在信号处理方面，去蜂窝网络和超大规模 MIMO 面临高维 MIMO 信号处理挑战，包括 MIMO 信号检测、MIMO 信道测量与反 馈、MIMO 预编码，涉及高阶 MIMO 矩阵乘、矩阵奇异值分解、矩 阵求逆等运算，以及信号最大似然检测等寻优问题。一个典型案例 是信号处理中的矩阵乘，例如未来去蜂窝场景 512×8 维度 MIMO 矩 量子计算应用能力指标与评测研究报告（2024 年） 5 杂度，以及在硬件上表现出的计算性能，具体指标如下： 1）算法运行时间：量子算法完成计算所需的时间，通常与经典 算法进行比较。当无法在硬件运行时，可以从理论层面评估算法时间 复杂度，包括通用量子算法理论时间复杂度和变分量子算法复杂度。 如果基于黑盒模式，还要考虑黑盒查询次数，以及黑盒运行时间。 2）线路深度：算法中量子门层数，更深的线路代表更长的运行 时间，由于量子退相干和门误差增加整个计算过程的误差积累。 基准评测需要制定一套评测基准及评测方法。这些基准应设计 为涵盖广泛的用例，例如，优化问题、机器学习任务和量子模拟， 确保能提供有意义的见解。 第一级评测中，许多性能指标都可以采用随机基准测试法（RB） 来评估，它和它的变式——交错随机基准测试（IRB）通过测量量 子门操作的平均保真度来评估量子门的准确性和可靠性，从而实现 量子计算应用能力指标与评测研究报告（2024 年） 26 对量子硬件的整体评估，目前被广泛采用。还有一种常用的基准测

MIMO 2.1.1.1 低复杂度信号处理 相对于传统的大规模 MIMO 系统，6G 集中式超大规模 MIMO 系统的天线阵列规模更 大。集中式超大规模 MIMO 系统信号处理所涉及的大量的矩阵求逆等运算的计算复杂度随 天线阵列规模的增大呈指数级增长。 为降低集中式超大规模 MIMO 系统的信号处理的复杂度，一种有效的方式是将高维度 矩阵运算转化为低维度矩阵运算。具体的，可以通过对高维度矩阵进行分块或变换获得低维 进行采样点级的模拟波束快速切换和上采样，实现传输流数大于接收射频通道数的效果，显 著提升通信系统的能量与频谱效率。 在发射端架构中，该技术沿袭传统 MIMO-OFDM 系统的信号生成机制：各数据流经逆 快速傅里叶变换（IFFT）完成时域转换后，通过数字-模拟转换器生成模拟信号进行传输。 技术的突破性创新主要体现在接收端处理架构的重新设计上。以接收端单通道连接两个天线 振子为例。接收端采用高速 信号两种不同感知模式进 行感知/通感一体化业务。感知目标的状态（包括空间位置、空间朝向、运动速度等等）或 感知环境发生改变，以及感知节点发生移动（例如 UE 移动），都可能导致感知性能发生改 变。为了保证感知业务的连续性，以及持续保障感知/通感一体化 QoS，网络可能需要进行 感知节点切换。 此外，考虑到不同感知节点的感知能力的差异、感知节点分布的不均匀性，以及感知环 境的不确定性，感

、无人管理成为主流趋 势 路内停车受到资源属于公有资产限制，在运营模式上大多采取政府授权委托、 BOT/PPP 、 特 许 经 营 和 政府 直 管 的 方 式 ， 但 由 于 停 车 信 息 变 化 快 ， 对 数 据 处 理 、 信 息 化 管 理 的 水 平 要 求 更 高 · 政府部门委托 国资平台建设 运营 · 政府与社会资 本共建合资公 司 · 政府部门与国 有或私营企业 盈利模式 细分类型 合作伙伴 客户 收入 成本 通道服务业务 与银行、保险、汽车后市场、 车生活服务、本地生活服务等 连接形成生态，将线下的停车 行为转化为线上的服务，连接 线下的消费行为进行转化和变 现 金融服务 银行、保险机构 车主、停车场管 理方 服务费用、交易手续费、 广告收入 分摊成本，运营成本 精准服务 地图商、车机服务 商 车主、停车场管 理方 数据服务费用、合作分成 天 启”智 慧物联平 台 B 端 运营 数据采集 与整合 技 术 协 同 作为系统 的 流 量 和 数 据 入 口 以云平台 为中枢， 实现资源 集中管控 以服务变 现，打通 B 端与 C 端 价值 驱动决策 优化与生 态协同 全链条闭 环的逻辑 验证 鼎椎咨询 — 70— 智慧人行 智 慧 车 行 捷顺天启平台 车行管理 智能摆闸

安全类预警应用列表 5 交叉路口碰撞预 警 无 ICW-左侧来车 SCP SCPO 无 6 无 ICW-右侧来车 SCPO 无 无 7 左转辅助 无 LTA CCFT 无 无 8 盲区预警/变道预 警 无 无 无 无 无 9 逆向超车预警 无 无 无 无 无 10 紧急制动预警 EBW- multiple vehicles 无 无 无 无 11 异常车辆提醒 无 AVW-同车道 TxV 没有发出 V2X 消息  RxV 的驾驶员无法收到 V2X 预警  因此，RxV 驾驶员只能依赖下一步的视觉判断以识别危害。 当驾驶员依靠视觉看到 TxV 后，可能无充足的时间刹车或变 道  RxV 与 TxV 发生碰撞 H#2 由于 RxV 的 V2X 模块硬件故障（例 如宕机），RxV 没有收到 TxV 发出的 V2X 消息 同 H#1 14 / 32 H#3 RxV 如位置错误，导致误报警  RxV 收到的 V2X 消息中含有错误的 TxV 位置，经过 RxV 计 算，存在碰撞风险  RxV 的 HMI 对驾驶员做出提示  驾驶员进行刹车或变道  RxV 后方车辆由于 RxV 的刹车或变道，与 RxV 发生追尾碰撞 H#6 TxV 发送的 V2X 消息内容正确，但 RxV 的定位错误，导致误报警 同 H#5 H#7 TxV 发送的 V2X 消息内容正确，但

企业微电网市场空间广阔，容量极 大 乐观 保守 中性 u 专变大用户的变压器由自身投建，并需负责产权分界点至己方侧的电力系统运维，且承担相关部分的运维检修职责。 专用变压器由专变用户投资建设，且建成后，资产仍然属于专变用户。专变用户负责产权分界点至己方侧的电力系统运维，并承担相关 部分 的运维检修职责；电力公司承担产权分界点以上的运维检修职责；产权分界点一般在电表的位置。 根据工信部《工业领域电力需求侧管理工作指南》

慧公路可以包含三层内涵，即空间连通、信息互通、要素融通。 智慧公路技术白皮书 08 融合协同是智慧公路终极表现。 智慧公路通过人车路环境的深度 融合及协同体现最终价值。根据 交通参与者个性化需求及不同路 段区域的功能需求，变被动为主 动，实现全方位主动管控和全过 程伴随服务。具体表现为车辆控 制由物理控制向信息控制，最终 向共鸣式信息诱导转变。系统服 务由间断式固定点位群体信息服 务向全过程伴随式多渠道个性定 5G、物联网、人 工智能等技术的发展，基于数据 汇聚和处理机制在应用层实现道 路信息统一管理，为实现全场景 的互联互通奠定基础。具体特征 表现为感知数据从断面、集计交 通运行数据向个体非集计数据演 变；交通事件从被动辨识向风险 预警演变。 安全高效的空间连通 精准有效的信息互通 融合协同的要素融通 需求和挑战 智慧公路技术白皮书 09 安全、效率、绿色、服务，智慧公路建设的共性需求 3 裁剪，支持各种不同类型的 设备，小到传感器大到控制器、巡检机器人等设备都可以使用同一操作系统。 结合边缘智能计算 AI 算法，95% 高精度轨迹类事件 AI 检测，实现车辆逆行、拥堵、占道、 变道等事件精准判别。 打破信息孤岛，实现数据共享，支持公路行业统一协议，灵活部署，实现不同厂商各个设 备的统一管理，在安全可靠的基础上有序控制、配置和收集网络中的海量数据。 看得全 万物互联 看得准

Intermediate-Scale Quantum，NISQ）。在 NISQ 时代， 如何利用有限的量子资源探索具体的实际应用是一个非常重要的研 究课题。 二、 技术原理与优势 (一) 概念原理/关键技术 变分量子特征求解器（variational quantum eigensolver，VQE）： VQE 是一种经典-量子混合算法，如图 8 所示。VQE 算法主要应用 量子信息技术应用案例集（2024） 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 Rosenberg 降次。“网络拓扑 的约束化表示”通过把神经元连接和激活函数表示为约束条件，将 QNN 训练表述为二次约束二进制优化（QCBO）问题，其中所有变 量都根据“变量二值编码协议”使用二进制位进行编码。“增广拉格朗 日迭代”和“Rosenberg StateVectorDB 计划推出轻量 级版本，适配中小型企业的本地部署需求。在技术发展方向，硬件 优化方面：需要推动量子硬件规模化生产与商用，降低成本并提高 系统稳定性。同时，探索新的量子优化算法，如变分量子算法 （VQA），以增强系统的多样化能力。最后，还需要建立面向开发 者和企业用户的社区，推动量子向量数据库生态的成熟。推广标准 化接口与开发框架，提升跨行业的适配能力。 StateVectorDB

生活在贫困线以下的人群缺少脱贫手段 28；贫困家庭无 力支付学费接受更好教育，高等教育入学率仅 4%；近 50% 人群因高昂费用拒绝医院就诊。 “金融排斥”效应使弱势人群更易面临失业等民 生挑战，政府治理成本变高，并限制经济流通效率。 M-PESA 成功启动是肯尼亚政府与运营商、国会、 央行之间充分配合结果。运营商 Safaricom 负责产品 研发、商业模式搭建；国会负责审议通过法案，为数 缺乏金 的全新服务模态。普惠联接至 关重要，偏远区域的低收入人群需要普惠网络基础设 施和廉价终端才能接入数字化服务；基于云计算的云 原生业务部署方式可以使企业更快地感知变化、应对 变化，实现“场景变数据、数据变机会，机会变服务， 服务变收入”的商业循环；企业通过数字化云平台汇 聚应用服务，联合共建开放融合的跨界生态。 举措效果 政府支持 在 M-PESA 的帮助下，肯尼亚的金融服务包容性 显著提升。肯尼亚全国金融账户持有率已达

用、面临的挑战以及未来发展方向。通过对大量实际案例的研究，系统分析数 字化技术在建筑设计、施工、运营等各环节的应用现状及成效。同时，结合行 业数据和市场趋势，深入探讨建筑业数字化转型的关键技术及其带来的创新变 革，总结转型过程中面临的技术、人才、管理、文化等多方面的挑战，并提出 针对性的应对措施。 本报告期望为建筑业数字化转型提供全面、深入的理论支持与实践指导， 助力建筑企业在数字化浪潮中把握机遇，提升核心竞争力，实现高效、可持续 管理者进行空间分析、环境模拟和风险评估。在项目设计阶段，借助 GIS 数据 的支持，BIM 模型能更精确地反映施工场地的地形地貌、地质条件、周边环境 等信息，为设计方案的制定提供更科学的依据，减少设计不合理导致的施工变 更。在施工过程中，利用 BIM 与 GIS 联合平台，可实时监控施工进度、质量 以及对周边环境的影响，及时调整施工策略，确保项目顺利推进。 智能化施工与无人设备应用：在市政工程中，智能化施工和无人设备的应 能终端的规模化建设，摸索建立了适应深圳超大城市电网的数字化配置标准与 技术装备标准，并不断探索 AI 技术在电网运行维护中的应用。到 2025 年，深 圳电网基于 10 万余套智能终端规模化应用，建成输变配一体融合的生产运行支 持系统，打造了一套能对电网设备运行实时感知的电网数字“天眼”，实现 “云、管、边、端”资源的统一管理、协同分配，取代传统的人工巡线。以输 电线路雷击跳闸为例，传统处置方式依赖运维人员到现场分析信号、定位故障

这六个方面持续演进，运营商能够提供更高效、更智能的服务，走向网络运营的全面智能化，为社会和行业创造更多的 价值。 6 智能化时代洞察 当前运营商网络正在面临新业务的挑战，同时新技术也为 网 络 提 供了新 的 变 革 手段。自智网 络 在 新业 务、网 络演 进、新技术及新应用等方面都逐渐显现了新的趋势。 7 自智网络发展趋势 2.1 趋势1 数字人直播、元宇宙等新业务蓬勃发展，带来变现新商机 洞察分析 物联时代迈向智 能体连接的新时代。这些变化对推理成本和算网融合提出了更大的挑战。 智算规模迅速增长：在规模定律（Scaling Law）的推动下，大模型的规模和能力正迅速增长，训练算力的需求增速变 2.4 趋势4 大模型赋能运营商数智化转型，加速高阶自智 洞察分析 GenAI快速发展：在通信产业中，低空经济、物联网、车联网、沉浸式XR等新兴业务的涌现，对推进数智化转型的电信 运营商提出