商业化挑战与突破点 04 投资逻辑建议 05 总结 06 01 运动控制进展与瓶颈 运动控制基础行走抓取已实现，动态平衡复杂地形适应 受限，如宇树科技春晚表演机器人在复杂舞台环境中需 多次调整才能稳定行走。 运动控制技术瓶颈制约应用场景拓展，复杂环境适应性 不足，限制了机器人在野外勘探、灾难救援等复杂地形 场景的应用。 核心零部件研发与成本 关节模组传感器轻量化材料研发加速，但成本高，如特斯拉 多模态交互视觉语言动作协同尚未成熟，MIT实验完成指令需3.4次试错，交互效率低，影响用户体验。 多模态交互技术不成熟，导致机器人在服务行业如餐厅服务、酒店接待等场景中响应速度慢，服务质量不稳定。 AI大脑与硬件融合存在兼容性稳定性问题，如部分机器人在高强度任务下出现算法与硬件脱节故障，影响任务完成。 AI大脑与硬件融合问题导致机器人在复杂任务执行中出现故障，降低可靠性，影响市场信任度。 具身智能算法能力 产业链协同以项目合作为主，缺乏长 期稳定合作机制，如部分企业合作项 目结束后终止合作，影响产业生态稳 定性。 产业链协同发展模式不完善，缺乏深 度合作与资源共享机制，不利于产业 长期稳定发展。 产业链协同发展模式 产业链初步成型 02 科研教育市场高校采购单价15- 30万元， 全球年需求超2万台，为行业发展提供 稳定需求基础。 科研教育市场需求稳定增长，推动机 器人技术迭代升级，促进高校与企业

基于以上原理，搭建一台真实的核磁量子计算机，首先需要制 备合适的分子结构作为量子比特载体，具有多个自旋为 1/2 的原子 核，且互相之间存在耦合关系；然后设计出一套磁体系统，可以提 供均匀稳定的静磁场；最后设计一套高精度的射频信号收发系统， 即可实现整个量子计算过程（如图 2 所示）。 图 2 核磁量子计算机原理架构图 (二) 技术优势/成熟度分析 基于核磁共振技术的量子计算机在面向教育场景时，相对于其 它量子计算技术体系或模拟器方案，具有如下多个方面的优势。1） 量子信息技术应用案例集（2024） 5 相比于其它体系（如超导芯片、离子阱等），核磁共振技术已经比较 成熟，可以做到体积和重量的小型化；2）性能更加稳定，机器自带 一键校准量子比特参数的功能，不需要专业维护，降低使用成本；3） 开放底层的脉冲控制，使用自定义的射频脉冲操控量子比特，不仅 仅局限于逻辑门层级的量子线路编程；4）可以获取原始的量子信号 案例的不足与改进考虑 核磁量子计算机作为精密技术，在应用中受到不稳定因素影响， 需要解决若干问题。其对环境要求高；小型化系统中使用的钕铁硼 永磁体对温度敏感，稍有偏差就会影响实验精度；此外，磁场均匀 性对量子比特信号强度和分辨率有直接影响，物理震动或热胀冷缩 等可导致实验精度问题。后续将优化温度控制和匀场方案，减少环 境影响，提升产品易用性和稳定性。 (三) 后续实施和应用计划/展望 量子计

存在供应链攻击、老旧设备漏洞、核心数据泄露、各细分行业安全风险差异化显著、技术手段不 足、人员安全意识薄弱等诸多安全隐患，且工业互联网安全建设整体相对滞后，风险敞口与攻击 暴露面广泛，严重威胁工业系统稳定与数字化转型进程。 (2) 工业互联网安全产业生态呈现“多领域交织、国内外竞合”态势，涵盖工控、工业数字化、工业 互联网、工控安全四大核心领域。其中工控安全创新厂商技术专精但生态协同不足；IT 大厂技术 流程准确；网络安全借助动态组网与流量监测保障数据传输稳定；应用安全主要解决工业互联网 平台和工业应用程序安全可靠地运行；数据安全通过全生命周期管理维护数据价值。 3 (4) 需要强化双安全运营协同架构，即工业控制系统（ICS）安全运营与工业互联网平台安全运营中 心（II-SOC）协同建设理念。前者聚焦生产现场控制层，通过实时监测与应急处置保障工控系统 稳定；后者面向“云-边-端”全域，实现跨企业安 工业网络安全主要聚焦于工业环境中的网络架构安全，包括工厂内部的工业以太网、工业无线网络， 以及工厂外部与用户、协作企业等实现互联的公共网络。防范网络攻击、恶意软件入侵、网络窃听等安全 威胁，保障工业网络通信的稳定性与可靠性，确保生产指令的准确下达与生产数据的顺畅传输。 工业网络安全概念示例 震网病毒通过工业网络入侵伊朗核设施，利用西门子工业控制系统的漏洞，篡改离心机运行参数，导致大量设备 损毁，凸显了工业网络安全防护的紧迫性与重要性。

二是大模型推动云计算产业开启新一轮增长，我国市场保持较 高活力。2023 年，全球云计算市场规模为 5864 亿美元，同比增长 19.4%，在生成式 AI、大模型的算力与应用需求刺激下，云计算市 场将保持长期稳定增长，预计 2027 年全球云计算市场将突破万亿美 元。2023 年，我国云计算市场规模达 6165 亿元，同比增长 35.5%， 仍保持较高活力，AI 原生带来的云技术革新和企业战略调整，正带 2027 年我国云计算市场将突破 2.1 万亿元。 三是云计算技术“人工智能+”融合趋势明显，赋能多产业加快 形成新质生产力。在“智转数改”的新需求下，企业上云用云需求 不断深化，对应用现代化能力、稳定性保障能力、云原生安全能力、 云成本优化能力、垂直类应用能力以及云算融合能力等方面要求不 断提升，带动相关技术创新发展，特别是云计算与智算的加速融合， 推动人工智能技术发展和应用快速革新。“云+AI”作为新一代人工 ................................1 （一）各国持续深化云计算战略，安全和智能化成发展重点.........................1 （二）云计算市场持续稳定增长，行业巨头保持领先位置.............................3 （三）云计算技术融合价值凸显，成为新技术创新发展的土壤.....................6 二、我国云计算发展概述

应用能力三要素的关系，系统性考虑如下技术与工程问题： 一是给定计算场景、计算任务和计算问题，是否存在量子算法， 且相对经典算法有优势？优势包括计算速度、计算精度、计算规模、 计算能效等。 二是给定量子算法，当前量子计算机能否稳定运行并给出准确 或近似结果？如何运用量子编译、误差缓解等多种增强手段？ 三是本地部署时，计算任务所处环境与量子计算机运行环境能 否匹配？是否有尺寸、能耗、移动性、温湿度等物理条件约束？ 机（FTQC）推进。我们相信量子计算能力在提升，但我们希望有 一个方法能够研判出真实计算问题算力需求与真实量子计算能力之 间的差距，以及面向未来能够帮忙寻求消除差距的解决方案。 为此，需要一套较为有共识的、稳定的、适应性强的评测工具与 方法，对不确定的目标进行评测，通过不断的确定→不确定→确定迭 代评测，明确量子计算应用存在的差距，定位存在的问题。对此，业 界已经开展了相关研究工作，发展了多种量子计算性能指标与评测基 2）SPAM 保真度：量子比特制备和测量的精度，影响计算结果。 一般也采用随机基准测试法进行测量。 3）系统稳定性。量子计算机的容错容灾能力，包含量子计算机 量子计算应用能力指标与评测研究报告（2024 年） 17 能够稳定运行的最大时长、断电后恢复稳定运行校准难易度等。 (四)量子算法性能指标 量子算法是量子计算的灵魂，其性能指标与硬件性能一样，对应 用至关重

煤矿业务基础概述 非煤矿山业务知识概述 173 184 4 刊首语 4 在全球能源危机爆发的大背景下，国家开始强化能源安全战略，八部委适时联合印发 智能化矿山指导意见，煤炭作为国家能源安全稳定供应的“压舱石”，重要性进一步 提升。当前，煤炭行业正处于行业景气度回升、政府大力推动数字化和智能化建设双 期叠加的拐点，行业数字化转型走上了快车道。 建设智慧煤矿是矿山行业技术革命、产业转型升级的战略方向，也是能源行业转型发 谦 的这首咏物诗描述了煤炭的开采过程，歌颂了其巨大功用和崇高品格。煤炭资源藏自深山地 下，服务芸芸众生。 在新能源技术高速发展变革的新时代，煤炭在相当长的一段时期内仍然是中国能源的压舱石 和稳定器，仍然发挥着不可替代的作用。从新中国成立以来，特别是改革开放的四十多年以 来，中国煤炭工业流过血、受过痛、经历过繁华，也承受过低迷，它数次在逆境中求生，在 探索中前行，经历了多次变革，创造了一 应中的主体地位 ，承担着国家能源安全供应的“压舱石和稳定器”作用。 中国“富煤、贫油、少气”的资源禀赋，决定了煤炭资源未来将继续长期主导中国能源供应 地位。在化石能源方面，中国的原油对外依存度达到73%，天然气达到43%，唯有煤炭可以 做到纯自主供应。在当今国际能源博弈和地缘政治冲突加剧的时期，明确煤炭资源的保底地 位，有利于保障国家能源安全，稳定经济发展。 在国家能源保供及煤炭稳价的持续推进

车、电能路由器聚合在一起，平台根据最新 的电网价格、用电负荷、电网调度指令等情 况，灵活调整微电网控制策略并下发给储能、 充电桩 . 电能路由器等系统，保证企业微电网 始终高效、稳定运行。 资料来源：公司官网，华西证券研究所 是生产者、交易参与者、套利者、聚合者、响应者。 用户的利益多元化：有的用户追求稳定（连续生产），有的用户追求单一目标的最大化（光伏收益率），有的用户要求多目标的综合 套利最 优（分布式储能的现货市场套利，并且与用户进行购电 - 售电 - 需求响应的多元结算）。 用户利益基本一致：有电用 追求稳定、连续生产 追求光伏收益率 多目标的综合套利最优 资料来源：鱼眼看电改，华西证券研究所 微电网市场与大电网市场相比，单次项目体量小、个性化程度更高，具有“小批量、多品种”的特点；生产成本较高、周期较长。 公司自主研发的柔性化生产线，自动化程度高，品种切换迅速，柔性化生产保证公司“小批量、多品种”经济性生产，毛利率稳定。 “ 模块化”的生产模式：把非标准化的产品分解成标准化模块，并将“核心功能模块”分成低、中、高三个档次，再与不同的“扩展功能模 块” （如网络通讯等）分别组合，生产出满足不同需求的智能电表。

支持超大规模组网是基础....................................................................................3 3.1.2 超高稳定性是前提............................................................................................... .........................12 5.1.2 大规模组网路由协议：可扩展快速部署，组播能力提供..............................13 5.2 超高稳定性关键技术.............................................................................................. 较高、标准不完备的状态，未来设备间互通可能面临挑战。 3.1.2 超高稳定性是前提 AI和HPC均是典型的分布式系统，网络作为分布式系统的连接底座，网络的故障或者性 能波动会影响集群计算效率，因此网络自身的稳定性是整个系统稳定运行的基础。此外大规 模训练或计算任务可能持续数周或数月时间，因此要求网络需具备长期持续的稳定性。 高性能网络的稳定性可采用如下两方面的指标衡量： 1）网络可用性：即网络无故

泛部署于厨房、客厅或卫浴空间，家庭场景主要强调产品的紧凑性、智能化和用 户友好体验。而在商用领域，产品多应用于办公楼宇、学校、医院、餐饮等场景， 通常需要满足更大流量、更高频次的用水需求，对系统稳定性和维护响应能力提 出更高要求。不同场景的差异化服务需求推动了企业在产品设计、用户运维及服 务交付体系上的持续投入和优化，形成从净水器制造到服务运维的全链路运营能 力，行业从“产品导向”向“服务导向”的转型趋势逐步深化。 长。与此同时，线上销售渠道的快速发展与净水器产品智能化升级不断提升用户 认同度和购买意愿，成为市场扩张的重要驱动力。 此外，政府在饮用水安全领域持续加强监管力度，并不断出台相关支持政策， 为行业发展提供了稳定的制度保障与良好的外部环境。综合来看，产品技术的持 续升级与政策支持的协同发力，共同驱动了中国净水器行业快速发展，展现出了 良好的市场前景和稳健的增长潜力。按收入计，2024 年中国净水器行业市场规 为稳固的市场基础，但与日韩、美欧等发达市场相比，净水器普及率仍显不足， 三四线城市及农村地区尤为薄弱。当前市场面临的主要挑战包括：(i)城乡居民在 饮用水安全意识方面存在显著差距，下沉市场健康认知水平有限，导致净水器尚 未形成稳定的刚性需求特征；（ii）低线市场用户对价格高度敏感，传统整机销售 模式较高的初期投入及后续维护成本加大了消费阻力；(iii)渠道建设及服务网络 覆盖仍不完善，难以有效支撑产品或服务的广泛推广与及时售后服务，进一步制

存 储系统的革命性升级。基于高性能网络技术栈（如 RDMA、Infiniband）和高性 能硬件设备（如 DPU、NVMe SSD）进行构建的软硬融合极简化存储系统，将在 IO 带宽吞吐和性能稳定性等方面获得极大化的性能收益。以文件存储为中心实现与 对象存储、缓存系统的全面打通，构建数据在智算场景的全生命周期管理能力， 满足数据的高效率、低开销流转，实现数据访问延迟和持久化存储成本的大幅下 验证，验证算力路由 在模型感知、推理实例选择的灵活性和高效率。 面向中远期，攻关面向大模型训练场景的多维算力信息融合路由机制，综合 感知网络拓扑、网络故障、节点算力状态、检查点等多维信息，构建稳定高效的 智算训练网络，充分发挥算力路由的性能潜力。 2.4.2 在网计算 云智算应用对带宽等通信资源更为敏感，智算训练、推理中存在大量的跨节 13 点数据迁移、如集合通信和 K-V cache 捷迭代；通过联邦学习、边缘节点算力优化实现数据“可用不可见”，保障敏感 场景合规性。 2.5.2 训练框架 模型训练存在混合并行效率低、低精度训练不稳定等多重挑战。中国移动通 过训练并行优化降低混合并行复杂性，完善 FP8 混合精度训练框架，基于故障容 错提升训练稳定性，通过构建可支撑万亿级参数模型训练的高效框架，加速产业 智能化向超大规模、超复杂场景持续突破。 2.5.2.1 训练并行优化 模型