智能化

AI大模型是指拥有亿级以上参数的深度学习模型，从应用场景角度可分为通用大模型和垂直大模型，其中垂直大模型又可以分为行业大模型和垂直场景大模型。通用大模型，聚焦基础层和技术攻关；垂直大模型，聚焦垂直领域解决方案，在通用大模型基础上开发行业和场景专用模型，面向政务、金融、医疗、教育、交通等垂直行业和营销、客服、运营等通用场景。

我们的调研旨在了解组织AI治理成熟度水平，识别有效AI治理的关键推动因素，并评估采取治理举措给组织带来的益处。

智能驾驶产业提速，功能迭代市场下沉。各地区智能驾驶政策持续加码，L3 及以上智驾加速渗透，2024 年为 L3 落地元年，我们预计 2025 年 L3渗透率快速提升；L4-L5 级仍处于发展初期，基于弗若斯特沙利文预测，2024-2026 年全球 L4-L5 级渗透率分别为 0.1%/0.6%/1.3%，2027 年有望提至 4.4%。高阶智驾平权趋势显著，L3 代表性功能城市 NOA 车型价格正逐步下探至 10 万+，2024 年前三季度 15-20w 标配城市 NOA 的乘用车比重达 1.0%。功能端，从“城市 NOA”到“车位到车位”持续演进，2025 年第一梯队的小鹏、华为、理想将重点发力车位到车位功能，其他车企进一步夯实其城市 NOA 的能力。车企智驾已从“人无我有”到追求“人有我优”，后续将围绕算法、数据、算力全面竞争。

展望2025年， AI Agent和推理需求的指数级增长有望引领规模化AI应用元年，持续推动软件产品能力边界的拓展，赋能企业实现更高效的运营和成本优化。以字节跳动为代表的企业通过豆包AI等核心产品的广泛应用，率先全面布局AI市场，显著提升推理能力和多场景适配性，为国内AI Agent技术实践提供了落地基础。结合大模型与AI Agent未来的技术进步，智能化应用场景加速拓展，助力企业级市场实现降本增效。这一现象将引领 ToBSaaS行业迎来新一轮成长机遇，为中国软件行业在未来五年孕育出一批高成长型红利企业奠定基础。

Transformer 架构的过去和现在：人类大脑在有限的资源条件下，通过神经元回路的自组装和微调，实现了高效的信息处理。为了优化信息处理，大脑发展了高效的信息选择和投注机制——注意力，而非依赖超大容量的处理能力。随着我们对大脑认知机制的深入了解以及计算机科学的进步，研究人员尝试通过算法量化大脑的认知功能，将人类的思维模式映射到人工智能上。Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络架构，由 Google Brain 团队于 2017 年在论文《Attention Is All You Need》中提出。通过摒弃传统循环结构，Transformer 利用自注意力机制并行处理序列元素，显著提升了训练速度和长距离依赖建模能力。Transformer 架构的灵活性，使其成为众多非自然语言处理领域先进模型构建的基础框架，展现出广阔的应用前景，包括但不限于能够将不同模态的数据映射到统一的特征表示空间，促进跨模态应用发展。目前，人工智能大模型的进化主要依赖于人工版本的更新。而随着技术的发展，研究人员正在探索自我进化的模型，使其能够自主完善和学习由自身生成的经验，从而推动人工智能向更高级的智能发展。当前 AI 的局限性或在于其学习效率的低下，而非数据不足。真正的智能不仅是数据量的堆积，而是在于对信息的压缩和提炼，类似于通过总结第一性原理的方式获取更深层次的智能。

随着AIGC产业的大力发展，数据作为爆炸式增长的重要生产要素，正在促使存储技术与存储体系不断创新发展。这其中更大的容量、更高的性能、更灵活的扩展方式、更安全可靠的数据保护、以及更加绿色可持续的数据基础设施建设，都是产业关注的重点。《AIGC数据存储技术研究报告》，以全面发展的AIGC研究与应用为场景，全面展示了不断更新迭代的全闪技术、存算一体架构技术、与创新性分布式存储技术的相互结合的发展趋势与落地点。报告汇集了来自产、学、研各界的丰富经验和深入研究，不仅为行业人士提供了更全面的多维度视角，而且在推动技术发展及实现数据价值最大化上也发挥着关键作用。

纯视觉或更适配端到端，并有望从智驾迁移至人形机器人：当前国内主机厂已陆续切换至端到端大模型（以感知层端到端+决策规划层端到端为主），但纯视觉vs. 激光雷达端到端仍存争议。我们判断，1）纯视觉具备迭代速度更快、成本更低等特点，预计普适性或更强（有望从智驾迁移至人形机器人）；2）当前采用激光雷达+端到端方案的大部分智驾车型存在激光雷达搭载数量不足、车端算力不足或算法能力相对偏弱等问题；3）预计算法优化迭代是实现技术路线突破的关键。

“具身智能（Embodied AI）”指有物理载体的智能体，在与物理世界的交互过程中，通过感知、控制和自主学习来积累知识和技能，形成智能并影响物理世界的能力。 其关键在于“具身认知”，即该智能是通过身体和环境的交互过程中产生的，不能脱离实体，这是具身智能与离身智能的关键区别。 具身智能主要以各种智能机器人的形态出现，融合了机器人领域与计算机领域下的多个学科，是所有学科发展到相当成熟度之后才涌现出的能力。

在自动驾驶端到端模型成为主流之前，关于激光雷达作为传感器的配置必要性有较多讨论和争议。此前争议持续存在的核心因素在于特斯拉坚持纯视觉+神经网络路线，特斯拉纯视觉路线当前具备独特性，很大部分归因于其大量驾驶数据和广泛用户基础。 从主流车企和智驾方案商的选择来看，在算力增强、端到端算法趋于成熟的背景下，多传感器融合和纯视觉路线已不再对立，激光雷达等传感数据正在与端到端算法融合。如自动驾驶的英伟达 Hyperion 9 Platform 参考架构中，激光雷达作为传感器输入数据的维度。

模型变革：云端融合共振为趋势。字节在云端AI和端侧AI全面发力，旗下的豆包等 AI 产品随着大模型蓬勃发展，赋能ToB应用拓展至ToC应用，从PC到手机，再到眼镜、耳机甚至玩具，AI硬件不断扩容。复盘AI终端发展历程，可分为5个阶段：1）AI云端—ChatGPT引领大模型浪潮；2）AI+PC—联想开出端侧“大爆发”第一枪；3）AI+MR—苹果接力C端AI落地，Vision Pro杀出重围；4）AI+手机—苹果Apple Intelligence引领方向；5）AI大模型—字节豆包入局AI终端。

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智能底盘操作系统是一种运行在智能汽车底盘的广义操作系统，用于管理和控制智能汽车底盘系统的基础软件平台，支撑底盘功能集中开发、跨域融合，最终实现整车中央集中控制，也是汽车智能化的重要组成部分之一。