88% 52% 44% 40% 40% 20% 559 39 Q 20% 40% 40% 44% 52% 88% 2025 60 84% 84% 36% 24% 40 Q ? 0% 24% 36% 84% 84% 561 68% 40% 36% 20% 16% 41 Q 12% 16% 20% 36% 40% 68% 44% 28%

通信的绝对安全。其从物理原理上保证信息安全。第一个量子通信模 型是 Bennett 和 Brassard 在 1984 年提出的 BB84 协议[7]。该协议本质 上是量子密钥分发（QKD），就是实现通信双方共享绝对安全的量子 14 密钥，然后结合一次一密来实现绝对安全的通信。除了上述基于单光 子的 BB84 协议，还有基于纠缠态的 QKD 协议，比如著名的 E91 协 议[8]和 BBM92 协议[9]。这些早期的协议都是基于理想的物理实现， 将原有的基于双轨编 码的 MDI-QKD 采用单轨编码，使得第三方测量由双光子干涉变为单 光子干涉，理论上将原有的密钥分发距离提升了一倍。下面我们将简 单介绍 BB84-QKD 协议的基本原理。 图 5. BB84 协议示意图。 BB84 协议具体的内容如下[7]：如图 5 所示发送方 Alice 随机地 选择基矢＋（Z 基）或×（X 基）来制备单光子的偏振态。然后将光 15 子发送给 Bob。Bob Alice 和 Bob 的基矢选择一致时，比特序列被保留。然 后通过窃听检测、纠错和隐私放大生成最终的安全密钥。 表 1. BB84 协议密钥协商过程。 E91 协议为第一个基于纠缠的 QKD 协议，由 A. K. Ekert 在 1991 年提出[8]。和 BB84 不同的是，通信双方需要事先共享纠缠对，也就 是 EPR 对。然后双方随机地从三个测量基矢中选择一个对各自持有 的量子比特进

的虚拟模型，为城市规划、灾害防控、资源开发等领域提供动态分析与决策支持。其核心 在于融合卫星遥感、无人机航测、LiDAR 点云、众源数据等多源异构数据，借助 GIS 工 具（如 QGIS、ArcGIS）进行坐标系统一（如 WGS84）、格式标准化（如 GeoTIFF 转 GeoJSON） 与缺失值填补（如克里金插值），形成高精度空间数据库。在此基础上，算法模型（如 LSTM、随机森林）与水文地质模型（如 SWMM、HEC-RAS）协同应用，实现从静态分 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 14 2）技术难点 ①数据异构性与质量保障 数据来源多样（卫星、无人机、众源数据），格式（GeoTIFF、LAS、CSV）与坐标 系（WGS84、UTM）不统一，需解决转换与对齐问题。 众源数据权威性不足，需验证精度并填补缺失值（如插值算法）。 ②高精度建模与动态更新 地形生成需兼顾分辨率（如 0.1 米 DSM）与性能优化（如降低分辨率提升运行效率）。 与深度学习技术的协同应用。数据处理具体分为以下三个部分： 格式统一。将不同来源的数据（如 Shapefile、GeoTIFF、CSV）转换为统一格式（如 GeoJSON）。 坐标系转换。确保所有数据使用相同坐标系（如 WGS84 或 UTM）。 缺失值处理。使用插值法或机器学习方法补全缺失的地球化学或地形数据。  可视化与成果输出 通过整合多源测深数据与水位记录，结合 GIS 分析与数字孪生三维可视化技术，可实

维非线性问题时能避免出现“维数灾”现象[81]。但 是，强化学习需要采用大量的历史信息进行训练， 一旦训练效果不好，强化学习的决策效果将大打折 扣。此外，迁移学习[82]、深度学习[83]和深度强化学 习[84]等机器学习算法在 PIES 优化运行的应用也值 得深入探究。 4 PIES 优化运行机制 运行机制对 PIES 的优化运行具有重要影响[85]。 图 3 概况了需求侧响应机制、碳交易、绿证交易及 电网技术，2012，36(5)：79-84. XIE Shixiao, YANG Li, Li Lina. A chance constrained programming based optimal configuration method of hybrid energy storage sys- tem[J]. Power System Technology, 2012, 36(5): 79-84. [29] 中国电力，2018，51(8)：77-84. WANG Shijun, PING Chang, XUE Guobin. Synergic optimization of community energy internet considering the shared energy storage[J]. Electric Power, 2018, 51(8): 77-84. [74] ZARE

1.25bn 1.29bn 86% penetration rate* 89% penetration rate* 1.17bn 1.22bn 80% penetration rate* 84% penetration rate* $188bn $221bn Operator revenues and investment 2024 2030 $1.2tn $2.0tn 6 5G 5G 01 The mobile industry in numbers Mobile internet adoption in China is expected to reach 84% by 2030 By the end of 2024, 80% of China’s population used mobile internet, equating to 1.17 billion Connected Usage gap Coverage gap 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 84% 15% 84% 15% 83% 16% 82% 17% 82% 17% 81% 18% 80% 19% Coverage gap: Those who live in an

68 135 61 116 71 98 167 88 145 1051 54 ����� 86 105 70 121 112 131 116 104 97 73 1015 55 ���� 131 37 84 81 121 133 103 135 131 55 1011 56 ����� 87 87 131 45 111 85 114 79 106 156 1001 57 ����� 113 53 106 52 ����� 35 10 1 31 25 102 53 ����� 7 1 34 21 38 101 54 ����� 9 5 21 30 23 88 55 ���� 4 20 8 23 29 84 56 ����� 8 36 7 22 1 74 57 ����� 11 14 11 20 14 70 58 ����� 5 11 18 25 3 62 59 ����� 2 21 23 10 5 61 ���������������������� � �������������������� ������������������� ���� ������� ���� ������� ���� �� ����� 84 ����2025 CHINESE CITIES OF OPPORTUNITY 2025 ������������������� ��������������������� ���������������������

行业领导者正在寻求 AI/ML 技术 (44%) 以及提 高自动化水平 (43%) 来填补这一缺口。 86% 沟通 / 团队合作 85% 适应性 / 灵活性 CPG 企业亟需的 人员核心能力 84% 分析性思维 84% 网络安全实 践和标准 第 10 版年度智能制造现状报告 10 CPG 制造商正重点部署与技术落地相匹配的流程自动化、机器人及数字化工具。 CPG 制造商的未来之路 这些洞见折射出一个处于深刻变革中的行业。CPG

2025 87% 93% 独立移动用户 移动互联网用户 智能手机 4G 12.5 亿 12.9 亿 86% 渗透率* 89% 渗透率* 11.7 亿 12.2 亿 80% 渗透率* 84% 渗透率* 1880 亿美元 2210 亿美元 运营商收入和投资 2024 2030 1.2 万亿美元 2.0 万亿美元 占 GDP 的 6.2% 占 GDP 的 8.3% 移动行业对中国 中国香港特别行政区 中国大陆 中国台湾 中国澳门特别行政区 5% 95% 3G 3G 4G 4G 5G 5G 01 移动市场 关键数据 预计到 2030 年，中国 移动互联网普及率将达 到 84% 截至 2024 年底，中国 80% 的人口（11.7 亿人）已使用移 动互联网，自 2015 年以来增加了 4 亿人。然而，随着市 场接近饱和，近年来移动互联网的普及速度有所放缓。预 计这一趋势将持续，到 占总人口的比例 资料来源：GSMA 智库 已联网 使用缺口 覆盖缺口 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 84% 15% 84% 15% 83% 16% 82% 17% 82% 17% 81% 18% 80% 19% 覆盖缺口： 居住在移动宽带网络未覆盖区域的人。 使用缺口： 居住在移动宽带网络覆盖区域，但尚未

79.html#:~:tex- t=%E5%9B%BD%E5%8A%A1%E9%99%A2%E5%8D%B0%E5%8F %91%E7%9A%84%E3%80%8A%E7%A9%BA%E6%B0%94%E8% B4%A8%E9%87%8F,%E7%9A%84%E6%AF%94%E4%BE%8B%E 4%BB%8D%E4%B8%8D%E8%B6%B310%25%E3%80%82 5. National org/%E4%B8%AD%E5%9B%B- D%E9%92%A2%E9%93%81%E4%BC%81%E4%B8%9A%E4%BD %8E%E7%A2%B3%E8%BD%AC%E5%9E%8B%E8%9E%8D%E8 %B5%84%E6%89%8B%E5%86%8C/?lang=zh-hant 20. Climate Bonds Initiative. Guidance to Assess Transition Plans. org/%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E9%92%A2%E9%93%81%E4%B- C%81%E4%B8%9A%E4%BD%8E%E7%A2%B3%E8%BD%AC%E5%9E% 8B%E8%9E%8D%E8%B5%84%E6%89%8B%E5%86%8C/?lang=zh-hant 37. Transition Asia. 中国钢铁企业低碳转型融资手册. https://transition- asia.org/

东方晶源微电子科技（北京）股份有限公司 北京市 北京市 81 洞见科技（雄安）有限公司 广东省 深圳市 82 飞腾信息技术有限公司 天津市 天津市 83 伏达半导体（合肥）股份有限公司 安徽省 合肥市 84 福建德尔科技股份有限公司 福建省 龙岩市 85 福建福光股份有限公司 福建省 福州市 86 福建中信网安信息科技有限公司 福建省 福州市 87 阜阳欣奕华新材料科技股份有限公司 安徽省 阜阳市 平均专利被引次数 1.76万小巨人 TOP500 集群名称 企业数量 占比 核心城市 长三角集群 211 42.2% 上海（66 家） 苏州（39 家） 京津冀集群 102 20.4% 北京（84 家） 天津（16 家） 珠三角集群 88 17.6% 深圳（55 家） 广州（19 家） 中国专精特新小巨人科创力TOP500 信息技术主导：新一代信息技术产业作为核心赛道，企业数量超过总量的一半， 专精特新小巨人TOP500企业在区域分布上头部城市聚集效应极强：TOP10 城市 集中了 352 家企业，占比达70.4%；TOP20 城市聚集 430 家企业，占比高达 86%。 其中又以前三甲城市断层领先： 北京市（84 家）：作为首都和科技创新中心，企业数量遥遥领先 上海市（66 家）：长三角核心城市，产业基础雄厚 深圳市（55 家）：珠三角创新引擎，专精特新企业培育标杆城市 3.3 “TOP500”小巨人