88% 52% 44% 40% 40% 20% 559 39 Q 20% 40% 40% 44% 52% 88% 2025 60 84% 84% 36% 24% 40 Q ? 0% 24% 36% 84% 84% 561 68% 40% 36% 20% 16% 41 Q 12% 16% 20% 36% 40% 68% 44% 28%

通信的绝对安全。其从物理原理上保证信息安全。第一个量子通信模 型是 Bennett 和 Brassard 在 1984 年提出的 BB84 协议[7]。该协议本质 上是量子密钥分发（QKD），就是实现通信双方共享绝对安全的量子 14 密钥，然后结合一次一密来实现绝对安全的通信。除了上述基于单光 子的 BB84 协议，还有基于纠缠态的 QKD 协议，比如著名的 E91 协 议[8]和 BBM92 协议[9]。这些早期的协议都是基于理想的物理实现， 将原有的基于双轨编 码的 MDI-QKD 采用单轨编码，使得第三方测量由双光子干涉变为单 光子干涉，理论上将原有的密钥分发距离提升了一倍。下面我们将简 单介绍 BB84-QKD 协议的基本原理。 图 5. BB84 协议示意图。 BB84 协议具体的内容如下[7]：如图 5 所示发送方 Alice 随机地 选择基矢＋（Z 基）或×（X 基）来制备单光子的偏振态。然后将光 15 子发送给 Bob。Bob Alice 和 Bob 的基矢选择一致时，比特序列被保留。然 后通过窃听检测、纠错和隐私放大生成最终的安全密钥。 表 1. BB84 协议密钥协商过程。 E91 协议为第一个基于纠缠的 QKD 协议，由 A. K. Ekert 在 1991 年提出[8]。和 BB84 不同的是，通信双方需要事先共享纠缠对，也就 是 EPR 对。然后双方随机地从三个测量基矢中选择一个对各自持有 的量子比特进

的虚拟模型，为城市规划、灾害防控、资源开发等领域提供动态分析与决策支持。其核心 在于融合卫星遥感、无人机航测、LiDAR 点云、众源数据等多源异构数据，借助 GIS 工 具（如 QGIS、ArcGIS）进行坐标系统一（如 WGS84）、格式标准化（如 GeoTIFF 转 GeoJSON） 与缺失值填补（如克里金插值），形成高精度空间数据库。在此基础上，算法模型（如 LSTM、随机森林）与水文地质模型（如 SWMM、HEC-RAS）协同应用，实现从静态分 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 14 2）技术难点 ①数据异构性与质量保障 数据来源多样（卫星、无人机、众源数据），格式（GeoTIFF、LAS、CSV）与坐标 系（WGS84、UTM）不统一，需解决转换与对齐问题。 众源数据权威性不足，需验证精度并填补缺失值（如插值算法）。 ②高精度建模与动态更新 地形生成需兼顾分辨率（如 0.1 米 DSM）与性能优化（如降低分辨率提升运行效率）。 与深度学习技术的协同应用。数据处理具体分为以下三个部分： 格式统一。将不同来源的数据（如 Shapefile、GeoTIFF、CSV）转换为统一格式（如 GeoJSON）。 坐标系转换。确保所有数据使用相同坐标系（如 WGS84 或 UTM）。 缺失值处理。使用插值法或机器学习方法补全缺失的地球化学或地形数据。  可视化与成果输出 通过整合多源测深数据与水位记录，结合 GIS 分析与数字孪生三维可视化技术，可实

维非线性问题时能避免出现“维数灾”现象[81]。但 是，强化学习需要采用大量的历史信息进行训练， 一旦训练效果不好，强化学习的决策效果将大打折 扣。此外，迁移学习[82]、深度学习[83]和深度强化学 习[84]等机器学习算法在 PIES 优化运行的应用也值 得深入探究。 4 PIES 优化运行机制 运行机制对 PIES 的优化运行具有重要影响[85]。 图 3 概况了需求侧响应机制、碳交易、绿证交易及 电网技术，2012，36(5)：79-84. XIE Shixiao, YANG Li, Li Lina. A chance constrained programming based optimal configuration method of hybrid energy storage sys- tem[J]. Power System Technology, 2012, 36(5): 79-84. [29] 中国电力，2018，51(8)：77-84. WANG Shijun, PING Chang, XUE Guobin. Synergic optimization of community energy internet considering the shared energy storage[J]. Electric Power, 2018, 51(8): 77-84. [74] ZARE

1.25bn 1.29bn 86% penetration rate* 89% penetration rate* 1.17bn 1.22bn 80% penetration rate* 84% penetration rate* $188bn $221bn Operator revenues and investment 2024 2030 $1.2tn $2.0tn 6 5G 5G 01 The mobile industry in numbers Mobile internet adoption in China is expected to reach 84% by 2030 By the end of 2024, 80% of China’s population used mobile internet, equating to 1.17 billion Connected Usage gap Coverage gap 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 84% 15% 84% 15% 83% 16% 82% 17% 82% 17% 81% 18% 80% 19% Coverage gap: Those who live in an

68 135 61 116 71 98 167 88 145 1051 54 ����� 86 105 70 121 112 131 116 104 97 73 1015 55 ���� 131 37 84 81 121 133 103 135 131 55 1011 56 ����� 87 87 131 45 111 85 114 79 106 156 1001 57 ����� 113 53 106 52 ����� 35 10 1 31 25 102 53 ����� 7 1 34 21 38 101 54 ����� 9 5 21 30 23 88 55 ���� 4 20 8 23 29 84 56 ����� 8 36 7 22 1 74 57 ����� 11 14 11 20 14 70 58 ����� 5 11 18 25 3 62 59 ����� 2 21 23 10 5 61 ���������������������� � �������������������� ������������������� ���� ������� ���� ������� ���� �� ����� 84 ����2025 CHINESE CITIES OF OPPORTUNITY 2025 ������������������� ��������������������� ���������������������

行业领导者正在寻求 AI/ML 技术 (44%) 以及提 高自动化水平 (43%) 来填补这一缺口。 86% 沟通 / 团队合作 85% 适应性 / 灵活性 CPG 企业亟需的 人员核心能力 84% 分析性思维 84% 网络安全实 践和标准 第 10 版年度智能制造现状报告 10 CPG 制造商正重点部署与技术落地相匹配的流程自动化、机器人及数字化工具。 CPG 制造商的未来之路 这些洞见折射出一个处于深刻变革中的行业。CPG