人工智能在全球商业格局中 G-P与一家第三方研究机构合作，对来自澳大利亚、英国 和美国的超过1500名商业高管进行了调查，以了解人工智 能在全球商业复杂性中的作用，这项技术如何推动增长和 创新，以及最终人工智能将如何重塑工作未来。

能够制造并使用工具成为人类进化史上一道显著的分水岭，而当下如何更好的使用AI工具已然 成为人类在产业应用、生产生活与学习工作中的热门议题。随着大模型、生成式AI技术的到来，其 强大的数据处理、学习泛化与内容生成能力，高质效加速了各行各业人工智能技术的赋能进程，为 AI可赋能的场景领域、扮演角色提供更多创新性与可能性。人工智能应用正加速扩散，渗透到办公、 设计、传媒、法律、游戏、教育、汽车等多领域。

AI 大模型与人形机器人融合：随着人工智能算法和机器学习技术的进步，AI 大模型等人工智能技术正转变机器人的决策逻辑，帮助人形机器人软件层面开始具备较强的解决方案，使其变得越来越智能。这些技术将使人形机器人在动态环境中更好地感知、推理和行动，理解人类语言，并从经验中学习。

In the financial services industry, GenA.I. applications have the potential to lead to more curated customer experience, and more efficient ways of processing and utilising digital information. However, the adoption of GenA.I. could also give rise to new risks and challenges. This suggests that amidst accelerated GenA.I. innovation, its adoption requires a critical focus on safety, trust and integrity. In Hong Kong, authorities have begun to update regulatory guidelines and to launch initiatives in support of responsible GenA.I. adoption and innovation.

依托强化学习等前沿技术，模型推理能力得以逐步提升，并通过硬件革新与算法创新，训练成本降低且效率大幅提高，有力推动大模型走向普及。模型小型化与端侧部署成为趋势，结合边缘计算与设备智能化，端侧大模型与云端协同形成端云融合架构，在智能驾驶等领域发挥关键作用。

The report highlights three key AI-driven levers: optimizing direct procurement by using AI to track raw material costs and analyze supplier performance for improved negotiation outcomes; enhancing process efficiency through generative AI to automate marketing content creation and campaign planning, reducing labor costs; and unlocking the potential of indirect procurement by leveraging AI to enhance spend transparency, consolidate demand, and optimize supplier management.

2025 年人形机器人量产渐进，特斯拉上调 2025 年 Optimus 量产预期至几千 -1 万台，2026 年有望外销，英伟达打造机器人底层开发生态。国内外大厂纷纷布局，国内新势力已开启小批量验证。灵巧手是核心硬件，其传感器有望受重视。建议关注相关产业链企业，存在核心技术、量产等风险。

本报告基于深入的案头审查、对关键信息提供者的访谈以及对政策和实践的审查，探讨了数 字技术给工作安全与健康带来的变化，以及确保这些变化不会导致潜在风险的必要性。 本报告通过提供政策见解、最佳实践和真实案例研究，为政府、雇主、工人和职业安全与健 康专家提供资源，帮助他们驾驭不断变化的工作场所数字安全环境。

尽管业界对生成式 AI 充满期待，但其在内容供应链（CSC） 中的落地速度未达预期。截至 2024 年底，仅 50% 的组 织达成了 AI 采用目标，仍有较大差距。 尽管挑战重重，组织对生成式 AI 的信心却持续攀升。相 比去年，近三分之二（64%）的组织对生成式 AI 的影响 力更有信心。84% 的组织仍坚信，生成式 AI 能够高效驱 动个性化体验的规模化生产与交付。

This report focuses on the AI opportunities in the automotive industry in 2025, pointing out that AI is evolving from generative to agent-based forms. While its implementation has been slower than expected, its potential remains significant. AI can drive technological innovations such as software-defined vehicles and autonomous driving, and has application scenarios in multiple links of the value chain, including research and development (R&D), production, and beyond. It is expected to bring a 40-60% increase in marginal profits.