.....................................................................................14 7.1 LIMS 实验室管理平台..................................................................................14 7.2 长株潭大气污染管理平台 1 简介 水资源智能化管理系统以标准规范体系、指标评价体系为依托，综合运用网络及 信息技术，对行政边界监测、水源地监测、取水口监测、排污口监测、水生态监测、 地下水监测、水雨情监测、灌区监测、实验室检测、应急监测等实行信息化管理，实 现水资源信息自动感知。通过与软硬件平台结合，建立水资源信息管理系统、水资源 业务管理系统、水资源调配决策支持系统、水资源应急指挥支持系统、水资源纳污防 控支持系统 智能传感层 智能感知层实现数据采集与感知，通过水质监测站的智能化改造，数据采集传输 改造等，实现行政边界监测、水源地监测、取水口监测、排污口监测、水生态监测、 地下水监测、水雨情监测、灌区监测、实验室检测、应急监测等信息的采集，为水资 源业务管理提供基础数据。  智能传输层： 智能传输层把感知到的信息高效、安全、无差错传输，需要传器网与移动通讯网、 互联网相融合。  智能终端与管理决策层：

全省教育系统算力共享机制，集成高性能计算节点、高速网络互联及 智能调度系统，升级“教育魔方”智能中枢能力。推进“西湖之光” 算力联盟、浙江大学启真算力中心、浙江大学国家人工智能产教融合 创新平台和教育大模型研究应用实验室建设。 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 7 二、算力赋能教育行业应用现状 算力赋能教育是算力赋能千行百业转型中的重点领域之一，是以 算力资源为核心底层支撑的教育创新模式，通过“人工智能+教育” 压缩批改耗时，生成知识漏洞报告；个性化学习模型依学生数据实时 生成适配路径。数据驱动融合下，算力将分散数据进行整合，助力教 师调整节奏、管理者优化配置。边缘计算的覆盖，让偏远课堂接入虚 拟实验室，AI 语音互动系统即时响应学习需求，开启即时教育新生 态。 算力赋能 K12 教育的主要问题集中在算力鸿沟挑战、数据信息质 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 12 量难保障以 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 17 算力中心是以学校、教育机构、在线教育平台、教育科技企业等为服 务对象的算力中心，其主要作用是支持教育行业专属场景，例如在线 互动课堂、虚拟实验室、AI 个性化学习、学生行为分析等。硬件配 置方面，教育行业在支持 VR 教学和教育行业大模型训练方面需要 GPU/TPU 密集型算力中心来提供大量的算力支撑，并且当前众多学 校或教育机构都在

组长 张平文 中国科学院院士、武汉大学校长、大数据分析与应用技术国家工程实验室主任 理论工作组 指数工作组 王鑫河 谭 成 李 铮 朱 莹 周 妍 宋 洁 王 娟 黄 卓 崇 滨 李昊林 尹 上 邱泽奇 乔天宇 冉从敬 周 鼎 黎梦娜 张子琪 曾 雯 王蕴仪 张子逸 数据工作组 黄 晶 汪书含 宋伟祎 李宜函 高嘉音 杨 琪 郑雅文 李 楠 丁 天 廖艺敏 易延坤 何青蔓 阿里云智能集团副总裁、市场营销总裁 刘湘雯 数据流通指数 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室特聘研究员 徐克付 政府新基建项目投资指数 北京明树数据科技有限公司总经理 肖光睿 数字政策指数 北京北大英华科技有限公司（北大法宝）总经理 赵晓海 数字人力指数 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室特聘副研究员 张 一 AI 开发者指数 百度 AI 技术生态总经理 马艳军 数字专利指数 城市交通健康指数 高德云图城市交通业务总监 林云青 数字出行绿色指数 滴滴出行资深技术总监 杨 毅 长三角一体化发展指数 新华指数研究院副院长 亓芳芳 小微企业数字化发展指数 大数据分析与应用技术国家工程实验室助理研究员 王冉冉 数字普惠金融指数 北京大学国家发展研究院副院长、教授 黄 卓 北京大学中国社会与发展研究中心主任、社会学系教授、数字治理研究中心主任 北京大学先进制造与机器人学院党委书记、教授

布拉干萨理工大学 葡萄牙 2 7.7% 7 伊朗 1 3.8% 8 波尔图大学 葡萄牙 2 7.7% 8 庆熙大学 韩国 2 7.7% 8 伊斯坦布尔科技大学 土耳其 2 7.7% 8 阿贡国家实验室 美国 2 7.7% 8 芝加哥大学 美国 2 7.7% 8 内布拉斯加大学林肯分校 美国 2 7.7% 从核心论文产出国家和机构来看（表 10），中国 是核心论文的最大贡献国，共有 19 篇核心论文，接 9% 4 丹麦 1 2.2% 7 北京大学 中国 4 8.9% 4 波兰 1 2.2% 7 辛辛那提大学 美国 4 8.9% 10 西安石油大学 中国 3 6.7% 10 天然气地质四川省重点实验室 中国 3 6.7% 10 中国石油大学 中国 3 6.7% 在本热点前沿中，中国与美国、澳大利亚、加拿大、 德国、伊朗、英国、波兰等国合作了 44 篇核心论文， 其中美国所发表的 11 篇论文全部来自与中国的合作。 并且是目前最大的公开可用的语言模型之一，能够捕 捉人类语言的细微差别和复杂性，使其能够跨广泛提 示生成适当且与上下文相关的响应，在医疗健康领域 的潜在应用范围可从识别潜在研究主题到协助专业人 员进行临床和实验室诊断。 “人工智能大语言模型 ChatGPT 等在医疗健康领 域的应用” 新兴前沿群的研究内容包括 ChatGPT 对 耳鼻喉科专业问题的分析、ChatGPT 对涎腺内窥镜临 床决策和患者信息的支持、评估比较

过程自动化层涵盖了可编程逻辑控制器 (PLC)、分布式控制系统 (DCS) 等控制系统, 在制造运营自动 化层涵盖了制造执行系统 (manufacturing execution system, MES)、实验室信息管理系统 (laboratory information management system, LIMS)、报警系统 (alarm management, AM) 等. 随着 2012 年工业互联网架构被首次提出 以下详细列举了可以本地化部署的开源大语言模型, 如 DeepSeek R1, DeepSeek V3, Qwen 等. ChatGLM-6B (清华大学 KEG 实验室) [38]: ChatGLM-6B 是由清华大学知识工程实验室推出的 开源大语言模型, 拥有 60 亿参数, 于 2023 年 3 月发布. 该模型专注于对话生成任务, 支持中英文语言 https://www.sciengine 拥有 130 亿 参数, 强调高效的多任务处理能力. 该模型在信息摘要、智能问答、写作辅助等任务中具备良好效果, 并支持多场景应用. InternLM2 (上海人工智能实验室) [41]: InternLM2 是上海人工智能实验室于 2024 年发布的多语 言开源模型, 提供 1.8B, 7B 与 20B 等多种参数版本. 该模型设计灵活, 兼具性能与资源效率, 支持多 语言处理需求, 适用于多样化工业与研究场景

代码辅助生成 临床科普文生成 赋能临床试验 智能预问诊 智能导诊 / 导医 （体检）报告解读 疾病描述 健康生活智慧管家 健康风险预测 预诊断常见疾病 症状评估 就医指引 就诊服务 实验室结果解读 中医诊疗 用药咨询与指导 洞悉药物相互作用 医生助手 患者助手 LLM 在医疗领域的使用场 景 面向科研 科研转化助手 s EMENS: H a l t h · n Siemens Healthineers, 2024 5 纯文本大模型在医疗中的产品 上海人工智能实验室 OpenMEDLab 浦医 Microsoft + Nuance 百度文心 – Ernie Health 三 星 healthGPT HARMAN 科大讯飞 - 星火大模 型 大医（商汤） 基于掩膜自监督 方法快速迭代下 游开发任务 赋能临床实验 28 辅助制定 个性化治疗方案 智能随访 出院小结生成 报告通俗解读 疾病通俗描述 ( 图文或视频 形式） 实验室结果解读 健康生活 智慧管家 用药咨询 与指导 , 洞悉药物 相互作用 辅 助 生 成 检 查 建 议 和 计 划 影像数据 质量评估 就医指引 就医服务 自动记录和 总 结 医 患

年） 8 量子信息各领域的全球科研论文总量前十位的机构统计如图 4 所示。中国科学院（含下属院所）、中科大、清华等研究机构和高 校，是我国量子信息领域的代表性科研力量。美国能源部下属国家 实验室、加州大学系统（含分校）、马里兰大学系统（含分校）、国 家标准技术研究院（NIST）等机构是美国量子信息领域代表性科研 力量。法国国家科学研究中心、瑞士联邦理工大学、德国马克斯·普 朗克学会、 操控手段、比特规模可扩展性、系统环境保障要求等方面均存在明 显不同，技术成熟度差异明显，同时也面临各自技术路线发展的科 学问题挑战和工程技术瓶颈。近年来，超导、离子阱、中性原子、 光量子等主要技术路线原理样机在实验室环境下，量子比特规模和 逻辑门保真度等有明显提升，但距离实现大规模、可扩展通用量子 计算的目标仍有很大差距，代表性研究成果和未来预期目标如图 9 所示。 量子信息技术发展与应用研究报告（2025 理的复杂问题提供突破性方案。2025 年，电子科技大学提出用于连 续域的新型 Grover 算法，将二次查询加速扩展至连续域，并严格证 明了该算法的二次加速能力57。IonQ 与美国橡树岭国家实验室合作 开发基于量子虚时演化原理的新型混合量子算法，在求解时间和电 路深度方面均优于量子近似优化算法58。 虽然量子计算应用探索在多个行业领域持续开展，但量子计算 的实用化落地尚未突破。现有的应用案例探索主要受到量子计算机

交付。 典型模式 4：依托国家实验室与创新实验室，促进新技术孵化与应用 转化，助力产业前沿性转型。在园区产业规模化转型过程中，国家实验室 与创新实验室作为技术研发与成果转化的重要平台，能够在新一代信息技 术、智能制造、绿色能源、生物医药等领域加快前沿技术的攻关与应用推 广。通过搭建“基础研究—技术攻关—中试验证—产业应用”的全链条创 新体系，实验室不仅能推动科研成果在园区内的快速孵化与产业化落地， 了“产学研用”一体化创新平台，推动第三代半导体器件在智能制造与新 能源装备领域的应用转化，已促成数十项核心技术成果实现产业化，带动 园区上下游企业的转型升级。上海张江科学城依托合成生物学国家实验室， 建立了跨学科联合攻关机制和中试平台，为园区内生物医药企业提供从技 术验证到工艺优化的全过程支持，加速了一批前沿生物技术的产业化落地， 有效提升了园区在高端医疗与生命健康产业的竞争力。 在 企业信息，为园区招商引资和产业发展提供强有力的支持。平台聚焦核心 主导产业，系统集成了产业布局全景图、发展成果及政策支持工具箱，为 企业提供精准的政策、资源和市场信息。同时，平台实时更新并实景展示 园区内的科研资源，包括重点实验室、质检中心和研究院等创新平台，大 幅缩短了企业的创新周期，提升了区域的创新浓度。通过引入“载体速配” 智能算法，平台能够帮助企业精准选择合适的载体资源，提升智能选址效 率，提高了公共资源的利用

试场及数据中心；配套服务区涵盖教育培训中心、商务办公区、物 流仓储中心及生活配套设施；生态缓冲区则用于保障飞行安全及环 境协调。 项目的主要建设内容包括： - 无人机研发中心：建筑面积约 20,000 平方米，配备先进的实验室、仿真测试平台及研发办公 区，支持无人机核心技术攻关及产品迭代。 - 智能制造基地：建筑 面积约 30,000 平方米，规划建设自动化生产线、装配车间及质量 检测中心，年产能预计达到 10 在功能分区上，园区划分为以下几个主要片区： - 智能制造区：重点布局无人机整机制造、航空零部件生产、高端 装备制造等产业，配备标准化厂房和定制化生产空间，满足不同企 业的需求。 - 研发创新区：集中建设实验室、测试中心、孵化器等设施，吸引 高校、科研院所和企业研发团队入驻，推动技术创新和成果转化。 - 航空物流区：依托低空飞行优势，建设无人机配送中心、航空货 运枢纽及配套仓储设施，打造高效便捷的物流网络。 物流仓储区、综合服务区和生态休闲区。每个功能区都有其特定的 功能定位和空间布局，以满足不同产业环节的需求。 研发创新区位于园区的核心位置，主要承担技术研发、产品设 计和创新孵化等功能。该区域将集中建设高标准的实验室、研发中 心和创新创业基地，吸引高端科技人才和创新型企业入驻。同时， 研发创新区还将与周边的高校和科研机构建立紧密的合作关系，形 成产学研一体化的创新生态系统。 生产制造区是园区的产业支撑区域，主要布局在园区的东部和