度和大规模扩展的智算集群的严苛需求。 为跨越基于电信号铜缆传输的固有物理极限，新一代光互连技术 正快速登上历史舞台。以近封装光学（NPO, Near Package Optics）、 共封装光学（CPO, Co-Packaged Optics）、以及光输入/输出（OIO, Optical Input Output）为代表的创新方案成为替代铜缆方案的优秀选择。这 些技术的核心在于最大程度地缩短电信号与光引擎（OE 可实现超高带宽密度、超低时延及高能效的智算集群互连能力。根据 应用场景、光引擎与 xPU 芯片的距离及封装集成度，可将该技术分为 近封装光学（NPO，Near Packaged Optics）、共封装光学（CPO， Co-packaged Optics）及光学IO（OIO，Optical Input/Output）三类。  近封装光学（NPO） NPO的核心思想是将光引擎（OE）与封装后的xPU芯片相邻布局于 同制定标准，旨在满足高带宽、低功耗互连的需求，并为产业界提供 统一的技术规范。已发布的CPO相关标准与项目包括：  《Co-Packaging Framework Document》，该文档对光电合封系 统框架进行了说明和定义；  《Implementation Agreement for a 3.2Tb/s Co-Packaged (CPO) Module》定义了用于以太网交换机的 3.2T CPO 模块，光口

领域相关标准有： OIF CPO 工作组发布了三份执行协议：2022 年 2 月发布的《Co- Packaging Framework Document》对光电合封系统框架进行了说明 和定义。2023 年 3 月发布的《Implementation Agreement for a 3.2Tb/s Co-Packaged(CPO) Module》定义了用于以太网交换机的 3.2T CPO 模块，光口 Generative artificial intelligence 生成人工智能 ASIC Application-Specific Integrated Circuit 专用集成电路 CPO Co-Packaged Optics 光电共封装 DC-OXC Data Center-Optical Cross- Connect 数据中心全光交叉 DLBS Direct Light Beam

媒体 制药 零售 工业制造 能源 安平摄像头 园区桌面 教育 …… 工业PON 智算中心内/外互联 基于场景专用网络 光纤通信网 骨干光纤通信网（含国际） 城域光纤通信网 CO 接入光纤通信网 卫星 飞机 空中平台 空间光通信网 光纤光缆网 城域光缆网 长途/骨干光缆网 综合接入区光缆网 海洋光缆 4G/5G/6G 政企 P2MP 中小企业 P2P 家庭 综合业务接入点 M3 一般机楼/ 深边缘DC/ AIDC M4 核心机房/ 浅边缘DC/ AIDC FOADM/ROADM /OTN ROADM/OTN ROADM/OTN 核心汇聚层 CO 地面接收站 4G/5G/6G 政企 P2MP 中小企业 P2P 家庭 M1 客户接入机房 OTN-CPE 光网络智能化 14 Ⓒ中国电信版权所有 及应用识别 SLA 算力调度 大小模型协调 算力 品质主动保障 网络智能优化 故障智能定位 故障溯源智能体 性能优化智能体 品质保障智能体 网络资源规划 资源规划智能体 骨干光纤通信网（含国际） 城域光纤通信网 CO 接入光纤通信网 4G/5G/6G 政企 P2MP 中小企业 P2P 家庭 20 Ⓒ中国电信版权所有 模型和智能体驱动”的智能化跃迁，提升网络传输效率和资源利用率。 运营智能层：通过数字孪生、AI

− − − − 1. − − − − − 22% 1.2 5G 99.9% 10 − CO₂ 5000 2000 1000 8000 2. ₂ ₂ − − − − − − − −

Company Maps • Guangdong Transtek Medical Electronics Co., Ltd. • Jiangsu Aiyu Wencheng Elderly Robot Co., Ltd. • Hunan Goalwisdom Technology Co., Ltd. ◆Methodology ◆Legal Statement 5 www.leadleo

且高海拔、极寒等极端环境使传统发电设备效率下降 40% 以上，供电压力更大。传统柴油发电是当前偏远矿 山主要供电方式，却难适应行业发展。全球矿山年耗柴油约 4000 万吨，碳排放超 1.2 亿吨 CO2，非洲 70% 矿区依赖柴油，年耗 1800 万吨。 ⑴ ⑵ 柴油发电存在固有的技术局限性：相较于大电网或构网型储能，频率和电压稳定性弱，应急响应慢，难满 足毫秒级需求（如非洲某铜矿遇光伏 https://www. goldmansachs.com/citizenship/sustainable-finance-framework/index.html JPMorgan Chase & Co. (2023). Climate Action Report. https://www.jpmorganchase.com/impact/our-structure/climate-action-report

优化分子光稳定性，结合机器学习验证假设 指导材料发现。Hu 等 8 建立机器学习驱动 的高通量筛选协议，结合光敏化、电子转移 与催化描述符，优化出高效分子光催化 CO2 还原系统；Zhong 等 9 构建 ML-DFT 协同反 馈框架，通过机器学习表面电负性、CO2 吸 附能等关键指标，设计出低能垒催化结构； Li 团队 10 整合二维 - 三维机器学习算法，建 立覆盖全 C-C 偶联前体与活性位点的数据 程，开发兼顾性能与可持续性的多目标优化 算法。 1. Hu, Y. et al. Identifying a highly efficient molecular photocatalytic CO2 reduction system via descriptor- based high-throughput screening. Nat. Catal. 8, 126–136 (2025). yield chemical knowledge. Nature 633, 351–358 (2024). 9. Zhong, M. et al. Accelerated discovery of CO2 electrocatalysts using active machine learning. Nature 581, 178–183 (2020). 10. Li, H. et al. Machine

效。该场景的 模拟测试，在储能相关安全测试规范中尚未引入，故参考动力电池相关测试规范，验证冷却液泄露的安全风险。 储能舱热失控 + 点火测试：储能舱内的电池模块 / 电芯热失控后，会释放 H2、CO、烷类等可燃气体，若未及时排出， 可能出现起火、燃爆的风险。需增加热失控点火测试，主动触发电芯热失控后，在舱内点火，储能舱不能燃爆。 图 4 AQL 抽检参照表 图 3 储能安全攻防测试示意图

度 全球人工智能与商业智能典型产品——Zinc Technologies 来源：头豹研究院 Zinc数据分析Co-Pilot是一款AI驱动的企业级数据分析平台，通过自然语言交互，让非技术用户也能快速获 得商业洞察和决策建议，大幅提升分析效率。 产品简介 Zinc数据分析Co-pilot 核心功能 ❑ 自然语言交互 • 用户无需专业背景，用日常语言提问即可生成结构化分析报告 ❑ 可视化报告与核心指标追踪

Relationships） 某种疾病导致的症状，或某种行为引起 的健康风险 治疗关系（Treatment Relationships） 某种药物用于治疗特定疾病，或某种手 术适用于某些病症 伴随关系（Co-occurrence Relationships） 某些症状通常一起出现，或某些疾病在 特定人群中更为常见 禁忌关系（Contraindications） 某些药物不能与特定疾病或药物同时使 reasoning network for biomedical question answer ing. P roceedings of the 29th Inter national Co nference on Computational Linguistics, 1480–1489 . [28] Wang, X . , Chen, G . H e p e rf o r m a n c e of Ch at G P T i n m ed i c a l ethica l dec is io n - ma ki ng : a co m pa rative st udy w ith US M LE -based sce na r ios . Jo u r - nal of Medical Ethics . [35]