看，农林植保（ 281 亿）与测绘勘查（ 268 亿）占据市场规模头部；安防监控（ 157 亿）、物流运输（ 128 亿） 构成第二梯队；其他场景市场 规模相对偏小。 图： 2024 年中国工业无人机下游应用市场规模统计 市场规模（亿人 民币） 281 268 157 128 88 70 64 资料来源：前瞻产业研究院，京东物流官网， 美团官网，丰翼无人机官网，航空动力期刊， IT 之家，腾讯网， 国联民生证券研究 所 ◥ 从产量看， 2023 年中国物流无人机产量达 20978 架，其中干线 / 支线无人机 128 架（占比 0.61% ），末端无人机 20850 架（占比 99.39% ）。 ◥ 从市场规模看， 2023 年中国物流无人机市场规模为 12.6 亿元，其中干线 / 支线领域 4.48 亿元（占比 957.7 693.6 510.5 110.4 121.7 141.1 128 136.4 156.4 无人机物流市场测算：市场空间广阔， 2030 年有望达到 2000 亿 + 规模 同城快递业务量（亿件）

设备（如烟感、水质监测仪、 井盖传感器）和高清视频监控（4K/8K 摄像头），实现对城市运行状态的实时感知。 * 关键设备配置：边缘计算网关采用工业级配置（4 核 ARM 处理器/8G 内存/128G SSD ），支持 MQTT、CoAP、Modbus 等多种协议转换，确保数据在源头完成初步清 洗。 2. 网络层（Network Layer） 网络层提供安全、高速的数据传输通道。 资源配置 ：生产环境 K8s 集群建议配置不少于 5 个 Master 节点（高可用）和 20 个 Worker 节点。每个 Worker 节点配置为 32 核/128G 内存，确保高密度的应用承载能 力。 3. 边缘计算（Edge Computing） 在视频监控和实时传感领域引入边缘计算。 * 合理性论证 ：如果将所有高清视频流直接上传至云端进行 应用服务器：16 核 CPU / 64G 内存 / 500G SSD * 4 台（集群部署）。 * 数据库服务器：PostgreSQL 14 （主从），配置 32 核 / 128G 内存 / 2T NVMe SSD。 * 缓存与中间件：Redis 6.2 集群（3 主 3 从），RabbitMQ 3.9。 * GIS 服务器：ArcGIS Enterprise

04 05 同业实践 量子计算优势 金融业新机遇 量子计算特性及技术路线概览 01 量子算力突破对加密算法的冲击 12 采用 单一密钥 进行“加密-解密”；AES（高级加密标准）支持128位、192位、256位密钥长度 • Grover算法加速暴力破解 ：破解速度从（O(2n)）降至（O (2n/2) ，等价于“有效安全位减半” • 长周期数据泄露风险 ：低强度对称加密（如3DES）可能在未来被破解  非对称加密（RSA, ECC）是“近端威胁” ： 一旦实用化的容错量子计算机被制造出来， RSA和ECC将首当其冲，最先被攻破 。  对称加密（AES）是“远端威胁” ：虽然破解 AES-128所需的资源最少（~536个），受 Grover算法加速攻击有效强度减半，只需增加 密钥长度至256位，足以抵御量子攻击。  哈希函数（SHA-256）是“资源黑洞” ：破解 SHA-256需要天文数字般的资源，其安全性受

核心论文出版年的平均值。 ④ 引用至少两篇核心论文的施引论文。 2. 方法论 整个报告分析工作分为两个部分：研究前沿的 遴选和命名由科睿唯安和中国科学院科技战略咨询研 究院科技战略情报研究所合作完成，128 个研究前沿 的核心论文及其施引论文的数据由科睿唯安提供；研 究前沿的分析和重点研究前沿（包括重点热点前沿和 重点新兴前沿）的遴选及解读由中国科学院科技战略 咨询研究院科技战略情报研究所主持完成。此次分析 研究前沿》分析报告反映了当前自然科学 与社会科学的 11 大学科领域的 128 个研究前沿（包括 110 个热点前沿和 18 个新兴前沿）。我们将 ESI 数据 库中 20 个学科的研究前沿和 RHN 数据库中的新兴主 题划分到 11 个高度聚合的大学科领域 ②，以此为基础 遴选出较为活跃或发展迅速的研究前沿。报告中所列 的 128 个研究前沿的具体遴选过程如下： 2.1.1 热点前沿的遴选 前沿。 2.1.3 研究前沿的命名 由各学科战略情报研究人员，根据研究前沿的核 心论文的研究主题、主要内容和特点等，对 128 个研 究前沿逐一进行命名，并结合专家意见调整确定。 2.2 研究前沿的分析及重点研究前沿的遴选和解读 本报告在遴选的 128 个研究前沿的数据的基础上， 由中国科学院科技战略咨询研究院的战略情报研究人 员对 11 大学科领域的 110 个热点前沿的发展趋势进行

实时计算框架，窗口聚合周期设置为 5 秒/次 多模态数据处理采用特征级融合策略，具体参数配置为： 数据类型 特征维度 采样频率 融合权重 视频流 2048 (ResNet50) 25Hz 0.6 传感器数据 128 (LSTM 编码) 1Hz 0.3 文本记录 768 (BERT- base) 事件触发 0.1 系统通过分布式消息队列 Kafka 实现模块间解耦，设置三个独 立 Topic 分别传输 系统对典型目标的特征提取性能如下表所示： 目标类型 特征维度 检索准确率 抗遮挡能力 行人 256 92.4% 可识别 40%遮 挡 机动车 192 95.1% 可识别 30%遮 挡 非机动车 128 88.7% 可识别 25%遮 目标类型 特征维度 检索准确率 抗遮挡能力 挡 为应对复杂场景，系统集成以下增强策略：1）光照补偿算法 （Retinex 改进版）提升低照度环境下的特征稳定性；2）基于注 灵敏 度。 3.3 实时视频分析引擎 实时视频分析引擎采用分布式流处理架构，通过多级流水线实 现毫秒级响应。系统核心由视频接入层、特征提取层、语义理解层 和决策输出层构成，支持同时处理 128 路 1080P 视频流，单路延 迟控制在 300ms 以内。引擎内置动态负载均衡算法，当 GPU 利用 率超过 70%时自动触发横向扩展，确保突发流量下的稳定性。 关键性能指标如下： 参数

：通道和设备配置简化连接过程 ，快速获取数据 资产 贴片机 1 静态属性 ： tool_id （设备 id ） :pt1012 测量属性 ： good_count （成功数） :128 bad_count （失败数） :4 转换属性 ： quality （合格率） ： 0.96875 分析指标 ： oee （ 设备 综 合效 率） ： 91.23% 资产模型 贴片机

性矿产资源勘查投入。建立国家矿产资源储备制度，对稀缺矿产、优势 矿产实行分类储备管理。推进矿产资源基地建设，打造若干具有国际竞 争力的矿产资源开发加工基地。突破资源综合利用技术瓶颈。针对共伴 128 中国工业和信息化 发展形势展望系列 生矿、低品位矿、复杂难选冶矿，组织实施矿产资源综合利用技术攻关 计划，重点突破复杂多金属矿高效分选、稀贵金属高效提取、尾矿资源 化利用等关键技术。建立矿产资源开发利用水平调查评估制度，完善废

感知模式:感知连续波和脉冲波全发;特性开关:时域 表 2 基站配置情况 项目 取值 备注 NR 频率/ MHz 2515~2615 NR 带宽/ M 100 NR 发射功率/ W 320 64 T/ 128R NR 帧结构 2. 5 ms 双周期 DDDSUDDSUU PRACH 格式 Format0 SSB 子载波间隔/ kHz 30 SSB 波束数量/ 波束 5 终端形态 SA:2T4R

高 安 全 高 集 成 GB/T36276-2018 IEC 62619 UL 1973 UL 9540A 项目 电芯 电箱 电柜（电箱数 8/10/12 ） 配置 / 4P16S 4P128SC 4P160S 4P192S 尺寸（ mm ） 46*145 （ D*L ） 480*750*130 （ W*D*H ） 600*900*2000 （ W*D*H ）

产品优势 l UWB 精准测 距 ， 误差 <20cm ； l 一个终端最多管理 40 个脚扣； l 摄像机自带电池， 4G/Wi-Fi ， 内置 128G TF 卡， 可保证外出一周 录 像 ； l 外出专用 APP ， 可实现任务管理、 距离 查看与设定、 电子地图管理， 设备管理、 视频智能分 析 等功能。 l 监管局三次下文推荐厂家；