50%，但消纳问题日益突出。2024 年一季度，西藏光伏利用率仅 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 2 为 68.6%，青海、甘肃等新能源大省也面临类似困境。在此背景下， 算力负荷的时空可转移特性（如“东数西算”工程中的冷数据处理西 迁）和灵活调节潜力（如 AI 训练任务的错峰调度）为电力系统提供 了新的调节手段。研究表明，通过优化调度，全国数据中心可提供约 3000 万千瓦的灵活调节能力，相当于 性导致西部“弃风弃光”与东部“缺电”并存，而算力中心的灵活负 载特性可成为破解这一困局的关键——通过 AI 调度算法将非实时计 算任务转移至绿电富集时段，理论上可提升新能源消纳率 15%以上， 实现“比特”与“瓦特”的时空耦合。政策层面，“东数西算”工程已 明确要求 2025 年国家枢纽节点数据中心绿电占比超 80%， 《加快构建 新型电力系统行动方案（2024—2027 年）》更将算电协同列为新型基 础设施建 统一管理跨层级、跨 架构、跨域的算力资 源 资源建模与能力抽象、异构资源编排 与统一调度、标准化接口与协议、 “中心+边缘”纳管 多能互补电 力协同调度 实现算力系统与能源 系统的时空优化耦合 源网荷储一体化、多能互补、综合能 源系统集成、任务负载预测与自适应 调度 算电协同感 知模型构建 实现算力、电力、网 络多维资源的实时感 知与预测 感知采集、智能融合、预测决策

........................................................................................ 20 图 44： 时空壶品牌发布的 AI 翻译耳机 .................................................................................... 技术的应用使翻译耳机能够深入理解和分析语境，提供 准确、自然且符合上下文逻辑的翻译结果。 图44：时空壶品牌发布的 AI 翻译耳机 图45：iFLYBUDS Pro 内置了科大讯飞的 AI 翻译引擎 请务必阅读正文之后的免责声明部分 东吴证券研究所 行业深度报告 21 / 28 数据来源：时空壶，东吴证券研究所 数据来源：科大讯飞，东吴证券研究所

基因蕴含生命密码，AI 测序助推精准医学 25 华大智造（688114）：推出αLabStudio，提升效率和数据分析能力 发布AI 大模型产品——αLabStudio 智能实验室管理平台，全面布局时空组学和单细胞组学 26  AI 智能化产品：  AI 智能化模块：作为实验室智能化的“大脑”，帮助 用户构建“数字底座 + 能力中台”的融合架构。底层 通过标准化接口无缝连接自动化硬件设备，实现智能调 实时分析与可视化功能，帮助科研人员更高效地设计实 验、分析结果，并在发现异常时快速调整实验条件  升级版时空转录组 FF 产品方案  Stereo-seq v1.3：华大智造推出的升级版时空转录组 FF 产品方案，适用于 fresh frozen 冷冻样本。该产品 在时空组学研究中具备强大的性能，为解析复杂的生命 过程和对抗各种疾病提供崭新的视角。  DNBelab C 系列高通量单细胞 验室方案型产品。这些产品能够支撑实验室用户为基因 测序仪等核心仪器在硬件层自由拓展高 / 中 / 低通量的 灵活适配能力，在软件层自主构建“四数六化”智能中 枢，从而形成从单一应用到多维应用，再到实验室时空 动态建模的全套工具链。  无人实验室“αLab 智惠实验室”：华大智造依托自主 研发的自动化平台，结合数字化管理系统及人工智能技 术，成功打造了自我驱动的无人实验室“αLab 智惠实 验室

反作用于物理世界的发展。技术层面，内容生 成技术将保持高速迭代。自回归与扩散模型因 其各自优势，将呈现“双轨并行、长期协同” 的发展格局。技术的核心突破将体现在生成长 度的显著延展，并在此过程中始终保持精准的 时空一致性，从而驱动高质量内容的工业化生 产迈向新阶段。对物理空间理解从粗糙到精细， 可控制性增强，逐步走向世界模型。 内容生成：从 CG 到 AIGC 未来终端设备将让用户不仅能“看见”和“听 系。医疗科技的重心正从“治愈疾病”转向“延 续健康”与“优化生活”。无论是用于老年陪 护的情感机器人、可用于早期干预的在体传感 系统，还是推动认知延展的脑机接口与辅助决 策 AI，这些技术共同构建出一个跨年龄段、全 时空、主动进化式的健康生态。 在这个体系中，机器人不仅辅助行动，更 主动介入情绪、认知与照护决策；AI 不再只是 后台算法，而是成为贴身协同的个人助理；而 微型纳米机器人、智能药物递送装置等“体内 概念混淆的认知短板，随即动态生成并推送适 配性学习资源包，从学习到测验帮助学习者快 速弥补知识漏洞，达成高效学习的目标。 未来场景：与苏克拉底对话，培养自主认知思维 人工智能技术让与苏格拉底对话成为可能， 这种跨越时空的思想交互，正源于对“苏格拉 底对话法”的数字化演绎。其核心是通过连续、 有针对性的追问，引导对话者对已有的知识和 观点进行批判性思考和深度反思，发现其中的 矛盾和错误而非直接给出答案，最终获得真理。

协同中的抽象模型相同。下面我们重点讨论经典体系里没有包含的部 分，即量子算力资源和量子网络资源。 （1）量子算力资源建模 对于量子算力资源，采用与经典算力资源统一的“资源量+供需 关系+时空属性”三个维度的节点描述方法。其中“供需关系”和“时 空属性”与经典算力资源的描述类似。而“资源量”则比经典的算力 资源更为复杂。这主要源于目前多种体系的量子计算机并存，不同体 系在多个维度上 如何准确建模量子算力资源，以便在量子业务到来时实现最适合 的匹配，是未来的重要研究方向。 （2）量子网络资源建模 量子网络资源，同样可以采用“资源量+供需关系+时空属性”三 个维度的对链路进行描述。其中“供需关系”和“时空属性”与经典 网络资源的描述类似。对于“资源量”的描述，则相对复杂。 经典网络可以从网络资源提提供的“带宽、时延、抖动”服务能 力来对网络资源进行度量。对于基于第三代量子中继器技术的量子网 配进行调度 决策，对算网的性能进行权衡。四是对于量子隐形传态、纠缠交换和 纠缠纯化等操作，需要量子通信的同时，还伴有经典通信来传递测量 结果，因此在选择网络资源时，需要协调经典网络和量子网络的时空 属性，保证一致。不过虽然量子通信和经典通信的起点和终点需要一 致，但他们可以各自选择各自不同的最优路径去实现通信。 73 七、总结与展望 在这个科技高速变革的信息时代，传统计算机互联网扮演着极其

FairyClip C1 2024 年 7 月 199 接入 AzeroGPT 壹元大模型，支持实时转写、文件转写、多语翻译、 智能摘要等功能。续航时间 7 小时，搭配充电仓可达 30 小时 时空壶 W4 Pro 2024 年 9 月 2,999 支持双向同传技术，外语电话及会议实现 AI 双语转写、智能总结， 在线支持 40 种常见语言、93 种常见口音。续航时间 6 小时，搭配 充电仓可达

修改作文语法错误 启发表达优化思维 提升语言应用能力而非机 械纠错 智能润色系统（案例 2 ） ： 分析语法错误， 提 供 高级表达替代方案 单向讲述历史事件 构建沉浸式学习体验 增强记忆深度与兴趣 时空穿越对话（案例 3 ） ： 通过第一视角叙事 还 原历史场景 命题作文框架指导 激发多维度创作灵感 突破思维局限， 培养观察 力 思路过程生成（案例 4 ） ： 基于关键词联想感 官

关联企业贷款总额突破资本净额的监管红线？（整合工商数据与信贷系统数 据， 建立集团客户关联树，计算穿透后授信集中度指标，对识别出的超标情况 进行进 一步核查与验证） 3 、基于数据库操作日志与员工终端行为数据的时空关联分析，是否定位 到 非工作时段批量导出客户征信报告的异常操作行为？（设置“单日访问超过 500 条敏感数据”“凌晨 2-5 点操作”等预警规则，追溯操作设备 MAC 地址） 4 、应用 NLP 人脸识别授权书与《个人信息保护法》匹配度） （5）如何核查跨境销售渠道合法性？（如：核查香港/澳门跨境车险代理 点 是否取得两地双重备案资质） 2 、费用与激励审计 （6）如何进行虚列展业费用排查？（如：分析代理人差旅费报销时空轨 迹， 定位虚构会议地点或重复报销行为） （7）如何检查激励方案执行偏差？（如：穿透检查“新人津贴”发放记 录， 识别挂靠虚增人力套取奖金现象） （8）如何核查手续费结算异常性？（如：通过资金流图谱识别银保渠 、代理人执业资质穿透核查：通过银保监会“保险中介监管信息系统”API 接口，实时核验 10 万名代理人的执业证状态，定位超期未续证、跨区域展业或 挂靠失效机构等违规行为。技术工具：监管数据接口自动化比对 + 时空轨迹分 析。 2 、直播销售合规性全量审查：运用 AI 视频分析工具扫描 5000 小时直播 录 像，检测“风险提示语”展示时长是否低于监管要求的 1/3 屏幕停留时间。核 心方

传统的实验方法主要包括基于亲和力的生化、比较分析和化学/遗传筛选，常用手段小分 子亲和探针、氨基酸的稳定同位素标记、通过 RNA 干扰或 CRISPR-Cas9 基因编辑等；多 组学方法可提供静态基因组数据和时空动态表达和代谢谱以便全面的了解疾病机制视 图，综合多组学分析常用于促进生物标志物和治疗靶点的发现、治疗反应和患者预后预 测；基于结构的靶点发现计算辅助方法可以作为补充实验方法的策略，例如反向对接、

不同状态下或针对不同需求，会产生属性各异的复杂数据流。尽管当 前存在一些基于传统生成模型（如 RNN、GAN 等）的数据生成方法， 它们或许能够模拟特定类型数据源产生的部分数据特征，但往往难以 深入捕捉数据流中潜藏的复杂时空相关性、多模态依赖关系以及深层 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 33 语义关联，导致生成数据的质量和真实感通常不尽如人意，并且难以 实现对生成内容细节的精确控制和定制。此外，构建能够处理和理解