实验验证：构建自动化实验验证流程，例如通过具身机器人将数据模型与物理测试无缝连接。⑤ 结 果报告与可解释性：通过实验结果的可视化、自然语言生成技术以及模型可解释性工具，揭示对结果 具有关键预测作用的模式和规律。⑥ 专家反馈与进化：引入专家经验和领域知识，建立反馈机制，持 续优化模型与假设。 数据和物理规律驱动的智能科学计算的未来发展呈现以下三个主要趋势。首先，跨学科融合解决关键 科学问题。为应对复杂科学挑战，跨学科融 学科的高效数据平台，以整合不同来源的数据，从而提升科研效率。最后，四轮驱动的科学计算自进化系统。 当前数据驱动的科学计算面临物理机制缺失、领域知识不足以及设计依赖专家经验等问题。未来研究将聚 焦于“数据 – 物理 – 知识 – 创新”四轮驱动的科学计算自进化系统，通过结合机器学习、物理规律与专家 知识，推动模型的自我学习和优化。这种自进化机制能够提升计算精度，并推动创新理论的生成和应用。 （7）大规模卫星集群分布式规划与智能协同控制 以强化学习为基础，智能体的具身形态智能近年得到充分关注，逐步成为研究热点，这方面的研究工 作重点聚焦于如何综合利用本体形态的特点卸载计算资源（即用身体替代脑的部分计算功能）、如何实现 本体形态的自主发育与进化（从而实现结构的自动设计）等。但目前工作大都停留在仿真验证阶段。这一 方向的主要研究机构包括斯坦福大学、加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学、清华大学等。 与此同时，具身感知作为具身智能与环境交互

本身更能驱动转型。同时，建立“试错容 错”机制，允许在非核心场景进行技术 试验，通过沙箱环境测试新算法，降低 生产环境风险。 2030年智能制造行业有望翻开波澜壮 阔的新篇章，企业应该全面融合构建 “人机协同、数据驱动、持续进化”的智 能生态，积极拥抱“工业智能+人工智 能”的无限潜力，让每一台设备都成为数 据节点，每一个流程都实现智能决策， 每一次创新都源于生态协同。唯有如 此，中国制造业企业才能在需求波动、 技术变革、全球竞争的不确定性中激流

org ， 2019 年 6 月 5 日 ， https: / / arxiv. org / abs / 1906.02243. 11. 大卫 · R · 苏 ， 陈亮和 Quoc V. Le ， “进化的变形金刚 ” ， arXiv. org ， 2019 年 1 月 30 日 ， https: / / arxiv. org / abs / 1901.11117 。 12. Strubell ，

综上，当前，AI在储能领域的应用已从解决单一问题（如充放电优化）发展到全面重塑储能价值 链。以上所列的场景表明未来的关键突破点在于构建一种“懂技术、懂电力、懂市场”的智能系统，该 系统需具备跨领域理解能力、持续进化能力、风险预判能力，使储能电站从被动响应设备转变为主动 创造价值的智能资产，成为新型电力系统的灵活调节资源。 （3）需求方案：储能需要的是融合型AI能力 储能行业作为工业领域的一部分，与消费

（QKD）、抗量子密码学（PQC）到二者融合的技术升级。同时，全球主 要经济体根据各自的战略定位与产业基础，也在探索多元并进的安全防护 模式；而在量子传感领域，针对于各物理量的测量均已实现了跨越式进化， 即国际计量标准量子化，目前各项传感技术正从传统的单点应用向网络化 协同迈进。 本报告综合了从北美、欧洲、中国到亚太各区域的全球量子科技产业 发展现状与趋势，系统梳理了量子计算、量子安全与量子传感三大核心领