未来网络技术发展系列白皮书（2025） 算电协同技术 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 算电协同技术白皮书 I 版权声明 本白皮书版权属于北京邮电大学、紫金山实验室所有并受法律 保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书 中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：北京邮电大 学、紫金山实验室等”。否则将可能违反中国有关知识产权的相关法 学、紫金山实验室等”。否则将可能违反中国有关知识产权的相关法 律和法规，对此北京邮电大学、紫金山实验室有权追究侵权者的相 关法律责任。 算电协同技术白皮书 II 编写说明 主编单位： 北京邮电大学、紫金山实验室 参编单位： 国网山东省电力公司信息通信公司、国网山东省电力公司青岛供电公司 江苏省未来网络创新研究院、江苏方天电力技术有限公司 中国电力科学研究院有限公司、中国联合网络通信有限公司研究院 祥 吴 媚 贾雪琴 汪 硕 刘 辉 王立文 邵子豪 王志浩 王文正 徐宏亮 谢高畅 沈 薇 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 III 前 言 在数字经济与能源革命深度融合的时代背景下，算力与电力的 协同发展正面临前所未有的机遇与挑战。随着 5G、人工智能、工业 互联网等新一代信息技术的迅猛发展，全球算力需求呈现爆发式增

布《中国ESG最佳企业实践》。本报告旨在分 析“碳中和”背景下，ESG产业的发展现状、 发展特点、驱动因素、产业所面临的挑战以及 应对措施等。 本报告从“ESG”出发，深入分析并权威呈现 2025年中国ESG领域的最佳企业实践。报告的 核心研究对象是企业的ESG实践和成果，旨在 通过系统梳理中国企业在环境（E）、社会（S） 和公司治理（G）方面的创新实践、落地成效与 治理经验，为行业树立可持续发展标杆。 采取更具社会责任的创新行动。促进ESG理念 在各行业的深入融合与协同发展，助力企业从 被动合规向主动价值创造转型。系统展示中国 企业在绿色转型、社会责任和公司治理方面的 领先能力与实践成果，提升其在全球ESG评价 体系中的影响力。 本报告所有图、表、文字中的数据均源自弗若 斯特沙利文（北京）咨询有限公司，数据均采 用四舍五入。 报告指出，随着“双碳”目标的推进，中国企业的可持续发 展实践正发生系统性变革。上市公司ESG报告披露率显著上 消费等行业则呈现结构性差异，部分头部企业表现突出，但 整体水平仍有提升空间。 中国ESG发展现状与趋势 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系沙利文/头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另 行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编 本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有

无源标签也是最适合用来对大规模的物品进行连接的，因 为 RFID 无源标签没有电池，且芯片尺寸也极小，几乎跟普通的标签没有差异。 第三是从环保与可持续发展的角度来说，RFID 无源标签是所有电子产品中对环境最友好的，因为它不 需要电池，这就能很好的体现环保理念，而且目前市场上正在开发新的产品工艺，可以让 RFID 无源标签实 现自然生物降解，这就更加的环保。 当然，RFID 无源物联网标签并 什么是无源物联网 无源物联网，是指没有采用电源（电池或者电线），而是通过采集环境中的微弱能量就能正常工作的物联网设备。 人们常说，“水乃生命之源”，而能量，则是驱动 IoT 设备工作的源头。在人类的发展史上，能源占据着举足轻重的地 位，目前人们对于能量的采集、存储与使用已经炉火纯青，以至于很多人都忽视了它的存在，而在 IoT 产业中，能量技术 在产业的地位也在迅速提升。 近些年涌现出来的 NB-IoT、LoRa 等新兴传输技术一个最主要的卖点就是低功耗。而蓝牙、Wi-Fi、Zigbee 等成熟的 无线传输技术，每一代版本的演进突破方向之一，就是如何把功耗做的更低。 为何 IoT 市场如此重视低功耗 在 IoT 市场产业中，200 亿、500 亿、1000 亿，这样的连接数字频频出现在人们的视野。 这些庞大的 IoT 设备，如果都用电池供电，综合考虑显性成本与隐性成本，电池在 IoT 设备的成本比例不可小觑。 •

1998年，IBM研究 员IsaacChuang团 队首次在两量子比 特系统上实现了 Grover算法。2001 年，该团队利用量 子计算机成功实现 了Shor算法。 HHL算法提出： MIT三位科学家联 合开发了HHL算法， HHL算法用于数值 求解线性方程组， 该算法能够在对数 时间内近似线性方 程组解向量的函数， 相较于经典算法展 现出指数级加速。 首款商用量子计 算机发布：加拿 大D-Wave公司 谷歌推出量子芯片 Willow：谷歌推出 最新的量子芯片 Willow。使用更多 量子比特进行拓展， 可成倍减少错误， 解决了量子纠错领 域近30年来一直试 图攻克的关键难题； 同时在基准测试中， Willow展示了一流 性能。 ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫

基因测序：罕见病大模型优化基因测序筛查，AI助力多助学数据分析。涉及收集样本基因测序、罕见病遗传病分析解读、以及多组学风险 预测和评估。企业端可明显降低成本，但商业化落地进度较慢。合作模式和医院正在探索中。整体数据获取成本低，基因测序一次能获取较 大量基因组数据。相关标的：华大智造、贝瑞基因、华大基因。  AI 医疗信息化CDSS辅助临床决策：优化电子病历质控、临床决策支持与智能分诊流程, AI 物、平安好 医生。  AI 健康管理：平台依托模型生成个性化防控方案，推动慢病管理从“被动治疗”转向“主动干预”。其中包括可穿戴类产品，定制化干预方 案。AI系统实时监测并预警。在复杂医疗场景中，AI 对疾病风险评估、诊断辅助等的准确性仍有提升空间。医疗机构、保险机构等数据分散 ，出于利益、安全等考虑，数据共享意愿低，限制了 AI 健康管理数据来源和应用范围，难以形成全面的健康管理方案。且目前消费者付费 习的去噪过程来生成数据。  DeepSeek-V3系统通过语义解析电子病历和影像特征智能比对，显著提升了呼吸系统疾病的诊断准确率。此外，DeepSeek- R1模型在乳腺癌新辅助化疗方案优化中，通过整合全外显子测序数据和影像组学特征，生成个体化用药敏感性预测模型，显著 提高了病理完全缓解率  DEEPSEEK通过多模型技术融合，在医疗领域展现出显著的应用潜力。其核心技术依托于深度学习和自然语言处理，致力于开

AI医疗影像产品广泛应用于医技科室，包括超声影像、放射影像和病理影像等领域。AI医疗影像辅助诊疗软件集成了CV技术和深度 学习，嵌入至医技科室的医疗器械设备中，以实现各种功能。这些软件的应用可帮助医生快速出具诊断结论和治疗方案。在AI医疗 影像产品中，疾病筛查和辅助诊断产品是最早应用和竞争最激烈的品类，而辅助治疗类产品的进展较慢。因此，开发辅助诊断和为 治疗康复规划的方案尤为重要。  冠脉和头颈类 、万东医疗等 AI影像中疾病筛查及辅助诊断类应用最为广泛 影像医技科室 超声科 影像 放射科 影像 病理科 影像 其他 B超 多普勒 X 线 CT MRI DSA 细胞切片 液基细胞 眼底照相机 临床科室 心血管内科 呼吸内科 神经内科 肿瘤内科 骨科 妇科 乳腺科 牙科 眼科 CV技术 作质量。  2022年进入三类注册申报 宫颈液基细胞学数据库建设  联合腾讯AI Lab以及腾讯觅影，建设宫颈液基细胞学数据库，助力行业标准规范的制定  已完成产品定型，临床科研评价中反馈良好 与华为联合打造病理数据库以及算力生态合作方案  基于可信AI与可解释AI方面的领先技术打造组织学AI病理诊断大模型，同时还将联合打 造自主创新、有竞争力的AI病理诊断解决方案 

PE（ 倍 ） 水晶光电 0.43 54.03 0.72 32.30 0.87 26.91 增持 资料来源：iFinD，财信证券 投资要点：  事件：《科创板日报》2 月 8 日消息称，据 QuestMobile 数据显示， DeepSeek 在 1 月 28 日的日活跃用户数首次超越豆包，随后在 2 月 1 日突破 3000 万大关，成为史上最快达成这一里程碑的应用。 服务定价为每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/ 4 元（缓存未命 中），每百万输出 tokens 16 元，具备极高的性价比。据财联社 2 月 1 日消息，DeepSeek在 140 个市场的移动应用下载量排行榜上位居榜首。 DeepSeek-R1 模型以其卓越性价比和出色性能，为 AI 模型的研发和应 用提供了新的思路，打破了传统观念中对 AI 大模型高投入、高算力的 固有认知，加速 AI 大模型落地应用端。 大模型的接入可以帮助厂商在不增加设备体积的前提 下，丰富其智能化功能，优化用户体验，推动 AI 眼镜产业落地进程。  DeepSeek 模型加速国内 AI 进程，推动 AI 技术普惠应用。据《科创 板日报》消息，华为小艺助手 App 的智能体广场已上线 DeepSeek-R1 的 Beta 版，把小艺助手升级到 11.2.10.310 版本及以上可体验。用户可 通过小艺助手与 DeepSeek

Deepseek 的出现有助于加速量化论证转型的阶段性 效果 ; 结论 2 : AI 不是岗位替代者，而是能力放大镜，更多取代的是“脑力活中的体力活”，将复杂业务流程不断标准化，分部迭代 ; 结论 3 : 金融从业者借力 AI AGENT 的目标是努力从“信息处理”中解放出来，更多参与“价值判断”与“价值分发” ; 结论 4 : 人机协同的本质是认知能力再分配，并非效率叠加，人类与 AI 认为的“困难”各不相同 数字化转型应由业务部门，还是 IT 部门发起 ? 数字化运营体系 : 产业数字化需要高瞻远瞩的顶层设 计和敏捷高效的组织架构 ; 数据资产沉淀 : 实现业务场景数字化，将业务流程中 产生的数据沉淀下来，形成公司的数据资产 ; 数字化转型目标 : 构建以用户为核心，以业务为导向， 数据驱动决策的商业模式。 1.1 金融机构数字化转型的核心矛盾 数字金融的基础 传统金融机构考核方式为层层分润考核短期结果的代理人模式 金融业的数字化转型需要层层分工考核短期过程的部落制模式 ; 建议优化方向融合以上两种模式的优点，相互融合 : 不改变前台业务的 KPI 体系，局部建立业务中台，分发业务线索，为一线业务人员赋能，单点业务场景跑 通 盈利模式再批量复制。 Deepseek 出现的意义恰恰是加速 单点业务场景跑通盈利模式 的时间，大幅降 低转 型成本 主观层面 : 战略层面数字化

近期，《哈佛商业评论》中文版走访了来自 保险业、制造业、互联网电商等多个行业的典型 企业，它们是数字化转型的深度参与者和实践 者，在数字化价值变现方面积累了丰富的行业经 验。同时还邀请了学界专家来解读企业如何通 过建设数智价值链，来实现数字化价值变现；以 及三十多年来始终陪伴企业开展数字化转型的 Kyndryl 勤达睿公司作为行业观察者，分享其在 实战中总结出来的数字化运营经验。 通过众多的采访，我们更加清晰地认识到， 企业提升数字化转型的成功率。 总之，我们希望，无论企业正处于数字化 转型的哪个阶段，这些经验的总结与分享都能 够为它们的数字化进程提供助力，找到正确、 高效的转型路径，最终成为数字化转型中的赢 家。 文 |《哈佛商业评论》中文版编辑部 4 ｜ 数字化运营——新思路应对新周期 所谓数字化运营，指的是通过体系化的管理 设计，以敏捷的工作方式，采用 IT 技术手段， 充分利用数据来支持企业数字化业务的实现、 的发展潮流，并期望以此开启新的增长。 但认知上的共识并不意味着实践中的成 功。在投入大量人力、物力、财力进行数字化 相关的平台与系统建设后，越来越多来到数字 化中局的企业才发现，光靠大规模的数字化建 设而没有精细化的内部运营管理做支撑，无法 持续响应业务迭代发展的要求，大刀阔斧的数 字化变革也就很难带来理想的价值产出。 这是勤达睿（Kyndryl）在三十多年的实战 中总结出来的经验。作为原 IBM 全球信息科技