路径计算等 功能，以此提升网络灵活性与可扩展性的设计方案陆续涌现。 2.2 ZRx 相干光技术 2.2.1 技术概述 光电融合网络技术的发展，得益于相干光通信技术的持续突破。 近年来，基于高阶调制（如 QPSK、16QAM、64QAM）、高速 ADC/DAC 芯片、先进 DSP 算法与低功耗封装工艺的进步，使得相干光模块在 速率、距离、集成度和能效方面大幅提升。从最初的 100G CFP 200Gbit/s，DP-16QAM 则可以传输 400Gbit/s， 对应了 400ZR 的标准速率。 (3)PCS-64QAM 64QAM 是 64 进制正交幅度调制的简称，作为 QAM 技术的 高阶形式，它通过同时调制载波的幅度和相位，在一个符号周期内携 带更多比特信息。在 64QAM 中，信号被映射到由 64 个离散 “星 座点” 组成的二维坐标系统（I 路为同相分量，Q 路为正交分量）， 技术可以实现每个符号承载二进制数据量的灵活 调节，例如 PCS-64QAM 的每个符号承载数据可以为 2 到 6 比特。 PCS-64QAM 相比等概率的 64QAM 通常具备更远的传输距离，以降 低容量的代价克服高阶相位调制的传输性能瓶颈。PCS-64QAM 的出 现为单波 1.6T 及未来光网络铺平道路。 3.硬件的封装与集成 （1）CFP 系列：100G/200G 时代的过渡方案 2010 年前后，CFP（Centum

至 APP 或网页版 ④电脑版（专业场景必备） 下载安装： 1.访问官网选择 Windows/macOS/Linux 版本 2.解压安装包后按向导完成部署（建议默认路径） 高阶功能： ⚫ API 接入：开发者可调用接口集成至办公系统（需申请密钥） ⚫ 批量处理：同时上传多个文件进行交叉分析（如对比 10 份合同条款） 2.新手必学操作：3 分钟成为熟练用户 安全提示：建议设置“字母+数字+符号”组合密码，定期更换 ②核心功能切换 ③文件交互技巧 支持格式：PDF（需文字可复制）、Word、Excel、图片（JPG/PNG） 高阶用法： ⚫ 文档对比：上传 A/B 两份文件，输入“分析市场策略差异” ⚫ 数据提取：从实验报告 PDF 中自动整理温度数据表格 避坑指南：超过 50 页的长文档建议拆分处理，避免解析超时 架构优化输出”→普通人难以理解 修正：“让不同专家模块共同解决这个问题” 5.过度依赖 错误：直接使用 AI 生成的医学诊断建议 修正：要求“提供相似病例和检查建议，需医生复核” 4.高阶技巧：解锁 AI 的隐藏能力 ①数据直通车 操作流程： 1.粘贴 Excel 销售数据→输入“分析 Q4 各品类销售额占比” 2.追加“生成可视化代码（Pythonmatplotlib）”

问题。 ➢ 对推理链的质量进行细致的评估，并通过奖励机制引导模型生成更加合理、准确的推理过程。 ➢ 多目标优化：兼顾推理性能、帮助性和安全性； ➢ 蒸馏的潜力：蒸馏可以帮助将更大模型通过RL发现的高阶推理范式蒸馏到小模型中，这比用小 模型直接使用大规模RL发现的推理范式要更加有效； ➢ 基于群组的相对策略优化 (GRPO) :通过构建多个模型输出的群组，并计算群组内的相对奖励来 估计基线， 模型蒸馏：将一位经验丰富的老师的知识传递给一个年轻的学生，让其在较短的时间内掌握复杂的技能。 ➢ DeepSeek 利用蒸馏R1的手段获得了一系列小模型，表现非常突出。这很大程度得益于R1模型足够强大，发 现了很多高阶推理范式，而这些高阶推理范式是小模型直接利用大规模强化学习难以发现的（可以认为是由 于预训练知识不足），因此这些蒸馏得到的小模型表现比较突出，甚至超过了基于大规模RL的方法。 38 技术对比讨论：蒸馏 vs f-thinking token的出现，并鼓励更深入的探索。 ➢ DeepSeek 利用蒸馏R1的手段获得了一系列小模型，表现非常突出。这很大程度得益于R1模型足够强大，发现了 很多高阶推理范式，而这些高阶推理范式是小模型直接利用大规模强化学习难以发现的（可以认为是由于预训练 知识不足），因此这些蒸馏得到的小模型表现比较突出，甚至超过了基于RL的方法。 ➢ 相对依赖于强大的教师模型 ➢

高阶 IT 架构开发 落地支 持 • 建立 AI 工作小组和卓越 中 心 (COE) • 搭建治理框架 • 制定运营模式 • 战略人力资源规划 • 举办用例识别工作坊 • 商业建模 • 优先级排序和路径规 划 • 供应商选择 • 搭建智能 PMO • IT 完备度评估 • 开发高阶架构并确定转 型 路线图

增，调度优化决策更加依赖求解在复杂时空维 度上的复杂优化问题，更加依赖短时间尺度的详细高阶动态方程作为约束；振荡模式复杂，传统采用局部线性化 新能源设备 直流输电设备 模型 等效 技术挑战：复杂度挑战 约束 0.0-020z m-0a0+ 方 Ze .0-00 方 Lgo 高阶动态方程 方式给出近期解，难以满足求解精度和效率的双重要求。 -Q Of0-0- 下

化是网联车、智能化路侧基础设施、云控平台、通信网及其他支撑平台多元要素构成的高 效信息系统。我们认为，车路云一体化脱胎于车联网，未来有望在业务和管理两大层面发 挥作用：1）业务：从中短期的“有人驾驶安全辅助”功能到远期的“高阶智能驾驶”；2） 管理：赋能政府部门进行智慧交通管理，提高道路组织效率及利用效率，实现全局最优。 我国目前选择车路云一体化这一路线，原因在于：1）从技术水平来看，我国芯片、算法较 发达国家有差距，仅 面， 从中短期的“有人驾驶安全辅助”到远期的“高阶智能驾驶”，由于全面的高阶智能驾驶并 非一蹴而就，我国的道路交通将长期处于“无人驾驶+有人驾驶”混合的过渡阶段，在这一 阶段下，车路云一体化将为有人驾驶提供安全预警服务，如通过路侧感知传输信息避免“鬼 探头”等交通事故，未来随着技术的进步和协同能力的增强，车路云一体化有望助力实现 全天候、全场景的高阶智能驾驶，与此同时，智能驾驶相关的生活娱乐应用也将持续丰富

&parser NV NCCL NV CUDA-C NV CUTLASS NV cuDNN HCCL Ascend C 低 级 API Ascend C 高阶 API Graph Engine 图引擎 Ascend aclNN 17 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 昇腾硬件使能 场景 Ascend C 编程语言 + Runtime 开放接口 算子库 低阶二进制算子库 高阶融合算子库 硬件层算网协同 提升有效吞吐 NLSB 网络级负载均衡实现网络 动态路由，有效吞吐达 98% 控 制器 全 局集 中 算路 自 动生 成 路径 并 动态下 发网络

行业格局方面，在DeepSeek概念火热、用户普遍使用教育行业产品的背景下，对 此轮技术升级响应较快的教育企业产品将吸收更多流量，实现用户增长和获客转 化。中长期来看，DeepSeek赋予中小教育机构以更低门槛部署高阶AI的能力，加 速行业从头部垄断向多极竞争演化；同时，AI教育的发展关键转向理解教育场景、 以模型适配业务，未来将呈现硬件入口普及化、教育内容/服务智适应化的特征，产 业创新节奏与竞争格局得到重塑。

HUAWEI Cloud Stack 关键技术： FusionInsight HD 大数据平台全面升级为混合云 MRS 云服 务 华为云 HUAWEI Cloud EI 高阶服务 定期连线 （版本升级、高阶服务远程运维） 30 实时处理 ETL 数据科学 机器学习 数据准备 BI 报表 Data Marts 数据湖 机器 / 深度学习 原始数据

在教学主体方面，AIGC带来人机协同教学和师资强化的期待，也引发AI挑战教师主体地位的思考； 在教学载体方面，AIGC有望赋能教师并实现规模化的因材施教，但也挑战传统学习模式和评价工 具；在教学内容方面，高阶通识能力、跨学科复合能力的重要性被重提，并辅以AIGC技术素养要 求；在学习主体方面，引发近乎科幻但并不遥远的哲学思辩：教育人类还是训练大模型，二者可 能存在着广义上教育资源的竞争。 AIGC 5月，美国因AI替 代造成的失业人数达3900人，且都发生在科技行业。以及据麦肯锡数据预测，到2045年左右，有50%的工作将被AI替代，比此前的估 计加速了10年。与此同时，具有创造力、深度思考等高阶智力的人才，将享受到AIGC带来的效率优势，成为AI的驾驭者，相应的工作 需求也会增加，并同时在教育领域创造出大量专业和学科，对教育课程和专业设置、人才素养评价提出新要求。据世界经济论坛发 布的《未 www.iresearch.com.cn AIGC改变教育内容 高阶通识能力、跨学科复合能力重要性被重提，辅以AIGC技术素养要求 新一代AI技术在显著提升社会生产力的同时，也引发了生产关系的变革，社会分工结构面临重组，一些传统岗位被AI取代，新兴职 业快速出现，