组实采数据样本作为支撑，同时空口开销也较高。 对于基于机器学习的信道状态信息压缩反馈而言，其模型一般分为编码网络（encoder） 和解码网络（decoder）两部分，如下图所示。 高维信道矩阵 反馈比特 （过信道） 高 维 信 道 矩阵 编码网络 （反馈发送端） 解码网络 （反馈接收端） 信道反馈网络模型 图 2-3-1 基于机器学习的信道压缩反馈 由于神经网络节点和层数较多，需要大 所示，该系统包括语义编码器/解码器、信道编码器/解码器，以及加密/解密模块与密钥处理 器。 图 2-4-1. SecureDSC 系统模型 其工作流程为：发送端 Alice 的消息 m，先经语义编码器提取出关键语义特征，接着借 助加密模块与密钥处理器进行加密，再经信道编码器转化为适应信道传输的信号格式后发送。 合法接收者 Bob 收到带有干扰和噪声的信号y�，依次通过信道解码器、解密模块、语义解码 器的顺序，精准重构消息。而窃听攻击者 构性对语义通信系统的安全使用构成了挑战。具体而言，在复杂通信网络中实际部署的语义 通信系统更新有两个关键要素：系统同步和训练。系统同步意味着要让多个参与者之间的语 义通信编解码器相互匹配，以防止语义信息的提取和理解出现偏差。另一方面，动态通信场 景中不断变化的通信任务要求持续对语义通信编解码器进行训练。这就需要无线设备收集与 任务相关且不断改变的数据，而这些数据不可避免地分布在不同设备上。然后，这些设备通 过交互进行全局模型

长距离、大范围 监控的场景中，如城市道路监控、停车场安全监控、商业园区边界防护以及工业设施的安全管理等，为保障公共安全提供了强有力的支 持。 球型摄像机，又称为球机，是一种集成了摄像头、云台和解码器于一体的智能监控设备。球型摄像机以其360度全方位旋转拍摄能力、高清 晰度图像捕捉、优秀的夜视功能以及强大的变焦能力为特征，能够适应各种复杂的监控需求。它通常配备有先进的运动检测算法和智能分 能安防行业向更前端发展。 行业定义 行业分类 智能安防摄像头行业基于外观的分类 枪式摄像机 球型摄像机 半球型摄像机 一体化摄像机 3 一体化摄像机是一种集成了摄像头、镜头、云台和解码器等组件于一体的高级视频监控设备，其设计旨在提供便捷的安装与部署方案，并 简化系统的复杂性。一体化摄像机通常具备高分辨率成像能力、强大的变焦功能以及卓越的低光性能，能够适应各种复杂的监控环境。此 91320500761504983A 企业类型 股份有限公司(上市、自然人投资或控股) 成立时间 1086796800000 品牌名称 苏州科达科技股份有限公司 经营范围 研发、生产包括数字音、视频编解码器和视频会议、视频监 控平台、电子显示设备在内的网络通讯设备及软件、以及包 含IC卡读写机、移动电话机和配件在内的无线通讯产品及软 件；销售自产产品，提供自产产品的出租服务，并提供相应 的工

格点匹配问题。把复杂的三维分子对接问题简化为可操作的空间格 点匹配问题，并且将分子对接中的采样问题编码为 QUBO(二次无约 束二值优化)模型，利用量子计算机进行求解，从而加速采样过程， 如图 14 所示。最后通过特定的解码过程，将量子计算机求得的 量子信息技术应用案例集（2024） 29 QUBO 模型解转换回分子的空间位置信息，得到精确的分子对接 pose 信息。 图 14 方案算法流程与采样过程 问题转化为光量子计算机可解的 QUBO 问题并进行真机求解。 将量子计算机求解出的最优解用于更新拉格朗日乘子，并得到新的 QUBO 问题重新送入量子计算机求解。如此迭代直至收敛，并将收 敛后的解𝜎∗进行解码得到最优神经网络参数𝜃∗。 量子信息技术应用案例集（2024） 42 图 19 伊辛学习算法流程图 这一算法采用了 4 项关键技术：网络拓扑的约束化表示、变 量二值编码协议、增广拉格朗日迭代和 图 29 宁苏量子加密干线金融网络安全管控平台架构 四、 应用成效与前景 (一) 创新点/先进性/成效/潜力 项目采用基于诱骗态的 BB84 协议，以“法拉第-迈克尔逊”量子 编解码器方案为基础，结合高速弱相关光源、红外单光子探测器等 核心部件，优化 LDPC 后处理算法，研制出 F-M 相位编码的 QKD 设备。该设备解决了复杂光纤环境中量子密钥稳定分发的核心技术 难题

机器学习训练，间歇性深度学习训练 ，迁移学习 低时间敏感度训练 现有的数据预处理 基础设施 大规模专项 AI 训练 或高时间敏感度训练 机器学习和高性能、 高性价比的深度学习训练 通过编码/解码 实现可视化推理 集成 NPU 针对大规模时延敏感型 AI 推理 工作负载，如大语言模型 科学计算和大中型 AI 模型 训练工作负载的混合 详见注解 数据中心 终端/边缘 AI 推理 ，可实 现高可靠性、可用性和可扩展性，有助于减少数据中心使用不同解决方案并管理异构或专有环境的需求，支持的工作负载包括： AI 视觉推理 媒体处理和交付 云游戏 虚拟桌面基础设施 AV1 编解码 ECC 内存 高达 256TOPS (INT8) 架构 基于硬件的 SR-IOV 英特尔 X e 矩阵扩展 多达 4 个 X e 媒体引擎 英特尔® 数据中心 GPU Flex

NLG 5300亿 ChatGPT 200亿 AlphaCod e 410亿 LaMDA 1370亿 PaLM 5400亿 InstructGPT 13亿 Transformer 解码器 Transformer 编码器 2023 Meta LLaMa 开源模型 LLaMa 开源模型基座 LLaMa 模型优势 金融 互联网 工业 设计 零售 …… 平衡模型开发成本效益

动移动通信能力上限的过程中，下一代网络将依托一系列新兴技术赋能。让 我们解析一下当前正在探索的前沿技术。 探索6G的网络技术推动因素 AI赋能的无线通信性能与能效增强技术对于移动性、符号检测与解码、信道估算、波束管理及干扰抑制等无线电功能实现了优化。自动 化智能技术使无线电设备能够自主选择频谱、按需调整信号路径及调制方案。 AI原生新空口 大幅度扩展MIMO技术，利用超大规模天线阵列，

义具体的技术指标，其能力由量子计算机硬件系统性能和量子算法性 能体现。比较特殊地是量子纠错，它是通用容错量子计算机的核心技 术之一，可以独立定义纠错码的性能指标，包括码距、编码效率、错 误阈值、解码复杂度、资源开销、稳定性等指标。 (六)量子计算机扩展能力指标 量子计算扩展能力是评估计算机未来的计算潜力，包括单系统能 力升级和多系统能力集成。单系统能力扩展是指量子计算机单系统无 需

推理并行效能优化 模型推理技术在规模化落地过程中，面临推理延迟高、显存利用率不足、异 构硬件适配复杂等问题，通过合理的模型切分、显存分区管理，提升 AI 规模化 部署效能。 面向近期，研发预填充与解码阶段解耦的运行时架构，通过动态批尺寸调整 （Dynamic Batch Size）与显存分区管理技术优化 KV Cache 利用率，构建基于 硬件拓扑感知的并行编排器，实现计算密集型与通信密集型任务的分层调度，将

务计算等，结合 AI 驱动的动 态资源切片技术，为工业控制、全息通信等高要求场景提供毫秒级响应与高可靠性保障。实时层则 由分布式单元（DU）作为用户面接入锚点，直接连接终端设备，完成物理层信号编解码与空口调度， 15 / 33 并与近实时层 UPF 协同实现业务数据本地闭环（如车联网实时交互），形成“终端→DU→边缘 UPF→ 核心网”的低时延数据管道。通过非实时层的全局调控、近实时层的智能处理与实时层的敏捷接入，