施、行业应用水平、人才生态等多维度的综合评估 体系。本次研究覆盖全球 90 个国家，占比 94% 的 GDP 和 83% 的世界人口，能够反映出全球数智化 发展的普遍规律与差异化路径。 研究显示，各国由于资源禀赋和发展阶段的不同， 数智化发展道路呈现多元模式。有的国家依托先进 基础设施推动技术普惠，有的则通过支柱产业的数 智化转型实现跨越发展。我们期待通过 GDII 指数， 帮助各国清晰定位自身现状，识别优势与短板，从 需求侧灵活性资源调度、实现电网故障智能预警与 诊断，全方位增强电网运行的安全性与效率。 然而，电力数智化转型并非一蹴而就。当前各国发 展水平差异显著 ：部分国家已启动面向未来的新型 电力系统部署，部分国家仍停留在传统电网阶段。 IEEE Fellow IEEE PES 中国专业分会联合会 (PCCC) 主席 清华大学电机工程与应用电子系主任 清华大学能源互联网创新研究院院长 清华四川能源互联网研究院院长 为 智能化浪潮，华为推出全球数智化指数（GDII）报 告，选取 25 个代表性国家，从“感知、联接、平 台、应用、服务、可持续发展”6 个维度，构建起 电力行业智能化指标体系，清晰呈现各国发展现状 与阶段性特征，并提出“传统电网—智能电网—新 型电力系统”的演进路径，为全球电力行业转型升 级提供参考依据和实施框架。 清华大学与华为长期保持深度合作，围绕电力 - 算 力协同等前沿方向开展系列创新性研究。我们欣见

分 析 系统模块 子模块 / 要素 核心描述与示例 1. 系统主体 家长 主导者：传递价值观 、行为示范。教育理念（权威 / 民主型） 、能力（沟通 / 情绪管理） 。 孩子 主动参与者：年龄阶段（婴幼儿 / 青少年） 、个性（兴趣 / 学习风格） 。 其他家庭成员 祖辈 / 兄弟姐妹：影响教育一致性（如代际观念冲突） 。 2. 系统目标 长期目标 独立人格 、社会适应力 、终身学习（如培养责任感） 思考 • 启发式对话 ： 使用 " 你 觉得 为什么会这样？ " 等 问题激 • 明确学习目标： 每次与 AI 互 动前， 先确定此次对话 要达 成的具体教育目标 • 分阶段设计： 将复杂概念 分 解为多次对话， 循序渐 进 • 生活场景融入： 将抽象概 念 与日常生活场景结合 • 角色扮演引导： 让 AI 扮演 特 定角色， 增加互动趣味 性 03 传递知识点， 提高记忆效 果 递进式对话策略 • 第一阶段： 引入话题并建 立基础认知（ 1-2 次对话） • 第二阶段： 深入探讨核心 概念并应用（ 2-3 次对话） • 第三阶段： 综合运用并创 造性思考（ 1-2 次对话） • 最终阶段： 复习总结与知 识巩固（ 1 次对话） 多元反馈策略

01 02 鲲鹏原生开发的核心技术理念 03 03 鲲鹏原生开发能力介绍 05 3.1 代码开发阶段 06 3.1.1 代码开发 06 3.1.2 代码优化 28 3.1.3 编译 30 3.1.4 调试 32 3.1.5 调优 37 3.2 流水线阶段 61 3.2.1 门禁检查 61 3.2.2 编译构建 66 3.2.3 调优 67 3.2 标 准。基于“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的策略推动鲲鹏计算产业发展。 目前，鲲鹏软硬件联合创新已覆盖国计民生核心场景，主流伙伴核心应用已迁移到鲲 鹏，鲲鹏生态进入快速发展期。当前阶段，鲲鹏和 x86 多平台版本并行迭代成为主 要需求，由于两个架构开发生态的差异，如果采用两套流水线分别开发两套代码，则 会带来很多重复开发验证的工作，并且两个版本分别开发、构建和维护效率低。因 02 鲲鹏原生开发的 核心技术理念 鲲鹏原生开发技术白皮书 / 04 鲲鹏原生开发的核心技术理念 鲲鹏原生开发包含代码开发阶段和流水线阶段： » 代码开发阶段：通过鲲鹏 DevKit、BoostKit 开发代码，充分应用鲲鹏架构优势，性能更优。 » 流水线阶段：鲲鹏 DevKit 以命令行方式 1 小时接入 CI/CD，便捷发布多平台版本。 » 极简融入 & 高效发布：DevKit

制，对其分析得到能够用于鉴证、预测的结果， 以此促进业务提升。 归结起来，这些都是数字化初期阶段的基 建思维。企业数字化转型的本质在于实现价值 增值，但工具、数据等数字基建只是赋能者， 本身并不能帮助企业实现这一点，而是需要和 各项业务工作很好地融合在一起，需要以精细 化的运营管理做支撑，才能最终实现数字化的 价值变现。 当数字经济发展到新的阶段，众多企业基 本完成数字化基建的布局，来到数字化的中局 战场，企业就要更加意识到思维转变的重要性。 企业的数字化升级是一整套体系的进化，是需 要牵一发而动全身的，是从底层架构到业务模 型、人才、组织架构，再到制度，乃至于文化 等多个层面的升级。只有这样，数字化才能为 企业带来实实在在的价值。 当数字经济发展到新的阶段， 众多企业基本完成数字化基 建的布局，来到数字化的中局 战场，企业就要更加意识到思 维转变的重要性。 同时，我们也发现，仅凭企业自身的力量 无法有效覆盖数字化转型的方方面面，很多企 业数字化转型面临最大挑战之一是没有专业的 技术和知识提供有力支撑。选择合适的合作伙 伴至关重要。在这个连接与共生成为主流趋势 的时代，一个优秀的合作伙伴，可以有效帮助 企业提升数字化转型的成功率。 总之，我们希望，无论企业正处于数字化 转型的哪个阶段，这些经验的总结与分享都能 够为它们的数字化进程提供助力，找到正确、 高效的转型路径，最终成为数字化转型中的赢 家。 文 |《哈佛商业评论》中文版编辑部 4 ｜ 数字化运营——新思路应对新周期

产出比优势的或者难以达到行业门槛的企业将再次面临淘汰；③AI 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。 .. 12 图表 12： AI 智能化学习能够加速底盘细胞的构建................................................... 13 图表 13： 现阶段农药研发流程与周期较长 ......................................................... 14 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 有望加快了实业拥抱 AI 的速度 化工尤其是大化工重资产行业，行业变更速度相对缓慢。经过 20 多年的发展，国内化工 行业已经经历了多个阶段的跨越发展，经过产品进口依赖——装置引进——技术内化—— 规模放大——改造升级等几个阶段，国内化工的装置基本停留在后期的阶段，装置成熟的 量产规模明显提升，多数化工产品已经实现了装置的规模化改造和升级。相比于其他行业， 化工的制造业属性非常明显，无论是前端的资源开采提炼，还是中端的能源加工，行业的

统等关键技术，全面梳理国际国内标准进展与产业生态现状。通过剖 析数据中心互联、算力网络等典型应用场景，展示了光电融合网络在 降低 30%以上 TCO、提升 50%以上能效比等方面的显著优势。同时， 本白皮书提出三阶段发展路径与产业协同建议，旨在推动构建开放、 融合、智能的新一代光电网络体系。 我们期待通过本白皮书的发布，吸引更多研究机构、企业和产业 人员共同参与光电融合网络的技术创新与应用实践，把握光电融合网 ...83 7.1 发展面临的挑战.......................................................................83 7.2 发展阶段划分...........................................................................84 7.3 发展对策建议........ 网络在带宽、时延、能耗方面的根本性瓶颈。 （1）带宽升级 网络带宽演进是一个不断发展提升的过程，从早期低速拨号上网， 到如今的千兆、万兆光纤入户，以及数据中心的超高带宽网络，经历 了多个阶段，以太网的速率也经历了从 10Mb/s，逐渐提升到 400Gb/s。 未来光电融合网络需要支持 800Gb/s、1.6Tb/s，甚至 100Tb/s，从而 支撑数据的速率增长。 （2）确定性低时延

的大型药企超过56家，其中包括超36家传统药企和20家CRO企业；相关互联网头部企业超31家，AI制药初创型企 业超过495家。 1) 逐渐完善的行业拼图 2) AI在多疾病领域广泛应用 3) AI可参与药物开发过程多个阶段  AI 智慧药房及药店分销：AI赋能连锁药店主要集中在四个领域：企业信息化系统基础、门店精细化运营管理系统、 新零售渠道融合、药店AI机器人应用。益丰药房、大参林、一心堂、老百姓结合公司发展战略，打造差异化AI能力 的品类，而辅助治疗类产品的进展较慢。因此，开发辅助诊断和为 治疗康复规划的方案尤为重要。  冠脉和头颈类应用的市场前景较好，肺结节和肺炎类应用的市场覆盖率相对较高。乳腺和肝脏的应用目前仍处于研发阶段，商业 化进程正在推进。部分头部企业则主要基于某一临床科室应用起家，发展成为精品后，将业务线拓展至其他临床科室。  数据采集与结构化优势突出，图像标注更易标准化  不同科室对AI影像产品的需求存在差异点。 S12 乐心APP 26 02 AI 制药 AI 制药：逐渐完善的行业拼图 AI 制药：AI在多疾病领域广泛应用 AI 制药：AI可参与药物开发过程多个 阶段 27 AI 制药：逐渐完善的行业拼图 即大型药企、AI制药初创型企业和互联网头部企业，其中大型药企包括传统药企及CRO企业。根据Deep Pharma Intelligence数 据，

在医药产业方向上的潜在应用。人工智能技术的突破性进展正以颠覆性姿态重塑医疗健康 产业。2025年2月，国产大模型DeepSeek-R1的全面开源与多领域适配，标志着AI医疗迈入技术融合与行业重构的新阶段。DeepSeek通过 强化学习技术与混合专家架构（MoE），在极低标注数据需求下实现推理能力跃升，其复杂任务处理与中文语料优化的特性，为医疗场景提 供了精准、低成本且本土化的解决方案。这一技术突破 。且目前消费者付费 意愿较低，尚处于早期阶段。相关标的：美年健康、鱼跃医疗、智云健康、九安医疗、乐心医疗、三诺生物。  AI 制药：缩短药物研发周期，助力靶点发现及临床疗效预测。1）逐渐完善的行业拼图，行业玩家逐渐增加；2）AI在多疾病领域广泛应用 ，肿瘤（37%）、免疫学（21%）及神经病学（14%）领域占比最大；3）AI可参与药物开发过程多个阶段。其中涉及AI虚拟筛选、药物发 现、优化药 现、优化药物结构、临床试验优化、建立疾病风险模型、肿瘤精准治疗等。商业化落地中等，仍处于临床早期阶段，数据获取成本高，依赖 文献数据及实验室数据。相关标的：晶泰科技、丽珠集团、药明康德、信立泰、成都先导、川宁生物、药石科技、健康元、美迪西、东阳光 长江药业、皓元医药、悦康药业、泓博医药、博济医药。  AI 手术机器人：重点在手术机器人和AI的融合。相关标的：微创机器人、天智航等。  风险提示：行

景，并探讨了当前 技术落地、基础设施建设与改造以及标准化建设面临的挑战和发展建 议。 目前，工业界和学术界对分布式算力感知与调度技术的研究尚处 于起步阶段，并仍处于快速发展之中，新的架构、算法和应用模式不 断涌现，本白皮书作为阶段性研究成果，还存在需要不断完善的地方， 真诚地企盼读者批评指正。 II 目 录 前 言................................. 59 5.2 发展阶段划分...........................................................................60 5.2.1 起步阶段....................................................................... 61 5.2.2 整合阶段........... ........................................... 61 5.2.3 智能化阶段................................................................... 62 5.2.4 生态化阶段..........................................................

互联 网时，就形成了量子互联网。所以在将量子信息实用化的过程中，对 量子互联网进行深入的研究和发展是必然趋势。 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 展历史的角度来看，量子计算机大概可以分为四个阶段。第一阶段（大 概时间段为 1980 年-1985 年）是从 1980 年 Benioff 和 Manin 首次提 出量子计算机的概念，到 1981 年 Feynman 提出量子模拟机，再到 1985 年 Deutsch 提出通用量子计算机，即量子图灵机。第二阶段（大概时 间段为 1985 年-1994 年）为量子计算机的自由探索时期。第三阶段（大 概时间段为 1994 1995 年 Cirac 和 Zoller 提出离子阱量子计算机；2000 年 Kitaev 提出拓扑量子计算；与 此同时研究人员也在实验上探索了不同的量子计算平台，如超导量子 比特等。第四阶段（大概为 2016 年至今）以 IBM 公司研制出 5 量子 比特云平台开始，各种科研机构和公司纷纷研制实用化量子计算机。 在这期间，2017 年 IBM 实现 50 量子比特的量子计算机；2019