目前量子互联网的发展还处在初期阶段。由于其和经典互联网的 基本原理不同，很多经典互联网的发展模式和技术都无法直接借鉴过 来。现阶段不论是底层的硬件技术，如量子门操作速度和保真度、量 子纠错和量子存储时间等，还是上层的量子互联网体系架构，如运行 模式和协议栈，都不成熟。这也导致在量子互联网的研究中还面临很 多新的问题和挑战。 本白皮书首先简洁地介绍和梳理量子互联网相关的基本原理和 II 技 的宏观世界，如飞机、汽车和篮球，逐渐变小到了原子尺寸的微观世 界时，情况大不相同。而描述这个微观世界粒子运动规律的理论就是 量子力学。在量子力学中，微观粒子的运动状态由波函数  表达。 6 只要完全搞清楚物体的波函数  随着时间如何变化就可以完全掌握 物体的运动状态。此时经典力学中的 F  ma 这个公式已经无法使用， 需要用薛定谔方程   H t i     来计算物体的波函数  。其实基于量 子 10 1 n (|00...0 ± |11...1 )，上述狄拉克符号中有 n 个 0 和 n 个 1。 当一个物体的量子态随着时间进行演化的，其数学上的表达为 (0) ( ) ( )   U t t  ，其中 U(t) 为演化算符。在上式中给定时间 t 后，就 可以计算出该时刻的量子态。而演化算符 U(t) 由系统的哈密顿量 H 决 定。以上的计算表达式本质都是计算薛定谔方程 

技术的未来属于善问者，而提问的艺术，终将定义人类的不可替代性 DeepSeek 金融审计应用场景 1000 问 发布单位 发布时间 南京审计大学金融学院 江苏省金融大数据审计信息工程研究中心 2025 年 3 月 16 日 写在前面的话 在数字经济与智能技术深度融合的今天，金融以及金融审计行业正经历前所 未有的变革。以 DeepSeek 为代表的大语言模型（LLM）作为人工智能领域的突 本混 乱， 影响追溯效率）；有条件的话可以需要部署区块链存证系统，实现底稿全 生命周 期可追） （13）抽样方法科学性是否欠缺？（如：对高频交易仍采用简单随机抽 样， 忽略时间序列特征）；需要引入分层抽样+时间窗口模型，提升样本代表 性） （14）突发风险应急响应是否滞后？（如：未建立"压力情景库" ，预设极端 “ 场景及对应审计程序，需要预设 黑天鹅 ”事件响应清单，配置快速审计通道） 否在 10 个工作日内升级；回 溯降 级客户的交易整改证据是否充分。） （3）大额交易监测模型是否存在漏洞？（抽取未触发预警的大额交易样 本 （如单日累计超 100 万元），分析交易对手、时间规律是否异常；测试监测 模型 “ 是否动态关联客户风险评分，避免 一刀切 ”阈值。） （4）跨境汇款超过等值 1 万美元的交易是否逐笔留存资金用途证明文件， 跨境汇款业务是否已全面覆盖此规定？（抽查大额跨境汇款业务档案，核验贸

一方面还需要建设应急预 案和通报机制。 在设计数据库应急预案时，应从硬件、软件、节点、集群、机房等多个维度进行全面考虑，确保在不 同类型的故障发生时，能够快速响应并恢复业务。同时，RTO（恢复时间目标）和RPO（恢复点目 标）的设定应尽量缩短，确保业务的连续性和数据的完整性。 福建海峡银行总结了硬件故障、软件故障、节点故障、集群故障、机房故障、业务故障、性能故障等 几类应急场景，并在实践中设立了应对措施。 行所占的时间百 分比。 准确性( Accuracy)：准确性指的是所设计的系统服务中， 是否允许某些数据是不准确的或者是丢失了的error率。 系统容量(Capacity)：在数据处理中，系统容量通常指的 是系统能够支持的预期负载量是多少qps。 延迟(Latency)：延迟指的是系统在收到用户的请求到响应这个请求之间的时间间隔为tp��， TP��=��ms，标识这段时间��%的请求都在��毫秒以内。 �� �.�.�从源头开始确保安全 以腾讯云为代表的云服务厂商，在系统SLA上承诺�个�以上，服务可用性达到��.���%。如果是 数据库服务达到这个级别，这意味着系统在一年内允许的最大中断时间非常短，通常为�分钟左 右。要想在一年内不超过这个数字，需要系统具有极高的稳定性，以确保服务的高可用，这也是 TDSQL特别重视架构设计、重视内核技术优化，提供全面的基础设施管理能力的根本原因。

3 ：DeepSeek R1 调用成本 ........................................................... 5 图 4 ：产品增长 1 亿用户所需时间 ....................................................... 5 图 5 ：主要模型评测 ............................ 数 据显示，DeepSeek 在 1 月 28 日的日活跃用户数首次超越豆包，随后在 2 月 1 日突破 3000 万大关，成为史上最快达成这一里程碑的应用。 图 4：产品增长 1 亿用户所需时间 电子行业深度报告 6 请务必阅读末页声明。 数据来源：AI产品榜公众号，东莞证券研究所 海外头部企业积极跟进。2 月 1 日，OpenAI 官宣 o3 mini 和 o3 mini high 日，国行 S25 系列正式亮相，搭载高通 为三星定制的骁龙 8 至尊版芯片，S25 及 S25+的 CPU、GPU、NPU 性能分别提升 39%、25% 和 41%，整体重量、厚度进一步减轻，同时续航时间进一步增加。价格方面，S25 起售 价 5,999 元，S25+起售价 6,999 元，S25 Ultra 起售价 9,699 元。AI 功能方面，国行 S25 系列搭载智谱 Agentic GLM，具备多模态能力，能够支持基于

进行，减少系统风 险，提高业务的稳定性和可用性。 事件记录 1 事件申请单 问题管理流程 变更管理流程 更新的事件 记录知识库 事件解决方案 2 1、服务台接收事件信息进行记录，包括事件时间、位置、影响等关键事件信 息；事件来源包括服务请求监控告警、主动运维发现故障等。 2、根据事件等级定义，对发生事件进行分级确认：一般事件进行事件分派操 作，重大事件进行重大事件处理流程处理； 运维指标度量体系是量化运维质量是否达标、运维 组织是否合理，运维流程是否高效的关键数据，同 时也是运维价值体现的数据。典型的运维指标如 下： 云服务可用度指标 可用性指标定义 IT 系统或服务在一定时间段内可正 常使用的时间比例。例如，对于企业核心业务系 统，设定年度可用性目标为 99.9%，即全年停机时 间不超过 8.76 小时（365 天 * 24 小时 * 0.1%）。 这要求运维团队具备完善的监控体系，能及时发现 因和影响范围，并启动紧急修复流程；对于一般的 技术咨询问题，响应时间可设定为2小时内，通过电 话、邮件或在线客服平台为用户提供解答和指导。 故障恢复及时率：明确各类问题从发现到彻底解决 的最长时间限制。如对于常见的服务器硬件故障， 设定解决时间为4小时，包括故障诊断、备件更换、 系统恢复和测试等环节；对于复杂的应用程序漏洞 修复，根据漏洞严重程度和修复难度，解决时间可 在1至5个工作日不等，确保问题得到有效、彻底的

体板块，AI 智能化 能够形成的行业赋能和重点关注的行业机会。 核心逻辑 从大致的路径看，AI 在化工行业应用更多向着拓品、降本两个维度发力。拓品可以通过缩短研发时间，落地工艺设 计、优化工程装置、提升产品差异度等或缩短时间，或优化结果；而降本可以通过人工替代，精准对接，流程优化， 模拟改造等维度支撑成本改善。 化工行业智能化升级，顺势把握三重机遇。①影响越大的方向，落地速度越快，技术研发的变革或将是主“战场”； 智能化或将带动能耗、碳排等先期较难落实的 政策形成可尝试空间，进一步影响现有的竞争格局。 风险提示 AI 或将改变行业格局，导致阶段性的竞争加剧；AI 智能化的应用在研发、生产和工程落地等的推进需要时间；信息 保密性和可行性等问题需要更完整的方案体系；效率的提升带来人员培养和再分配等问题的解决仍需考虑。 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 2 扫码获取更多服务 的推出有望明显加速化工行业智能化，对接进一步形成应用市场。此前 AI 高算 力带来的高成本使得很多 AI 应用领域受困于高壁垒和高成本，无论是经济性还是落地对 接上在化工传统制造业领域的影响都需要较长时间。然而 Deepseek 的出现将有望明显降 低 AI 升级的经济门槛，能够有企业开始尝试进行升级优化，且能够在短期内有效提升投 入产出比，在周期行业位于相对底部的阶段，仍有能力形成推动和应用。

此外，对于功能强⼤的机器⼈来说，投资回报周期相对于⼈类的吸引⼒越来越⼤。劳动 ⼒在全球国内⽣产总值中占⽐超过50%。因此，市场机会可能是巨⼤的 3 改善-技术进步使⼈们摆脱了单调的任务，增加了休闲时间。继续这⼀趋势，⼈⼯智能机 器⼈将为⼈们提供机器⼈清洁⼯、管家、司机、助⼿和护理⼈员等服务 通过分析这些动因，本报告分为3个主要部分： 1 技术-我们在第1章突出了9个变⾰。其中最重要的变⾰来⾃⼈⼯智能的进步，使 慢是可以理解的。现在这 ⼀情况正在改变。Waymo每周进⾏10万次AV乘⻋。其他试验和批准也正在进⾏中 ，有机会减少死亡⼈数（每年有140万⼈死于⻋祸），增加⽆法驾驶的⼈的出⾏机 会，以及解放⼈们的时间。我们的分析指出到2050年估计将有18亿辆AV。 AV⽬前⾮常昂贵。在价格和⻛险谱的另⼀端，AI智能机器⼈吸尘器已经在美国的20 %家庭和中国的9%家庭中活动。我们的分析显⽰到2050年将有12亿台家庭和2500 我们⾸先在⼯业领域（即制造和仓储）看到最⼤潜⼒，然后是在家庭中。我们在家庭中看到的主要功能是清洁和照料。虽然这 个新领域需要时间建设，但我们预计到2050年将有6.48亿台单位和⼀个价值7万亿美元的⼈形机器⼈市场。 制造和仓库），然后是家庭。我们在家庭中看到的主要功能是清洁和照顾。尽管这个新⾏业需 要时间来建设，但我们预计到2050年将有6.48亿台机器⼈和⼀个价值7万亿美元的⼈形机器⼈ 市场。 本报告的⼀个

年 3 月 DeepSeek 赋能家庭教 育 （本报告由 DeepSeek 辅助生成） 人工智能学院 01 DeepSeek 如何赋能 家 庭教育？ 家长辅导时间不足： 89% 的家长每天辅导孩 子 的时间少于 30 分钟 学习辅导能力不足： 72% 的家长遇到“ 四年级 数学题不会做 ”的窘境 。 亲子冲突频发： 65% 的家庭因辅导作业问题 爆 发亲子冲突 。 家长焦虑情绪普遍： 家长焦虑情绪普遍： 80% 的家长对孩子的学 业 表现感到焦虑， 60% 的家长时刻担忧孩子 出现 意外 。 杠杆点：教育需求的演进 从标准化教学到个性化培养 时间精力不足 教育能力 有限 当代家 长困境 当代教育背景家长面临的困境 从结果导向到过程赋能 亲子关系紧张 01 02 03 04 教育普遍 、学业支持。 分领域目标 价值观（诚信） 、认知发展（逻辑思维） 、生活技能（自理） 、身心健康（情绪管理） 。 3. 系统内容 显性教育 学科辅导 、技能训练（编程 / 乐器） 、规则制定（作息时间） 。 隐性教育 家庭文化（餐桌礼仪） 、情感联结（亲子共读） 、价值观渗透（家长以身作则） 。 4. 系统方法 沟通方式 对话与倾听（非暴力沟通） 、非语言互动（拥抱鼓励） 。 激励与约束

辅助诊断主要应用于影 像分析、病理诊断、基因检测、早期筛查等，诊断效率逐步提升。OpenAI o1-preview 在鉴别诊断、诊断临床推理和管理推理的质量都有明显提高。 借助 AI，对人类基因组的计算时间已经从 2001 年的 180 天缩短到现在 的 10 分钟，当时分析单个基因组所花费的成本如今可以分析 14 亿个基 因组。 ◼ AI+医院/医保系统：AI 在咨询问诊、开具检查单、线下检查、检查单解 用。根据 ARK Invest 分析， 1982-2022 年来，药物开发的回报率呈现 下降趋势，从 20%左右降至 10%左右。此前 AI 已经将药物研发时间缩 短了 2-3 年，这使得专利的经济价值增加了 30-50%，未来 AI 可能会将 时间缩短 4-5 年，这将使得专利价值提高 70-80%。 ◼ AI 正在全面赋能医疗行业，促进提质降本增效。我们预计未来在生物 制药、辅助诊断、医院/医保信息系统等方面，AI RuiPath 暨华为 DCS AI 解决方案在 2025 医疗 人工智能与精准诊疗发展论坛上正式发布，过去一张组织切片的显微镜下诊断需要耗时 5 至 10 分钟，现在单切片 AI 计算时间仅为秒级，一名医生 40 分钟的阅片时间和在显 微镜下逐个切片诊断的工作流转变为人机互动审核的 AI 诊断结果。RuiPath 在短短 2 个 月的研发进程里，“研读”了 300 余本病理诊断书籍，“阅览”100 万张数字切片。在广

——2023-05-29 《复盘英伟达的 AI 发展之路》 ——2023-05-29 《电子行业周报-半导体周期拐点临近，国产化进程提速》 —— 2023-05-24 《电子行业周报-景气拐点将至，以时间换空间》 —— 2023-05-15 《电子行业周报-在行业周期筑底阶段无需过度悲观》 —— 2023-05-08 大模型参数量级飞涨，相应训练集需同比提升。李开复定义 AI 2.0 时代的 特征 图8：LaMDA 模型训练数据来源 资料来源：谷歌，国信证券经济研究所整理 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 8 表1：GPT 参数和训练集规模快速增长 模型 发布时间 参数量 数据规模 Tokens GPT 2017.6 1.17 亿 5GB 1.17 亿 GPT2 2019.2 小：1.24 亿 中：3.55 亿 大：7.74 亿 超大：15 亿 40GB 训练所需运算次数为：样本 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 10 token 数 3000 亿个*6*参数量 1750 亿个=315*10^21FLOPs；考虑训练时间要求在 30 天 完成（训练时间为 2592000 秒），则对应 GPT-3 训练所需算力为 121528TFLOPS；结合 A100 有效算力 78TFLOPS，得到所需 GPU 数量为 1558 个，对应 AI