核心观点 - 上海市发布《上海市加快推动"AI+制造"发展的实施方案》 推动人工智能技术与制造业深度融合 形成新质生产力 [1] 三年量化目标 - 三年内推动3000家制造业企业实现智能化应用 [2] - 打造10个行业标杆模型 形成100个标杆智能产品 [2] - 推广100个示范应用场景 建设10个左右"AI+制造"示范工厂 [2] - 发展5家左右综合集成服务商 培育专业服务商 [2][3] - 示范工厂具有智能体高密度分布和多场景集成特点 [2] - 综合集成服务商提供一站式智能化解决方案 专业服务商提供特定领域技术支持 [3] 行业应用布局 - 聚焦集成电路 电子信息 汽车 高端装备 船舶海工 航空航天 先进材料 钢铁 时尚消费品 医药制造等行业 [4] - 传统制造业（钢铁/船舶）重点推动生产流程智能化改造 打造人机协同智能制造作业单元 实现复杂工序无人化 [4] - 新兴制造业（电子信息/汽车）重点布局智能终端赛道 开发专用小模型 构建多层次工业模型体系 [4] - 实施"一业一策"分类推进策略 [4][8] 智能产品发展 - 推动消费终端企业与AI企业合作开发端侧模型 开展云端模型端侧部署 [4] - 推动AI计算机 AI眼镜 AI手机等新型智能消费终端迭代升级 [5] - 加快引导产业链上下游企业集聚 促进智能终端产业集群发展 [5][6] 机器人应用推进 - 支持电子信息 汽车 装备等行业在重复性强/危险性高场景部署工业机器人 [7] - 推动智能机器人在装配 焊接 喷涂 物料搬运环节规模化应用 [7] - 制定人形机器人安全性可靠性检验检测方法 推动产品"持证上岗" [7] - 上海工业机器人产量增长11.9% 服务机器人增长16.1% [9] 产业基础支撑 - 上海人工智能产业规模突破2700亿元 增速超过30% [9] - 82个人工智能大模型通过中央网信办备案 [9] - 算力总规模超过7万P 建设8.43万个5G室外基站 44.26万个5G室内小站 [9] - 国家地方共建人形机器人创新中心升级为国家级创新中心 [9] 政策持续支持 - 2023年7月印发促进工业服务业赋能产业升级行动方案 [7] - 2023年12月出台人工智能"模塑申城"实施方案 [7] - 2024年7月发布扩大人工智能应用措施 对标杆项目给予最高20%/1000万元支持 [8] - 市政府常务会议强调把握AI赋能战略机遇 推动制造业高端化/智能化/绿色化/融合化升级 [8]

核心观点 - 自动驾驶领域技术高管正密集转向具身智能创业 形成近10年科技领域最大规模人才迁徙 [1] - 具身智能赛道因技术复用性高 市场需求爆发及原赛道技术升级等因素吸引人才涌入 [2][4][6][7] - 行业处于高热度阶段但技术路径尚不清晰 存在泡沫化风险 [9] 人才迁徙现状 - 前华为车BU首席科学家陈亦伦 百度智能驾驶负责人李震宇联合创业项目获1.2亿美元天使轮融资 创国内领域最高纪录 [1][6] - 地平线创始成员余轶南 原小米汽车自动驾驶负责人刘方等头部企业技术高管相继入局 [1] - 中国具身智能创业公司数量已超300家 远超2018年电动车创业公司数量 [1][3] 市场前景与资本热度 - 中国人形机器人市场规模预计2029年达750亿元 各地方政府重点关注的产业方向 [3] - 机器人算法工程师2025年岗位需求同比激增409% 5年以上经验者月薪5万元仍供不应求 [6] - 一级市场投资人主动挖角技术高管 头部人才创业即可获得巨额融资 [6] 技术协同性 - 具身智能与自动驾驶共享环境交互 传感器数据感知 实时建模与决策优化的技术栈 [4] - 特斯拉Optimus机器人直接复用自动驾驶系统的视觉 导航和AI算法技术 [4] - 机器人大脑模型主流技术路线VLA已在自动驾驶领域验证成效 如星海图为理想汽车提供技术支持的团队现转向机器人开发 [5] 人才需求特征 - 顶尖院校博士学历成为门槛 清华 北大及美国卡耐基梅隆 普渡大学等院校博士更受青睐 [6] - 技术栈升级要求工程师同时掌握机械 控制与AI能力 传统规则控制型软件工程师无法满足新需求 [6] 行业变革驱动因素 - 2024年端到端技术颠覆传统模块化流程 导致车企缩减高阶智驾编制 感知团队面临结构性调整 [7] - 自动驾驶领域技术实现路径趋于清晰（特斯拉 华为 小鹏已建立成熟模型） 竞争维度转向数据与算力 限制技术高管发挥空间 [9] - 具身智能领域技术路径尚未明确 为技术人才提供更多创新可能性 [9]

具身智能与自动驾驶行业趋势 - 具身智能经历从沉寂到疯狂再到冷静的发展周期，目前尚未达到生产力阶段[2] - 行业技术栈向端到端、大模型、VLA、强化学习、3DGS等前沿方向迁移[3] - Tier 1供应商和主机厂正跟进无图向端到端技术转型，技术迭代滞后前沿1-2代[3] - 机器人初创公司融资活跃，未来几年发展资金充足[3] 人才需求与职业发展 - 算法岗对学历要求较高，双非背景建议转向SLAM、ROS等机器人集成优化类岗位[3] - 深圳、杭州成为机器人公司聚集地，传统机器人技术仍是产品主线[4] - 大公司招聘聚焦端到端技术，LV融合、无图、BEV感知等领域人才已趋饱和[3] 技术资源与社区 - 知识星球提供自动驾驶15个技术方向学习路线及硬件/代码资料[1] - 社区汇聚华为天才少年等专家，形成课程+硬件+问答的教研闭环[5] - 四大技术板块覆盖视觉大语言模型、世界模型、扩散模型和端到端自动驾驶[8] 视觉语言模型(VLM)研究 - 预训练数据集规模从1M(COCO)到12B(WebLI)不等，LAION5B支持100+语言[16] - CVPR 2024重点论文涉及RLHF-V行为对齐、ViTamin可扩展架构设计等方向[12] - 评估体系涵盖图像分类(ImageNet-1k)、目标检测(COCO mAP)、语义分割(ADE20k mIoU)等17项任务[17][20][21] 自动驾驶数据集应用 - 经典数据集包括KITTI(2012)、Cityscapes(2016)、nuScenes(2020)等7类场景数据[22] - 语言增强数据集如Talk2Car(2020)支持单目标引用，NuScenes-QA(2023)专注视觉问答[23] - 智能交通领域出现多粒度检索系统等3种语言引导车辆检索方法[24] 世界模型前沿进展 - 2024年涌现DriveWorld(4D场景理解)、InfinityDrive(突破时间限制)等16项突破[31][33] - HERMES实现3D场景理解与生成的统一，DrivingGPT整合世界建模与规划[31] - 扩散模型在DriveDreamer-2中实现定制化驾驶视频生成[33] 端到端自动驾驶技术 - 2023年里程碑包括VADv2概率规划模型、GenAD新范式等9大进展[49] - 行业报告指出大模型时代下需重新思考开环端到端技术路径[46] - 特斯拉FSD验证端到端模型价值，ThinkTwice框架提升决策可靠性[46] 多模态技术融合 - DriveGPT4通过大语言模型实现可解释端到端驾驶，DRIVEVLM融合视觉语言模型[26] - 多任务学习框架如TransFuser采用Transformer传感器融合[53] - 安全验证依赖KING生成动力学梯度场景、AdvSim生成对抗性测试用例[57]

活动概况与规模 - 广东在广州、深圳、佛山、惠州、东莞五城同步推出"AI赋能，大'集'大利"系列活动，通过展演结合形式打造沉浸式科技体验 [1] - 活动在核心商圈和景区举办42场，吸引209家企业参与，包括华为、智普科技、逐际动力等企业 [1] - 累计吸引超210万人次参观，拉动消费超1.5亿元 [1] 广州科技体验网络 - 采用"百场千店"模式打造全域科技体验网络，在海心沙、天河等核心地段设立主会场 [1] - 展示AI云游戏、AI健身、AI问诊等互动应用，设立非遗VR体验区实现传统文化与现代科技的融合 [1] - 分会场延伸至全市200多个社区、1000余个门店，演示AI智家产品实景推动科技普惠 [1] 深圳主题科技展示 - 福田卓悦中心设立"机器人大集"展示咖啡拉花技艺机器人 [1] - 华强北"终端大集"提供AI眼镜、云手机等沉浸体验，成为青少年科技乐园 [1] - 罗湖"家居大集"聚焦适老化需求，展示电动轮椅、智能护理床等温暖科技设备 [1] 佛山AI应用场景 - 在禅西环宇城、东方广场搭建家庭与商业AI场景 [2] - 家庭展区演示视联网安防系统（老人预警、儿童提醒功能），商业展区展示客流统计、智能营销功能 [2] - 本地企业展示工业机器人、"数字员工"Agentbox及"AI中医大脑"免费问诊服务 [2] 惠州全民科技实验室 - 港惠购物中心广场设立五大展区：AI产品区展出扫地机器人、机器狗、自动驾驶模型 [2] - 数字人展区实现虚拟主播互动，互动体验区涵盖人脸识别游戏、VR/AR体感挑战 [2] - 云智产品区推广云端轻量化办公理念，本地AI企业进行产品路演 [2] 东莞全场景体验 - 滨海湾新区展示无人小巴搭载游客并讲解无人驾驶技术 [2] - 展览中心呈现机器狗巡街、3D打印、机器人泡茶等表演 [2] - 南城蜂汇广场主打AI创意体验，市民可生成海报、绘画及制作短视频 [2] 行业成果与影响 - 活动覆盖百余个场景，超500家企业参展，展现智能终端、机器人、智能家居等前沿成果 [3] - 展示机器人递咖啡、AI家庭安防、云设备办公效率提升等实际应用场景 [3] - 活动体现广东人工智能产业创新活力，推动"科技改变生活"理念普及化 [3]