未来演进与持续创新 量子计算与 AI 融合前瞻布局 量子计算加速模型训练 量子计算具有超强并行计算能力，可大幅缩短大模型训练时间，提升模型精度，为银行提 供更快速、更精准的决策支持。 量子加密保障数据安全 量子 AI 优化金融算法 量子加密技术可提供不可破解的数据安全保障，结合 AI 模型，构建银行数据安全防护体 系，应对日益复杂的网络安全威胁。 量子计算与 AI 融合可优化传

（3）量子计算的探索 虽然量子计算在商业应用中还处于早期阶段，但其在某些特定任务上展现出的巨大 潜力已经开始引起关注。量子计算机具有超快的计算速度和巨大的并行处理能力，在处理 复杂数学问题上具有天然的优势，这使得量子计算在未来有可能成为大模型训练的重要 工具，有望为大模型的训练提供新的解决方案。例如，IBM和Google等公司已经在量子计 算领域取得了一些初步的成果，展示了量子计算机在特定算法上超越传统计算机的潜力。

和嵌套对象）。 以下是一个典型的数据交互示例，展示了知识库向 AI 模型发 送查询请求的格式： { "query_id": "12345", "query_text": "什么是量子计算？", "context": { "user_id": "user_001", "timestamp": "2023-10-01T12:34:56Z", "language": "12345", "response_text": "量子计算是一种基于量子力学原理的计算方 式...", "confidence_score": 0.92, "sources": [ { "source_id": "source_001", "source_name": "量子计算百科", "source_url": "https://example

在整个供应链中解锁新的价值已成为一项 日益紧迫的任务，而突发且不可预测的地缘政治 与政策变局更加剧了这一需求缺口。与此同时， 技术也在加速演进。企业不仅需要在当下具备敏 捷性，更需要为通用人工智能、量子计算以及那 些尚未可知的创新成果做好准备。自主化系统不 仅能创造当前的价值，更赋予企业适应并优化未 来变化的能力，包括快速采纳新兴技术。 面对瞬息万变的贸易政策，自主智�供应链 能够运用AI驱动的场景规划、实时风险感知和动

片在现有系统中的规模化应用验证和生态适配。三是加强算力与行 业结合，推动更紧密对接工业仿真、材料研发、生物医药、气象预 报等前沿领域和实体经济需求。四是发展多元化算力形态，支持边 缘计算、量子计算、光子计算等新型计算模式的研发、试点和应用 部署，探索未来算力增长点。 综合算力指数 38 （三）夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进 存力与运力作为综合算力的关键支撑，需不断夯实基础。存力

1Agent 模式架构解析 Agent 有效减少人类工作总量，人与 AI 协作才是最终形态。人类与 AI 交互可大致 分为三种模式。Embedding 模式中大模型可以填补一些信息缺失，完成少量子任务，例 如总结信息等等。用户最终会整合挑选 AI 提供的信息，并自主完成任务。Copilot 模式 则更加智能化，AI 可根据用户设定的流程去执行任务。例如让 AI 根据写一段稿件或者 根据需求编程，但其对

实现对复杂金融文本的精准信息抽取和语义分析。  算法优化： o 引入自适应学习机制，使模型能够根据市场变化自动调 整策略。 o 增强模型在处理高维数据和非线性关系时的性能。  数据加密技术研究： o 探索量子加密技术的前沿应用，提升数据传输的安全 性。 o 开发混合加密方案，结合对称和非对称加密优势，优化 数据处理效率。 最后，随着区块链技术的成熟，探索其在金融交易中的应用， 尤其是智能合约的