蘑力半岛 • 蘑菇种植 ——艺术作坊 蘑力半岛 ——最全方位的体验创造新型产业园 “橙蘑法”· 蘑味王国 种养区 加工区 蘑力大街 食品制作区 蘑菇集市区 餐厅酒吧区 蘑力实验室 集种植、加工、销售、体验于一体的新型食品产业公园，人们不仅可以触摸蘑菇，亲口尝到 蘑菇的美味，还能够实地观看了解蘑菇的生产制作过程，在人与蘑菇之间架起一座桥梁。 蘑 味 王 国 蘑 味 王 结合蘑菇种植工厂，打造“1小时味道”的特色美食服务 取用新鲜健康的“1小时蘑菇”，严格按照“当餐到达，当餐使用”的原则，形成“从采摘到上菜1小时”的特色。 “1小时味道”流程 蘑味王国 ——蘑力实验室 以亲子教育和研学拓展为目的，融入数字艺术的创作灵感，打造体感互动投影，绘制蘑菇图案，感受精灵蘑菇的生长和艺术化的演变过程， 是一个探索艺术、科学、技术、设计、以及自然界的呈现区域。 ——最多种类的野生食用菌博览园 与保护区“三区”规范有冲突的服务设施外移 A.核心区禁止进入，缓冲区仅从事科学研究观测活动，实验区可以从事科学试验、教学实习、参观考察、旅游以及驯化、繁殖珍稀、濒危野生动植物等活动。 ◼ 入口选址提升策略： 景区入口外移，避开核心区和缓冲区。 A.目前入口处选址正好位于辽河源自然保护区的核心区和缓冲区的交界处，要严格遵循“保护核心区、开发外围实验区”的原则，出入口处应避开核心区和缓冲区； B.出入口设计必须与周边的

和 运 维 新余学院综合信息服务门户 / 腾讯移动智慧校园 数据中心平台 （机房建设、应用服务器、数据存储、虚拟化、云计算等） 教学与资源管理 智慧课堂 教学资源库 数字图书馆 仿真实验 / 实训资源 课件制作与电子备课 课程录播与远程教育 教务与科研管理 OA 办公系统 学籍管理与素质评价 人事管理与绩效评估 财务 / 后勤 / 校产 / 采购管理 校园一卡通 / 智能考试  纸质作业试卷自动批阅  课堂教学质量报告  教室设备管理 05 智慧课堂的功能 智慧 教学 录播教室 01 教学录播系统 - 精品录播教室 智慧 教学 敏特 仿真实验室 互动反馈 + 同步系统 互动反馈 + 同步系统 + 组卷系统 沛耕数学 + 组卷系统 小学 初中 高中 英语 数学 理综 01 全过程互动教学 常态 提效 提分 当堂测验 合作探究 精讲点评 巩固提升 个性化推送 课 前 课中 课后 教学环节 信息技术 02 教学闭环 智慧 教学 VR 创新课 堂 虚拟仿 真实验 教学 虚拟仿真 软件平台 3D 交互 硬件 虚拟教学 程序 虚拟仿真 系统环境 与立体展示环境结合使用，通 过使用交互设备，与 3D 场景 操作互动，完成虚拟应用 实时获取多种 3D

技术路线，并针对当前光计算面临的问题及解决方案进行了系统性分 析。光计算的发展成熟需要产学研用各方凝心聚力，中国移动愿与业 界合作伙伴一道，共同攻关光计算关键技术，孵化创新应用，加速光 计算从“实验室”到“产业化”进程，推动光计算技术成熟和生态繁 荣，助力我国实现算力技术的“换道突破”和产业的“弯道超车”。 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） IV 目 录 前 言... 算稳定性不足。因此，尽管全光计算在理论上具备终极性能潜力，其实际发展尚 停留在实验室探索与原理验证阶段。 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 13 3. 光计算面临的挑战及建议 当前，光计算为解决电子计算“算力墙”和“功耗墙”提供了关键路径，在 人工智能、大数据中心、智能机器人、自动驾驶等领域的应用探索上展现出巨大 发展潜力。但光计算要从“实验室”走向“产业化”，仍面临多方面挑战。 3.1 材料与器件 128x128。 天枢的关键进展在于成功实现商用 AI 算法的实际部署，可高效支持包括 ResNet50、SSD、Qwen 7B、DeepSeek 8B 等在内的主流计算机视觉与大语言模型， 标志着技术从实验室迈向实际应用。目前，曦智科技正基于其先进的软硬件平台， 积极推进光计算生态系统的建设，加速该技术在人工智能和高性能计算领域的产 业化进程。 （2）光本位科技 光本位科技自主研发基于相变材料的光子存内计算芯片和光电融合计算卡，

汽车隐私保护测评规范 43 44 45 46 48 49 50 华为乾崑智能汽车解决方案 全生命周期安全保障 51 PART 5 5.1 安全隐私可信工程 5.2 VCSL网络安全实验室 5.3 漏洞管理 5.3.1 漏洞管理是保障网络空间安全的重要工作 5.3.2 漏洞管理是产业链的共同责任，需要协同合作来共同解决 5.3.3 引望遵循行业标准和最佳实践建立漏洞管理体系和工程能力 门和机构修改或撤销根据拜登第14110号行政命令采取的所有政策、指令、法规、命令和其 他行动，以推进美国在人工智能领域的领导地位。 为更好支持美国AI产业发展及国际化，NIST ITL实验室（美国国家标准与技术研究院信息技术 实验室）将AI作为重点研究方向，围绕可信任AI技术基础研究、AI标准化、AI技术应用创新等 目标设定若干具体工作任务。NIST已正式发布的部分AI安全、风险管理相关标准主要包括： 方案建设时产品安全性评估的重要依据。 华为VOS（Vehicle Control OS，智能车控OS）安全车控操作系统于2022年正式通过了全球独 立安全机构欧洲 SGS Brightsight 实验室的安全评估，并通过了CC评价体系中最严格的 AVA.VAN.5 的 脆 弱 性 评 估 要 求 ， 获得全球权威信息技术安全性评估标准CC EAL4+ AVA.VAN.5级认证证书，成为国际上首个通过CC

管理系统 企业绩效管理系统 客户关系 管理系统 主数据管 理系统 企业电子 邮件 对应业务管理层次，总体企业数字驾驶舱架构分为三层结构：决策支持层、经营管理层、业务 运作层。 业务运作层 实验室信息管理系统 工程项目管理 科研协同管理 科研项目管理系统 科技成果与知识产权 管理系统 土壤检测分析 及肥料配方数据库 科技情报管理系统 设备管理系统 生产管控 装置流程模拟系统 移动办公 系统 风险与内控 管理系统 财务合并报 告系统 HSE 系统 合同档案 管理系统 企业绩效管理系统 客户关系 管理系统 主数据管 理系统 企业电子 邮件 业务运作层 实验室信息管理系统 工程项目管理 工程项目综合管理系统 环保工程技术服务平台 科研协同管理 科研项目管理系统 科技成果与知识产权 管理系统 土壤检测分析 及肥料配方数据库 科技情报管理系统 主数据管 理系统 企业电子 邮件 图例： 已建系统 已实现部分功能，但 需要提升或推广应用 新建系统 集团总部的企业数字驾驶舱建设重点是业务决策分析、 ERP 、办公自动化等信息系统 实验室信息管理系统 工程项目管理 工程项目综合管理系统 环保工程技术服务平台 科研协同管理 科研项目管理系统 科技成果与知识产权 管理系统 土壤检测分析 及肥料配方数据库 科技情报管理系统

触发系统过载保护的前提下，有效抑制励磁电流并延长励磁时间。实际项目验证表明，储能变流器可承受高达 150% 额定容量的变压器合闸涌流，在不增加额外储能配置的情况下，即可应对大容量变压器投切带来的冲击。 实验数据表明，即使在变压器投入导致中压母线出现短暂电压跌落或过冲的情况下，系统仍可保持稳定运行， 为客户提供持续、可靠的电力保障。 矿山微电网面临独特的变压器频繁投切挑战，年均操作达 能力（（从≤ 20ms 提高到 ≥ 300ms）），确保微电网切换过程中关键设备持续运行。下图展示了微电网在外部电网故障时的无 缝切换测试结果。 ① ② 图 2-12：非计划性并离网切换的实验室测试结果 图 2-11：并离网切换示意图 （5）并离网停电不停产技术 矿山微电网的供电系统面临高连续性、高稳定性的严苛要求如大型设备：1）安全负荷长时间停电 将直接危及人 目前具备高精度机电仿真、电磁暂态仿真及半实物仿真能力 （HIL），可全面验证稳态 / 暂态的各类复杂工况，确保矿区 微电网安全高效运行。 华为构网储能平台应用与测试中心是全球规模最大的电网 层级测试实验园区，占地约 2 万平方米，总投资超过 3 亿元人 民币，整体测试容量 40MW/100MWh。该中心专注于构网型 光伏、构网型储能、光储并离网、微电网电站等解决方案的验 证。实物测试平台不仅能在方案设计阶段验证产品的实际性能，

，用于数据获取、清洗以及数据质量的验证， 每月可新增数千亿 tokens 优质预训练数据以及数十万条优质微调数据， 确保数据的实时性和准确性。 2 ）模型训练创新优化。构建了包括数据配比实验方案、 scaling law 实验体系、模型架构优化、分布式训练框架优化、硬件加速技术等 科学高效的大模型训练体系， 能以更低的训练成本高效地完成 HithinkGPT 大模型家族（ 7B 、 13B 、 30B 妙想金融大模型是东方财富重磅打造的金融行业大语言模型 ，使用 Decoder-only 的 Transformer 网络结构 ，支持 32K 的上下文长度， 致力于满足各类金融场景下的需求。通过自建的数据治理和数据实验流程 ，结合效果预估算法、高效预训练框架、 SFT 、 RLHF 训练等技 术，妙想金融大模型建立起自主研发的技术壁垒。 目前 ，妙想金融大模型已经覆盖了 7B 、 13B 、 34B 、 66B

可再生能源使用比例，管理自身运营碳排放。华为数字能 源所打造的安托山近零碳园区，通过采用光储充一体化技 术和近零碳园区建设标准，使园区建筑具备了绿色化、低 碳化和智能化属性。园区设有办公、培训、实验室等多个 功能区域，通过光伏建筑一体化幕墙、精细化储能系统、 范围一 7,233.87 t-CO2e 范围二 ( 基于市场） 92,589.11 t-CO2e 范围三 607,884.02 t-CO2e 我们使用的能源主要为电力。在生产经营 中，华为数字能源致力于在运营中提升清 洁能源使用比例，持续提高设备能效，优 化用电策略，例如使用节能灯具、采用智 能照明系统、错峰使用耗电量大的设备、 关闭闲置设备、合理设置实验室空调运行 参数等。报告期内，华为数字能源总部安 托山园区通过改变安托山基地暖通设施的 运营策略，并对商业空调循环水泵进行技 术改造，由工频改为变频运行，实现 2024 年实际节电 11.26 年，华为数字能源自有园区 2 总耗水 量为 118,403 吨。 1 华为数字能源能耗与废弃物数据主要涉及办公、制造、研发实验室三大业务场景：办公场景即深圳总部自有园区，具体包含“安托山园区”和“福田保税园区”； 制造场景即华为南方工厂中与华为数字能源相关的制造业务；研发实验室即数字能源相关业务实验室。此处指代华为数字能源总部自有园区即安托山园区和 福田保税园区的总电力消耗量，与集团其他产业共用园区的电力数据包含在集团报告中进行整体披露。

与智能制造的发展趋势进一步凸显了工业仿真领域日益 突出的供需矛盾。现代工业对产品快速迭代、多工况协同设计以及高 精度预测能力的持续追求，正在倒逼仿真技术加速向智能化转型。以 汽车设计中的气动特性测试为例，传统风洞实验往往需要需数月时间 完成测试，而当前市场已要求按周甚至天为单位的快速反馈周期。基 于人工智能技术，通过对历史数据的学习与预测，可大幅提升仿真速 度和精度。AI 技术的引入已成为突破传统仿真技术瓶颈、实现工业 耦合 （如电磁-热-力耦合）、跨尺度问题（如从微观材料特性到宏观结构 响应）等高度非线性、难以通过解析方程精确建模的复杂工程问题， AI 展现出独特优势。一方面，AI 可通过学习大量仿真数据或实验数 据，构建高维非线性映射关系，从而实现对复杂系统的高效建模与预 测。例如，索辰科技的 CAE 平台利用图神经网络（GNN）对复杂拓 扑结构进行建模，在电磁-结构耦合仿真中将预测误差控制在 8%以内。 平台中内置智能化模块或插件，实现 AI 与传统仿真流程的无缝对接。如 Altair 借助 Altair physicsAI 模型的真 实数据进行“假设”研究，实现在 Altair SimLab 中执行热分析，提 高实验设计(DOE)效率。高校、科研机构及部分 AI 科技公司则侧重 于研发独立的 AI 仿真模型、算法库或专用智能化 CAE 工具，专有工 具通常针对特定物理问题或技术瓶颈，如 NVIDIA SimNet

智慧校园将通过利用物联网技术来改变师生和校园资源相互交互的方式。 以便提高交互的明确性、灵活性和响应速度，从而实现智慧化服务和管理的校 园模式。具体的说，智慧校园是把感应器嵌入和装备到食堂、教室、图书馆、 供水系统、实验室等各种物体中，并且被普遍连接，形成“物联网”，然后将“物 联网”与现有的互联网整合起来，实现教学、生活与校园资源和系统的整合, 实 现了校园内任何人、任何物、任何信息载体、任何时间、任何地点的互联互通， 社会经济效益代码 92. 授奖等级代码 93. 授课方式代码 94. 申请学位类别代码 95. 受让方类型代码 96. 使用方式代码 97. 实验类别代码 98. 授予权类别代码 99. 实验室类别代码 100. 实验要求代码 101. 实验者类别代码 102. 三助类别代码 103. 调剂类别代码 104. 体检项目类别代码 105. 图书期刊状态代码 106. 学校用地信息类 145. 学校建筑物信息类 学校建筑物基本情况 146. 学校建筑物房间情况 147. 建筑物修缮情况 148. 设施信息类 149. 仪器设备与实验 室管理信息子集 实验室管理信息类 实验室基本情况 150. 实验项目情况 151. 仪器设备信息类 仪器设备基本情况 152. 规格情况 153. 价格情况 154. 附件情况 155. 使用管理情况 156.