年總結(jié)PPT課件匯報人:XXXX2025年12月20日技術(shù)研發(fā)部年度CONTENTS目錄01

年度工作概述02

核心技術(shù)突破03

重點項目成果04

團隊建設(shè)與人才培養(yǎng)CONTENTS目錄05

成果影響與價值分析06

面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對措施07

未來規(guī)劃與展望年度工作概述01年度工作目標回顧核心戰(zhàn)略目標設(shè)定

2025年技術(shù)研發(fā)部門圍繞"智能化、高效化、協(xié)同化"三大方向，以"技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動業(yè)務(wù)增長"為核心戰(zhàn)略目標，重點突破AI算法優(yōu)化、綠色能源技術(shù)應(yīng)用兩大領(lǐng)域。關(guān)鍵績效指標（KPIs）

全年計劃完成項目總數(shù)80項，其中核心項目20項；研發(fā)投入較去年增長15%，達到1.2億元；申請專利15項，軟件著作權(quán)60項；項目平均交付周期縮短20%。資源投入規(guī)劃

研發(fā)團隊擴充至320人，其中博士學歷占比28%，碩士學歷占比52%；引入5臺國產(chǎn)高端服務(wù)器集群，年處理算力達200PFLOPS；資源分配呈現(xiàn)"雙核驅(qū)動"格局：AI算法團隊獲得60%的研發(fā)預算，綠色能源團隊獲40%。研發(fā)模式創(chuàng)新目標

設(shè)立"敏捷研發(fā)實驗室"，采用看板管理，目標將項目交付周期縮短至平均45天；實施DevOps2.0體系，將軟件交付頻率提升至每周3次，故障響應(yīng)時間壓縮至30分鐘以內(nèi)。研發(fā)投入與資源配置

年度研發(fā)投入概況2025年研發(fā)部門投入經(jīng)費1.2億元，較去年增長15%，重點投向人工智能與綠色能源兩大領(lǐng)域，占總投入的60%和40%。

人力資源配置團隊規(guī)模擴充至320人，博士學歷占比28%，碩士學歷占比52%；實施“1+1導師制”培養(yǎng)新人，3名成員通過高級技術(shù)認證。

設(shè)備與算力支撐引入5臺國產(chǎn)高端服務(wù)器集群，年處理算力達200PFLOPS，支撐多項目并行開發(fā)；實驗室改造后新增VR/AR體驗設(shè)備，提升研發(fā)環(huán)境。

資源分配優(yōu)化機制推行“零基預算”原則，取消非核心支出項目；設(shè)立“敏捷研發(fā)實驗室”，采用看板管理，項目交付周期縮短至平均45天，資源利用率提升20%。年度核心數(shù)據(jù)概覽研發(fā)投入與產(chǎn)出2025年研發(fā)投入1.2億元，同比增長15%，完成項目總數(shù)87項，其中核心項目25項，申請專利15項，獲得授權(quán)5項。技術(shù)突破成果AI算法優(yōu)化使圖像識別準確率提升至98.5%，新能源電池能量密度突破300Wh/kg，跨部門協(xié)同平臺使項目交付周期縮短20%。市場與效益影響AI項目為客戶帶來年化成本降低約12%，綠色能源電池項目獲3項發(fā)明專利，新產(chǎn)品上市后市場占有率提升顯著。團隊與資源效率研發(fā)團隊擴充至320人，博士學歷占比28%，碩士學歷占比52%，通過DevOps2.0體系將軟件交付頻率提升至每周3次，故障響應(yīng)時間壓縮至30分鐘。核心技術(shù)突破02人工智能與算法優(yōu)化成果深度學習算法突破自主研發(fā)的"啟明V3"大模型在GLUE基準測試中超越行業(yè)均值20%，實現(xiàn)多模態(tài)融合處理能力，模型訓練采用混合精度計算技術(shù)，單次推理延遲控制在5毫秒以內(nèi)。圖像識別技術(shù)升級通過優(yōu)化深度學習模型與算法架構(gòu)，圖像識別準確率提升至99%，響應(yīng)速度提升30%，在多個國際權(quán)威評測中名列前茅，顯著增強了公司產(chǎn)品在智能應(yīng)用中的競爭力。智能客服系統(tǒng)優(yōu)化智能客服系統(tǒng)通過NLP技術(shù)重構(gòu)，使客戶問題自動解決率從65%提升至82%，日均處理量突破10萬次，大幅提升了客戶服務(wù)效率和滿意度。用戶畫像算法迭代針對用戶畫像精度不足問題，優(yōu)化特征工程并引入聯(lián)邦學習技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全，用戶畫像模型準確率從75%提升至88%，助力營銷轉(zhuǎn)化率提升12%。新能源技術(shù)研發(fā)進展

太陽能光熱轉(zhuǎn)化系統(tǒng)研發(fā)突破自主研發(fā)CPC聚光式太陽能熱發(fā)電系統(tǒng)，在內(nèi)蒙古試點項目實現(xiàn)轉(zhuǎn)化效率21.5%，高于行業(yè)平均水平3個百分點，年發(fā)電量達8.6GWh，采用相變材料儲能技術(shù)，夜間供電穩(wěn)定性達95%。

綠色電池技術(shù)性能躍升固態(tài)鋰金屬電池能量密度突破500Wh/kg，循環(huán)壽命達3000次，電動車原型車測試續(xù)航里程提升至600km，充電時間縮短至18分鐘，采用納米復合電解質(zhì)有效解決鋰枝晶生長問題。

碳捕集材料研發(fā)與中試進展采用納米孔道優(yōu)化設(shè)計，研發(fā)的碳捕集材料對二氧化碳選擇性吸附濃度達98%，適用于火電廠、水泥廠等高排放企業(yè)，目前已進入中試階段，材料成本較進口方案降低40%。新材料與工藝創(chuàng)新

柔性觸控屏材料研發(fā)突破自研柔性基板材料TFT-620，通過納米壓印技術(shù)實現(xiàn)成本下降40%，透光率提升至92%，已通過多項性能測試并進入試產(chǎn)階段。

新型半導體材料應(yīng)用自主研發(fā)的新型半導體材料在耐熱性、導電性方面優(yōu)于傳統(tǒng)材料，成功應(yīng)用于芯片封裝與散熱系統(tǒng)，顯著提升產(chǎn)品可靠性和散熱效率，已獲國家專利。

碳捕集材料技術(shù)優(yōu)勢采用納米孔道優(yōu)化設(shè)計，選擇性吸附二氧化碳濃度達98%，適用于火電廠、水泥廠等高排放企業(yè)，目前已完成中試并啟動產(chǎn)業(yè)化對接。

工藝優(yōu)化與成本控制通過改進生產(chǎn)工藝，如新型環(huán)保材料研發(fā)中采用可降解塑料制造技術(shù)，減少碳排放35%，同時通過供應(yīng)鏈優(yōu)化使原材料成本降低20%。專利與知識產(chǎn)權(quán)成果

專利申請與授權(quán)情況本年度成功申請專利15項，其中5項已獲得授權(quán)，涵蓋人工智能、新能源材料、智能制造等核心技術(shù)領(lǐng)域，為公司技術(shù)領(lǐng)先提供法律保障。

軟件著作權(quán)登記成果完成軟件著作權(quán)登記60項，包括AI驅(qū)動的自動化測試平臺、智能客服系統(tǒng)升級方案等，夯實公司在軟件領(lǐng)域的知識產(chǎn)權(quán)儲備。

知識產(chǎn)權(quán)保護策略與多家律所合作建立知識產(chǎn)權(quán)保護體系，通過專利導航項目針對性布局核心技術(shù)專利，確保研發(fā)成果不被侵權(quán)，維護公司技術(shù)優(yōu)勢。

知識產(chǎn)權(quán)成果轉(zhuǎn)化推動多項專利技術(shù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)產(chǎn)品，如新型電池技術(shù)已與多家企業(yè)達成合作，年度通過專利授權(quán)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓實現(xiàn)知識產(chǎn)權(quán)價值最大化。重點項目成果03AI驅(qū)動自動化測試平臺開發(fā)平臺核心功能模塊集成智能用例生成、自動化執(zhí)行調(diào)度、缺陷智能定位三大核心模塊，支持Web、移動端及API多場景測試，實現(xiàn)測試流程端到端閉環(huán)。關(guān)鍵技術(shù)突破采用基于深度學習的UI元素識別算法，控件識別準確率達98.5%；引入強化學習優(yōu)化測試用例優(yōu)先級排序，用例覆蓋率提升40%，冗余用例減少35%。效能提升量化成果平臺上線后，回歸測試周期從72小時縮短至12小時，測試人力成本降低60%；缺陷平均檢出時間從48小時壓縮至2小時，產(chǎn)品發(fā)布周期縮短30%?？珥椖繎?yīng)用案例已在公司核心產(chǎn)品線（智能客服系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)平臺）全面部署，支撐2025年15個版本迭代測試，累計執(zhí)行自動化測試用例12萬+條，發(fā)現(xiàn)高危缺陷237個。跨部門定制化解決方案

01市場領(lǐng)域定制化合作成果與市場部門緊密合作，共同推出針對特定行業(yè)的定制化解決方案，市場反響熱烈，有效提升了公司產(chǎn)品在目標行業(yè)的市場占有率。

02智能客服系統(tǒng)升級項目通過NLP技術(shù)重構(gòu)，使客戶問題自動解決率從65%提升至82%，日均處理量突破10萬次，顯著提升了客戶服務(wù)效率與滿意度。

03柔性生產(chǎn)線自動化改造項目引入5軸機器人協(xié)作單元，單線產(chǎn)能提升40%，故障率下降35%，實現(xiàn)了生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智能化與高效化，為制造部門帶來顯著效益。

04區(qū)塊鏈供應(yīng)鏈追溯系統(tǒng)應(yīng)用覆蓋上游200余家供應(yīng)商，產(chǎn)品溯源時間從7天壓縮至2小時，提升了供應(yīng)鏈透明度與管理效率，保障了產(chǎn)品質(zhì)量與安全。核心產(chǎn)品性能優(yōu)化項目01優(yōu)化目標與關(guān)鍵指標2025年針對核心產(chǎn)品啟動性能優(yōu)化專項，目標提升處理速度30%、降低能耗20%，同步解決高并發(fā)場景下響應(yīng)延遲問題。02技術(shù)優(yōu)化方案實施采用分布式緩存架構(gòu)與算法重構(gòu)，將數(shù)據(jù)庫查詢響應(yīng)時間從450ms壓縮至180ms；引入動態(tài)資源調(diào)度機制，服務(wù)器算力使用率提升至78%。03優(yōu)化成效與業(yè)務(wù)價值優(yōu)化后產(chǎn)品平均無故障運行時間（MTBF）提升40%，客戶投訴率下降25%；支撐業(yè)務(wù)量3倍增長，助力市場份額擴大至12%。04典型案例：AI推理引擎優(yōu)化通過模型輕量化與算子融合技術(shù)，AI推理引擎吞吐量提升50%，單次推理成本降低18%，已成功應(yīng)用于智能客服系統(tǒng)，問題自動解決率達82%。物聯(lián)網(wǎng)與智能制造系統(tǒng)

智能制造解決方案架構(gòu)集成傳感器、云平臺與大數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建完整的智能制造解決方案，實現(xiàn)生產(chǎn)全流程的智能化管理與優(yōu)化。

生產(chǎn)效率與設(shè)備管理優(yōu)化通過實時監(jiān)控與故障預測，試點工廠生產(chǎn)效率提升25%，設(shè)備故障率下降20%，顯著降低運維成本。

關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新應(yīng)用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)設(shè)備互聯(lián)互通；采用數(shù)字孿生技術(shù)，模擬生產(chǎn)過程并優(yōu)化工藝參數(shù)，提升產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性。

未來發(fā)展方向計劃進一步拓展系統(tǒng)兼容性，覆蓋更多生產(chǎn)場景，加強AI算法在生產(chǎn)調(diào)度與質(zhì)量控制中的深度應(yīng)用，推動智能制造水平持續(xù)升級。團隊建設(shè)與人才培養(yǎng)04部門組織架構(gòu)與團隊構(gòu)成組織架構(gòu)概覽技術(shù)研發(fā)部門由軟件開發(fā)、硬件工程、測試驗證等多個小組構(gòu)成，各小組協(xié)同合作，共同推進研發(fā)項目實施。核心團隊成員介紹團隊包含多位資深工程師和項目經(jīng)理，他們在關(guān)鍵項目中發(fā)揮核心作用，具備豐富的技術(shù)研發(fā)與項目管理經(jīng)驗。團隊規(guī)模與學歷結(jié)構(gòu)研發(fā)團隊擴充至320人，其中博士學歷占比28%，碩士學歷占比52%，形成了高學歷、高素質(zhì)的研發(fā)人才梯隊?？绮块T協(xié)作機制建立了跨部門項目組及定期會議機制，有效促進信息共享與資源整合，保障與市場、銷售等部門協(xié)作項目順利推進。核心成員與貢獻展示

資深技術(shù)專家：突破關(guān)鍵技術(shù)瓶頸李工程師帶領(lǐng)團隊在量子計算領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)量子比特穩(wěn)定操控，完成核心算法優(yōu)化，相關(guān)技術(shù)已申請發(fā)明專利2項，支撐了項目D的成本效益提升。

項目經(jīng)理：高效推進跨部門協(xié)作王經(jīng)理主導智能客服系統(tǒng)升級項目，協(xié)調(diào)研發(fā)與市場部門采用敏捷開發(fā)模式，使客戶問題自動解決率從65%提升至82%，日均處理量突破10萬次。

算法研究員：引領(lǐng)AI技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用張博士優(yōu)化深度學習算法，將圖像識別準確率提升至99%，響應(yīng)速度提升30%，其研發(fā)的AI模型在國際權(quán)威評測中名列前茅，應(yīng)用于多款核心產(chǎn)品。

材料工程師：推動綠色能源技術(shù)突破劉工程師研發(fā)的新型太陽能電池材料轉(zhuǎn)換效率達21.5%，高于行業(yè)平均水平3個百分點，內(nèi)蒙古試點項目年發(fā)電量達8.6GWh，獲3項發(fā)明專利。培訓體系與技術(shù)能力提升年度培訓計劃執(zhí)行情況2025年組織“云計算實戰(zhàn)”“AI工程化落地”等6場專項培訓，覆蓋320人次，人均培訓時長超80小時，3名成員通過AWS解決方案架構(gòu)師-專業(yè)認證。技術(shù)認證與資質(zhì)獲取團隊技術(shù)棧覆蓋度從70%提升至85%，28%成員獲得博士學歷，52%成員獲得碩士學歷，引入5臺國產(chǎn)高端服務(wù)器集群支撐算力需求。內(nèi)部知識共享機制建設(shè)搭建“技術(shù)知識庫”平臺，沉淀23篇項目技術(shù)方案、15個通用組件庫，技術(shù)復用率從45%提升至60%，組織4場技術(shù)分享會促進經(jīng)驗交流。導師制與人才梯隊培養(yǎng)實施“1+1導師制”，由資深技術(shù)人員帶教新人，開展“職業(yè)規(guī)劃生涯規(guī)劃”“科學研究方法論”等專題講課，加速新員工適應(yīng)與成長。團隊協(xié)作機制與文化建設(shè)

跨部門協(xié)作流程優(yōu)化建立“需求凍結(jié)期”機制，規(guī)范銷售部門需求變更流程，保障研發(fā)穩(wěn)定性；設(shè)立跨部門項目組，如與市場部合作開發(fā)定制化解決方案，提升市場響應(yīng)效率。

內(nèi)部知識共享平臺搭建搭建技術(shù)知識庫平臺，沉淀23篇項目技術(shù)方案、15個通用組件庫，團隊技術(shù)復用率從45%提升至60%；定期組織“每周技術(shù)分享會”，促進成員間技術(shù)交流。

敏捷開發(fā)與項目管理創(chuàng)新引入敏捷開發(fā)方法論，將項目迭代周期從4周壓縮至2周，需求響應(yīng)速度提升50%；實施DevOps2.0體系，軟件交付頻率提升至每周3次，故障響應(yīng)時間從8小時壓縮至30分鐘。

創(chuàng)新文化培育與激勵機制舉辦內(nèi)部黑客馬拉松2次，產(chǎn)生3項實用型專利；設(shè)立“技術(shù)紅點”制度，對未達標指標啟動預警機制，同時設(shè)立“技術(shù)攻堅獎”“創(chuàng)新提案獎”，激發(fā)團隊創(chuàng)新熱情。成果影響與價值分析05市場競爭力提升成效核心產(chǎn)品市場份額增長2025年，公司核心產(chǎn)品憑借技術(shù)優(yōu)化與性能提升，市場占有率較去年增長12%，在華東地區(qū)細分領(lǐng)域排名躍升至第二。新產(chǎn)品市場滲透率突破本年度推出的AI驅(qū)動自動化測試平臺，已成功進入國內(nèi)Top10互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)供應(yīng)鏈，市場滲透率達8%，簽訂年度合作訂單金額超3000萬元。客戶滿意度顯著提升通過技術(shù)改進與服務(wù)優(yōu)化，客戶滿意度調(diào)查顯示綜合評分從82分提升至90分，關(guān)鍵客戶續(xù)約率保持在95%以上，新增行業(yè)標桿客戶6家。行業(yè)影響力與品牌價值增強研發(fā)的新技術(shù)成果被行業(yè)權(quán)威媒體報道15次，主導制定行業(yè)標準2項，公司技術(shù)研發(fā)實力獲評"2025年度中國科技企業(yè)創(chuàng)新力TOP50"?？蛻魸M意度與反饋分析

滿意度調(diào)查總體結(jié)果2025年度客戶滿意度調(diào)查顯示，綜合滿意度較去年提升X%，達到XX分（百分制），其中產(chǎn)品性能滿意度提升最為顯著，達XX分。

關(guān)鍵反饋問題分類收集到客戶反饋XX條，主要集中在三個方面：系統(tǒng)響應(yīng)速度（占比XX%）、操作界面復雜度（占比XX%）、售后服務(wù)響應(yīng)時效（占比XX%）。

改進措施與實施效果針對反饋問題，優(yōu)化核心算法使系統(tǒng)響應(yīng)速度提升30%，簡化界面操作步驟15處，建立7×24小時售后響應(yīng)機制，問題解決率提升至95%。

典型客戶案例反饋某行業(yè)龍頭客戶反饋，使用優(yōu)化后的AI驅(qū)動自動化測試平臺后，測試周期縮短40%，測試成本降低25%，對技術(shù)支持團隊服務(wù)效率給予高度評價。成本節(jié)約與資源利用效率研發(fā)投入產(chǎn)出比提升2025年研發(fā)投入1.2億元，較去年增長15%，帶動新增專利50項、軟件著作權(quán)60項，成果轉(zhuǎn)化率提升至80%，直接創(chuàng)造經(jīng)濟效益超5億元，投入產(chǎn)出比達1:4.17。生產(chǎn)效率提升與能耗降低通過智能制造解決方案優(yōu)化，生產(chǎn)效率提升25%，設(shè)備故障率下降20%；綠色能源技術(shù)應(yīng)用使核心產(chǎn)品能耗降低20%，年節(jié)約能源成本約1200萬元。材料與供應(yīng)鏈成本優(yōu)化新型半導體材料應(yīng)用使芯片封裝成本降低40%，通過多渠道供應(yīng)商策略，關(guān)鍵元器件采購成本下降15%，全年材料成本節(jié)約超800萬元。研發(fā)流程與資源復用優(yōu)化引入敏捷開發(fā)與DevOps2.0體系，項目交付周期縮短20%，技術(shù)復用率從45%提升至60%，減少重復開發(fā)成本約600萬元；服務(wù)器算力利用率提升至78%，資源浪費減少30%。環(huán)境影響評估與可持續(xù)發(fā)展

新技術(shù)環(huán)境效益評估2025年，研發(fā)的新技術(shù)在減少能耗和降低污染方面取得進展，通過優(yōu)化算法和采用綠色能源技術(shù)，核心產(chǎn)品能耗降低20%，碳排放減少15%，對環(huán)境的正面影響得到有效評估。

綠色能源技術(shù)應(yīng)用成效自主研發(fā)的CPC聚光式太陽能熱發(fā)電系統(tǒng)，在內(nèi)蒙古試點項目實現(xiàn)轉(zhuǎn)化效率21.5%，高于行業(yè)平均水平3個百分點，年發(fā)電量達8.6GWh，采用相變材料儲能技術(shù)，夜間供電穩(wěn)定性達95%。

可持續(xù)發(fā)展項目推進啟動環(huán)保材料研發(fā)項目，成功制造出可降解塑料，減少環(huán)境污染；固態(tài)鋰金屬電池能量密度突破500Wh/kg，循環(huán)壽命達3000次，電動車原型車測試續(xù)航里程提升至600km，充電時間18分鐘，推動新能源汽車發(fā)展。

未來綠色發(fā)展規(guī)劃計劃開拓新興市場，通過定制化綠色解決方案，滿足不同地區(qū)用戶的需求；重點發(fā)展可持續(xù)能源技術(shù)，研發(fā)更高效的太陽能電池板和風力發(fā)電技術(shù)，促進清潔能源的普及，助力實現(xiàn)碳中和目標。面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對措施06技術(shù)瓶頸與解決方案

AI模型極端場景泛化能力不足部分AI模型在極端場景下泛化能力不足，通過引入機器學習技術(shù)，投入更多算力資源，成功提升了系統(tǒng)性能。

技術(shù)路線依賴單一風險部分項目過度依賴單一技術(shù)（如特定算法庫），已制定“技術(shù)多元化儲備計劃”，建立技術(shù)路線圖，明確技術(shù)發(fā)展方向。

跨部門協(xié)作障礙為解決跨部門溝通不暢，建立了定期會議機制和跨部門項目組，有效促進了信息共享、資源整合與協(xié)作效率提升。

資源分配不均問題針對資源分配不均問題，優(yōu)化了項目管理流程，推行“零基預算”原則，取消非核心支出項目，確保每個項目都能得到必要的支持。資源分配與項目管理優(yōu)化

01研發(fā)資源動態(tài)調(diào)配機制2025年推行"零基預算+項目優(yōu)先級動態(tài)評估"機制，取消非核心支出項目，關(guān)鍵項目資源保障率提升至100%，研發(fā)投入產(chǎn)出比提高25%。

02敏捷開發(fā)與流程效率提升引入敏捷開發(fā)方法論，項目迭代周期從4周壓縮至2周，需求響應(yīng)速度提升50%；實施DevOps2.0體系，軟件交付頻率提升至每周3次，故障響應(yīng)時間從8小時壓縮至30分鐘。

03跨部門協(xié)作與風險管理建立跨部門項目組及定期溝通會議機制，解決銷售部門需求變更頻繁問題，設(shè)立"需求凍結(jié)期"保障研發(fā)穩(wěn)定性；全年識別并化解技術(shù)路線依賴、知識產(chǎn)權(quán)等風險12項，關(guān)鍵項目延期率控制在5%以內(nèi)。

04自動化工具與效能度量引入自動化測試框架與項目管理系統(tǒng)，回歸測試時間從3天縮短至4小時，代碼審查通過率提升至98%；構(gòu)建研發(fā)效能儀表盤，實時監(jiān)控項目進度、資源使用率及質(zhì)量指標，服務(wù)器算力使用率峰值優(yōu)化至78%。跨部門協(xié)作障礙及改進

需求變更頻繁問題銷售部門需求變更頻繁，影響研發(fā)穩(wěn)定性，已建立"需求凍結(jié)期"機制保障研發(fā)進度。

溝通效率不足問題跨部門溝通存在壁壘，通過設(shè)立跨部門項目組、建立定期會議機制，促進信息共享與資源整合。

協(xié)作流程待優(yōu)化問題協(xié)作流程存在冗余環(huán)節(jié)，引入敏捷開發(fā)方法，優(yōu)化項目管理流程，提高跨部門協(xié)作效率。未來規(guī)劃與展望072026年技術(shù)創(chuàng)新方向

人工智能與機器學習深化應(yīng)用重點發(fā)展多模態(tài)AI中臺與行業(yè)大模型，提升智能客服系統(tǒng)自動解決率至90%以上，推動AI在醫(yī)療影像輔助診斷等領(lǐng)域的精準化應(yīng)用。

量子計算技術(shù)探索啟動量子算法在復雜問題解決中的預研，重點突破量子比特穩(wěn)定性控制技術(shù)，探索其在金融風控、材料