量子比特（Qubit）：量子计算的基本单位，可以同时 是0和1的叠加态；经典比特（Bit）则为非0即1 • 量子门（Quantum Gate）：量子门是对量子比特的 量子态进行可逆线性变换的操作，是构建量子电路和 实现量子算法的基本逻辑单元 • 经典逻辑门 vs 量子门： • 经典逻辑门：NOT、AND、OR等；通常不可逆 • 量子门：Pauli-X（NOT）、Hadamard、CNOT、 Toffoli等，必须可逆，支持叠加、干涉、纠缠等 缠态特性使得量子计算机能够在处理复杂问题时，实 现信息的快速传递和协同处理。 • 量子干涉（Interference）：干涉原理使得量子比特在 叠加态下能够相互干涉，从而改变它们的概率分布。 干涉现象可以用于优化算法，使量子计算机能够在处 理复杂问题时，更快地找到最优解（增强正确结果概 率、抑制错误结果）。 量子特性 量子计算如何实现？ 5 • 量子计算的逻辑层是将物理量子比特转化为可执行逻辑操作的关键层级，其核心目标是通过 ,在Grover搜索 算法中通过干涉放大目标 状态的概率幅 • 对量子比特进行测 量，使其从叠加态坍 缩到某个确定状态 （0或1） • 测量结果是概率性 的，通常需要多次运 行（采样）以获得统 计上可靠的结果 • 对测量结果进行进一 步处理以提取有用信 息；通常涉及经典计 算和量子操作的结合， 以优化结果的准确性 和效率 • E.g.,基于量子图像处 理的边缘检测算法中， 后处理需将测量结果

.. 21 1.3.1 理论的黎明：费曼的远见 .......................................................... 21 1.3.2 Shor 算法：致命的“杀手级应用” .......................................... 21 1.3.3 从理论到现实：价值 1500 万美元的“3x5” ......... 这一成就的深远意义 ........................................................ 22 全球抗量子迁移战略白皮书（2025） 6 1.3.3.2 算法揭秘：不是暴力破解，而是“降维打击” ............23 1.3.4 “先窃取，后破解”：已经发生的未来威胁 ........................... 23 1.4 全球响应：铸造抗量子的未来 ....................... 25 1.4.2.1 首批 PQC 标准：兼顾性能与稳健 ................................ 26 1.4.2.2 算法多样性：汲取历史教训的战略远见 ....................... 27 1.4.3 NIST 国家网络安全卓越中心（ NCCoE）：从标准到实践的桥 梁 .............

3.1 图像采集与处理.........................................................................65 3.3.2 火灾特征识别算法......................................................................67 4. 实施计划.................. 低空无人机消防部署 AI 识别项目旨在利用先进的无人机技术 和人工智能算法，提升火灾预防、监测和应急响应的效率。该项目 通过部署具备高精度传感器和 AI 识别能力的无人机，实现对火灾 隐患的实时监测、火情的快速识别与定位，以及火灾现场的动态评 估。无人机将搭载多光谱摄像头、红外热成像仪和气体传感器等设 备，结合 AI 算法，能够在复杂环境中快速识别火源、烟雾、温度 异常等关键信息，并通过实时数据传输系统将信息反馈至指挥中 余火监测和灾后评估，确保火灾彻底扑灭，减少复燃风险。 项目的核心功能包括以下几个方面： - 实时监测与预警：通过 无人机搭载的多光谱摄像头和红外热成像仪，实时监测目标区域的 火情变化，结合 AI 算法对火灾隐患进行预警。 - 火源定位与识别： 利用 AI 图像识别技术，快速定位火源位置，识别火灾类型（如明 火、阴燃火等），并评估火势蔓延趋势。 - 环境数据采集：通过气 体传感器和温湿度

形成业务数据模型供孪生工厂使用。 孪生与数字底座模型 利用数据模型建立各模型的关联关系网， 通过统一模型的统一编码识别到虚拟设备， 将物模型 / 业务模型贯通到虚拟设备 中，形成数据驱动虚拟设备的仿真可视。将算法模型 / 成本模型引入到虚拟设备， 用作孪生的仿真分析及优化。 数据模型关系图谱 孪生与数字底座 IOT ▌ 数据采集：软网关采集完数据后会将实时数据统一推送到 IOT 平台。 IOT 效率、成本在全局系统上的优化 提升；能耗、质量在局部车间内的优化提升。 工艺算法模型 能耗算法模型 三维模型 IT\OT 模型 Stage1. 历史多元算法融合 Stage2. 孪生平台算法验证 Stage3. 孪生平台算法分析 Stage4. 孪生平台算法优化 AS 算法模型 立库算法模型 质量算法模型 DT 实施六大阶段 基础建设 共生 (L5) 解决方案 算法库接口预留 IT 业务模拟数据 分析 & 可视化 虚拟场景构建 1:1 建立三维模型库 公共标准统一 数据底座搭建 孪生支撑引擎搭建 OT 模拟数据录入 计算机硬件设

LIMS SCM CRM OA ... 一卡通系统 调度电话 人员定位 GIS 系统 火灾报警 环保系统 ... 库存 信息 人员 信息 风险 预测 排放 数据 算法 模型 算法 模型 算法 模型 工业软件 工业软件 工业软件 PLC WCS SCADA AGV … 实时 / 历史 / 统计 / 组态 / 事件 / 日志 / … 消息 2D/3D/ 视频 / 合后的数据质量和安全管理。 智能服务运行管理平台 提供系统公共基础服务和 APP 容器运行框架，支持 服务注册、部署和管理功能 工业大数据分析平台 基于多元、海量数据的综合应用和分析，提供大 数据分析算法和挖掘工具，具备云存储服务和大 规模并发处理能力 工业人工智能引擎服务 提供智能引擎服务，作为工厂智慧控制和调度的 核心大脑，实现工厂工艺寻优、操作寻优和运营 优化的目标 工业 APP 开发环境 外应用协作与专业知识交流分享 工业互联云平台 提供云、企、端三层应用的统一架构，支持设备物 联，私有云、公有云平台部署 典型工业互联网平台功能组件 容器编排环境 工业 APP/ 组件 / 模块 / 算法 / 驱动组态开发平台 supOS 工业操作 系统平台 工业 智能 APPs IIOT 边缘智能服务器 信息化数据源 共创生态 · 引领未来 数据采集 - 天梭 异构系统集成 数据协议转换

....................................................................................37 3.2.1 人车物识别算法................................................................................................... .......................................................................................207 10.2.1 算法偏见检测............................................................................................... 计，2022 年全国 110 接警总量达 1.6 亿起，其中非紧急警情占比 超过 40%，导致基层警力资源被大量消耗。视频监控设备覆盖率虽 已达每千人 5.8 台，但存在三个突出问题：一是现有智能分析算法 对复杂场景（如夜间低光照、人群密集区域）的识别准确率不足 65%；二是跨区域、跨部门视频数据共享存在技术壁垒，形成超过 2000 个数据孤岛；三是重点区域实时预警响应时间平均需要 8-12

书主体结构按照云计算研究院“三个面向一个围绕”的四大研究方向组织，即：一、面向下一代云计算的 研究，体现云计算的专业定位；二、面向云网融合的研究，体现对中国电信战略的承接；三、围绕智能算 法的研究，体现云计算研究院综合基础理论、核心算法与技术创新的特点；四、面向新兴技术的研究，体 现前沿研究的属性。每章开篇以研究图谱 2025 版的形式呈现本章的内容范畴和各个研究点之间的组织关 系。每章第一节都包含趋势分析和方向聚焦，首先利用 引出本章的三个热点方向：（4）云网一体化调度（5）面向智算的云网基础设施（6）云边端协同。 第三章，围绕智能算法的研究，首先分析了云计算与云网融合相关的各类智能算法的发展趋势和应 用场景，包括运筹优化、深度学习、强化学习、大模型和 AI 智能体，然后借用本章第一个热点方向：（7） 算法赋能云计算，详细论述了运筹优化、深度学习和强化学习在云计算和云网融合中的应用。本章第二 个热点方向围绕 2025 点话题开展介绍和论述：（10）AI 安全。 第五章，智能泛在云，介绍了云计算研究院基于云计算技术趋势和中国电信战略所提出的研究愿景， 即，立足于泛在融合的云网基础设施，依托于云计算系统和 AI 算法深度融合的未来云计算新范式。本章 介绍了智能泛在云的背景与特征、技术挑战与创新机会、定位与展望。 目录 1 面向下一代云计算的研究 1 1.1 研究图谱 2025：云计算产业和技术分析 .

时可对地 图单独警力呼叫、多个警力编组呼叫并与省厅执法记录仪平台对接实现画面查 看等功能，保障对执法现场进行监督、指导工作。 3.视频监控要素上图 (1)对全县所有一类视频监控上图，统一依托算法对重点人员布控预警在图 上显示。 (2)同时对接市局雪亮工程视频联网平台，将全县所有学校、医院、金融、 商超、车站等重点单位和人员密集场所视频监控上图，并将所有视频流叠加， 体现所有一、二、 3 人员派警 支持对人员进行派警。 2.2.1.3.3.1.4 参勤警力 以列表形式展示已经派过警的人员，可直观地查看参勤警力信息。 2.2.1.3.3.1.5 参勤警力路径规划 系统根据算法自动推荐警力路径。 2.2.1.3.3.1.6 装备携带 勾选装备包括：八大件、对讲机、执法记录仪、头盔、防弹衣（防刺服）、 警棍、盾牌。 2.2.1.3.3.1.7 处警规范 支持一键下发处警规范。 要素标注聚合 在小比例尺情况下，有限空间将聚集大量的要素，不同图层数据均包含成 千上万个要素点，若单个叠加至地图，显示效果以及显示性能均会大打折扣， 无法看清所有数据实际分布。因此，需考虑利用空间数据聚合算法对每一个图 层要素展示效果进行优化。 2.2.1.3.6.3.7 警情资源上图 支持将今日警情撒点上图展示，可根据警情性质、警情级别、所属区域、 警情阶段条件过滤展示，上图展示警情需根据警情目前阶段以不同颜色图标区

市场缺口巨大 全国已备案核心基础大模型 寒武纪 2023 年市场规 模 N 种模型 场景算法 感知大模型 模型储备丰富 自研算法突破感知瓶颈 算法模型开发模块化 低空感知场景的云端大脑 “ 采、识、管、处、析、报”生命周期管理， 形成的洞察反哺优化后续巡检策略与 AI 算法， 构建智慧运维的增强闭环。 VisDrone 双千万数据基座先发优 势数据标注标准 ，评测体系完善 ，评测体系完善 数据库覆盖场景多样、丰富 品类繁多但分散 缺乏统一标准和整合机制 数据孤岛现象明显 算法适配度低 准确度不满足需求 开源算法 传统小模型 缺乏系统性解决方案 场景技术迁移成本高 Platform Solution 处置 接单 模型自适应进化 大模型事件审核 模型生产流水线 任务编排智能体 无人机集群调度系统 l 机场机巢接入 l 无人机接入 l 分飞行区域划分 派 图像识别 大模型技术 智能体嵌入 集群调度系统 实时视频分析 理论计算法 API 接入 机场上云 API 接入 智能算法 API 接入 基础设备 中科云图无人机设备 操作系统 麒 麟 /openEuler Ubuntu/Debian 编程语言 Python 硬件平台 ARM 平台 英伟达

...................... 4 1.1.1感知系统技术路线迭代逻辑 .............................................4 1.1.2决策算法架构优化方向 ................................................... 6 1.2ADAS商业化落地进程评估 .................... 图的直接映射，推动行业迈向“重感知、轻地图”的新阶段[1]。这一路径迭代 的核心动因在于：一方面，城市NOA对复杂路口、无保护左转、鬼探头等长尾 场景的识别精度提出更高要求，传统基于几何匹配的算法已逼近性能天花板； 另一方面，车载算力跃升(如英伟达Orin-X达254TOPS)与数据闭环能力成熟， 使大规模神经网络训练与在线更新成为可能；此外，高精地图采集成本高、更 新滞后、合规风险大 全天候工作能 力突出、对非 金属/低反射目 标敏感 红外分辨率较 低、微波角分辨 不足 极端天气高频 区域、夜间物 流/矿区专用 车辆 参考文献 [1]研报：《从特斯拉迭代历程看智能驾驶算法升级趋势》，未注明发布者，参 考页码26。 [2]研报：《汽车电子系列报告之二：高阶辅助驾驶走向标配，自动驾驶域前景 广阔》，未注明发布者，参考页码6。 [3]新闻：《全球第一，他才是顶流车型们的“安全密码”》，媒体名称未注明