未解决 4 我们如何做智能客服？ 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 5 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 6 问题挖掘 知 识 管 理 系 统 客服工单 政策法规 职能部门 知识库 知识图谱 知识生产流程 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 12 知识的组织 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 13 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 14 句型识别 意图识别 任务分发 COPYRIGHTS RESERVED 16 改进版 fasttext fasttext NLU- 意图识 别 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED svm 17 算法 准确率 召回率 F1-score svm 0.88032 0.85182 0.86583 fasttext 0.96132 +0.081 0.873 +0.02118 0.9150 +0

4 算互联互通 API 接口规范，并根据实践情况进行勘误和更新；二 是开展平台互联互通改造联调，形成了以团标为依托的互联互通 产业测试床，目前已有 20 余家主要产业方完成了多方跨平台、 跨算法互通联调，具备支持实际业务开展的技术基础；三是构建 互联互通检测能力体系，联盟已正式授权 BCTC、国金认证等开 展检测受理工作，信通院等其他行业方也在加快推进跨行业互联 互通检测能力对标对表；此外，通过组建技术社区，集思广益推 联调适配工 作推动业界隐私计算平台和产品完成互联互通改造升级，验证互 联互通相关接口规范和功能模块的实际可用性，为跨机构数据合 作奠定平台互通基础；检测能力建设工作保障了互联互通平台底 座与算法的安全性和规范性，并与其他行业检测能力对齐，实现 跨平台、跨行业的兼容和互信。 图 3 互联互通技术实践整体框架图 6 （一）技术开源 1.发布 API 接口规范 v1.0 根据行业级隐 理层接口、控制层接口、算法组件层接口、传输层接口、开放算 法协议以及 TEE 统一远程证明协议共六个部分。 图 5 互联互通 API 接口规范主要内容  管理层接口：包含互联互通平台的基本元素、各级资源 的互通流程及支撑互通流程的东西向接口，分层级约定了节点互 通、数据互通、项目互通、流程互通、组件互通、模型互通等资 源互通接口。  控制层接口：包含流程调度和算法容器管理。流程调度

计算应用能力指标体系与评测框架，探讨评测基准、方法和标准化 需求，旨在为量子计算应用破局储备方案与工具。 本研究报告共分为五章，相关章节内容安排如下: 第一章：研究背景。简述量子计算应用面临的计算问题、量子 算法、量子硬件三角关系，指出本报告拟关注的问题。 第二章：行业场景与需求。调研了移动网络、金融等行业的计 算场景与问题，以及算力需求与部署需求。 第三章：量子计算应用能力体系框架。介绍了应用能力关键指 .. 14 (三) 硬件系统性能指标 .................................................................. 15 (四) 量子算法性能指标 .................................................................. 17 (五) 量子计算机扩展能力指标 ...... ..................................... 19 表 8 最大加权独立集 QAOA 算法测试例 .......................................... 28 表 9 最大加权独立集分布式 QAOA 算法测试例 .............................. 30 表 10 用于网络流量预测的量子 Tsmixer

....................................................................................12 2.2 技术架构与核心算法................................................................................................... .........................................................................................37 5.1.3 算法准确性与效率............................................................................................. .........................................................................................77 7.1.2 算法偏差与错误..............................................................................................

仅局限于逻辑门层级的量子线路编程；4）可以获取原始的量子信号 数据，从实验数据上观测量子比特的演化规律；5）支持一套完备的 量子逻辑门，包含单比特门、双比特门以及三比特门，可以允许学 生自由搭建任意量子算法；6）多种量子编程方式结合，有易入门的 图形界面编程方式，以及基于 SpinQit 框架的经典-量子混合编程方 法。 目前国内外有许多的高校在使用量旋的核磁量子计算机作为量 子计算教育的辅 据反馈， 能够很好地促进学生对于量子计算这一抽象概念的理解。从对量子 计算相关实验内容的支持程度上来看，核磁量子计算机可以支持从 底层量子比特的物理原理、量子态演化一直到顶层的逻辑门实现和 算法编程的量子计算全过程实验。因为实际系统已经在教育场景中 使用，技术成熟度达到 9 级。 三、 应用方案与实践 (一) 解决方案/系统架构/产品情况 为了全面体现真实量子计算硬件在量子计算教学种的作用，量 量子信息技术应用案例集（2024） 6 机实验内容，主要分为三个板块。1）量子比特物理指标（如退相干 时间 T1、T2）以及自由演化动力学现象实验；2）从量子逻辑门层 级开始学习量子算法设计，并在真实硬件上运行后对结果进行分析； 3）对物理底层更加开放的量子调控技术探索，进一步加深学生对量 子计算相关技术的认识和学习。 具体的教学方案中还包括如表 1 的一系列实验课程以及配套的

严重,各 ZF 部门重 本单位需要轻跨部门统筹要求，存在利益固化的体制壁垒，困扰 ZF 数据治理的可持续发展。 6、数据质量不高：数据质量不高，数据标准不统一，难以用统 一的数据模型或者数据算法完成。 7、数据多效果少：信息孤岛、数字鸿沟依然严峻，数据价值的 普惠化不足；数据质量不高，数据资源流通不畅，管理能力弱，数 据价值难以被有效挖掘利用。 8、科技新落地少：应用领域不广泛、程度不深，尚未体现出数 区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分 布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据 传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程 15 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。简单来说， 区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计 算机技术在互联网时代的创新应用模式。 1.6 严重,各 ZF 部门重 本单位需要轻跨部门统筹要求，存在利益固化的体制壁垒，困扰 ZF 数据治理的可持续发展。 6、数据质量不高：数据质量不高，数据标准不统一，难以用统 一的数据模型或者数据算法完成。 7、数据多效果少：信息孤岛、数字鸿沟依然严峻，数据价值的 普惠化不足；数据质量不高，数据资源流通不畅，管理能力弱，数 据价值难以被有效挖掘利用。 8、科技新落地少：应用领域不广泛、程度不深，尚未体现出数

的新的数据应用场景进行分析； 企业数据中台实施步骤：调研盘点 统一数据存储计算平台 解决大数据量存储计算问题， 主要包括结构化、非结构化数据的分 布式存储和离线计算、实时计算、即席计算、在线计算、算法建模 等， 主要是以 Hadoop 生态体系为代表的分布式存储计算框架为主。 数据中台基础设施 统一数据资产建设工具 解决数据资产建设过程中数据交换、数据开发、数据资产管理、数 据服务的问题 统计数据标签（客户原始数据通过 ETL 加工，例如求和、平均等函数运算） 结算行为上的属性：消费频次、消费总金额、客单价、消费时间段偏好、平均等待时长等 商品上的属性：品类偏好等 3. 算法数据标签（客户原始数据经过算法模型计算后的高级标签） 工作地（根据收货地址推算），是否是租客、消费能力（低、中、高），消费特征（促销铭感，消费果断、财大气 粗等） 企业数据中台实施步骤：数据建设 标签体系构建 数据血缘 数据质量 需求下发 服务引擎授权 环境隔离 资源包 环境隔离 权限控制 角色管理 实时数据开发 数据建模规范 数据访问审计 数据分级管理 调用访问审计 元数据管理 算法库 开发角色管理 服务引擎发布 数据服务上架 离线数据开发 数据工具 / 服务管 理 数据服务引擎管理 用户角色管理 数据标准管理 数据资产管理 数据安全管理 开发角色管理 数据开发

的空间。AI 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够提升生产效 率、降低生产成本，还可以通过智能化的质量控制手段，显著提高 产品的可靠性和安全性。例如，在电池生产环节，AI 可以通过大数 据分析和机器学习算法，优化电池材料配比和生产工艺，从而提高 电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 用于供应链管理、物流调度和售后服务等环节，通过智能预测和优 解决方案，其中，预测性维护的成 功实施使设备非计划停机时间减少了 30%-50%，维护成本降低了 20%-40%。 在质量控制方面，基于深度学习的视觉检测系统已广泛应用于 精密制造领域，通过高分辨率工业相机与 AI 算法的结合，缺陷检 测准确率可达 99.9%，远高于传统人工检测的 95%。以某汽车零部 件制造企业为例，其引入 AI 质量检测系统后，产品返工率降低了 25%，年度质量成本节约超过 500 万元。 20%。 在生产调度方面，AI 算法通过实时分析设备状态、订单优先级 和资源约束，实现了生产计划的动态优化。某电子制造企业部署 AI 生产调度系统后，设备利用率提升了 15%，能源消耗降低了 8%， 月均产量增加 12%。 制造业 AI 应用的关键技术支撑体系主要包括：  边缘计算与云计算协同架构  工业物联网（IIoT）平台  机器学习与深度学习算法  数字孪生技术  自然语言处理与知识图谱

本报告基于近年来技术研发的最新进展、业界前沿的技术路线以及各大科技企业在商业落地 方面的丰富实践，精心归纳出 2025 年感知技术的十大趋势。报告不仅将详细介绍每一趋势的技 术原理、关键算法和实现方式，还会结合国内外领先企业的实际应用案例，深入分析各趋势对未 来商业生态所产生的深远影响。这份报告旨在为技术研究者提供全面、深入的参考，同时也为决 策者、企业管理层和投资人指明未来技术发展的明确方向。 Multimodal Perception Fusion 一、 技术详解 多模态感知融合，是一种综合性的技术手段，它旨在利用多种类型的传感器，全面采 集来自环境的多源数据，并通过先进的数据融合算法进行深度整合，从而获得比单一传感 器更为准确和全面的环境认知。 在实际应用中，所涉及的传感器种类繁多，包括视觉传感器（如摄像头）、听觉传感 器（如麦克风）、触觉传感器、温度传感器、压力传感器甚至化学传感器等。这些传感器 同步校准则确保不同传感器的数据在时间上保持一致，以便进行准确的融合。噪声抑制则 是去除数据中的干扰信号，提高数据的可靠性。 特征提取与融合算法是多模态感知融合的核心环节。在这个阶段，采用深度学习、 BEV+Transformer 等先进算法，对各通道数据进行特征提取。深度学习算法具有强大的特 征学习能力，能够自动从大量数据中提取出有价值的特征。CNN 擅长处理图像数据，能 够提取出图像中的边缘、纹理等特征；RNN

乎未来技术主权的博弈将迎来 历史性转折——技术突破、产业融合与地缘战略的交织，正在为全球量子 计算格局写下新的注脚。 美国凭借其深厚的芯片技术积淀与算法创新能力，构建了量子计算领 域的"技术护城河"。从IBM的量子体积突破到谷歌的纠错算法迭代，美国企 业依托顶尖人才池、资本聚合效应和开放的创新生态，持续巩固硬件与软 件的双重优势。然而，技术壁垒并非不可逾越的高墙。中国以举国体制为 支 等关键议题展开，从而提炼具有高度前瞻性的洞见。 03 先进建模与数据量化分析：结合全球管理咨询领域的实践经验，研 究构建了多层次分析框架与量化模型，以揭示量子科技产业的动态 趋势和潜在价值。运用各类统计模型、预测算法及市场模拟技术， 对投融资活动、市场规模及产业链分布进行量化分析，力求精准刻 画量子科技行业的发展路径及关键驱动因素。 04 产业价值链及场景化洞察：研究采用端到端价值链分析方法，全面 梳理 本篇报告由量子科技服务平台光子盒下属光子盒研究院撰写和发布。 感谢包括但不限于以下公司给予技术和素材的支持： 致谢 4 1. 2024产业发展概览 2. 上游核心设备与器件 3. 硬件整机 4. 软件算法 5. 云平台 6. 下游应用 7. 主要国家现状与分析 8. 投融资分析 9. 供应商评价 10.产业分析与预测 11.产业展望 12.附件 8 24 42 62 75