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成为世界 一流的芯片企业 HYGON 03 04 HYGON 海光DCU行业实战手册 先进微处理器技术国家工程研究中心是专门面向C86架构芯片核心关键技术研究与工程设计的国家级工程实验室。 实验室三大优势 架构 设计 安全 设计 前端 设计 后端 设计 定制IP 设计 封装 设计 领先的“芯”研发体系 北京 芯片前后端设计 苏州 芯片封装测试 成都 芯片验证系统测试 拥有完整芯片研发部 门的工程实验室 01 强强协作，拥有可使 用、可修改的处理器 技术资源 02 拥有国内芯片领域实 践经验最丰富的权威 专家团队 03 知识产权 千万行 源代码 200+ 集成电路 专有权 150+ 软著 900+ 发明专利 研发团队 80%+硕士/博士 学历结构 92%研发人员 人员构成 20年核心人员从业经验 经验资历 研发环境 硬件仿真实验室 100亿门仿真器 实战场景二:行业智能化 实战场景三:科学计算 实战场景四:工程计算 13 17 35 39 ECOLOGICAL ACHIEVEMENTS 生态成果 03 光合开发者社区 智能计算联合实验室 光合组织介绍 海光DCU生态图谱 44 45 46 47 HYGON 05 06 HYGON 海光DCU行业实战手册 HYGON 07 08 HYGON 海光DCU行业实战手册

国家石油公司其他相关利益方的联合开发，以确保与并行数字化举措的整合。 4 为什么选择咨询公司？ B. 我们拥有丰富的数字资 产 这将帮助我们为甲方 GP 带来创 新和务实的方法 § 物联网（ IoT ）中心、技术和液体实验室、卓越中心 （ CoE ） § 思想领导力——第三卷、第四卷、能源手册、世界经济论 坛（ WEF ）…… A. 我们在实施数字化转型 方面拥有强大的参考和 丰富的经验 这将有助于加速 XX 雄心勃勃的想法，以发展未来 和大胆的战略为基础 ... 通过务实的方法，开发以客户 为中心和可扩展的结果 ... • 行业洞察 • 基准 • CoE / IoT 经验 • “Valley” 实验室和案例研究 • 业务案例驱动 • 用户主导的创新 • “ 设计思维” • 敏捷原型设计 数字蓝图，包括 GP 数字愿景、 计划、技术景观和实施路线图 等。 分析和机器人过程自动化的原 型 XX 国家石油公司集团采购部建立合作伙伴关系具有得天独厚的优势。 B. 我们拥有丰富的数字资 产 这将帮助我们为甲方 GP 带来创 新和务实的方法 • 物联网（ IoT ）中心、技术和液体实验室、卓越中心 （ CoE ） • 思想领导力——第三卷、第四卷、能源手册、世界经济 论坛（ WEF ）…… A. 我们在实施数字化转型 方面拥有强大的参考和 丰富的经验 这将有助于加速 XX 国家石油公司

质量分析依据手工记录，还处于初级阶段 • 质量追溯没有数据支撑 现状描述 • 质量追溯信息，通过产品批号能够追溯到 产品生产过程及采购批次 • 方便质量管理过程 • 更好地管理质量体系管理评审及内审记录 • 支持实验室人、财、物的管理以及质量成 本分析 未来价值提升 解决方案概览 产品批号 生产信息 质量信息 资源 订单 BOM 加 工人员 / 时间 检验结果 过程质量缺陷 投料信息 流程订单信息 实现质量、采购、生产业务的集成，从质 量主数据、检验规则、检验批、质量报表 把整个质量管理业务有机衔接，信息共享 • 通过与 LIMS 的集成，各司其职，提高公 司质量管理水平，为未来 CNAS 实验室 提供数据支撑 • 降低了质量管理部门繁重的手工劳动 未来价值提升 解决方案概览 SAP 质量主数据 LIMS 基础数据 检验批 检验单 检验批 物料主数据、检验特性、检验计划等 现状描述 • 实现 SAP 系统和 LIMS 系统质检功能的 交互 • 实现产品生产入库时质检功能的体现 • 通过与 LIMS 的集成，各司其职，提高公 司质量管理水平，为未来 CNAS 实验室 提供数据支撑 • 降低了质量管理部门繁重的手工劳动 未来价值提升 解决方案概览 SAP 流程订单 生产入库 质量报表 LIMS 质量检验 质检报表 质检合格 • 样本 •

标准库信息 • 可以关联实验室信息管理系统查询实验室能力 • 需要对试验所需的耗材进行管理，可提出申请给实验室 c) 试验项目管理 • 能通过系统查询实验室设备和资源实时状态，能够快速查询自己申请项目的测试信息 • 每个测试项目需要有状态标示，同时可以自动关联对应的测试报告 d) 试验资源管理 • 录入并能统计研发测试设备购买情况 • 希望系统可以调用实验室管理信息中的测试样机信息，如正在进行什么测试，且已经做完

［1］，它颠覆了传统 AI 对符号推理的依赖，主张智能 应通过身体与环境的实时交互自然涌现。2025 年北 京亦庄人形机器人半程马拉松赛事中参赛机型展现 出的环境适应能力，在一定程度上标志着具身智能已 从实验室验证迈向产业化落地。 近年来技术突破逐渐形成多维进化格局，在大规 模预训练模型方面，深度求索发布的 DeepSeek 系列开 源模型显著降低了开发门槛 ［2］；在硬件创新领域，宇树 科技四足机器人全球市场占有率超 常生活活动 ［23］，定义在 50 种不同家庭和办公场景中， 强调多样性和现实性，评估家用服务机器人在复杂连 续任务下的表现。国内的桃源 2.0（GRUtopia 2.0）由上 海人工智能实验室发布，集成通用模块化框架，支持 导航、操作、运动控制等各类具身任务，提供标准化的 物体资产库和自动场景生成工具，提升数据采集效 率。RoboMIND 数据集和评测框架由北京创新中心推 出，支

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余家生态单位共建。openGauss 开源社区 拥有 850 余家社区企业成员、7600 多名贡献者，全球下载量 超过 360 万。产学研创新布局持续加强，围绕新一代信息技 术领域布局多家全国重点实验室，推动国家技术创新中心建 设。在集成电路、工业母机、算力网络等重点方向，积极推 动央企创新联合体建设。 （三）信息化标准建设积极推进 中央网信办、市场监管总局、工业和信息化部联合印发 《信 现与服务。“人 工智能+高等教育”深化开展，教育部公布两批共50个“人工 智能+高等教育”应用场景典型案例，布局建设首批13个学科 领域垂直模型，试点打造100个智能化数字教师，虚拟仿真 实验室、远程在线实验平台、AI智能助手、智能教学评测等 新应用不断涌现。人工智能推进科研范式变革，人工智能在 各学科领域的应用不断深化，文献情报、化工、海洋、气象 等重点领域大模型持续迭代更新，有效提升科研效率，推动 展的实施意见》出台，推动我国数据标注产业发展取得阶段 性成果，成都、沈阳、合肥等7个数据标注基地加快建设， 积极引进和培育数据标注企业，形成医疗、工业、教育等行 业的一批高质量数据集。 数据来源：复旦大学数字与移动治理实验室 图 7 2020 年~2024 年地级及以上政府数据开放平台数量 （三）数据要素赋能加快推进 数据流通交易蓬勃发展，我国数商企业数量超过100万 家，重点数据交易机构上架产品1.6万多个，数据交易（含备

中医药健康产业的多样化需求。 在数据处理过程中，DeepSeek 还引入了自动化的数据预处理 和清洗机制，确保输入数据的质量和一致性。以下是一个典型的数 据处理流程示例： 1. 数据收集：从多个来源（如医院、药房、实验室）收集中医药 相关数据。 2. 数据清洗：去除重复、缺失或异常数据，并进行格式标准化。 3. 特征工程：提取与中医药健康管理相关的特征，如药材成分、 患者病史等。 4. 模型训练：使用清洗后的数据进行深度学习模型的训练。 段的核心任务，旨 在将来自不同渠道、格式和结构的数据进行统一处理，以便于后续 的分析和应用。首先，需要明确数据的来源，这些数据可能包括但 不限于医院电子病历、中医药方剂数据库、患者自述记录、实验室 检测报告、社交媒体评论以及市场调研数据等。每种数据源都有其 独特的格式和结构，例如电子病历可能以 XML 或 JSON 格式存储， 而社交媒体数据则可能以非结构化文本形式存在。 为了有效整 习算法进行分类和关联分析，生成药物研发的初始模型。 为了进一步优化药物研发过程，DeepSeek 可以结合分子对接 技术，模拟药物分子与靶点蛋白的相互作用，预测药物的结合亲和 力和药效。通过这种方式，研究人员可以在实验室阶段之前筛选出 最具潜力的化合物，减少实验成本和时间。此外，DeepSeek 还可 以根据临床数据，分析药物的剂量效应关系，优化药物的给药方 案，提高治疗效果并减少副作用。 在药物优化阶段，DeepSeek

具身智能的发展阶段——技术积累阶段 (2) > 2013 年，美国波土顿动力发布机器人 Atlas 。 > 2015 年，软银公司发布机器人“ Papper” 。 > 2016 年，法国 Inria Flower 实验室开发的 POPPY 上市。 > 2016 年，美国谷歌公司开源推出 Tesorlow 深度学习平台和 Dopamine 强化学习平台。 > 2018 年 ，中国优必选 WWalkeΓ 系列机器人上市。