栈，组件最为丰富 属于公有云体系的分支版本（源略有差 异） 版本更新周期有一定限制（ 3-6 个月一 次） 可变组合多、技术掌握难度较一般云更高 运作流程和需筹备的资源较多（周期较 长） 医疗混合云应用方案 1. 公有云或专有云 满足：行业、对外服务场景 2. 多种私有化云服务 满足：安全可控等场景 3. 既有计算池、托管类业务 满足：异构资源统一管理 现有计算池复用、新建计算池、多地多中心容灾架构、数据中心 商互联的工作。每个可用区均支持实现托管混合云，因 此单个可用区被划分为托管区域和公有云区域。上图以 北京二可用区 B 展开呈现混合云架构，用户将自有服务 器设备托管进公有云可用区，与传统托管一致的是，托 管也直接分配公网地址进行对业务访问。 云厂商定制化混合云解决方案之一的“托管混合云”就是 将用户的托管网络通过冗余光纤链路与公有云 PE 网关 互联，业务上真正实现了用户物理网络与公有云 SDN 网络打通，从而完美实现混合云架构。 30% 。 2 ）灵活的云服务管理：为了更好的 专注业务（降低基础平台管理成本）， 保障好安全合规的要求，云厂商提供 了混合架构（公有云，私有云，物理 机）的混合统一管理和灵活调度。实 现了“无边界统一管理、涉敏数据安全 管理、不同场景定制化、成本灵活可 控”等特征。 混合云管理平台 科室个性 化需求 科室个性 化需求 科室个性 化需求 科室个性 化需求 公有云 物理机 托管 GPU

台 ROMA:统一应用集成平台 整合企业核心应用SaaS生态，优化应用管理模式 匹配有通用性的华为IT内部应用能力，帮助企业构建生产经营管理体系 统一数字底座 应用SaaS化 协同办公 混合云基础设施 • 相同的云服务使用体验 • 相同的技术架构及接口 客户的防火墙内 Huawei Cloud Amazon 私有云数据中心 具 体 问 题 为 切 入 点 逐 步 转 型 国内子公司 国内子公司 ERP PLM MES 财务 ROMA / ESB 国内子公司 海外子公司 ERP PLM MES 财务 ROMA / ESB 内网 DMZ PaaS EI 公有云 混合云 A A D C C HR 财务 CRM 营销 PLM ERP MES OA SRM 客服 … A ROMA Lite B ROMA / ESB C A 工业设备 每天发200万封邮件，5万次内部会议，超过400次外部会议 • 连接600+分布全球的IT应用 • 年度处理*万份合同*亿行PO年增长50%以上 • …… 以华为18万员工的实践，验证产品能力和运营方案 混合云基础模式：底层技术支撑企业级平滑演进构想 3 企业私有云到公有云 2 传统IT到公有云 1 传统IT到私有云 私有云 (数据中心) 企业传统应用程序 企业创新应用程序-Cloud Native

...........................................................................................19 2.3 混合资源型分析.............................................................................................. 虚拟电厂产业链上游为基础资源，主要包括可控负荷、分布式能源、储能系统等， 这些资源是虚拟电厂运行和调度的核心；中游是虚拟电厂资源聚合平台，包括电源型虚 拟电厂、负荷型虚拟电厂、储能型虚拟电厂和混合型虚拟电厂；下游是电力需求市场， 包括电网公司、售电公司、工业企业用户和商业用户等。 虚拟电厂产业链以上游基础资源（可控负荷、分布式能源、储能）为支撑，依托中 游聚合平台实现资源整合与协同控制， 电网调峰辅助服务 复合型虚拟电厂 整合工业、商业可控负荷资源，通过削峰填谷降低电网负荷压力， 获取需求响应收益。 储能型虚拟电厂 集中管理分布储能设备，提供快速调频、备用容量等辅助服务， 缓解电网波动 混合型虚拟电厂 综合电源、负荷、储能资源，实现多能协同优化调度（如“光储 充一体化”），提升整体收益能力。 下游 （需求市场） 电网公司 采购虚拟电厂调峰调频服务，降低电网投资成本，增强新能源消

系统的无缝对接。 数据层基于混合存储方案，结构化病历数据存储在 MySQL 集群 （主从复制+读写分离），非结构化影像和语音数据通过 MinIO 对 象存储管理，同时采用 Redis 缓存高频访问的患者基本信息。数据 同步延迟控制在 200ms 以内，每日可处理 10 万级病历数据的实时 写入。 核心服务层包含以下微服务模块：  自然语言处理引擎：集成 BERT+BiLSTM 混合模型，支持中文 语音模糊时的实时反馈提示 2. 矛盾数据冲突检测（如用药剂量与体重不符） 3. 所有 AI 生成内容必须带有明显标记供人工复核 系统部署环境需要兼容医院现有基础设施：  支持 Windows/Linux 混合环境部署  适配主流品牌医疗级麦克风设备  服务器端需配置 GPU 加速卡提升处理速度 3.1 用户需求 在医疗信息化快速发展的背景下，AI 辅助病历书写系统的用户 需求主要来源于临床 合规范要求。根据对三甲医院医生的调研，平均每位医生每日花费 1.5-2 小时手工书写病历，其中约 30%的时间用于重复性内容填 写。系统需支持以下核心功能：  语音实时转文字：支持中英文混合语音输入，识别准确率需达 到 95%以上（安静环境下），并允许医生通过自然语言进行 病历编辑  结构化数据提取：自动从电子病历（EMR）系统中提取患者 基本信息、检验检查结果等数据，减少手动输入错误

群体态势自主感知 集 群 协 同 感 控 一 体 视 觉感 四 未来工作 一 研究背景 二 VisDrone 数据平 台 · 三 · 低空协同感知脑 混合专家动态融合 数据支撑 大规模、多源、多模态、多任务的协同感知开放数据平台 双向动态提示学习 复原融合一体化学习 多模态协同感知面临低空感知场景高动态、模态主导难选择、现实低质量数据退化类型复杂的 挑 战 难 点 关 键 技 术 创 新 局部 - 全局的混合专家动态模型（ MoE-Fusion ） Gioc al(sio car)=soft ma ac(top k(sio cn·wi o car)) 模型动态学习模态 - 场景的关联信息 ， 实现场景样本自适应的多模态动态融合 创新：提出局部到全局的混合专家多模态动态模型构建“模态 - 场景”动态感知关联 (ICCV 2023) (ICML 2025) 复杂环境下低空视觉感知面临通用表征学习模型缺乏、任务定制表征学习难等挑战难点。 实现复杂环境下智能无人集群全天候精确感知 复杂环境低代价感知难 非对称掩码视频计数 任务定制混合 Adapter 大规模、多源、多模态、多任务的协同感知开放数据平台 数据 - 标签关系挖掘不充分 任务定制表征学习难 缺乏通用表征学习模型 复杂环境低代价感知技术 挑 战 难 点

尽管编写团队已尽力确保文中数据（如量子比特需求预测、市场规模 预测）的准确性，但鉴于量子技术发展的快速迭代特性，我们不对信息的绝对准确性、 完整性或时效性承担法律责任。 3. 风险提示： 报告中提及的技术方案（如混合模式、加密资产发现）应结合各组 织实际情况进行评估。对于因使用本报告信息而产生的任何直接或间接损失，参与单位、 指导委员会、编写单位、编写人员不承担责任。 全球抗量子迁移战略白皮书（2025） 全球抗量子迁移战略白皮书（2025） 7 3.1.1 异构环境下的协议互操作性工程 .............................................. 52 3.1.2 混合实现模式作为过渡桥梁 ...................................................... 52 3.1.3 敏捷的公钥基础设施（PKI）管理 ...... 正式发布了关于在 TLS 1.3 中支持混合密钥 交换（Hybrid Key Exchange）的 RFC 标准文档[16]。这标志着 PQC 不再仅仅是数学 层面的算法，而是正式成为了互联网通信协议的核心组件。 该 RFC 的核心价值在于确立了“传统算法 + 后量子算法”的双重保险机制（例 如：X25519 + ML-KEM 组合）[16]。这种混合模式具有极高的战略意义： 1. 纵深防

v2的网络性能； • 新型网络协议的生态建设、兼容融通。 超大规模组网架构 • 直连架构如DragonFly、3D Torus等将越来越多投入部署，支持超大规模算力集群组网； • OCS光电混合架构，实现吞吐量提升以及Capex和能耗的下降。 数据驱动、多粒度/多层次的网络控制机制 • 基于遥测数据驱动、端网协同和信用授权的主动预防式拥塞控制技术将成为高性能无损智算网络的主流； • 超大规模组网架构 在人工智能与高性能计算（HPC）融合发展的背景下，组网架构直接决定了集群的通信效率与任务执行 能力。当前主流的CLOS胖树、Dragonfly、Torus等拓扑结构，以及新兴的光电混合架构，各自承载着不同 的设计理念和技术突破。 CLOS/胖树架构 胖树Fat-Tree是典型的分层分簇树形CLOS架构，从叶子到树根，1:1带宽不收敛，交换机上联端口与下 联端口带宽、数量保 nfly，Torus在相同规模下所需交换机 数量更少，且无需复杂的全局路由表。 光电混合架构 随着AIGC的持续迅猛发展，智算网络面临着带宽、时延、能耗以及网络增容扩展的多重压力，除了芯片 架构及光模块的光电融合如CPO/OIO/LPO等，上述各种电域网络架构也将进一步与光域技术深度融合，光 电混合架构成为未来突破的重要演进方向之一，是潜在的业务增长机会。 除了如Google TPU

数据）、基本面 指标（PE、ROE 等）、宏观数据（CPI、利率等）  非结构化数据：财经新闻文本、社交媒体舆情、卫星遥感图像  替代数据：信用卡消费流、物流信息、搜索引擎热度 算法层采用混合建模框架，不同市场状态适用不同模型： 市场状态 适用模型 典型持仓周期 高波动趋势市 LSTM+Attention 机制 3-5 天 低震荡市 强化学习 PPO 算法 日内交易 事件驱动型市场 跨市场关联分析：利用图神经网络（GNN）挖掘不同资产间 的非线性传导关系 预测模型构建 监督学习模型在收益率预测方面展现显著优势。梯度提升树 （XGBoost/LightGBM）与深度神经网络的混合架构可同时处理结 构化数据（如价量指标）与非结构化数据（如新闻情绪）。实证研 究表明，集成模型的年化预测准确率较传统统计方法提升 12- 15%。 风险控制优化 强化学习（RL）框架通过动态调整仓位实现风险收益比最大 个月（自适应性延长） 计算资源消耗 CPU 集群即可 需配备 GPU/TPU 加速 在实盘部署方面，AI 量化交易需要特别设计以下基础设施：  异构计算架构：使用 Kubernetes 编排 CPU/GPU 混合计算资 源  低延迟数据管道：Apache Kafka 实现微秒级事件流处理  风控沙箱：在 PyTorch 框架中集成梯度截断和异常检测模块 实际运营数据显示，AI 量化交易系统在 2023

语、维吾尔语）的识别准确率普遍低于 60%。例如，某市政务热线 对方言工单的转人工率高达 45%，导致服务延迟。 复杂场景语义理解局限 传统模型对专业术语和长尾需求的处理能力薄弱。在政务咨询场景 “ 中，用户常混合使用法律条文（如 《社会保险法》第 58 ” 条 ）与 口语化表达，现有系统意图识别错误率超过 30%，需依赖人工二次 处理。 高并发下的稳定性缺陷 公共服务场景存在明显的流量波峰（如政策发布时段），但多数系 所提供高自然度、低延迟的智能语音服务。该方案以 DeepSeek- V3 大语言模型为核心引擎，结合语音合成（TTS）、语音识别 （ASR）及知识图谱技术，构建端到端的智能化讲解系统。系统部 署采用混合云架构，支持每秒千级并发请求，平均响应时间控制在 800 毫秒以内，确保高峰时段的稳定性。 系统核心模块包括： 1. 多模态输入处理：支持语音、文本、 图像多途径输入，通过预训练模型实现意图识别与实体抽取，准确 扩展性和安全性。前端通过智能终端设备、移动应用及 Web 页面 等多渠道接入，后端基于微服务架构构建，核心模块由 DeepSeek 大模型驱动，实现语音交互、语义理解及内容生成等功能。数据层 采用混合存储方案，结合关系型数据库与分布式文件系统，满足结 构化与非结构化数据的处理需求。 系统分为以下核心层次： 1. 接入层 o 支持 HTTP/HTTPS、WebSocket 等多协议接入 o