量子信息网络产业联盟 2025 年 3 月 量子计算应用能力指标与测评 研究报告 声 明 本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据观 点、建议等，均不构成投资或法律建议，也不应替代律师意见本报 告所有材料或内容的知识产权归量子信息网络产业联盟所有(注明 是引自其他方的内容除外)，并受法律保护。如需转载需联系本联盟 并获得授权许可。转

薪酬与绩效创新、长效提质增效 智联测评研究院 · 2025 智联测评研究院 究院 测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 联测评研究院 研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 测评研究院 究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智 智联测评 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联 智联测评研 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评 智 智联测评研究院 究院 测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 联测评研究院 研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院 智联测评研究院

58 61 61 以先进人工智能技术助力语言教学，打造更优口 语测评方法 英特尔与合作伙伴共同探索基于人工智能的智能口语 测评方法 • 基于人工智能的智能口语测评 • 面向英特尔® 架构优化的人工智能口语测评解决方案 基于英特尔优化方案的应用案例 • 一起教育科技：基于英特尔的产品与技术，打造先进人工 智能口语测评平台 借力人工智能语音识别，打造高效教学辅助能力 英特尔携手合作伙伴探索基于语音识别的智能教学辅 册 大规模的投入加快了智能技术在教育行业的创新应用，语音 识别、自然语音理解、深度学习、AR/VR 等前沿技术和相关 教育教学解决方案正在更多场景落地，包括自适应学习系统、 智能导师系统、智能测评系统、基于虚拟现实 / 增强现实的 场景式教学都正在成为现实。而这又推动了以智能技术为代 表的新一代信息技术，更全面深入地渗透到教育多环节以及 教与学模式的融合创新过程之中，为面向未来打造智能型泛 所示，由数据驱 动，基于各类机器学习 / 深度学习方法构建，涵盖计算机视 觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及自动语音识别（ASR） 等技术领域的人工智能应用探索和方案部署，可以分为教学 环节、练习测评和教学管理三个核心场景： • 教学环节场景：与传统教学模式相比，智慧教育引入更多人 工智能应用来提升教学环节中的互动性和精准性。一方面， 通过交互式电子白板、双师课堂、AR/VR 教学等应用，不

Abbreviations 华为乾崑智能汽车解决方案 网络安全法规标准遵从、测评与认证 42 PART 4 4.1 GB 44495遵从 4.2 UN R155、ISO/SAE 21434遵从 4.3 C-ICAP测评 4.4 IVISTA测评 4.5 CC EAL安全认证 4.6 车联网云平台CCRC认证 4.7 汽车隐私保护测评规范 43 44 45 46 48 49 50 华为乾崑智能汽车解决方案 术方案，为诊断接口提供强有力的安全防御，可 以保证只有官方授权店可以维修和更换智能部件，防止攻击者非法篡改汽车参数。实施的有效 安全措施包括： 华为乾崑智能汽车解决方案 网络安全法规标准遵从、测评与认证 引望始终将技术标准制定视为推动行业进步的关键，以开放协作驱动技术落地，以自主创新赋能产业升级。凭 借深厚的技术积累，通过研发投入、专家协同等方式推动标准完善，确保其科学性与实用性。华为曾共同牵头 40861-2021《汽车信息安全通用技术要求》，并于 2021年联合中国汽研共同提出“管理体系+产品测试”为理念的汽车信息安全能力评价方法，发布了汽车行业 首个《智能网联汽车信息安全测试评价白皮书》，也为后续汽车领域权威测评IVISTA的专项测试提供了指导 依据。 引望将标准遵从融入企业社会责任。无论是中国还是欧盟，均建立了严苛的合规体系。标准是产业发展的“灯 塔”，引望的投入不仅为自身构筑技术护城河，更以开放姿

制、高精度环境感知与场景化算法驱动、多应用生态是区分“真智能”与“伪 装饰”的关键标尺。基于详实的市场数据与技术分析，我们描绘了千亿规模 的产业蓝图，研判了智能车灯产业的发展趋势。同时，报告深度解读了全球 法规与测评体系的演进如何为创新划定跑道，并呼吁产业链上下游凝聚共 识：智能车灯不是可选配置，而是提升行车安全、重塑人车关 系、定义品牌差异的战略核心。 展望未来，智能车灯将是“软件定义汽车”理念在外部最直观的 17 18 19 17 第六章 智能车灯产业生态与竞争格局 一、车灯产业链图谱 二、跨界合作模式和案例分析 20 23 20 第七章 智能车灯政策法规测评 一、全球智能车灯法规体系 二、全球智能车灯测评体系 25 27 25 第八章 挑战与展望 一、智能车灯产业面临的核心挑战 二、智能车灯产业的发展潜力与未来展望 31 31 31 结 语 33 通信等技术的普及，车灯将进一步成为“第 三空间”的核心交互界面，产业竞争也将从单一产品转向生态构建。 2025智能车灯产业白皮书 2025智能车灯产业白皮书 2 5 2 6 智能车灯政策法规测评 第七章 一、全球智能车灯法规体系 当前全球智能车灯法规体系呈现“区域分化、核心趋同”的特点，主要划分为三大框架，见下表8： 欧洲车灯标准体系以UN R48以及UN R148、UN R149为核心构建了一套完整的技术框架。UN法

Confidential 5 建设背景——机构改革后的新要求 • 以国土空间基础信息平台为底板，结合各级各类国土空间规划编制，形成全国国土空间规划“一张图” • 依托国土空间基础信息平台，建立健全国土空间规划动态监测评估预警和实施监督机制 中共中央、国务院2019年5月9日印发了《关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》 （中发[2019]18号文），明确要求完善国土空间基础信息平台，已自然资源调查监测数据为基础，采 间 规 划 用 途 管 制 生 态 修 复 地 质 矿 产 地 质 矿 产 防 灾 减 灾 海 洋 管 理 测 绘 管 理 执 法 督 察 综 合 管 理 …… 自然资源调查监测评价 自然资源监管决策 “互联网+自然资源政务服务“ 支 撑 平 台 国土空间基础信息平台 通用服务 专题服务 数据服务 基础服务 接口服务 规划 审批 决策 公众查询 … 一 张 图 大 数 数据统一应用服务：核心数据 库通过国土空间基础信息平台统 一管理与调度； • 多源异构数据集成 • 空间数据高效存储 • 分布式数据库技术 • 时空大数据分析技术 • 数据统一应用服务 自然资源调查 监测评价 自然资源监管 决策 互联网+ 自然资源 政务服务 分布式数据管理 数据集成 数据获取 数据管理 数据应用 国土调查 地质调查 海洋调查 基础测绘 调查监测数据 经济 生态经济

字素养的发展既是教育数字化转型的必然要求，也是实现教育变革创新的核心驱 动力，需构建系统性的支持体系。 加强数字素养标准配套建设。省一级需积极落实响应《教师数字素养》标准， 推动数字化课程建设，并形成科学的分级评价指标，研发配套的测评工具与动态 ① 荀渊,潘岳林.高质量教师教育体系建设的特征、问题与应对[J].现代教育管理,2025,(03):43-51. ② 中华人民共和国教育部.中国智慧教育白皮书[R].中国:中华人民共和国教育部 小学语言 学习与评价系统提供了丰富的听说教学与练习资源，以及阶段性知识巩固测试和 中小学普通话测试等工具，支持实时统计与分析。②针对学生学段特点，学校为 一二年级学生打造了无纸化测评模式。基于系统提供的详细测评报告，教师及时 调整教学策略和方法，提升教学针对性。 个性化评价是指依据学生的兴趣、能力、学习风格与发展水平等个体差异， 制定差异化的评价内容、方式与标准，以全面反映学生的真实学习状况和发展潜 衡阳市蒸湘区中平小学利用多模态技术赋能体育精准测评 ② 湖南省衡阳市蒸湘区中平小学引入智慧体育系统，构建基于多模态数据的体 育精准测评体系，打破对运动技术、体质健康等某一方面的单一化评价。①通过 动作识别与传感设备实现立定跳远等项目的自动化测试，提高测评效率。②基于 生理采集数据分析实现精准测评，结合心率监测、肺活量采集等生理数据，精准 掌握学生运动能力差异，科学分组施测。③测评系统实时生成心率、运动密度等

城市低空经济发展综合测评 ........................................................................10 3.1.1 低空经济技术创新活力测评分析 ........................................................... 11 3.1.2 低空经济市场开拓潜力测评分析 ...... ................................... 12 3.1.3 低空经济生态协同能力测评分析 ........................................................... 13 3.1.4 低空经济政策赋能效力测评分析 ...................................................... Sigmoid 函数将低空经济发展指数转化为各地的百分制得分，最终形 成低空经济不同指标与综合指数下的城市 TOP10 榜单。 3. 研究结论 3.1 城市低空经济发展综合测评 在对我国低空经济城市发展指数的综合测评中，通过对技术创新活力、市场 开拓潜力、生态协同能力和政策赋能效力四个核心指标的精细化分析，我们发现 深圳市以 90.0 分显著领先，展现了在低空经济发展中的领先优势。其后，北京

3.2 AI 人才短缺 3.3 高管低估了员工学习和接纳 AI 的意愿 03 12 13 15 人才是变革的关键 4.1 引入大模型≠提升生产力 04 16 4.2 AI 力的诊断和测评 17 4.3 发展大模型时代的 AI 力 18 22 2.1.3 AI 在销售领域的应用 10 2.1.4 AI 在人力资源领域的应用 11 2024 年被业界公认为“大模型落地元年”。经过 AI 工具完成任务，并从 AI的输出中获得更深入的洞察。 基于对 AI 赋能人才发展领域的深刻洞察，UMU 推出了创新性的 AI 力测评工具。这套 系统通过科学的量化指标，全面评估企业员工的 AI 力，为企业的 AI 转型提供可靠的 数据支撑。 UMU AI 力测评工具构建了全方位的量化评估体系，从五个关键维度精准解析员工的 AI 力现状： 基础认知：评估对 AI 技术的理解深度 情感态度：衡量对 解决业务问题的能力 合规使用：评估 AI 应用的安全性和规范性 4.2 AI 力的诊断和测评 18 UMU 的 AI 力测评工具可以生成直观的 可视化报告，清晰展现员工 AI 力的现状和 不足，帮助管理层量化分析各个团队和部 门在 AI 转型中的优势与短板，从而制定更 针对性的人才赋能方案。 在实际应用层面，UMU 的 AI 力测评工具 突破了传统一次性评估的局限，通过持续 追踪员工 AI 力的提升轨迹，精准对比员

在中观层面上，AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有 的教育框架，教师作为教学主体的功能性与人文性价值如何取舍？师-生-机三位一体的教育形态意 义几何？以知识传递和测评为核心的教育内容该如何升级？大规模的个性化教学是否真的有可能实 现？AI与人类是否会在社会和教育资源上展开竞争？这些重大问题，因AIGC的到来，再一次冲击了 现有的教育体系。 在微观层面上，教 那么学习主体应该是人类 （教育）还是机器（大模型 建设）？投资应该在多大程 度上分配给人的教育投入和 机器能力投入？ 更好的教育载体 • 浅层思考：AIGC的“作弊神 器”作用给学生测评带来诸 多障碍，如何测评才能给学 生公平公正的评价？什么样 的工具可以实现？ • 深层思考：基于以学生为中 心教学理论的大规模因材施 教和学生个性化自适应学习， 难以在真正的教学活动当中 普遍实现，AIGC技术的引入 应用场景—学生—测试评估 测评数据多模态、测评内容常态化、测评结果个性化 AIGC技术在测评对象、内容、结果三个方面影响对学生的测试评估，使得学生测评更加自然全面。从测评对象来看，大模型的多模 态能力，可应对多种类型的作业评估需求，通过对学生表情、声音等的试别，可实现对学生更全面的评估；从测评内容来看，作为 AI导师的大模型，与学生长期相伴，积累了大量的常态化数据，可以给予更多过程性评价；从测评结果来看，大模型可以根据学生