⚫ 量子退火算法：解决传统计算机无法处理的组合优化问题（如全球物流路径规 划） ⚫ 超导量子比特：训练速度提升 1000 倍，模型参数突破百万亿级 应用场景： ⚫ 1 小时优化全国高铁时刻表，减少 30%能源消耗 ⚫ 破解蛋白质折叠难题，加速癌症药物研发 ②多模态深度对齐 ⚫ 跨模态理解：通过神经符号系统实现图文音统一编码（如从建筑设计图生成施工 解说视频）

节能解决方案 背景与挑战 解决方案 随着全球对可持续发展的呼声日益高涨，建筑行业正面临前所未有的转型挑战。据《2023 中国建筑与城市基础设施碳排放 研究报告》显示，建筑运行阶段的碳排放占据了全国碳排放总量的 21.9%，其中暖通空调系统能耗占据了建筑能耗的近半壁 江山。而在暖通空调系统能耗中，基于暖通空调业务数据测算，制冷机房系统能耗占据 60%，仍具有较大的节能空间。 目前，常见的制 IPC。这些创新广泛应用于视觉、机器人、运动控制和数字化领域，为工业边缘智能计算提供可靠解决方案。 阿普奇在苏州、成都和深圳设有三大研发基地，在华东、华南、华北和华西设有四个销售中心，并拥有 34 个以上服 务渠道。公司在全国十多个地点设有子公司和办事处，增强研发和客户服务能力。阿普奇为 100 多个行业和 3000 多客户提供定制解决方案，累计出货量超过 60 万台。 E7DS-Q670 阿普奇嵌入式工控机 E7DS

，仍需大量算力。 过去 ，传统的高校算力 建 设方式 ，往往是不同院系、 研究小组 ， 自行采购和 管理各 自的计算资源 ， 一个学校内可能存在多个小型计 算集群。 赛尔网络的一份报告显示 ，全国近 2000 所高等 学校中， 91.6% 的高校未建设校级算力平台。 这显然难以匹配大 模 型时代的要求 ，容易出现算力资源分散管理、 忙闲不 均、 共享不畅等问题 ，拖慢科研成果产出效率