米竞争 [24] - 打破行业生态壁垒，保留各自生态实现双赢，计划输出"AI+产业"解决方案 [24] 算力基础设施布局 - OpenAI与甲骨文签署5年3000亿美元云服务合同，推动甲骨文股价暴涨36% [26] - 公司解除与微软云服务独占协议，确认与博通合作的自研芯片将于2025年投产，构建"算力帝国" [26] - 计划通过"星际之门"项目全球建设AI基础设施，但面临年收入127亿美元 vs 甲骨文合同年支出600亿美元的资金缺口 [26] 端侧AI与芯片竞争 - 高通推出新一代移动处理器第五代骁龙8至尊版，采用3nm工艺，性能提升显著 [31] - 强调端侧AI重要性，与小米、荣耀等中国合作伙伴紧密合作，更新PC端芯片骁龙X2系列提升AI性能 [31] - 未来聚焦AI、6G研发及具身智能，坚持多元化布局以客户为中心 [31] 全球化市场拓展 - 小米正式进军欧洲大家电市场，推出空调、冰箱和洗衣机等产品，计划2027年进军欧洲电动汽车市场 [32] - 小米2025年第二季度总收入达1160亿元，同比增长30.5%，净利润119亿元，同比增长134.2% [32] - 海信海外最大工业园区在泰国开工，对标全球灯塔工厂，采用AI质检、数字孪生等技术，计划2030年全部建成 [33] AI硬件产品创新 - 华为发布WATCH GT 6系列智能手表，采用高硅电池续航达14-21天，FreeClip 2耳机算力提升10倍 [38] - 手表支持骑行功率测算及多种运动模式，Pro版采用钛合金表壳和蓝宝石玻璃 [38] - 耳机重5.1g，续航38小时，搭载AI芯片和逆声场技术，支持语音控制和实时翻译 [38] 人形机器人商业化 - 宇树科技计划递交A股上市申请，有望成为"人形机器人第一股"，估值达120亿至150亿元 [40] - 公司2024年营收突破10亿，四足机器人占比65%，高性能纯电驱动技术降低成本 [40] - 近期开源自研架构推动商业化，若上市成功估值或超1200亿元 [40]

无源物联网与人工智能的协同关系 - 当前人工智能面临强大计算能力与对真实世界有限感知之间的根本性矛盾，在物理世界中行动时可能因缺乏实时、细粒度的感知而出现决策偏差 [1] - 无源物联网技术旨在为人工智能补上关键的“感官”，让算法不仅能计算，更能感知现实世界的细微变化，推动智能系统成为现实世界中的“行动者” [2] - 人工智能的认知边界取决于其能获取信息的维度，传统物联网技术的感知是离散和碎片化的，基于片段信号作出的决策可能不准确 [3] 无源物联网的技术特性与价值 - 无源物联网具备“泛在、连续、低功耗、低成本”的特性，其目标是实现对物理资产“99%的可见性”，感知对象可延伸到供应链中的每一个托盘、包装箱乃至每一件商品 [4] - 无源物联网标签可持续采集并传输温度、湿度、位置、加速度等多维数据，使人工智能能洞察关于现实世界的“实时纪录片”，而不再依赖静态的“数据快照” [4] - 整个产业链正通过协同创新构建自我感知、自我供能的物理信息网络，涉及能量采集技术、柔性嵌体制造和超低功耗芯片等领域 [4] 无源物联网的商业化应用案例 - 全球零售巨头沃尔玛宣布与无源物联网企业Wiliot合作，在其供应链体系中部署多达9000万个“邮票大小”的智能标签 [7] - 沃尔玛此举旨在为其人工智能决策系统接入一条前所未有的、实时而精准的物理世界数据源，以实现更精准的需求预测和库存优化 [10][15] - 英国皇家邮政在全国范围内部署无源物联网标签实时追踪信件笼车，每年避免数百万英镑的资产损失，并通过实时数据优化了车辆调度 [12] 无源物联网的价值演进模型 - 一级火箭（TCO引擎）：无源物联网的核心动力是替代传统电池供电方案所带来的成本革命，ABI Research预测2030年无源物联网设备出货量将超过10亿台 [11] - 二级火箭（ESG助推器）：无源物联网通过能量自采集技术解决物联网设备电池丢弃带来的环境危机，并成为应对如欧盟数字产品护照等法规合规要求的理想载体 [13] - 三级火箭（AI共生奥义）：无源物联网为数据饥渴的人工智能提供了最庞大的“现实世界数据流”，二者形成感知驱动认知、认知反哺感知的闭环系统 [14][15] 无源物联网的产业生态与发展策略 - 由高通、英特尔、百事可乐等行业巨头共同发起的“无源物联网联盟”旨在推动多种通信标准的融合，确保万物互联设备的顺畅沟通 [17] - 建议中国科技巨头积极加入国际主流标准组织以掌握技术趋势并参与规则制定，防止未来被标准壁垒所束缚 [18] - 中国可发挥超大规模市场优势，通过应用牵引实现技术弯道超车，例如借鉴沃尔玛模式以集中巨量的市场需求拉动国内产业链成熟 [20]

AI超级计算平台 - AI超级计算平台整合CPU、GPU、AI ASIC、神经系统计算和替代性计算范式，以统筹复杂工作负载并释放更大的性能、效率与创新潜力[5] - 这些系统融合强大处理器、海量存储、专用硬件及编排软件，可处理机器学习、仿真模拟和分析等领域的数据密集型工作负载[5] - 到2028年，将混合计算范式架构应用于关键业务流程的领先企业将达到40%以上，较当前8%的水平大幅增长[6] - 该技术已在推动各行业创新，例如医疗和生物技术企业将新药建模时间从数年缩短至数周，金融服务机构通过模拟全球市场降低投资组合风险[7] 多智能体系统 - 多智能体系统是由多个AI智能体组成的集合，它们通过交互实现复杂的个体或共同目标，可在单一或分布式环境中独立开发部署[7] - 通过使用多智能体系统，企业可实现复杂业务流程自动化、提升团队技能并开创人类与AI智能体的新协作方式[9] - 采用模块化设计的专业智能体通过在各工作流中重复使用成熟解决方案提升效率、加快交付速度和降低风险，便于扩展运营规模和快速适应需求变化[9] 特定领域语言模型 - 特定领域语言模型是在针对特定行业、功能或流程的专用数据上训练或微调的语言模型，凭借更高准确性、更低成本和更好合规性填补通用大语言模型的空白[11] - 到2028年，企业使用的生成式AI模型中将有超过半数属于特定领域模型[12] - 基于DSLM的AI代理可解读特定行业上下文，即使在陌生场景中也能做出合理决策，具有出色准确性、可解释性和决策合理性[13] AI安全平台 - AI安全平台为第三方及定制AI应用提供统一防护机制，能够进行集中监测、强制执行使用策略并有效防范AI特有风险，如提示注入、数据泄露、恶意代理行为等[13] - 到2028年，使用AI安全平台保护AI投资的企业比例将达到50%以上[15] AI原生开发平台 - AI原生开发平台使用GenAI实现快速、便捷的软件开发，使软件工程师作为"前沿部署工程师"协同领域专家开发应用[15] - 到2030年，80%的企业将通过AI原生开发平台将大型软件工程团队转变为更小、更敏捷的团队并通过AI赋能这些团队[17] - 领先企业正在组建微型平台团队，在安全和治理框架范围内让非技术领域专家能够自主开发软件[15] 机密计算 - 机密计算重塑企业处理敏感数据的方式，工作负载被隔离在基于硬件的可信执行环境中，即使面对基础设施所有者、云提供商或任何拥有硬件物理访问权限的实体也能保持内容与工作负载私密性[18] - 到2029年，75%以上在非可信基础设施中处理的业务将通过机密计算保障使用安全[18] 物理AI - 物理AI通过赋能具有感知、决策和行动能力的机器与设备，将智能带入到现实世界，为自动化、适应性和安全性至关重要的行业带来可观收益[19] - 随着技术日益普及，企业需要融合IT、运营与工程知识的新型技术人才，这一转变带来技能提升与协作机会，但也可能引发就业担忧[21] 前置式主动网络安全 - 前置式主动网络安全运用AI驱动的安全运营、程序化阻断与欺骗技术在攻击者行动前实施干预，通过预测实现防护[23] - 到2030年，随着企业从被动防御转向主动防护，前置式主动防御解决方案将占到企业安全支出总额的一半[23] 数字溯源验证 - 数字溯源指对软件、数据、媒体及流程的来源、所有权和完整性进行验证的能力，企业可使用软件物料清单、认证数据库、数字水印等工具验证和追踪供应链中的数字资产[23] - 到2029年，在数字溯源方面投入不足的企业将面临高达数十亿美元的制裁风险[23] 地缘回迁 - 地缘回迁指企业因考虑地缘政治风险而将数据与应用从全球公有云迁出至主权云、区域云服务商或自有数据中心等本地平台[24] - 到2030年，欧洲和中东地区将有超过75%的企业把虚拟工作负载回迁至降低地缘政治风险的解决方案，而2025年的这一比例不足5%[26] - 将工作负载转移至主权立场更强的服务提供商可帮助加强对数据驻留、合规及治理的控制力，提高对本地法规遵从性并获得关注数据隐私或国家利益客户的信任[26]