35 37 43 46 113 Apache Teaclave Java TEE SDK: 面向Java生态的机密计算编程框架 Apache_Teaclave_ Java_TEE_SDK 最佳实践 运行时底座 Runtime Foundation 海光CSV机密容器 47 47 56 61 68 基于runtime-attestation使用机密容器 基于pre-attestation使用机密容器 TDX机密容器 解决方案 Solution Occlum: 基于Intel SGX的轻量级LibOS 81 82 91 102 107 109 111 Intel SGX虚拟机最佳实践 Intel vSGX：Intel SGX虚拟化 AMD SEV机密容器 AMD SEV机密虚拟机 Inclavare Containers: 面向机密计算场景的开源容器运行时技术栈 Enclave-CC: 态加密库构建各种同态加密 应用用于保护用户隐私数据的能力。 同时，Intel HE Toolkit通过使用Intel HEXL 加速库展示了使用最新的英特 尔硬件功能发挥英特尔处理器在HE领域优势的最佳实践。 此外，HEBench为同态加密方案的开发者和用户提供了一个公允且标准的性能测试基准，旨在推动同态加 密技术的演进和应用方案的创新。HEBench由三个部分组成： 1、前端：包括测试框架和

音、视觉等多种输入，为用户提供更加丰富和便捷的 交互体验。 业 务 运维从网络为中心向以用户体验和业务体验为中心 的转型，同时意味着网络服务将更加个性化，能够根 据用户行为和偏好自动调整，以提供最佳体验。 网 络 AI-Native网络和应用，旨在构建基于云原生的网络 内生智能能力。通过实时数据与预设策略的自动调整 配置，优化网络性能，提升服务质量，从而实现自适 应、自学习与自优化的智能网络。 规范。研发者们正在积极 探索之中，旨在建立一套通用的准则，以克服不同智能体系统之间的兼容性问题、确保信息的有效互操作性，以及提升 跨系统语义理解的精确度。这是一个持续发展的过程，需要不断努力寻找最佳实践，以期为多智能体系统的广泛集成 和协作奠定坚实的基础 未来演进的多智能体协作网络，还面临很多挑战： 16 自智网络发展趋势 应对建议 应对上述的新AI智能体应用的趋势变化和挑战，我们 不同的输入条件和参数设置下，预测系统的运行状态和发 展趋势，用于测试和验证各种场景，评估策略的可行性和有效性。决策引擎分析来自数字孪生模型和其他相关来源 的数据，评估每个方案的潜在影响，寻优生成最佳决策方案。可视化引擎将数字孪生中的复杂数据以直观的图形、 图像、动画等形式呈现出来，使用户能够快速理解数据的含义，用户可以通过可视化界面与数字孪生模型进行交 互，实时查看调整后的效果，增强决策过程中的交互性和参与感。

系、部分与整体的关系、当前与长远的关系。通过各领域、各层级、各要素之间 的匹配关系分析，可以指导相关工作的决策，从而保证相关人做正确的事。 信创的技术参考模型（IIAF-TRM）可以为信创工作提供业界已有的最佳实践 作为参考。参考模型一般是从业界最佳实践中抽象总结出来的，参考模型的使用 可以为用户方节省大量的摸索时间和成本。 6 信创的运营参考模型（IIAF-CAM）是推进信创工作做“升级替代”的重要组 成 SaaS 层的通用应用属于通用系统架构层，SaaS 层的行业应用属于行业架构层， SaaS 层的个性化应用属于组织特定架构层。信创技术参考模型，特别是云端技 术参考模型，将有利于我们充分利用业界已有的最佳实践，处理好标准化与个性 化的关系，并尽量按标准的方式去构建每一层能力。 3.4 央国企信创运营参考模型 整个数字化转型都在从孤立的大项目建设走向微服务的迭代开发与持续运 营。信创工作不 开发运营一体化管理模型。DevOps 是源于敏捷开发与运营的 需要，是将软件开发、测试和运维结合在一起，从而实现更快速的迭代，更频繁 的发布和更高效的协作。 基础设施运营和软件开发运营的参考模型是借鉴国际已有的最佳实践，这些 流程和方法将为信创工作的可持续发展提供重要支撑。 11 3.5 央国企信创能力评估模型 北达软根据软件开发能力成熟度模型（CMM）思想，结合信创体系中涉及的

⾏学习 • 低，数据质量参 差不齐，需要⼤ 量数据后处理 • 低成本更敏捷， 视频数据本身成 本低，但会引⼊ 处理数据的额外 成本 真实 数据 仿真 数据 视频 数据 • 真实数据是最佳 选择，仿真数据 主要是出于数采 成本过⾼的现实 选择，⼤部分具 身智能厂商都在 同时使用真实数 据和仿真数据， 但侧重不同 • 仿真路线的核⼼ 是解决Sim2Real 中间的差距，也 需要结合少量⾼ Schmidhuber的论⽂引起⼴泛讨论 空间智能概览 自动驾驶 3D⽣成 具身智能 扩展现实（XR） 世界模型 世界模型可以通过各种技术路径逼近，但不同路径的精度和效率各异， 空间智能侧重3D和物理AI，可能是建模真实世界的最佳⽅式 24 信息来源：量⼦位智库 成熟度 • 语⾔模型目前预测下⼀ 个词的范式，本质是在 从训练数据中学习世界 模型，例如概念关系等， 但受限于语⾔模态，模 拟的精度和分布不全面 语⾔⼤模型

for AI 整机柜使用机柜上走电下走水架构，原生液冷设计实现天然可靠性保障，支持 100% 36 液冷散热，PUE 达 1.10 以下，满足国家政策要求，是东数西算最佳的智算液冷解决方案， 整机柜支持 64GPU；业界首创液、电总线盲插，实现即插即用，即拔即断的极简部署。 在供液上，采用浮动盲插快接、漏液隔离、漏液导流与防喷射技术，实现原生液冷的高 可靠连 在供电上，采用集中式供电，独特的电源 STS 设计，在支持 2N 供电输入的同时，整机 供电效率提升 1%，功率密度提升 45%，单柜支持 105kW+供电，具备进一步演进的能力。 超聚变通过架构创新和整机工程技术创新打造最佳的商用液冷方案，致力为客户提供绿 色节能算力，为东数西算主要枢纽节点提供优质方案。 图 6-2 运营商智算中心 FusionPoD for AI 大规模部署 针对运营商液冷智算中心大

陷或功能成功要素、自我修复，方能在转型中取胜， 领先于那些固步自封的竞争对手。技术不再只是工具， 是企业赢得竞争优势的关键。 但识别机遇只是第一步。面对未来全新的技术范式， 目前尚无明确的终极形态可供参考，也缺乏经过验证 的最佳实现路径。尽管智能体架构目前占据绝对优势， 但我们相信未来会有更多创新架构涌现出来。丰富性、 抽象性、自主性这三股力量，正在铸就未来技术发展 的基石。 让我们对丰富性、抽象性、自主性逐一分析。第一， 理念 重塑职能与流程？如何管理以指数级增长的数字系统？ 发现未来技术世界中最具价值的商机 智能体系统将技术的丰富性、抽象性、自主性推向历 史新高，现在正是我们探究如何更有效满足业务需求的 最佳时机。我们需要周密规划，搭建必要的数据及技术 基础设施。与此同时，设定解决方案的具体目标，确立 进度评估标准，持续开展评估，以设计出符合业务需求 的智能体架构。 如果您所在企业希望谋定而后动，那么不妨： 多功能机器人想要在店铺间穿行自 如、与人类互动，或是独立完成保险理 赔评估、电信线路维修等，或许还需数 年。要实现这一蓝图，我们需要付出诸多 努力。企业如能洞察智能机器人强大适 应力与发展潜能，要在竞争中占据一席 之地，当下是最佳行动时机。 技术展望 2025 | AI 自主宣言 45 下一步行动 在推理机器人日益普及的未来，我们应当做哪些准备？不妨摒弃已有认知，大胆设想机器人的应用场景和行业应用范围； 大胆

计新药的基础。 在分子对接计算中，配体分子被放置在受体的活性位点附近， 然后基于几何互补性、能量互补性以及化学环境互补性等原则，评 估药物分子与受体之间的相互作用。这个过程旨在识别出两个分子 间的最佳结合模式。分子对接的优势在于它不仅考虑了受体的三维 结构信息，还考虑了受体与配体间的相互作用，这使得它在理论上 比仅基于配体结构的药物设计方法更为全面和合理。 本方案的核心在于，联合研究团队提出了网格点匹配(Grid 方法的潜力。通过 将分子对接过程中的采样问题转化为配体原子和受体结合口袋的空 间格点匹配问题，并在数学上重构为 QUBO 问题，量子计算机能够 在毫秒级的范围内，从多个可能的构象中搜索并识别出最佳的分子 对接姿态，加速问题求解。同时自研的量子分子对接模拟平台，为 新药研发提供了一个强大的工具，有望显著缩短药物研发周期，降 低研发成本，并提高药物研发的成功率。这一创新方法的提出，可 加 深化合作，共谋量子通信技术未来。加强行业内外的合作是推 动宁苏量子加密干线项目建设及量子通信技术发展的关键。通过与 科研机构、高校及行业上下游企业建立跨领域产学研合作关系，能 够促进各领域间技术交流和创新，是探索量子通信技术最佳应用路 径。 加大研发投入，提升量子通信设备性能。为了保持在量子通信 领域的领先地位，我们应持续加大对量子通信技术研究的资金和技 术支持，加速技术迭代和优化进程，不断提升设备的抗干扰能力、

更高智能化：智能化监控和管理，对于提升液冷系统的日常工作和运维效率具有重要作用。目前 CDU 管理系统中普遍集成了智能算法对工作状态和环境数据进行智能分析，并下发最优调节策略，确保液冷系统始终 处于最佳的工作状态。CDU 智能控制系统还可以与数据中心的整体管理系统进行集成，实现远程监控和管理。 2） 更高的集成度：用户集约化部署需求，推动 CDU 系统中集成了更多的功能模块，如储液罐、阀门、传感 算力和智能算力。 超聚变打造创新架构整机柜液冷服务器，整机柜使用机柜上走电下走水架构，原生液冷设计实现天然可靠性 保障，支持100%液冷散热，PUE达1.10以下，满足国家政策要求，是东数西算最佳的液冷解决方案，整机柜支持 高密部署，整机柜可支持144个CPU或64GPU；业界首创液、网、电三总线盲插，机柜内0线缆部署，实现即插即用， 即拔即断的极简部署，支持机房向机器人运维演进，同时配 在供电上，采用集中式供电，独特的电源STS设计，在支持2N供电输入的同时，整机供电效率提升1%，功率 密度提升45%，单柜支持105kW+供电，具备进一步演进的能力。 超聚变通过架构创新和整机工程技术创新打造最佳的商用液冷方案，致力为客户提供绿色节能算力，为东数 西算主要枢纽节点提供优质方案。 在国内某液冷数据中心布署有超聚变上万液冷节点，是全球最大液冷集群，TCO降低30%，交付效率提升100%。

可以进一步看出，只要这两个距离中的任 何一个短于瑞利距离，RIS 辅助通信就在近场区域内运行。因此，近场传播更有可能发生在 RIS 系统中。 图 3.3 典型通信场景近场范围  功率差角度的近场范围划分 在使用最佳的最大比合并（Maximum Ratio Combining，MRC）时，来自不同天线单元 的信号相位可以完全对齐，从而消除相位差对接收功率的影响。然而，受限于不完美的信道 估计，MRC 可能难 波束训练的目标是在预设计的码本内执行波束搜索，以确定与用户信道最佳对齐的最优 码字。在传统的远场波束训练中，仅需进行角域波束搜索。然而，近场波束训练必须同时考 虑角度域和距离域，这导致采用传统穷举波束搜索时会产生显著的时间开销。因此，低开销 的近场波束训练方案至关重要。基于深度学习（DL）的近场波束训练方案仅需测试远场宽 波束码字，并将测试结果输入训练后的卷积神经网络，以映射出最佳的可用近场波束。基于 该 DL 方

PISA 量表 数学, 阅读与科学 促进学术 卓越 (例如 ， 通过 卓越举措) 吸引和支持 外国学生 ， 例如 ， 找到一套公寓 ， 学习语言 和文化 A 的平均得分 国家前 3 名 大学 （ 根据最佳 - 班级排名) 学生教师比例 培训和招募更多 教师 ； 使 专业更多 有吸引力 (例如 通过更好的薪酬) 资料来源 ： WIPO ； 罗兰贝格 人力资本和 R & D 是改善的特别重要的杠杆 ， 特别是视觉上的 受损 ， 促进沟通和 描述周围环境 ， 帮助 克服日常挑战 开发新药物 AI 正在彻底改变药物发现 分析大量数据以识别潜在的 分子. 制药公司使用 预测分析和迭代 优化以选择最佳候选人 用于制造 打击人口贩运 人口贩运是一种犯罪行为 ， 是一种全球性威胁。 AI 和计算机视觉工具分析图像和数据 从在线广告中识别潜在的受害者和警报 当局 ， 从而有助于防止非法活动 来源