/ 超高压为骨干网架的输电网，支撑新能源规模化开发与消纳，实现资源 广域优化配置。中国 70% 以上的能源需求集中在中东部，但可用能源资源集中远离需求中心， 供需相距 1000～4000 公里，逆向分布矛盾十分突出。构建坚强输电网，是满足中国西部和北 部能源基地电力大规模外送，保障能源供给的关键所在。以西北-西南地区联网为例 A，据测算， 通过跨区互联，丰期西南地区水电参与西北电网调峰，枯期西北地区风光补充西南地区水电缺 电网的柔性调节能力和稳定性。在河北，为保障风光并网后稳定运行，采用大容量 STATCOM 设备，为解决大规模新能源集中开发、集成应用的难题提供了方案。 发展重点：进一步扩大跨区跨省输电规模。未来，中国电力需求和资源禀赋逆向分布决定了 跨区跨省电力流规模还将继续扩大，推动优化“西电东送、北电南供、互补互济”总体格局，进 一步规划提升跨区输电通道，重点布局在西部沙漠戈壁荒漠地区，以输送新能源电力为主。例 如，甘肃、青海等省新能源装机占比已超

用《温室气体核查体系（GHG Protocol）》以及《IPCC 国家温室气体清单指南》的计算方法，从全球运输和仓储 两个方面测算碳排放，通过优选低碳运输方式、优化网络 布局与运输路径、提升运载工具装载率与逆向再利用率、 使用循环载具与绿色包装、减少填埋等举措，减少碳排放。 华为全球物流体系覆盖了 170 多个国家和地区，依托海、 空、铁、汽、多式联运等多种运输方式组成的全球物流网络， 通过信息化

技术加速新材料发现过程，并形成涵盖各种材料结构、性能、合成条件等信息的数据库；③ 算法开发优化 与材料筛选，探索适合智能材料设计的机器学习算法，以更好地挖掘材料的构效关系，筛选满足物性需求 的新型智能材料，实现材料的逆向设计。数据驱动的机器学习技术正在为智能材料设计开发提供新范式， 未来应进一步提升模型的可解释性，以及智能材料性质定量化描述的一致性和功能设计的可迁移性，使智 能材料在机器学习技术促进下获得新的创新活力和更大发展。 随着对智能材料功能多样性、灵活可控性和应用环境复杂性的需求增加，对材料设计方法也提出了更 高的要求。机器学习凭借其强大的复杂非线性数据处理能力，为智能材料的设计和开发提供了潜在的新范 式。通过高通量材料筛选、性质预测和逆向设计，在大量数据的驱动下，机器学习有望加速新型智能材料 的设计、筛选和优化，覆盖从材料的分子设计、结构模拟到性能测试的全过程。未来，基于机器学习的新 型智能材料设计将聚焦在以下几个方向： 1） 要保障，需要结合多尺度模拟和高通量实验技术形成多信息数据库，提高智能材料预测精度和泛化能力。 在此基础上，通过算法优化提升机器学习对复杂数据的处理能力，挖掘并解析材料构效关系，实现精准匹 配特定应用需求的材料逆向设计。新型智能材料的发展必将通过机器学习赋能，有望实现智能材料的自我 学习和进化能力，并可从实际需求出发实现材料功能的个性化与定制化制造，开发出自主完善的材料系统， 在航空航天、医疗器械、柔性电子、智能传感等领域得到广泛应用。

上游核心设备与器件 2024年，是中国稀释制冷机的国产化元年，中国稀释制冷机的产能、性能均有 大幅提升，基本满足了中国量子计算企业的需求，并且目前主流产品的大部分参数， 已接近国际领先水平。 这种"逆向激励"效应源于三重驱动力：其一，中国强大的工业体系与产业链整合 能力，为技术突破提供了坚实基础；其二，欧美因禁运让渡出的市场空间，为中国 企业提供了发展机遇；其三，政策导向加速了技术攻关审批流程，助力企业快速推