发展，支持零售企业建设 AR 购物、元宇宙商城等虚实融合购 物空间，探索打造元宇宙智慧商圈。大力发展 3D 虚拟会展， 探索构建“万人同屏、实时互动、精准触达”营销模式。推进 虚 拟 数 字 人 在 消 费 领 域 的 应 用 落 地 ， 探 索 实 践 D2A （Direct-to-avatar，直接面向用户虚拟形象）新兴商业模式，构 建“人、物、场、事件”耦合共生的元宇宙营销体系。（责任 单位：省商 打卡点等地标性景观。（责任单位：省文化和旅游厅、省经信 厅、省发展改革委、省科技厅、省商务厅、省广电局） 3.提供“元办公”多样服务。支持大型平台企业搭建虚拟办 公平台，打造自由化、沉浸式、无边界办公体验，实现工作效 率、沟通效率、协作效率的全域提升。依托领军企业，优化提 升沉浸式会议平台，拓展虚拟会议在展会、发布会、宣讲会、 大型论坛等垂直领域的定制化、差异化解决方案，打造行业级 标杆产品与服务。（责任单位：省经信厅、省科技厅、省发展 开发“元教育”应用服务。以元宇宙创新性重塑教育体验， 探索开发 VR 全景课堂、虚拟人教师、虚拟仿真教学平台、定 制化学习资源推送平台等集成应用，建设虚实共生和跨界探索 的未来教育形态。面向实验性与联想性教学内容，打造以资源 生态、自主探究、协作学习和评价系统等为关键环节的“元”教 育解决方案，强化学员与各类虚拟物品、复杂现象与抽象概念 的互动实操。（责任单位：省教育厅、省科技厅、省发展改革

应用使能套件简介 鲲鹏 BoostKit 应用使能套件，基于鲲鹏硬件、基础软件和应用软件的全栈优化，提供高性能开源组件、基础加速 软件包和应用加速软件包，使能应用极致性能，其针对大数据、分布式存储、数据库、虚拟化和 ARM 原生等场景 进行了深度优化鲲鹏架构特性，如内存管理、计算调度等方面的技术优势，通过预置的高性能库和框架，赋能开 发者轻松构建适应鲲鹏架构的高性能应用。在同一个构建流程中，当集成 BoostKit TrustZone 套件 BoostKit 场景化应用 应用加速软件包 参考 实现 基础加速软件包 高性能开源组件 基础软件 鲲鹏硬件 全 栈 优 化 大数据 分布式存储 数据库 虚拟化 ARM 原生 机密计算 Web/CDN HPC 八大场景软硬协同优化，使能鲲鹏好用 SQL 执行效率 30% ↑ 11 大类 40+ 算法性能最高 20x ↑ IOPS 性能 1.5x ↑ BoostKit 场景化基础加速能力介绍 BoostKit 场景化基础加速特性全景图 大数据 分布式存储 数据库 虚拟化 ARM 原生 Web/CDN openEuler 和毕昇 JDK 性能优化 压缩算法 NVMe SSD 原子写 KAE RSA 加解密 OVS 流表归一化 虚拟化调度优化 ExaGear AArch32 指令翻译软件 Gazelle 网络优化 OVS 流表网卡加速 vKAE

法就可开展各类业务活动，“无组织形态的组织力量”将成为 经济系统的内在驱动。它是一场体验变革，互联网将变得更加 智 能 化 ， 更 加 人 性 化 ， 更 加 个 性 化 。 通 过 AR （ 增 强 现 实）/VR（虚拟现实）/XR（扩展现实）、可穿戴设备、人机接 口等形式，人们可在立体全息的空间中，真实体验到前所未有 的交互感、沉浸感和参与感。它是一场社会变革，覆盖社交、 娱乐、生产、消费、商务……各类模式或将被重构并赋予新的 中拥有自己的“灵魂”（Soul），在社区中自下而上地聚集在 一起，创造出一种新型的“去中心化社会”（DeSoc）。 归根结底，它是一场基础性的技术变革，涵盖产业互联 网、芯片、人工智能、云计算、区块链、大数据、密码技术、 虚拟现实、生物工程等各类前沿技术，被称为“寒武纪创新爆 炸”。有人认为这种根本性的转变可能需要25~30年时间，但也 有人认为，转变已经开始。 许多高科技公司正加快Web 3.0布局。“+ Web 3 子股份有限公司）发布了新版本的Web 3.0手机，这款手机内置 了一个加密硬件钱包，便于用户在以太坊上购买和存储加密货 币和NFT资产，同时还尝试通过“加密货币+ NFT + VR +手机” 的结合，为用户提供一个虚拟空间，打造一款具有沉浸式体验 的元宇宙手机。 Web 3.0创新已成为各国高度关注和重视的发展方向。2022 年3月9日，美国总统拜登签署了第14067号行政令，即《关于确 保负责任地发展数字资产的行政命令》（Executive

2 AlphaFold 促使蛋白质结构预测革命性进步 .......................................................... 12 2.3 化合物虚拟筛选有效提升化合物结构新颖性 ...................................................... 12 2.4 ADMET 预测可提前考量药物成药可能性 ......................... 12 图 9 虚拟筛选的一般流程示意图 ...................................................................................... 13 图 10 基于配体的虚拟筛选和基于受体的虚拟筛选流程 ............................... 年)，其中药物发现阶段是小分子药物研发中最重要的基 础环节，且药物筛选技术直接关系到先导化合物质量、研发效率、研发成本以及成药可 能性，是新药研发持续进行的关键。人工智能已介入新药开发全流程，在靶点发现、蛋 白质结构预测、化合物虚拟筛选、ADMET 预测有广泛应用，并可辅助临床试验设计患者 招聘等，对临床期试验结果预测可有效节省研发费用支出。 图6 人工智能(AI)在药物研发过程中的应用 资料来源：顾志浩《基于人

law），正面临数据、算力、 能耗与可靠性的多重瓶颈，有放缓迹象。 通用人工智能（AGI）指具备人类级广泛认 知能力的智能系统。其核心在于实现通用性、 数字世界与物理世界的融合在加速，数字 智能正在不断突破虚拟边界，快速向具有物理 载体的具身智能演进。当物理世界和数字世界 交融时，有大量的数据产生、传输和处理，在 这一过程中，ICT 基础设施将是人工智能革命的 关键底座，决定 AI 应用的社会渗透深度。未来 而未来，随着多模态技术的成熟，交互会 快速走向三维空间与自然化，如： 视觉交互通过高精度摄像头与眼动追踪技 术，实时捕捉用户的注意力焦点与意图。 空间手势交互依赖传感器阵列和 AI 算法， 将动作转化为虚拟空间的操作指令。 语音与肢体交互则逐渐与传统方式融合， 形成更自然的多模态交互体系。 在这种转变中，设备不仅仅要做到在现有 参数上取得进步，更重要的是降低用户学习成 本和 Always-on 技术（如物理引擎）创造虚拟空间和内容，其 成本太高。随着 AI 能力增强，大量 UGC（用 户生产内容）可以利用 AIGC（人工智能生成内 容）技术重建虚拟空间并根据自己意图生成 3D 内容，镜像世界生态将走向爆发。例如： 个性化互动式教育将逐渐普及：“虚拟数字 老师”将带领孩子们走进量子世界，或是与史前 动物面对面，或是“穿越”到关键的历史节点。 第一人称视角的虚拟旅行直播将成为常态，

语言学习助手：语言学习应用使用DeepSeek提供 实时翻译和发音纠正 虚拟实验室：教育机构使用DeepSeek创建虚拟实 验室，帮助学生进行科学实验 智能题库管理：教育平台使用DeepSeek管理题库， 自动生成试卷 学习进度跟踪：在线教育平台使用DeepSeek跟踪 学生学习进度，提供反馈 虚拟导师：教育机构使用DeepSeek提供虚拟导师 服务，帮助学生解答问题 职业培训：企业使用DeepSeek为员工提供职业培 ek为游戏角色 提供智能行为 游戏推荐：游戏平台使用DeepSeek根据用户游戏历史推 荐游戏 虚拟现实体验：游戏平台使用DeepSeek提供虚拟现实游 戏体验 游戏社交：游戏平台使用DeepSeek提供社交功能，增强 玩家互动 游戏虚拟助手：游戏平台使用DeepSeek提供虚拟助手， 帮助玩家解决问题 游戏内容生成：游戏平台使用DeepSeek自动生成游戏内容 游戏数据分析 Agent）模型，CUA 将 GPT-4o 的视觉功能与通过强化学习获得的高级推理相结合，经 过训练可以与图形用户界面（GUI，即人们在屏幕上看到的按钮、菜单和文本字段）进行 交互。Operator通过观察屏幕并使用虚拟鼠标和键盘来完成任务，而无需依赖专门的 API接口。这种设计使其可以适配任何为人类设计的软件界面，带来极高的灵活性 Operator好比一个博士水平的个人助理，你给他一个复杂的任务，它就会自动执行。

算电协同技术白皮书 3 力中心、阿里云张北液冷数据中心等标杆项目已验证“算力随能源跑” 的可行性，但跨行业标准缺失、区域资源错配等问题仍制约协同深度， 亟需通过电力市场与算力价格联动机制、虚拟电厂等技术突破构建系 统性解决方案。这一变革不仅关乎单一产业，更是重塑全球竞争格局 的战略支点——美国、日本已加速布局算力-绿电融合技术，而我国若 能率先打通“规划-技术-市场”全链条，或将输出能源数字化转型的 （1）资源建模与能力抽象：通过构建统一的资源建模框架，对 不同类型算力资源的算力指标（如 FLOPS）、能效比（如 TOPS/W）、 网络延迟、功耗水平等进行标准化表达，形成可调度、可比对的虚拟 算力单元（Virtual Computing Unit, VCU），为算电协同调度提供抽象 载体[3]。 （2）异构算力编排与统一调度：引入容器化调度（如 Kubernetes） 与算网融合调度框架（如 面。 （1）生命周期管理涵盖从创建、运行、优化到维护的全过程。 ⚫ 创建阶段，系统需从物理算力网络中获取基础数据，包括计算 节点拓扑结构、资源利用率、数据流向等，并利用数据建模技术构建 虚拟映射体，此过程依赖传感器数据采集、网络日志分析以及人工智 能算法，以确保孪生体对物理系统的映射精度足够高。 ⚫ 运行阶段，孪生体实时同步物理网络的状态数据，并通过多层 次建模手段，实现对算力资源的动态监测和智能预测，结合大数据分

成为国内AI制药头部企业 自主研发建立AI 制药平台 基于腾讯AI Lab自主研发的深度学习算法开发AI驱动临床前新药研发 开放平台“云深智药”，同时提供数据库和云计算支持，主要功能有 蛋白质结构预测、虚拟筛选、分子生成、ADMET预测和合成路线规划 基于华为云AI和大数据技术优势开发华为云“EIHealth”，为基因组 分析、药物研发、临床研究三个领域提供专业AI研发平台 成立负责大健康业务的极光部门，其AI 使用BN结合酵母菌的数据集研究出新的层次模型PCA集成极限学习机（PCA-EELM），可以仅使用蛋白质序列信息预测蛋白 质-蛋白质相互作用，提供准确且快速的输出。  基于结构和基于配体的虚拟筛选：药物设计和药物发现中，虚拟筛选（VS）是CADD的重要方法之一，是从化合物库中筛选出 有前景的治疗化合物的有效方法。要将ML用于VS，应该有由已知的活性和非活性化合物组成的过滤训练集，这些训练数据用 于使用监 intelligence approach for drug discovery》，西南证券整理 AI 制药：AI可参与药物开发过程多个阶段 37 AI可参与药物开发过程多个阶段 基于配体的虚拟筛选流程图 基于结构的虚拟筛选流程图 数据来源： 《Artificial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug

疗效预测。1）逐渐完善的行业拼图，行业玩家逐渐增加；2）AI在多疾病领域广泛应用 ，肿瘤（37%）、免疫学（21%）及神经病学（14%）领域占比最大；3）AI可参与药物开发过程多个阶段。其中涉及AI虚拟筛选、药物发 现、优化药物结构、临床试验优化、建立疾病风险模型、肿瘤精准治疗等。商业化落地中等，仍处于临床早期阶段，数据获取成本高，依赖 文献数据及实验室数据。相关标的：晶泰科技、丽珠集团、药明康德 医疗大数据、 智能诊断、 科研管理、 设备互联互通 综合性解决方案 AI 基因测序 收集样本基因测序、 罕见病遗传病分析解读 多组学风险预测和评估 AI 制药 分子虚拟筛选、药物发现 优化药物结构 临床试验优化 建立疾病风险模型 肿瘤精准治疗 AI 医学影像 图像处理、 勾勒病灶大小、 特征识别、诊断建议 AI 健康管理 可穿戴设备 成为国内AI制药头部企业 自主研发建立 AI制药平台 基于腾讯AI Lab自主研发的深度学习算法开发AI驱动临床前新药研发 开放平台“云深智药”，同时提供数据库和云计算支持，主要功能有 蛋白质结构预测、虚拟筛选、分子生成、ADMET预测和合成路线规划 基于华为云AI和大数据技术优势开发华为云“EIHealth”，为基因组 分析、药物研发、临床研究三个领域提供专业AI研发平台 成立负责大健康业务的极光部门，其AI

通过不断改进移动切换技术和算法，努力满足这些严格的性能指标要 求，提升用户体验。 4.5 网络管理与控制技术 卫星互联网承载网的管理与控制技术旨在实现异构资源的高效 协同和网络状态的精准调控，SDN 和网络功能虚拟化（Network Functions Virtualization，NFV）是核心支撑技术。 SDN 通过分离控制平面和数据平面，实现集中式网络视图和可 编程转发规则，地面控制中心可基于全局视角优化资源配置。在一个 的转发策略，将更多网络资源分配给该区域，保障通信质量。 NFV 将传统网络功能虚拟化，支持服务功能链的动态部署，提 升网络弹性。NFV 技术将原本由专用硬件设备实现的网络功能（如 路由、交换、防火墙等），通过软件方式在通用的服务器、存储和网 络设备上实现。在卫星互联网承载网中，可根据业务的变化和需求， 灵活地在卫星或地面站上动态部署和调整这些虚拟网络功能。例如， 在应对自然灾害等紧急情况时，可快速在受灾地区附近的卫星上部署 性能监控：实时采集关键绩效指标，通过数字孪生技术构建网络 虚拟映像，支持事前仿真和优化决策。通过在卫星互联网承载网 的各个节点（卫星、地面站等）部署监测设备和软件，实时采集 诸如网络吞吐量、时延、丢包率、卫星设备的 CPU 利用率、内存 使用率等关键绩效指标。利用数字孪生技术，根据采集到的实时 数据，在虚拟环境中构建与真实卫星互联网承载网完全一致的网 络虚拟映像。这个虚拟映像能够实时反映真实网络的运行状态。