乎未来技术主权的博弈将迎来 历史性转折——技术突破、产业融合与地缘战略的交织，正在为全球量子 计算格局写下新的注脚。 美国凭借其深厚的芯片技术积淀与算法创新能力，构建了量子计算领 域的"技术护城河"。从IBM的量子体积突破到谷歌的纠错算法迭代，美国企 业依托顶尖人才池、资本聚合效应和开放的创新生态，持续巩固硬件与软 件的双重优势。然而，技术壁垒并非不可逾越的高墙。中国以举国体制为 支 等关键议题展开，从而提炼具有高度前瞻性的洞见。 03 先进建模与数据量化分析：结合全球管理咨询领域的实践经验，研 究构建了多层次分析框架与量化模型，以揭示量子科技产业的动态 趋势和潜在价值。运用各类统计模型、预测算法及市场模拟技术， 对投融资活动、市场规模及产业链分布进行量化分析，力求精准刻 画量子科技行业的发展路径及关键驱动因素。 04 产业价值链及场景化洞察：研究采用端到端价值链分析方法，全面 梳理 本篇报告由量子科技服务平台光子盒下属光子盒研究院撰写和发布。 感谢包括但不限于以下公司给予技术和素材的支持： 致谢 4 1. 2024产业发展概览 2. 上游核心设备与器件 3. 硬件整机 4. 软件算法 5. 云平台 6. 下游应用 7. 主要国家现状与分析 8. 投融资分析 9. 供应商评价 10.产业分析与预测 11.产业展望 12.附件 8 24 42 62 75

需求。暖通空调“自控”，面临重大需求的挑战。 从“自控”到“智控”，并不仅仅是一个名词上的变更，而是暖通空调系统控制领域从内涵到外延的又一次深刻的变革。要在满足 传统反馈控制的特点上，通过先进算法、数字孪生等技术，优化求解，才能实现各种控制需求。 AI技术的飞速发展，正好为我们所面临的变革提供了一个宝贵的机会。从感知层面看，不断丰富的大数据，为我们提供了越来越 多的基础研究数据；从执行层 须覆盖所有可能的运行条件，即必须覆盖所有频谱，现有的 数据资产库却很难做到。因此，在高可靠性要求的场所（如医院、数据中心），当AI模型用于控制时，为了设备安全，也为了能增加 业主的接受度，必须在算法中设定出现危急情况时的限制。 暖通智控的发展方向之二是为暖通空调系统建立标准化的高级运行顺序，以使得业主摆脱BA承包商的制约。标准化的执行规 范减少了编程和调试时间，缩短了工期；同时，通过优化控 政策驱动与“双碳”带来的新机遇 �.� 暖通智控技术融合趋势与跨行业合作 �.� 从产品走向平台：智能运维与数据平台 �.� 暖通智控“出海”机遇与国际化发展路径 第六章 暖通智控技术未来的应用与展望 �.� AI算法驱动 �.� 云边协同架构 �.� 开放标准与互联互通 �.� 基于BIM的能源管理平台 �.� 可灵活组态的系统产品 �.� 从能控到碳控：双碳数据闭环 �.� 支撑虚拟电厂实现的暖通智控技术

GRID 11 ■ 现有“源随荷动”的刚性调度模式，难以应对新能源高渗透率场景下电力安全消纳问题 ■ 亟需构建以电力专用人工智能技术为核心、源网荷储柔性动态平衡的电力调度 “超级大脑” 调度运行算法和系统面临分钟级时间窗口计算挑战 ——— — 大规模———— ———— 多任务一 口 全域感知 口 方 式 调 整 口 资源调节 研发更快 ( 小时→ 透明电网需要强大的软件系统这个 “超级大脑”对海量的数据进行管理，这是核心。 镜像 / 数字孪生信息物理电网， 基于数据建立的物理电网系统在数字空间的映射。基于物 理电网中的传感器和智能设备的数据，应用强大的算力算法构建电网运行导航决策系统。 线 路 厂 站 设 备 数字孪生电网： 主网 + 配电网 + 微电网一全息镜像系统 18 数字数据 镜像孪生体 外观形态 + 拓扑关联关系 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID ■ 多模态技术融合：采用多模态深度学习技术，融合图像识别、自然语言处理和时间序列 分 析等多种 AI 算法，可自动读取实时和历史数据，实现对关键设备的精准诊断。 ■ 算力与算法优化：硬件采用全国产 GPU 算力集群，提升大模型训练效率；软件层面构建 电 力行业调度知识库，采用“大小模型”协同机制，即“大模型 + 机理模型”融合方式，发挥

IOT规则 引擎… ELT 中间件 9 设备接入、大数据处理、人工智能算法助力石化装备AI管理 物联网 平台 物联网 平台 物联网 平台 物联网 平台 设备 接入 的能力 中化工业 互联网 深度 赋能 大 数据 处理能力 物联网 平台 中化工业 互联网 深度 赋能 人工 智能 核心算法 石化装备AI管理—中化工业互联网平台深度赋能 石化装备AI管理—中化工业互联网平台深度赋能 石化装备AI管理—中化工业互联网平台深度赋能 A I 智 慧 发 力 BigData 深 度 赋 能 12 石化装备AI管理—中化工业互联网平台深度赋能 拖拉拽模型构建 交互式建模分析 深度优化算法库30+ 模型管理/发布可视化 用户数据 数据预处理 特征探索 机器学 习建模 模型评估 批量/实时预测 故障监测诊断 能耗优化 客户精准营销 工业安防 工业仿真 驾驶行为分析 文本分类 振动信号 转速信号 温度信号 载荷信号 石化装备AI管理—主要功能组件 配置接口 拖拽算法模型 自定义诊断规则 灵活数据展示 定制化业务 丰富数据接口 海量数据算法 可配置诊断规则 灵活展示组件 定制化业务逻辑 • 历史数据导入 • 多数据来源兼容 • 自定义数据格式 • 特征提取算法 • 时域、频域分析 • 多种AI模型 • 模糊判断 • 可陪着故障树 • 规则自动生成

围；数据分析，主要 是通过共被引聚类形成文献聚类主题、共词聚类形成专利地图，获得前沿主题；专家研判，主要是通过前 沿主题筛选、前沿名称修订、专家研讨等方法逐步筛选确定前沿。同时，为弥补因数据挖掘算法局限性或 数据滞后带来的前沿性不足，鼓励领域专家结合定量分析结果修正、归并、扩充前沿。研究实施流程如图 1.1 表 1.1 9 个领域前沿数量分布 领域 工程研究前沿 / 个 工程开发前沿 / 别标签分配，从而实现对整个场景的全面解析。其典型应用是自动驾驶和机器人导航领域的道路环境的语 义分割。仅基于 RGB 图像的场景解析方法在具有相似物体或复杂背景的场景中往往表现不佳，而深度图 像包含了更多的位置和轮廓信息，赋予算法更强的上下文解读能力，从而实现更精细的场景解析。 目前该领域的技术方向主要围绕神经网络结构和学习技巧两方面展开，主要的网络结构包括编码器－ 解码器（encoder-decoder）网络结构、孪生 务等场景下的高精度定位技术等。具体的技术发展趋势包括：广域稀疏地基基站大尺度 / 长基线约束下的 快速高精度定位方法，基于低轨星座导航信号增强、复杂时空碎片化观测数据的 GNSS 定位性能提升算法， 融合智能手机等操作终端特性的低成本平台高精度定位算法，面向室内外全景无缝定位覆盖的异构异质 GNSS/ 多传感器数据融合技术等。 （6）快速超分辨超声成像 超声成像是利用超声波扫描人体或者材料内部结构，通过接收和处理反射信号来获得内部组成的图像。

并在柔性输电、构网型技术等新型输配电技术以及 “云大物移智链边”等新一代信息技术的加持下， 具有高覆盖、高韧性、高灵活性的特征，进而与油、 气、氢等能源网络深度耦合，持续提升对清洁能源的 消纳、配置与调控能力。 碳：在人工智能算法、区块链等技术的支持下，难 以捕捉的碳排放属性将通过电碳耦合模型与易于计 量的电能关联起来，从而实现以电力数据透视电力 系统绿色属性，实现对碳资产的全面盘查、认证与 溯源，在赋能减排决策的同时支持清洁电力通过碳 图 4：源网荷储碳数一体化全景图 来源：远景智能，德勤，《数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统》 碳盘查 碳减排 碳认证 碳抵消 碳披露 需求响应技术 微网协同控制技术 电碳耦合算法 储能能量管理系统（EMS） 虚拟电厂云边 协同技术 电力智能物联技术 （AIoT） 网 储 荷 源 AI AI AI AI AI AI 数据流 碳流 电力流 图例： 10 消费溯源 等为出发点的多样化电力增值服务正不断涌现。这意味着数智 化技术在能源消费侧应用的广度与深度也将随之拓展，例如基 于沉淀的用电数据，挖掘用能特征，提供定制化节能方案；以 市场价格分析算法辅助绿电交易；结合区块链技术实现绿色电 力消费的溯源认证等。 2. Irena, Renewable power generation costs in 2023 14 数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统

并在柔性输电、构网型技术等新型输配电技术以及 “云大物移智链边”等新一代信息技术的加持下， 具有高覆盖、高韧性、高灵活性的特征，进而与油、 气、氢等能源网络深度耦合，持续提升对清洁能源的 消纳、配置与调控能力。 碳：在人工智能算法、区块链等技术的支持下，难 以捕捉的碳排放属性将通过电碳耦合模型与易于计 量的电能关联起来，从而实现以电力数据透视电力 系统绿色属性，实现对碳资产的全面盘查、认证与 溯源，在赋能减排决策的同时支持清洁电力通过碳 图 4：源网荷储碳数一体化全景图 来源：远景智能，德勤，《数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统》 碳盘查 碳减排 碳认证 碳抵消 碳披露 需求响应技术 微网协同控制技术 电碳耦合算法 储能能量管理系统（EMS） 虚拟电厂云边 协同技术 电力智能物联技术 （AIoT） 网 储 荷 源 AI AI AI AI AI AI 数据流 碳流 电力流 图例： 10 消费溯源 等为出发点的多样化电力增值服务正不断涌现。这意味着数智 化技术在能源消费侧应用的广度与深度也将随之拓展，例如基 于沉淀的用电数据，挖掘用能特征，提供定制化节能方案；以 市场价格分析算法辅助绿电交易；结合区块链技术实现绿色电 力消费的溯源认证等。 2. Irena, Renewable power generation costs in 2023 14 数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统

算机视觉、语音识别等技术，极 大提升了工业机器人的感知能 力。计算机视觉系统借助深度学 习算法，能够快速准确地识别物 体的形状、颜色、位置和姿态， 使机器人在复杂环境中完成物 料分拣、零件装配等任务。语音 识别技术则让机器人能够理解 人类的语音指令，实现人机之间 更自然、便捷交互，提高生产效 率。 （二） 优化决策能力：通过机器学习 和强化学习算法，工业自动化系 统能够基于大量生产数据进行学 习和分析，从而优化自身决策过 馈，自动调整工作参数和操作流 程，以适应不同的生产任务和环 境变化，提高生产质量和效率， 降低次品率。 （三） 提升运动控制精度：人工智能 技术可优化工业自动化系统及 工业机器人的运动控制。例如， 利用神经网络算法对机器人的 运动模型进行建模和预测，能够 实现更精确的运动轨迹控制，提 高机器人在高速运动和复杂动 作下的控制精度，使其能够完成 更加精细和复杂的任务，如高精 度的焊接、打磨等。 （四） 增强人机交互的易用性：自然语 计思想，通过业务应用开发和服务 编排实现行业应用功能快速开发。 工程组态环境主要是面向工程实施 人员和系统配置管理人员，提供多种 开箱即用、具备组态能力的工程配置 工具，包括算法逻辑组态工具、数据 模型组态工具、HMI图形组态工具、 工业智能算法编程工具等，加速生 产系统行业应用软件从现场数据初 始化到上线的过程，实现项目快速交 付和系统便捷配置。在线运行环境 主要提供实时（RTE）/非实时运行服 务，通过分布式服务中间件，实现各

感知、智能优化、安全稳固为特征的工业互联网应运而生。工 业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式， 通过新兴信息技术构建“人-机-物”的全面互联，基于规模化 数据、先进算力与智能化算法，实现海量工业数据的实时采集、 高效传输、精准分析和智能反馈，形成覆盖全产业链、全价值 2 链的新型工业网络协同制造与服务体系，推动传统产业加快转 型升级、新兴产业加速发展壮大。 近年来， 助力传统工业制造体系和服务体系的重构。 如今，新一轮科技革命深入发展，技术创新进入了前所未 有的密集活跃期，人工智能技术的崛起，特别是大模型的广泛 应用为传统工业发展带来全新范式。汇聚了算力、数据、算法 及知识的工业互联网，已经成为人工智能技术落地的重要载体。 通过工业知识注入，实现工业机理与通用人工智能大模型的有 机结合，一系列具备工业文本生成、知识问答、理解计算、代 码生成及多模态处理等核心能力的工业大模型不断涌现，进一 的效率与准确性，为实时决策与智能控制提供了支持。 设备边缘层与云侧、端侧设备协同工作，构成工业互联网 的完整生态体系。在此体系中，云端作为数据处理与分析的中 心，负责存储大量数据、运行各类算法以及提供全局优化决策； 设备边缘层则负责实时处理和分析靠近数据源的关键数据，减 轻云端的负担，同时确保数据的实时性与准确性；端侧设备作 为数据采集与反馈控制的终端，通过物联网技术与边缘计算层

向“文明常量”的转变，也预示着全球科技竞争正迈向一个全新的阶段。在 这一历史性节点上，量子计算、量子安全与量子传感三大领域的技术突破 和融合发展，共同构筑起未来科技竞争的核心支柱。 量子计算领域，美国依托深厚的芯片技术和算法创新，构建起硬件与 软件双重优势，而中国则以举国体制推动在超导、离子阱、量子网络等多 维度的技术差异化突破。双方不仅在技术层面展开激烈竞争，更在产业生 态与地缘战略中相互博弈，试图将量子优势转化为未来军事、安全与经济 等关键议题展开，从而提炼具有高度前瞻性的洞见。 03 先进建模与数据量化分析：结合全球管理咨询领域的实践经验，研 究构建了多层次分析框架与量化模型，以揭示量子科技产业的动态 趋势和潜在价值。运用各类统计模型、预测算法及市场模拟技术， 对投融资活动、市场规模及产业链分布进行量化分析，力求精准刻 画量子科技行业的发展路径及关键驱动因素。 04 产业价值链及场景化洞察：研究采用端到端价值链分析方法，全面 梳理 中国科学技术大学成功研制了万秒稳定度和不确定度均优于5×10^-19的锶原子光晶格钟。 时频测量 • 中北大学与中国科学院提出新型远程两点磁梯度张量定位方法，利用自研SQUID磁强计和 MGT不变量，结合准牛顿优化算法，将磁定位检测距离提升至500米，定位误差远小于 1%，优于现有方法，且在10米等效实验中表现良好。 • 麻省理工学院等结合自旋制冷技术和cQED传感器建模，提升金刚石NV色心磁力计灵敏度， 在15