依托于庞大的参数规模、海量的训练数据、强大的算力资源，大模型作为AI领域的一个重要分支，日益成为推动社会进步和创新的关键力量。随着大模型能力的不断增强，大模型的安全性、可靠性、可控性正面临前所未有的挑战。产学研用各方也加强了大模型安全威胁和防御技术体系研究，在原有可信人工智能治理体系框架基础上，提升大模型的鲁棒性、可解释性、公平性、真实性、价值对齐、隐私保护等方向的能力成为行业研究热点。在5G、人工智能、云计算等新一代技术加持的生产场景中，通信运营商在大模型安全领域扮演着至关重要的社会角色。重点需要以下三个研究内容： （1）训练数据安全保护关键技术，包括数据合规获取、数据标注安全、数据集安全检测、数据增广与合成、安全对齐数据集构建等； （2）算法模型安全防护关键技术，包括模型内生安全评测、模型鲁棒性增强、模型”幻觉”缓解、模型偏见消除、模型可解释性提升等； （3）业务应用安全防护关键技术，包括输入输出安全保护、生成信息标识、账号恶意行为风控、用户协议和隐私政策等。

1、技术需求 手性氧化苯乙烯作为新路线中合成盐酸左旋咪唑关键中间体，需要构建相关生物催化酶，一步合成手性氧化苯乙烯，将传统化学合成的收率由30-45%，直接提高至90%以上，需要建成年产100吨以上的生物合成车间。 2、现有基础 试阶段，完成了200g级的手性氧化苯乙烯前体的制备；与合作单位初步打通了50g手性氧化苯乙烯的生物酶催化合成路线。

1、数字能源与群控/智控模型开发：针对耗能设备和系统，我们计划开发基于系统数据统计分析的群控和智控模型。这些模型将利用大数据和人工智能技术，对能耗数据进行深度分析，实现能源消耗的优化管理。 2、碳排放精准数理与零碳认证：开发一套碳排放精准计算和管理系统，该系统将基于实时能耗监测和碳排放因子数据库，精准计算企业或电力系统的碳足迹。 3、微网高可靠与高效调度策略：针对微网系统，该模型将综合考虑可再生能源的波动性、负载需求的变化以及储能系统的状态，通过优化算法实现能源的高效分配和利用，确保微网系统的稳定运行。这将涵盖先进的预测技术、自适应控制策略及实时调度算法，预期在微网调度和管理技术上实现国内领先。

有关等离子火的相关技术和研究，氮氧化物取出方法和技术，耐高温新型材料。

1、针对传感器和数据汇聚产品，从软硬件整体方案构建自主可控的、多途径取能和节能的系统解决方案，满足不同应用场合的应用需求。2、研究和开发视频和图像算法，实现最少样本的电力设备故障识别和人员安全识别，并具备深度学习，逐步自己提高识别准确率。

联合开发提高污水处理剂性能的关键。通过包覆处理，可以提高污水处理剂的结构稳定性、吸附性能和重复利用率。需要采用先进的包覆技术，如羧甲基纤维素钠包覆处理等，以确保污水处理剂的性能稳定可靠。高效包覆型污水处理剂需要具备优异的吸附性能、沉降性能和稳定性。

可以承受正常交通车流碾压行光伏板。

蛋白降解靶向嵌合体（PROTAC）是一种双功能小分子，一端是结合靶蛋白的配体，另一端是结合E3泛素连接酶的配体，并通过一段链条连接。经泛素一蛋白酶体途径降解后，可将过表达和突变的致病蛋白清除，从而治疗疾病。需求痛点：1、结构新颖的小分子化合物的设计与合成有难度、配体与目标蛋白的结合、细胞水平目标蛋白的降解能力不理想化合物能有效形成三元复合物，有效激活降解系统。无脱靶毒性及能成药。

图像识别算法精准度提升。

1.药物球囊涂层与药物释放吸收的研究，实现涂层工艺批量生产时批次间的稳定性；2.通路类导管分段式设计与临床应用的关系；3.金属可降解支架降解性能与支架本体表面处理技术的关系；4.镁合金丝材延展性与超弹性研究5.超高压球囊（≥35atm）的设计与成型。