佳，而深度图 像包含了更多的位置和轮廓信息，赋予算法更强的上下文解读能力，从而实现更精细的场景解析。 目前该领域的技术方向主要围绕神经网络结构和学习技巧两方面展开，主要的网络结构包括编码器－ 解码器（encoder-decoder）网络结构、孪生网络结构、长短时记忆网络结构等。常用的学习技巧包括注意 力机制、深度显著性图引导分割、使用跨模态互补信息、使用跨层级互补信息等。结合视觉大模型的先验 作物智能设计与合成生物育种技术是指利用计算机科学、信息技术和生物学等多学科知识 , 对作物基 因组和代谢通路等进行重构设计 , 从基因到分子层面进行创新的新型育种理念和技术。这一技术主要通过 解码和分析作物转录组、基因组、表观遗传组等多组学数据 , 开展全基因组水平的作物性状预测与设计 , 用于从种质资源中发掘优异等位变异 , 指导作物精准杂交育种 ; 或设计自然界不存在的优异等位变异或功 作物智能设计与合成生物育种技术 作物智能设计与合成生物育种技术是指利用计算机科学、信息技术和生物学等多学科知识，对作物基 因组和代谢通路等进行重构设计，从基因到分子层面进行创新的新型育种理念和技术。它通过解码和分析 作物转录组、基因组、表观遗传组等多组学数据，开展全基因组水平的作物性状预测与设计，从种质资源 中发掘优异等位变异，指导作物精准杂交育种；设计自然界不存在的优异等位变异或功能核酸 / 蛋白元件，

量子纠错领域，Google的成就最为亮眼。展望未来，利用AI提升实时解码速率 将成为该领域的重点研究方向，并有望进一步提升超导量子计算的可靠性和实用性。 Google在Willow芯片上突破表面码纠错阈值，成功实现码距7 的纠错码与码距5的实时解码，并完成码距29的重复码验证。 开发了一个基于transformer的递归神经网络AlphaQubit，用 AI辅助来解码表面码。 第三章 硬件整机 46 20 驱动的校准。Quantinuum与Google等引入人工智能软件AlphaTensor来最大限度优 化T门，使量子线路的优化自动化。Google基于transformer的递归神经网络，推出 了用于解码表面码的AlphaQubit。 量子计算软件： 创新突破推动实用化进程 01 量子主机软件：AI辅助系统运行 量子编译软件在规范量子编程范式的同时，为量子程序提供了编译与执行的环 境。20 计算机开发公司等。2024年，Google推出105比特超导量子处 理器Willow，并在Willow芯片上实现了突破盈亏平衡点的表面 码纠错；基于transformer的递归神经网络，推出了用于解码 表面码的AlphaQubit。旗下子公司Sandbox AQ融资5亿美元 用于网络安全及其他量子工作。 美国 图表 美国硬件整机代表性厂商 光子盒研究院 QUANTUMCHINA | 2025

从 2016 年财报可知， 公司前 5 名供应商占整体采购金额的 33.43% ，集中度并不高。 生产环节 • 产品最核心的部分由自己完成。产品生产的核心环节包括两部分，一是公司 自行研发的以编解码技术、视频采集技术等各类技术为基础的价值实现过程， 包括产品的系统（整机）设计、产品的机械结构设计、电子电路的设计开发、 嵌入式软件的设计开发以及生产工艺的设计；二是产品的高技术含量工序， 即软件嵌入、

离子的量子态测量。 • Oxford Ionics的单、双量子比特门保真度达到了99.9992%、99.97%。 离子阱量子计算 • Google在Willow上展示了码距为7的纠错码和与实时解码器集成的码距为5的纠错码。 • IBM提出了一种端到端量子纠错协议，该协议基于一系列低密度奇偶校验码实现容错内存。 • 清华大学、中国科大、北京量子院用玻色子量子模块实现了纠缠逻辑量子比特。 量子纠错 计算机开发公司等。2024年，Google推出105比特超导量子处 理器Willow，并在Willow芯片上实现了突破盈亏平衡点的表面 码纠错；基于transformer的递归神经网络，推出了用于解码 表面码的AlphaQubit。旗下子公司Sandbox AQ融资5亿美元 用于网络安全及其他量子工作。 美国 图表 美国量子科技代表性厂商 光子盒研究院 QUANTUMCHINA | 2025

生产管理 工单两票物料 电网数据 调令 供需电价 气象数据 观测、ERA5 设备数据 风机 储能 Transformer类神经网络 词元化 向量化 注意力 机制 前馈 整合 解码 输出 语言/视频 ERA5 短期记忆 长期记忆 机器 语言大模型 气象大模型 人机交互新范式 电 网 中长期合同曲线 中长期竞价曲线 现货交易策略 实时监测 设 备 出力控制

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