析数据中心互联、算力网络等典型应用场景，展示了光电融合网络在 降低 30%以上 TCO、提升 50%以上能效比等方面的显著优势。同时， 本白皮书提出三阶段发展路径与产业协同建议，旨在推动构建开放、 融合、智能的新一代光电网络体系。 我们期待通过本白皮书的发布，吸引更多研究机构、企业和产业 人员共同参与光电融合网络的技术创新与应用实践，把握光电融合网 络技术带来的产业变革机遇，助力我国数字经济高质量发展，为全球 业务层与光传输层融 合，通过将 DWDM 相干光模块直接部署于路由器等分组设备，消除 独立光转发设备，降低功耗与空间占用。 光电融合技术从最开始的 IP over WDM 方案，已有十余年历史， 近年因开放解耦架构的普及和光模块技术进步（如微型化光电集成、 相干容量提升）重获关注。消除独立光转发设备不仅降低 CAPEX， 其扩展传输距离还可绕过汇聚节点，进一步节省成本。 光电融合网络技术是通过光层传输与 设备板卡、端口、链路等资源，支撑算力感知、自适应路径、彩光驱 动、SR/SRv6、VPN、安全防护等网络服务能力。同时，封装各类硬 件驱动抽象接口（如 SAI、ONLP），统一软硬件之间的调用协议与状 态同步机制，实现设备的“能力开放”和“功能可编排”，构成网络 智能化的核心执行单元。 管控层（协同调度层）：融合了“传输网管 + SDN 网络控制器 + 数通网管”的统一编排调度系统，承担 IP 与光层资源的端到端联合 调

级超大内存，实现集群能力跃迁。相较“服务器集群”，超节点代表的是弹性、池 化、开放的系统能力：既能以极致吞吐支撑万亿参数训练，也能以低时延满足企业级大规模推理的 刚性需求。 昇腾 AI 坚持架构创新，开源开放，共建产业生态。昇腾 AI 经过 6 年快速发展，已成长为中国 AI 算力第二平面的坚实基础，并通过软硬件开源开放，建立生态兼容、共建共享的昇腾 AI 生态。在 基础硬件层面，昇腾持续引 产品，实现业界最大规模的 384 超节点产品，并 在下一代将扩展至 8192，持续领先；在基础软件层面，通过一套架构满足不同代际产品的持续演进， 同时秉承开源开放的策略，将核心计算架构 CANN、Mind 系列应用使能软件全面开源开放，同时 结合对 PyTorch 等主流框架的全面兼容和体系化工具链，旨在最大限度地降低开发门槛，加速开发 者和社区的融入。如今，昇腾 AI 的算力底座已支撑起 等数十个行业的智 能化转型，累计服务超过 10 万家企业客户。 携手生态伙伴，共筑产业 AI 生产力。面向 AI 产业的广阔前景，我们将以技术创新为本，构建持 续领先的产品及解决方案，并将能力开放出来，支持伙伴打造多样化产品，并为企业提供有竞争力 的解决方案，覆盖越来越多的行业场景。我们将与客户、伙伴形成紧密协同的价值共同体，加速产 业界的智能化升级与创新，将人工智能带入丰富的行业场景，让智能无所不及。

输入和输出空间无限大 尽可能延续对话 没有明确的对话目标 任务型对话（任务执行） （ Task-oriented Dialogue ） 开放域聊天（聊天） （ Open Domain Chatting ） VS 典型应用：聊天机器人 典型应用：智能助手 17 VS 开放域聊天（聊天） （ Open Domain Chatting ） 典型应 聊 机 人机对话主要技术方向 特定域内输入和输出的空间有限 没有明确的对话目标 任务型对话（任务执行） （ Task-oriented Dialogue ） 典型应用：智能助手 18 对话状态跟踪 . . . 自然语言生成 . . . 开放域对话 ( 聊天 ) 系统构 成 隐式反馈跟踪 确认状态跟踪 澄清状态跟踪 词法、句法、语义分析 拒识回复 确认及澄清回复 多领域用户对话意图识别 多领域对话状态跟踪 上下文建模 情感回复 28 动态建模多轮对话的策略 • 动机：多轮对话过程是动态变化的， 不能用单轮的贪心方式来 建 宋皓宇 , 张伟男 , 刘挺 . 基于 DQN 的开放域多轮对话策略学习 . SMP 2017 Best Paper 模多轮的过程 29 挖掘用户隐式反馈延长对话轮次 • 动机：用户的回复内容中通常包含了一些隐式反馈，如立场、 情 绪等的潜在信息，能够反映对话生成的质量

依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时作出决策 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 优势领域 函数调用、信息抽取、文本生成、创意写作、多轮对话、复杂角色扮演、打标、开放性问题，多样性高的 任务 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解，逻辑密度高的任务 提示语 需显式引导推理步骤 提示语更简洁，只需明确任务目标和需求 适用场景 （功能点粒度） • ，用户通过提问来挖 掘数据 、寻找答案或解决问题。 互动性：提问是用户与 AI 系统进行交互的一种方式 ，通过提问， 用户可以引导 AI 提 供更符合需求的信息。 开放性：好的问题往往是开放性的 ，能够激发新的思考和发现，不局限于已有的知 识和观点。 行 实践性：“行 ”是将知识和信息转化为实际行动的过程， 它强调实践和应用。 目标导向：行动是为了实现特定的目标或解决问题 关注。 主动寻求应用合作 与微信等国民级应用合作 ，通过 AI 优化 搜索推荐、 内容生态挖掘 ，展现商业化 潜力。 开源策略构建全球生态 技术民主化 全面开源并免费开放 ，吸引全球 140 国开发者参与优化 ，形成“滚 雪球式”创新网络 ，加速技术迭代。 行业应用 低成本（使用成本仅为竞品 1/3 ） 和易部署特性 ，使其迅速渗透至企

跨域协同与互操作性：理想的分布式算力池往往跨越不同管 理域（多个公有云、私有云、边缘站点、终端设备）。实现 高效的感知与调度，必须解决跨域资源发现、认证授权、状 态信息交换、任务协同执行等挑战。这依赖于开放的 API 标 准、通用的资源描述语言、安全的跨域通信机制以及可能的 跨域调度协调器或联邦学习机制。  能耗与可持续性感知：随着“双碳”目标的推进，算力调度 的绿色属性愈发重要。感知需纳入能耗与碳足迹的实时监测； 解， 精准匹配到最高效的处理单元，最大化计算效率，加速 AI 在各行业 的研发与应用。在工业互联网、智慧城市、自动驾驶等实体经济领域， 实时感知能力与低延迟调度决策是支撑高级应用落地的关键。而开放 共享的算力服务平台，能降低中小企业获取先进算力的门槛，激发全 社会创新活力，为新产业、新业态、新模式提供沃土。 深入研究分布式算力感知与调度，核心价值在于推动构建集智能 7 高效、安全可 需求-交易“全链条，这依赖于开放、协同的调度体系。当前，边缘 算力的供给方包括电信运营商、铁塔公司、第三方数据中心等，需求 方涵盖政府、企业、社会公众等，各方亟需通过标准化的调度接口实 现资源互通与业务协同。例如，铁塔边缘算力资源可通过调度系统接 入公共算力交易平台，向企业提供按需付费的算力服务；同时，系统 需支持第三方调度算法的灵活接入，满足不同行业的定制化需求。这 种开放生态的构建，不仅能降低算力交易成本，还能促进边缘算力在

企业能够应对各种突发事件，保障关键业务的稳定运行。 五是生态融合创造协同价值：国产软件的“好用”不仅在于产品本身，更在于构建一个繁荣、开放的生态系统。在操作系统、数据 库、专有云等国产基础软硬件发展过程中，海量产品逐步实现兼容性互认证。腾讯云发起融合创新开放联盟，已在全国28个省份铺 开融合创新经销体系，发展了一大批具备私有化产品销售和服务经验的专业渠道伙伴，这大幅压缩了项目实施交付周期，提升整体交 国产数字化升级标杆实践报告 国产数字化升级标杆实践报告 09 - 国产化的根基在于底层基础设施的自主创新。实践表明，成熟的国产底座不仅能够完全胜任大规模、高并发的业务场景，更能提供灵 活的弹性扩展能力和开放兼容、一云多芯的生态支持。 在政务领域，广东省政数局基于腾讯云专有云TCE打造了全国最大的省级政务云，覆盖IaaS、PaaS、安全全栈云平台服务能力， 服务68个省级单位、1000多个业务系统， 行业云场景 VMware迁移&升级场景 云边一体(集团&分支)场景 云智算场景 核心优势:支持最高金融容灾6级，RTO达2分钟级别，行业领先 公私统一 复用腾讯公有云全栈成熟产品能力 软硬开放 支持一云多芯，开放兼容国产软硬 件生态 轻量灵活 小型化起步，按需灵活扩容 自主创新 首批通过国家软件“自主原创测 评”，引领行业标准 安全可靠 通过国家安全可靠测评，满足等保 四级、国密、最高金融容灾6级等

中国证监会科技监管局局长 Web 3.0是一个宏大的概念，汇聚了我们对下一代互联网的 美好向往和愿景。 它是一场数据变革，数据“所有权”和身份“自主权”将 从大型平台回归到用户手中，互联网将更加平等，更加开放， 更加符合群体利益。它是一场信任变革，信息互联网将演化为 可信的价值互联网，并衍生出不同于传统模式的分布式经济、 分布式金融。它是一场组织变革，企业的痕迹或将被“抹 除”，没有董事会，没有管理层，没有公司章程……仅依靠算 风险均可随时检查和验证。智能合约无法被篡改，会按照预先设定 的逻辑执行，产生预期的结果。契约的执行情况将被记录下来，全 程受监测，算法可审计，可为用户质询和申诉提供有力证据。智能 合约不依赖特定中心，任何用户均可发起和部署，天然的开放性和 开源性极大地增强了终端用户对算法的掌控能力。 四是建立全新的信任与协作关系。在Web 1.0和Web 2.0时代， 用户对互联网平台信任不足。30多年来，爱德曼国际公关公司 （Edelman 信息网络，实现数据自动采集，从源头降低虚假数据上链的可能 性。 Web 3.0一方面能够实现用户侧自主管理身份，另一方面也可实 现网络资源侧自主管理地址，真正做到端到端访问过程的去中介 化。传统互联网作为全球化开放网络，其资源访问依赖中心化管理 的域名系统（Domain Name System，简称DNS）。DNS作为互联网最 根本的基础设施，虽然从IPv4（Internet Protocol version

商机挖掘 智能外呼 智能服务 隐私号 来电秘书 场景化、内容化 企业验证 语音通知 回访调研 教育约课 … … 呼入工作台 呼出工作台 云联络中心 文本工作台 CRM 工单 开放更多的 API Speech NLP KG SMS IM Voice 隐私号 • 语料生成与训练方法 • 知识图谱可视化 运营工具提高效率一倍以上 系统复杂 • 话务系统和架构复杂 性 • 后台业务复杂集成 • 异地双活部署架构 • 能力开放 严苛环境下 SLA 99.99% 系统外围高度可定制 金 融 行 业 垂 直 解 决 方 案 建 立 服 务 壁 垒 客 户 成 功 行 业 影 响 力 客户业务指标达成 行业报告成功案例 产品运维和升级 行业会议标杆打造 共建行业规范与标准 垂直 专业 效率 高质量交付 能力开放 效果指标保障 技术方案长期合理性 时有效解决 问题 开 放 技 术 与 合 作 生 态 辅助工具 词云组件（基于意图 实体识别生成） 敏感词辅助提示 前端集成定制 主题及 logo

通与合作，为数字经济的发展提供强大的数据支撑。 1．企业可信数据空间 一是构建数据流通环境。通过国有企业和龙头企业建设企 业可信数据空间，广泛联合合作的中小企业，构建多方互信的 数据流通利用环境，协同上下游企业开放共享高质量数据资源， 打造数字化供应链。例如，大型制造企业通过与多家中小供应 商合作，构建企业可信数据空间，可实现供应链数据的实时共 享和协同管理，提高了供应链的稳定性和效率。 二是提升业 体权益，各方主体享有自愿参与、公平合作和利益对等权利， 保护企业主体依法依规享有的各类数据权益，健全公共数据资 源开发利用相关主体权益实现机制，有效保障数据权益形成、 权益保护和收益分配。 坚持开放多元、价值共创。鼓励以数据需求为牵引的开放 合作，推进专业化、市场化、普惠化数据供需对接、数据共享 和交换服务，强化政府和市场分工协作，构建符合数据提供方、 使用方和服务方等多元主体共同利益诉求的规则、流程和信息 实现数据来源透明化、流转过程可验证。在可信数据空 间中，通过链上记录数据产生、传输、交易等环节的哈 希值与时间戳，支持实时追踪； ⚫ 数据监管技术：基于区块链的数据监管技术在数据流通 过程中对多层多方监管、监管节点开放、数据侵权判定、 数据审计等方面进行全面考虑，促进数据合规流通、保 障用户合法权益。 2．支撑实现资源交互能力的关键技术 （1）数据标识能力：为数据资源分配唯一标识符，实现快 速准确的

开展以基于学习科学的职业教育人工智能大模型建设 • 结合大模型工程化实践的系列论文规划与发表 • AI领域顶级会议论文发表 • 开源高质量的Python中文数据集，提高贡献度 • 智能分发多模型开放平台 • 大模型训练服务 • 数据工程服务，建设模型训练的知识库、数据集 • 私有化部署服务 • 智能录课 • 智能助教 • 青鸟人工智能实验室 • 智能学习平台 • 实验设备、系统搭建 • AIGC课程建设 • AIGC技能大赛 • AI+学科交叉融合 03 我们的AI教育实践：青鸟AI实验室 七类主要产品和服务 NovaAI开放平台 课程 实训平台 教研平台 教学平台 教学资源库 算力基础设施 科研 创新平台 人工智能专业（群）建设 高校科研创新实验平台 人工智能通识课实验平台 解决学校的三大需求 ChatGLM3-6B BLOOM-7B QWEN-14B LLAMA2-70B • 轻运维设计 • 开箱即用，动态资源分配，可视 化算力调整 • 可扩展，企业级安全加密 NovaAI开放平台 学习伙伴 教学赋能 千校千面 借助先进的多模态技术，用户通过 文字，图片、语音等进行深度交互， 迅速提炼关键知识点。适配多元化 学习需求，汇聚业界精英教师与学 习同伴，共同打造高效、便捷的学