3 人工智能 .................................................................................. 25 3.4 数字孪生 .................................................................................. 28 四、服务生成算力网络应用案例 系统、数据等构成，对全网的算力资源、网络资源、存储资源及数据 资源等进行统一感知管理，并能够根据业务需求对各类计算、存储资 源进行高质量传递和流动。而作为基础设施层在数字环境中的虚拟化 表示，数字孪生通过利用数字技术和模拟方法，在虚拟环境中对现实 世界的实体、系统或过程进行建模、仿真和分析的过程，能够提供更 好的算网基础设施设计、优化和管理手段。此外，通过内嵌实时智能， 基础设施层一方面能 模型等方式进行表征，具 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 18 体内容可归纳为历史记载、客观现状、主观体验和动作反馈等类型。 目前，基于 AI 的策略自动生成机制、基于数字孪生的策略验证，以 及基于用户反馈的策略自动优化等技术已经成为相关研究的热点。 4）自动执行：基于自主学习的算网自动驾驶 算力网络的基本目标是根据自身资源状态最优地进行用户意图 执行和方案部

供商，正在使用合成数 据来训练他们的系统进行对象识别。这是在此环境中使用的早期示 例。合成数据可以是仿真的输入，也可以是仿真的输出。这可以加 快机器人系统的培训和采用。  智能仿真有助于仓库数字孪生的演变，从 2D/3D 可视化发展到算 法流程仿真和资源的虚拟作。 行动建议  对跨作的当前仿真使用情况、正在使用的应用程序以及用于哪些场 景进行编目。确定这些用例的不足之处，并评估采用智能仿真来补 库仿真和建模， 以及仓库资源规划和优化。 Gartner 首次将“仓库仿真与建模”列入 2019 年的供应链执行技术的成熟度曲线，接着它又 将“仓库中的数字孪生”增加到 2020 年的供应链执行技术的成熟度曲线，从此开启了物流 利用数字孪生技术的高级仿真。经过多年的实践和研究（这两项技术都保持在 2021 ~ 2024 年 Gartner 的供应链执行技术的成熟度曲线上，并逐渐成熟），隨着人工智能技术的发展， 分析。这些解决方案将仓库数字孪生的元素与先进的仿真和建模相结合。” 领先的供应链组织已帅先釆用先进的数字技术，如数字孪生，人工智能等，进行物流仿真和 建模，为供应链提供了最优决策，大大提高了供应链的效率并降低了成本。例如中国的物流 领先企业顺丰。该公司在 2021 年前，主要聚焦在传统的规划仿真，2021 年开始系统研究数 字孪生，并在物流业务场景中实现了落地。2023-2024 年顺丰以数字孪生为核心的智能仿真

逐步脱离传统冯 • 诺依曼架构的框架束缚，在计算架构、材料器件、工程工艺、计算范式四大核心 层面实现颠覆性创新，最终催生新型计算的全面兴起。 另外，数据将成为推动人工智能发展的“新燃料”。伴随数字孪生、具身智能的普及以及可 能的超级智能体的出现，到 2035 年，人工智能存储容量需求将比 2025 年增长 500 倍，占比超过 70%。未来应用与存储需求的紧耦合，将推动存储技术向超高带宽，超大容量，超强智能方向演 而进入物理 AI 时代，数据是物理世界到数 字世界的实时映射。通过与环境数据的高频交 互，AI 系统可实现动态自演进，不再依赖预先 标注的数据集，而是通过实时感知与反馈循环 不断优化。 伴随数字孪生、具身智能与超级智能体 的普及，预计到 2035 年，存储容量需求将比 2025 年增长 500 倍，AI 数据占比超过 70%。 数据驱动智能：数据决定模型智能的高度，记忆决定智能体应用的宽度 智能物流， 千亿连接 全息多维感知， 百G，DOU:1TB 万物智联， 连接数1千万/km2， 时延100us 通信与感知深度融合：无线网络通过多模 态感知，采集环境数据，与数字孪生技术结合， 将构建全新的融合感知服务能力，在一个系统 中同时实现通信和感知功能。这种一体化技术 能够使通信网络作为一个巨大的传感器，利用 无线电波的传输、反射和散射来感知和理解物 理世界。

. 18 2.2.5 生成式智能化决策控制........................................................ 19 2.2.6 全周期高实时数字孪生........................................................ 22 2.2.7 多要素高可信算电交易..................... 在算电协同体系中，使能技术是实现算力、网络与能源资源高 效融合与协同调度的关键支撑。其涵盖从底层资源纳管，到能源多 能互补调度，再到全局感知预测、确定性网络承载、智能化决策控 制、全周期数字孪生以及多要素可信交易等多个环节。通过技术协 同共同构筑面向绿色、低碳与高效运行目标的算电融合基础设施底 座。 表 2-1 算电协同关键使能技术表 技术名称 核心目标 关键方法 多元异构算 无损网络（RDMA、RoCEv2）、网络 测量与反馈 生成式智能 化决策控制 实现资源调度的智能 生成与自适应优化 生成式算法（Transformer）、在线学 习与反馈机制 全周期高实 时数字孪生 构建算电系统的虚实 映射，实现实时监控 与优化 生命周期管理、实时监控与反馈、自 适应控制 多要素高可 信算电交易 构建透明、公平、可 追溯的资源交易机制 区块链、智能合约、碳排放因子与能

1.实施“元制造”融合赋能。围绕“产业大脑+未来工厂”，加 快元宇宙技术与先进制造技术的融合应用，推进‘设计—研发 —制造—销售—管理’全生命周期和全要素虚实共生，构建可 视、可管、可预测的数字孪生工厂。打造研发设计、生产优化、 设备运维、产品测试、技能培训等工业元宇宙应用场景，通过 虚拟空间和现实空间的协同联动，促进企业内部和企业之间高 效协同，助力制造业高质量发展。（责任单位：省经信厅、省 转变。（责任单位：省卫生健康委、省发展改革委、省科技厅、 省经信厅） 3.集成“元城市”综合应用。强化元宇宙对城市大脑的赋能 提升作用，构建虚拟空间和现实世界全面连接和高度协同的数 字孪生城市，提升厘米级空间计算、多场景大规模用户实时交 互能力，形成城市可视化管理解决方案。加快元宇宙在未来社 区、数字乡村等领域综合应用，打造政务服务、城市治理、应 急处置、规划建设等功能模块，全面提升城市治理科学性。（责 （责任 单位：省文化和旅游厅、省发展改革委、省经信厅、省科技厅、 省商务厅、省市场监管局） （四）制造业赋能提升工程 强化虚拟现实技术与大数据、数字孪生和人工智能等技术 融合应用，推动各类物联感知数据实时接入，强化与数字孪生 模型及数据的兼容，促进工业生产全流程一体化、智能化。支 持工业企业、园区利用虚拟现实技术优化生产管理与节能减排， 探索建设“工业元宇宙+垂直行业”的工业元宇宙开放平台、

备运行参数。建立面 向原料进料、反应过程、冶炼过程、质量控制、污染物排放、能源消耗等重点环节的 实时监控、异常工况预警、全流程动态调度、智能处置。构建面向主要生产场景、工 艺流程、关键核心设备的数字孪生模型”。 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 16 扫码获取更多服务  25 年 1 月，北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会发布《北京市加快 推动“人工智 参数。建立面向原料进 料、反应过程、冶炼过程、质量控制、污染物排放、能源消耗等重点环节的实 时监控、异常工况预警、全流程动态调度、智能处置。构建面向主要生产场景、 工艺流程、关键核心设备的数字孪生模型。鼓励劳动强度大、作业环境恶劣、 安全风险较大、精度要求高的岗位应用机器人。建立集成客户服务、经营管理、 生产执行和过程控制等信息的企业管理与经营决策系统。 2024.7 《精细化工产 分析和模拟，帮助相关工作人员制定应急预案和决策，提升事故处置速度，将安全风险降到最低。 智能供应链管理 人工智能可以帮助企业实现原材料、生产设备和产品的实时监控和管理，实现供应链的高效运作 和资源的有效利用。 数字孪生 数字孪生是客观事物在虚拟世界的镜像，通过集成人工智能、机器学习和传感器数据，可以建立 一个可以实时更新、现场感极强的“真实”模型，用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。 工业机器人 工业机

这是轨道交通数智化的最高阶段，其特征是人工智 能深度融入所有作业环节（预测、优化和控制）， 从而实现智能化自主运营，包括列车自动运行、人 工智能调度和高级流量优化。此外，在这一阶段， 通过数字孪生技术，实现实时系统映射，从而构建 一套能实时映射和优化物理轨道交通的虚拟系统。 此阶段的核心特征是更深度的人机协作，操作人员 与人工智能系统协同完成调度和预测性维护等工 作。轨道交通系统开始具备全面智能、弹性和自适 人工智能驱动的智能运营 趋势 ：人工智能正被部署在物流运作过程的各 个环节，以促进预测性维护、自动化仓储、需 求预测和动态路线优化。这意味着诸如联网驾 驶员咨询系统（适用于铁路运输）和基于数字 孪生的车队管理（适用于公路运输、海运和空 运）这样的先进系统正变得越来越普遍。 业务驱动因素 ：运营商面临着巨大的压力，要 减少服务中断时间、能源使用及单次运输成 本。这使得基于人工智能的分析结果变得极其 耗，并提高跨车队和终端的资产利用率。 » 端到端可视化和数据共享 趋势 ：平台当下的设计旨在提供端到端连续性 及多模式可视化，包括订单创建、仓储、长途 运输、配送及最后一公里交付。区块链、物联 网传感器和数字孪生正越来越多地用于货物追 溯和状态监控。 业务驱动因素 ：企业和政府要求供应链更透明、 更快且更可靠。因此，端到端可视化是一个理 想的解决方案，可以减少延迟，提高预测准确 性，并且让运营商快速响应诸如港口拥堵或空

资源分配方案，提高整体资源利用率。 29  性能监控：实时采集关键绩效指标，通过数字孪生技术构建网络 虚拟映像，支持事前仿真和优化决策。通过在卫星互联网承载网 的各个节点（卫星、地面站等）部署监测设备和软件，实时采集 诸如网络吞吐量、时延、丢包率、卫星设备的 CPU 利用率、内存 使用率等关键绩效指标。利用数字孪生技术，根据采集到的实时 数据，在虚拟环境中构建与真实卫星互联网承载网完全一致的网 58%份额。海底光缆技术同步升级，中 天科技为东南亚铺设的超低损耗光缆传输容量达 100Tbps，损耗降低 30%。岸基“5G+卫星”双链路备份在广东、浙江试点，实现船舶调 度零延迟。在应用层，华为“海洋数字孪生平台”融合卫星遥感与 AI 算法，提升环境监测效率 60%。江苏如东风电场采用动态海缆集 成光纤传感，运维成本降 30%。此外，中交疏浚中标 5.24 亿元火箭 海上回收船项目，船舶需在离岸 300-700 七技术”体系框架，并对未来发展方向进行前瞻性研判。 未来，我们将聚焦四大方向深化工作：一是推进核心技术突破， 重点研发 1Tbps 级星间激光通信与量子加密融合技术、PB 级星上算 力网络、AI 驱动的动态路由与数字孪生网络管理系统。二是完善标 准体系，主导 3GPP 星地融合空口协议、IETF 分布式路由优化、ITU Ka/毫米波频段分配等关键标准制定。三是加速产业协同，推动卫星 批量化生产降本、口袋式低功耗终端研发、“天基丝路”国际合作平

CCID CCID CCID CCID CCID CCID C 7 字化赋能绿色化转型。深化产品研发设计环节数字化应用， 分行业建立产品全生命周期绿色低碳基础数据库，开发数字 孪生系统等工具，提升产品绿色设计水平。在生产制造全流 程实施“新一代信息技术+绿色低碳”，以制造流程数字化推动 降低资源能源消耗和减少排放。运用区块链、大数据等技术， 建立并推广“工业互联网+再生资源回收利用”新模式。二