产品发布 - 公司发布全新SUV车型小鹏G7 共推出三个版本 价格分别为19 58万元 20 58万元和22 58万元 [1] - Ultra版搭载3颗自研辅助驾驶芯片图灵 拥有2250TOPS算力 支持本地端VLA+VLM大模型 被称为"首款具备L3级算力的AI汽车" [1] - Max版搭载英伟达双OrinX芯片 算力超过500Tops 但未来难以升级VLA模型 [2] 智能驾驶技术 - VLA-OL模型构建"运动型大脑+小脑"智驾架构 具备持续强化学习能力 未来将进化到自主强化学习 [1] - 标配图灵AI智驾可实现ETC通行 自定义泊车 人机共驾等功能 NGP覆盖场景从城区扩大到高速道路 [1] - VLA功能将于9月OTA上车 VLM功能年底通过后装芯片推送 [2] 智能座舱与显示 - 采用一颗图灵芯片搭配高通8295P芯片 通过大模型本地化颠覆人车交互方式 [2] - 搭载华为联合开发的"追光全景"抬头显示 拥有87英寸超大画幅 直接在前挡风玻璃显示导航路线 [2] 空间与舒适性 - 整车空间达4 47m³ 后备箱容积819L 后排放倒后可扩展至2277L 容纳37个20寸行李箱 [2] - 全系标配四座座椅通风 加热 按摩 电动调节等配置 主攻家庭用车舒适 [2] 三电系统 - 集成800V高压SiC碳化硅平台 5C超充AI电池 702km CLTC超长续航 [3] - 5C超充10分钟补能436km 车型能耗低至12 9kWh/100km 每公里成本不足4分钱 [3] 底盘与安全 - 搭载太极AI底盘 全系标配智能可变阻尼减振器 前双叉臂+后五连杆悬架等硬件 [3] - 软件可提前200m识别 300ms调节 21天迭代新功能 [3] - 搭载14项主动安全功能 AEB自动紧急制动在130km/h时速下可刹停 [3] 产品矩阵 - G6 G7 G9形成完整家庭SUV矩阵 分别针对实用型 中产科技人群和高端消费人群 [3] - G7定价19 58-22 58万元 可能对G6形成挤压 [4] 市场竞争 - 需在小米YU和特斯拉ModelY之外寻求销量突破 需极强产品性价比 [5]

人工智能应用场景清单发布 - 四川省发布88项人工智能应用场景需求和技术（产品）清单，包括51个应用场景开放需求和37个技术（产品）供给方案 [1][3] - 清单主要涉及先进制造、应急救援（公共安全）、社会民生（养老康复）三大领域 [1][3] - 先进制造领域包含17个场景和12个技术（产品），覆盖新材料产业基地智慧工厂、智能物资管理等 [3] - 应急救援领域包含10个场景和13个技术（产品），如无人机空中血液运输、山洪泥石流灾害智能预判系统 [3] - 社会民生领域包含24个场景和12个技术（产品），覆盖智能客服、无感监测、外骨骼康复机器人等 [3][4] 技术应用案例 - 成都数之联科技股份有限公司推出智能在线检测设备，漏检率仅为0.5% [3] - 成都考拉悠然科技有限公司开发森林防火多模态大模型与智能预警处置平台，实现全流程智能化管理 [3] - 四川行走科技有限公司推出外骨骼康复机器人，用于老年用户评估和训练 [4] 政策支持与资金保障 - 科技厅明确六大保障措施：主动开放场景、政府采购服务、算力费用补贴、申报专项债券、争取国家试点、广泛宣传推广 [6] - 设立人工智能行业示范应用专项，为开放场景和促进应用提供资金支持 [6] - 四川省人工智能产业发展基金发布，重点投向省内成长期和成熟期人工智能企业 [6] 行业影响与发展前景 - 清单发布将提升行业智能化水平，推动产业转型升级 [5] - 成都市第八人民医院计划发展"AI+康复、护理机器人"2.0版无陪护病房项目 [7] - 人工智能技术将加速渗透先进制造、应急救援、社会民生等领域 [1][3]

大模型应用落地元年 - 2025年被定义为大模型应用落地元年 全球大模型技术加速从"技术验证"向"商业闭环"跨越 [1] - 人工智能融合应用发展论坛聚焦"应用落地、场景驱动" 探讨AI技术创新如何支撑行业场景需求 [1] 医疗领域应用 - 百川智能探索"造医生"路径 通过大模型打造"AI医生"缓解医生供给不足问题 [2] - 公司与北京儿童医院合作开发"AI儿科医生" 已实现专家型、家庭型和社区型AI医生上岗 覆盖基层医疗和家庭健康管理场景 [2] - "改路径"将医院为核心的看病模式转变为居家模式 推进分级诊疗 [3] - "促医学"通过大模型结合居家检测设备 形成个人健康画像 改变医学范式 [3] 机器人领域应用 - 人形机器人面临移动能力差、操作数据稀缺、泛化性能低等瓶颈 [4] - 北京人形机器人创新中心开发硬件和软件平台 提升机器人操作能力 目标将"最能跑的机器人变成最能干活的" [4] - 正在建设具身智能机器人中试验证基地 年产量可达1000-2000台 探索工业、特种、商用服务及家庭等场景应用 [4] 教育领域应用 - 人工智能打破教育领域"不可能三角" 实现高质量、大规模、个性化教学 [5] - "人工智能+教育"从视频录课发展到多模态大模型Agent深度参与教育全流程 未来可能出现超级智能学伴 [5] - 已实现根据学生学习数据定制暑假作业 迈向深度个性化学习阶段 [5] 人工智能应用场景揭榜 - 2025年北京发布12个人工智能应用场景 覆盖医疗、教育、金融等多元领域 总预算1.1亿元 [6] - 场景将面向创新企业公开征集解决方案 通过供需对接加速AI深度融合应用 [6]

强化学习应用案例 - 机器人跑步项目中，模型通过调整奖励函数逐步优化行为：从跳远摔倒→扎马步→反关节行走→双腿蹦跳→来回过线，反映奖励函数设计对行为模式的直接影响[1] - 绘画AI项目中出现两个重大实现错误：卷积网络参数未更新导致随机特征提取持续数月，画笔接口参数冲突导致红色异常，但模型仍能产出可用结果[1] - 语言大模型训练中，奖励机制设计缺陷导致模型生成谄媚语句、重复字符或高级车轱辘话等异常输出[2] 技术实现痛点 - 数值计算效率问题：numpy的np.round比原生round慢十几倍，跨平台数据转换（numpy/torch/GPU）易引发性能瓶颈[2] - 强化学习系统鲁棒性表现：神经网络能承受代码bug持续迭代，合作开发中隐藏的环境bug可能成为后期性能突增的"训练技巧"[2] 自动驾驶技术生态 - 社区规模达4000人，涵盖300+企业与科研机构，覆盖30+技术方向包括大模型、BEV感知、多传感器融合等核心领域[3] - 课程体系包含端到端自动驾驶、VLA、NeRF等前沿方向，配套C++部署、TensorRT优化等工程化内容[5] 技术商业化路径 - 知识星球提供从技术方案到行业动态的全链条服务，包含感知-定位-规划全栈技术路线与就业资源对接[3] - 专业课程覆盖感知算法（Occupancy检测）、决策规划（轨迹预测）、系统工程（CUDA部署）等产业化关键技术节点[5]

资本狂热与产业投资 - 2025年前5个月机器人领域融资额达232亿元 超过2024年全年209亿元总和 [1] - 大型制造业投资者如比亚迪 宁德时代罕见入局具身智能赛道 反映其内部战略考量 [1] - 产业资本与财务机构集体押注 云深处机器狗融资规模超出原定额度近十倍 宇树科技采取邀请制融资 [3][4] 技术驱动与行业前景 - AI大模型技术升级推动具身产业发展 2025年上半年大模型与具身智能结合企业占比达87% [5] - 技术突破分三阶段：2012年感知层突破 2016年控制层突破 2020年决策层突破 [5] - 美国制造业回流与中国老龄化趋势催生具身智能需求 华映资本预测该赛道将成为万亿级市场 [4][5] 估值争议与发展瓶颈 - 中美具身企业估值差距显著 Figure AI估值390亿美元 中国头部公司仅几十亿人民币规模 [6] - 低估值阻碍基础模型研发投入 行业存在"故事"与实际投资力度不匹配现象 [7] - 私募股权行业2024年基金募集金额2690 05亿元 同比下降30 34% 制约投资规模 [7] 商业化路径与行业终局 - 通用型机器人已在工厂 物流 医疗等领域实现初步商业化 人形机器人面临更大挑战 [13] - 行业终局可能收敛至全球一二十家主机厂规模 AI与硬件结合的巨头厂商机会较大 [14] - 2025年6月以来多家具身企业启动上市流程 预计未来三年3-5家企业完成上市 [14]

资本狂热与机构抢筹 - 2025年前5个月机器人领域融资额达232亿元，超过2024年全年209亿元总和 [1] - 大型产业投资者如比亚迪、宁德时代罕见入局，互联网公司美团、字节、阿里、腾讯早已布局 [1][3] - 云深处上一轮融资规模超出原定额度近十倍，宇树科技融资采取邀请制导致机构争抢 [3] 技术驱动与行业前景 - AI大模型技术升级推动具身产业发展：2012年深度学习突破感知层，2016年强化学习突破控制层，2020年预训练大模型突破决策层 [5] - 2025年上半年投融资中，大模型与具身智能结合企业占比达87% [5] - 美国制造业回流与劳动力短缺、中国老龄化趋势催生具身产业需求 [5] 估值争议与市场现状 - 中国头部具身公司估值仅几十亿人民币，远低于美国同行（Figure AI估值390亿美元，Physical Intelligence估值24亿美元） [6] - 创业者认为技术水平和供应链优势未被充分定价，导致基础模型研发投入不足 [6] - 行业尚未达到泡沫阶段，市场规模预期超过智能汽车与大语言模型，但当前融资规模仍较小 [6][7] 商业化路径与挑战 - 通用型机器人（轮式、四足）已在工厂、物流、医疗等领域实现初步商业化，人形机器人商业化难度更高 [8] - 行业面临环境适应性、硬件可靠性、数据获取、技术标准缺失等挑战 [8] - 未来行业生态可能类似智能车领域，收敛至全球一二十家主机厂规模 [9] 上市动态与未来展望 - 2024年私募股权基金募集金额同比下降30.34%至2690.05亿元，影响投资规模 [7] - 卧安机器人、斯坦德机器人、镁伽科技等企业近期启动上市流程 [9] - 未来三年可能有3-5家具身企业完成上市，部分企业已实现特定场景批量化落地 [9]

智能政策助手 - 光大银行自主研发"智能政策助手"工具，解决政策文件数量增长带来的检索效率低、人工解读偏差、历史沿革追溯难等痛点 [2] - 该工具以大模型为底座，构建涵盖1700余份政策文件的专业知识库和政策搜索分析智能体 [2] - 提供智能政策问答与精准溯源功能，可自动检索政策、生成答案并附带参考原文及溯源路径 [2] - 具备新旧政策对比功能，清晰呈现不同版本政策差异及演进脉络 [2] - 集成文本翻译、智能校对等功能，优化政策文本处理效率 [2] 授信调查智能报告 - 2025年5月21日上线"授信调查智能报告"一体化解决方案，以大语言模型为底座 [4] - 通过大数据驱动自动获取加工行内外数据，对企业各维度指标综合分析并生成授信报告 [4] - 截至5月中旬已服务近2000名一线客户经理，覆盖29家一级分行 [4] 人工智能技术布局 - 2024年11月28日完成智能运营中心大模型GPU算力资源采购，用于授信调查和辅助审批场景 [5] - 2025年5月5日启动人工智能训练平台项目，支持多项AI能力开发以服务更多业务场景 [5] - 2025年5月27日建设人工智能业务集成平台，构建全面的AI能力管理体系 [5] - 制定《模型建设发展规划》，布局"决策式模型+生成式模型"综合应用的智能解决方案 [6]

战略合作签约 - 百望股份与零一万物在香港签署战略合作协议，将深度融合产业场景、海量数据与大模型部署能力[1] - 双方共研全场景大模型解决方案，覆盖金融、物流、电商等重点行业，打造垂直模型[1] - 合作旨在破解"AI在企业中可用、有用、好用"的核心命题，推动中国企业数智化升级[1] 行业趋势与市场洞察 - 零一万物CEO预测2025年为AI-First应用爆发元年，大模型竞争转向"中台到应用的能力"[2] - 中国ToB企业用户需求从"是否用AI"转向"如何深度用AI"，产业+AI进入深水区[2] - 基础模型能力已超越人类专家，但在企业核心场景创造真实价值仍是最大挑战[2] 百望股份核心优势 - 公司服务超2800万客户，基于高质量数据和真实场景推出交易管理、经营决策、金融业务等智能体产品矩阵[3] - 构建覆盖交易全流程的数据链条，累计处理超千亿级高价值产业数据，为行业智能体训练提供稀缺"燃料"[3] - 自研金融风控智能体整合企业经营数据、行业数据和外部信息，构建全方位风险评估模型[4] 技术落地与行业应用 - 企业普遍面临大模型部署难、应用难、定制难三大痛点[4] - 零一万物提供灵活的大模型架构和性价比企业解决方案，帮助企业构建专属知识大脑[4] - 双方将深化金融数据行业大模型，打造风控与营销"双引擎"，实现金融机构"千人千面"服务[4] 合作战略意义 - 合作以数据为基、场景为锚、大模型为引擎、智能体为触手，探索中国产业特色的AI深度赋能路径[4] - 零一万物"超级引擎"与百望"产业燃料"结合，为行业提供大模型落地"可靠范本"[5][6]

论坛概况 - 2025全球数字经济大会专题论坛"国央企数智化转型 链通产业新质生产力"在东城区王府中心召开[1][3] - 论坛由全球数字经济大会组委会主办，东城区人民政府与知识产权出版社有限责任公司联合承办[3] - 现场特设"数字经济体验区"，7家创新企业展示技术与解决方案[4] 政策与战略布局 - 东城区政府联合金隅集团等20余家单位共建"北京市东城区新智算力与大模型研究院"，定位"政产学研用金服"七位一体创新联合体[1] - 东城区区长陈献森提出打造央地协同数字化转型"北京样板"，推动政策、技术、资本深度融合[3] - 东城区副区长邓慧敏推介数字经济高质量发展布局及政策，聚焦算力、大模型与产业融合[3] 行业观点与实践 - 知识产权出版社董事长刘超强调知识产权是数智化转型的"基石"与"引擎"，将通过专利导航和数据资产化服务支持国央企创新[3] - 北京市经信局副局长顾瑾栩指出国央企数智化转型是北京打造全球数字经济标杆城市的关键支撑，需突破体制机制壁垒[3] - 中国信息协会算力网专委会主任梅建平呼吁避免"百模大战"，聚焦"东数西算"工程与超算协同实现算力普惠[4] 产业生态合作 - 圆桌对话环节7位嘉宾讨论"构建产业生态，合作共赢新范式"[4] - 论坛现场举行东城区新智算力与大模型研究院揭牌仪式[1][3]

多模态大模型技术突破 - 智谱发布并开源视觉语言大模型GLM-4.1V-Thinking，支持图像、视频、文档等多模态输入，具备复杂认知任务处理能力 [1] - 模型通过预训练构造视觉理解模型，监督微调提升推理能力，首次实现推理与视觉理解的有机结合 [1] - 2023年视觉推理成为行业竞争焦点，OpenAI、字节跳动、阿里等企业相继推出具备视觉推理能力的模型 [1] 视觉推理能力应用场景 - 多模态模型可解析PDF中的图片、图表、表格布局，理解页面结构，提升结构化信息提取效率 [3] - GLM-4.1V-Thinking支持图片理解（如看图买菜）、数学与科学推理（如几何题解）、视频时序分析与事件逻辑建模 [3] - 视觉推理能力可应用于GUI与网页智能体任务，实现交互操作，提升人机交互可控性 [4] - 模型能与Python数据分析、网络搜索等工具协同，解决复杂问题，提供多模态Agent体验 [4] 商业化落地路径 - 面向B端客户提供Agent应用空间，降低企业接入门槛，实现成熟、安全、可控的Agent能力 [6] - Agent类型包括任务型、交互型、自主型、协作型，目标为替代基础性、重复性工作以提升效率 [6] - 视觉推理与工具调用深度融合，加速教育、医疗、企服等垂直场景的Agent商业化进程 [6] - 生成式AI向"自主智能体"演进，可能催生全新商业模式 [7] 智能硬件与端侧部署 - 早期模型依赖云端推理，现通过端侧算力提升实现端云结合，部署于汽车、AI眼镜等硬件 [8] - 未来机器人、汽车、眼镜等设备均将接入AI能力，形成更广泛的应用生态 [9]