AI - Powered Low -Altitude Inspection System 全域感知，智驭低空 雄安国创中心低空智能实验室 CONTENTS 落地成效 Implementation Impact 解决方案 Technology Framework 未来展望 Future Prospects 智巡背景 Background Introduction 中心简介 NATIONAL CENTER OF TECHNOLOGY INNOVATION 政府持续加大对低空经济与智能产业的支持力度， 为创新试点与成果转化提供制度保障。 产学研协同共建 多方机构携手共建低空智能实验室 ，构建跨领 域联合创新平台。 科技创新驱动 通过机制创新与成果转化 ，形成从技术突破到 产品落地的完整产业链闭环。 打造低空智能创新高地 空天地水协同智能无人集群感知平台 多目标检测 多机感知

2025 人工智能赋能智慧实验室的建设方案 人工智能发展历程 1956 年 达特茅斯会议 约翰 · 麦卡锡提出人工智 能标志 AI 的诞生 1957 年 罗森布切特发明感知机 Perceptron ，将人工智 能推向第一个高峰 1970 年 计算能力无法支持 大模型数据训练和 复杂任务， AI 进 入第一个低谷 第一次 浪潮 1960s 1980s 2000s 2020s 1982 物联网 云计算 自动化图像识别 高通量数据处理 检测智能化与自动化 个性化医疗 多指标联合分析 / 精准诊 断 大数据整合与模型预测 检测智能化与自动化 数字生物标志物解决临床应用挑战 实验室检测挑战 临床应用挑战 临床应用场景复杂 • 多指标组合困境 -DRG/DIP （如肺癌需 ProGRP+NSE 或 CEA+CYFRA21-1 组合） • 动态监测复杂性—治疗干扰，生物半衰期差异 人体免疫系统错误地攻击和损害自身细胞、组织和器官的一类疾病 • 临床症状重叠 , 诊断标准复杂 , 发病率逐年升高 • 患者的经济以及精神的负担都相对增大 • 早期诊断对于自身免疫疾病的治疗至关重要 科学目的：基于实验室指标构建自身免疫风湿病早期分类的 多分类模型  研究对象： 519 例 SLE 患者， 163 例 SS 患者， 243 例 IM 患者  研究指标：自身抗体、血常规、生化常规、临床特征

研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 头豹研究院 2025年具身智能产业链分析 从实验室到市场的商业化探索 概览标签：具身智能、人形机器人 2025 Embodied Intelligence Industry Chain 2025年の具身知能産業チェーン 市场研读 | 2023/11 配，具身智能的强弱直接取决于对各自运 行场景的动态响应与任务完成能力。 ◼ 研究背景 2025年，中国政府工作报告首次将具 身智能纳入未来产业培育计划，标志 着其成为推动新质生产力发展的核心 赛道。而具身智能也正从实验室转向 商业化探索，在各行业场景开启试点 应用。 ◼ 研究目标 • 了解具身智能的产业链构成 • 重点了解具身智能的最佳载体——人形 机器人的产业链情况 ◼ 本报告的关键问题 • 具身智能的产业链构成

业化，平均研发周期长达 10 - 15 年，研发投入高达数亿元。 实验数据分散于各类科研机构 、高校以及企业内部， 缺乏统 一的整合与共享机制， 导致大量重复实验， 严重浪费了宝 贵 的科研资源，降低了研发效率。以某新型合金材料研发为 例， 由于不同团队之间数据无法有效共享， 重复进行了超 过 30% 的相似实验， 使得研发周期延长了 2 - 3 年 。模拟计 算数据方面， 由于缺乏统一标准， 由于缺乏统一标准， 不同计算方法和软件得 出 的结果差异较大， 数据的准确性和可靠性难以保障， 无 法为 实验提供精准的理论指导。 在产业应用层面 ，新材料从实验室走向市场的转化之路困 难 重重 。科研机构与企业之间信息沟通不畅， 科研成果往 往未 能充分考虑市场实际需求， 导致大量具有潜在价值的 新材料 成果被束之高阁， 无法实现产业化 。相关研究表 明， 我国新 材料领域的科研成果转化率仅为 产需求脱节， 影响了电 池的生产进度和质量。 1.2 可信数据空间对新材料产业的重要意义 可信数据空间为破解新材料产业发展困境提供了创新性的 解决方案， 具有不可估量的重要价值 。它能够对实验数 据、 模拟计算数据 、产业应用数据等各类数据进行全面整合， 通 过制定统一的数据标准和规范， 打破数据孤岛， 实现数 据的 无障碍流通与高效共享 。这为新材料研发提供了丰富 、全面

农村学生寄宿生比例场景举例............................................................................65 2.9.1.3、 教室、实验室的空置率/利用率场景举例...........................................................65 2.9.1.4、 学生体质健康达标率场景举例. ...................................................................................170 3.2.1、 虚拟仿真实验室.....................................................................................170 3.2.2、 网络直播课堂 1、 教育资源公共服务平台..........................................................................254 4.9.1.1、 实验教学现状...............................................................................................

..............................................................................33 （一）量子保密通信科研多方向探索，实验成果丰富...................................33 （二）量子保密通信拓展应用场景，提质降本是关键................................. 量子计算主要技术路线核心指标发展趋势....................................................14 图 10 谷歌 Willow 超导量子计算芯片表面码纠错实验........................................18 图 11 量子计算软件技术体系架构...................................... 2.0................................32 图 15 新型协议 QKD 系统实验（a）TF-QKD（b）MP-QKD.............................33 图 16 QKD 应用场景探索（a）英国现网实验（b）我国无人机实验................. 37 图 17 美国 NIST 抗量子加密（PQC）标准化发展历程.....

塑造未来18个月人工智能驱动转型的战略重点 人工智能正从概念验证阶段发展到企业级部署 3. 人工智能从测试和试点转向各行业的战略性、生产就绪型应用 组织正从广泛实验转向具体、高价值 2. 用例 从炒作转向专注：经过验证、可衡量的应用取代了漫无目的的实验 5. 语义建模、对话智能和治理正成为关键的不同点 定义可扩展性、信任和负责任的人工智能采用的隐藏促进因素 结论：基础决定未来 前方的三条道路以及为什么坚实的基础决定了你选择哪一条 的数据是孤立的、难 以修改、难以访问、 管理方式成为瓶颈， 并且局限于狭隘的应 用场景，那么就很难 取得进展。” 1 2026年人工智能的成功将是由数据基础设施驱 动，而非新模型 如果2025年是人工智能实验之年，那么2026年将是基础核算之年。目前最 高投资回报率的技术投资是数据基础设施，而不是最新的AI模型。构建合 适的管道、建立清晰的公司级数据管理方法，并使数据高度可用且尽可能 接近实时，代表着最佳的回报率举措 t等工具 ，但缺乏适当的访问权限和治理，导致员工之间意外共享敏感信息。这并 非真正的人工智能问题，而是数据权限和治理的失败。在准备人工智能时 ，强大的治理框架需要成为优先事项。 2 组织正从广泛的实验转向具体的高价值用例 该模式在各行业重复出现。航空公司需要数据共享平台，以实现与第三方实 体的合作。在媒体和娱乐行业，投资将人工智能与强大的数据管理相结合， 能够带来切实的成果，包括超个性化的客户体验、内容与受众趋势的先进分

达到实际效果。 公司研发了国内目前较为完善的高效课堂师生行为训练系统，形成了符合 学校工作实际的一套切实可行的高效课堂学生行为训练方案，能保证参与互动课 堂实验学校，快速建立符合自己学校特色的高效课堂模式。 为保证实验学校高效课堂的顺利执行，公司以训练方案为蓝本，指导学校建 立信息化课改小组，加大高效互动课堂推进力度。首先进行专家引领，解决教师 观念问题。其次以名师课题为示范，让教师明确操作细节。最后教研推广，形成 户接受的方案是设计者的首要任务。 94 教育信息化智能解决专家 所研制的 VRP 系列真三维虚拟演播室系统是目前世界上渲染能力最强的虚拟 三维演播室，是国内首家具有应用级的，满足学校教学实验要求的真三维虚拟演 播室。系统具有三维空间制作、三维模型制作和三维跟踪交互，广播级图像输出 可同时实时渲染数十万个三角面片、两百多兆纹理贴图、八盏全部类型的灯光及 指数型光照模型、多路活动视频 ，这需要有相应的课程 学习来达成，各个学段涉及到的课程内容由浅到深、循序渐进： 年级 学期 课程内容 培养能力 小学 四年级 上学期 Scratch 创意编程 软件编程能力 下学期 初级实验箱 智能电子认知能力 五年级 上学期 创意电子套件应用 Scratch 编程与传感器应用 101 教育信息化智能解决专家 下学期 初级 3D 结构设计 3D 结构设计能力 六年级 上学期

服务 工业自动化 & AI& 物联网 智慧工厂的架构设计 质量 管理 供应 链管 理 办公 协同 客户 关系 产品 设计 实验 室管 理 产品 管理 生产 制造 车间 仓储 物流 研发 管理 合同 档案 质量 管理 ERP 10 数字化工厂 IOC 综合运营管理平台 ERP 企业资源计划 SCM 供应链管理 PLM 产品 全生命周期管理 CRM 客户关系管理 BPM 流程管理 PMS 绩效管理 DW 数据仓库 MES/MOM 生产执行运营管理 EQM/QMS 质量管理 WMS 仓储管理 LIMS 实验室管理 ICS 应急指挥 APS 高级计划排程 EAM 设备资产管理 LMS 物流管理 EMS 能源管理 HSE 健康安环管理 DCS 离散控制 PLC/PAC 工控 SIS 安全联锁 APC 先进过程控制 薪酬管理 人事管理 组织管理 业务与系统的对应关系 过程检验 RFID 样 品 成品质检 RFID 样 品 收货检验 管理 采购样品 RFID 样 品 Lims 实验系统 统计与计量 HR 人力资源管 理 Lims 实 验 系统 WMS 仓储系 统 设备管理系统 产品质量追 溯 原料领用管 理 生产数据采 集 生产异常