城域网(简称为新型城域网)具备原生算力业务 高效承载的能力，基于云网 POP 灵活架构以及城域 Spine-Leaf 的 Full-Mesh 组网优势，实现了云边/边边高效协同和算网快速对接。面 向算力业务的长期演进，中国电信通过引入算力灵活调度、算力无损 传输、精准流级调度、网络智能运维等能力，打造以算力为中心、算 网一体的城域网新业态——算力城域网2。当前，中国电信在上海、 浙江、广东等地围绕海量数据弹性高效入算、存算分离百公里拉远训 要素融合、多能力一体化服务。  联接 DC、自有云、三方云、社会算力、IT 生态，构筑丰富的 业务和应用生态。  联接 ToC/ToB/ToH 场景下的海量用户资源，将算力服务和生 态应用引入到千行百业、千家万户。 （2）算网一体、灵活部署  沿用新型城域网模块化组网架构，基于 Spine-Leaf 灵活扩展， 泛在接入各类用户。  算力网关随 AIDC 灵活部署，构建网络和算力资源的标准化对 算力城域网白皮书（2025 版） 14 接模型，实现网随算动。  基于 SRv6/EVPN/网络切片等 IPv6+技术底座，实现对 RDMA 等数据传输协议的统一承载。 （3）算网赋能，使能商业  引入弹性带宽、超高通量、广域无损等新技术，支撑存算分离 拉远训练、跨集群协同训练等创新业务和服务。  基于大象流自动识别与智能调度，实现网络级智能负载均衡， 达到全网资源利用率最优，提升投资收益比。

微波通信和光通信技术，结合新一代高速调制编码和自适应链路控制， 实现 Tbps 级骨干通道；在低时延方面，将优化轨道布局和跨域路由 4 算法，以满足 6G 及其后续网络对超低时延通信的需求；在智能化方 面，将引入人工智能和机器学习技术，用于链路状态预测、路由动态 优化和资源自适应分配，推动网络具备更高的自治能力；在开放性方 面，承载网将逐步实现与地面互联网标准的深度融合，支持多运营商、 多服务平台的接 过这种“全局管控+局部自主”的协同机制，混合式路由能够在网络 的可控性、实时性和抗毁性之间取得精准平衡，成为大规模卫星互联 21 网承载网的主流路由技术选择。 为了提高卫星互联网承载网路由算法的性能，研究人员还引入了 多种优化策略。例如，网络状态感知机制能够使路由算法实时获取网 络的拓扑结构、链路状态、流量负载等信息，从而根据网络的实际情 况动态调整路由策略。在网络拓扑发生变化或出现链路故障时，能够 如，当某颗卫星的通信链路出现异常时，IDS 首先发现异常流量， 然后通过区块链上的信息，快速判断故障类型和可能的原因，自 30 动采取相应的修复措施，如切换备用链路、调整通信参数等。 人工智能技术的引入正在重塑管理模式，深度学习算法可自动发 现网络性能瓶颈，强化学习能通过试错自主改进资源分配策略。 深度学习算法能够对大量的网络运行数据进行深度分析，自动识 别出网络中的性能瓶颈所在。例如，通过对网络流量数据、节点资源

。这既 是技术路线的抉择，也是产业组织与国家竞争力的选择题。答案取决于我们今天如何设计并投资下 一代算力系统。 [1] 前言 1.0 超节点发展报告 07 总体来看，无论是“思考”模式的引入、Agent 能力的强化，还是开源社区的繁荣，都标志着 AI 技术正从单点能力突破，迈向更通用、更智能的未来。全球 AI 大模型正朝着更大规模、更高效率、 更强自主性的方向迈进，这意味着人工智能 具备创新的混合推理架构，能同时支持“思考”与 “非思考”两种模式，在提升复杂任务处理能力的同时也优化了响应效率。阿里巴巴通义 (Alibaba Qwen) 的 Qwen3 将预训练数据量提升至近 36 万亿 tokens，并引入混合思维模式以提升智能体 （Agent）能力，其模型家族支持高达 100 万 tokens 的超长上下文处理。智谱 AI (Zhipu AI) 推出 了为智能体任务优化的 GLM-4.5 系列，该模型总参数量达 结合使用，节点内部的通信带宽（如 NVLink）成 为瓶颈。 3. 传统服务器集群阶段（大模型主导）：当模型参数达到千亿乃至万亿级别，单机已无法满足需 求，必须使用大规模服务器集群进行训练。这引入了序列并行、专家并行等更复杂的并行策略。训 练集群的总规模（卡数）是数据并行（DP）、张量并行（TP）、流水并行（PP）和序列并行（CP） 等多种并行维度的乘积。随着集群规模增大，单纯扩大数据并行（DP）维度会受到限制。因为在全

数字化转型工作要明确数字化战略，以战略引领数字化转型工作，保证 相关投入满足战略要求，保证工作不偏离方向。 围绕数字化战略，采用企业架构方法设计架构蓝图。以架构蓝图作为纲 领，统筹开展数字化转型各项工作。 数字化转型本质上是引入新的生产力，数据是新的生产要素。要充分重 视建设数据资产并在业务中应用，发挥数据驱动业务发展的效用。 数字化转型要落在实处，必须找到有真实需求的业务场景。以场景来牵 引数字化工作，通过业务场景明确业务需求、用户需求和数据需求，以 方法框架方面 • 在业务架构领域，增加了业务建模环节，融合业务流程建模、数 据建模、领域驱动设计等方法，对业务的刻画更加精细，更好衔 接IT架构设计，降低了工程实操难度。 • 在IT架构领域，引入业务中台建设理念，提倡建立组件化、服务 化的IT架构，在公共能力复用基础上支持各类业务。 1 2 3 www.top100summit.com 数字化企业架构框架DEAF-内容模型 业务架构、数据架构、应 的逻辑，DEAF重视规则建 模，实现业务智能化改造 将用户故事、MVP等思 想纳入DEAF，实现产 品服务的快速迭代 DEAF高度重视生态化发 展，构建企业生态模式， 以场景牵引业务建模 DEAF将用户旅程等引入， 以用户旅程牵引数字化转 型，为用户提供价值 www.top100summit.com 三、案例：汽车金融数字化应用 www.top100summit.com 金融数字化的逻辑：从数字化能力到业务价值

网络延迟、功耗水平等进行标准化表达，形成可调度、可比对的虚拟 算力单元（Virtual Computing Unit, VCU），为算电协同调度提供抽象 载体[3]。 （2）异构算力编排与统一调度：引入容器化调度（如 Kubernetes） 与算网融合调度框架（如 Volcano、KubeEdge），实现 CPU、GPU、 FPGA 等异构资源的统一调度与按需编排，满足不同计算任务对性能、 时延、能耗的差异化要求。 经济算电调度的必要路径。 在“源”侧，融合风能、光能、水能等可再生能源，构建清洁化 供能体系；在“网”侧，构建覆盖广域的智能输电网络，通过输配一 体的能流调控系统，实现电能的跨区协调与精准传输；在“荷”侧， 引入算力负载预测[4]与自适应调度策略[5]，实现任务电耗负载的动态 转移与均衡调控；在“储”侧，部署灵活储能单元，支撑高波动负载 下的稳定供能。 此外，综合能源系统（Integrated Energy 为建模、能耗演化建模与网络 QoS 趋势预测，进而实现如任务执行 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 18 时间预测、电力价格时序预测、节点拥堵概率评估等关键指标的前向 推演。通过引入元学习、自适应学习等技术，可不断提升预测模型的 泛化能力与鲁棒性。 感知模型不仅提升了调度系统的智能化水平，还为绿色调度、碳 排优化、能耗闭环控制等功能提供了决策基础，是支撑算电协同的关 键使能环节。

习算法，可以在繁忙的物流中心中，快速识别包裹位置，避开障碍物， 并高效完成取货任务。二是“移动机器人+协同优化模型”模式，AI 应用的目标是开展多种物流机器人的协调配合，如亚马逊建设的无人 仓库大量使用了各类移动、仓储机器人，并引入技术团队将人工智能 融入整个机器人系统。 3、质量管理：机器视觉检测大量取代人工检测 质量管理类应用占比约为 22%，主要原因是机器视觉检测的成 熟，AI 优化了图像识别复杂和精度，实现了万物识别，检测机器人 此类场景“机器人+人工智能”主要是“多智能体+协同优化模型” 模式，AI 应用的主要目标是优化生产或研发流程。在产线优化方面， 宁德时代“灯塔工厂”构建了以 MES 为核心的集成制造系统，借助机 器人实现了生产过程无人化，并引入了人工智能技术，在三年内就将 劳动生产率提高了 75%；在试验验证方面，晶泰科技生物医药“AI+ 机器人丛林”实验室，结合量子物理和计算化学产生大量的“干试验” 数据，并通过机器人获取“湿试验”数据，建立垂直 度大、产线节拍要求高等问题，同时汽车外观曲面较多，也需要借助 多个机器人进行全方位检测。如斯睿特漆面外观检测智能工作站，可 检测出汽车漆面的各类缺陷，包括颗粒、漆渣、橘皮、流挂、碰伤等 16 种缺陷，引入 AI 智能分类定位技术，能精准定位缺陷位置及种类 （图 6）。 图 6 斯睿特漆面外观检测智能工作站 部分整车企业也开发了用于产线优化的人工智能系统，与机器人 配合提升部分操作场景的精确度，占比约为

端到端融合编排 架构打破 IP 与光层的传统分层边界，实现从业务接入到光层调 度的统一控制，具备从路径规划到资源发放的端到端编排能力，支持 确定性网络构建与秒级调度响应。 2.软硬解耦、接口开放 引入 SAI、ONLP 等抽象接口，实现设备操作系统对多样硬件形 态（芯片、线卡、模块）的封装与适配，促进产业生态开放，便于多 供应商设备统一管控。 3.融合多能力栈 网络设备不仅具备传统路由转发能力，还融合了算力感知、自适 阶段相干技术：光纤容量、功率效率和每比特成本迅速提高， 从 QPSK 调制过渡到 16QAM 调制，从摩尔定律中获益匪浅，数字 处理消耗了更多的模块功率，引入业界首创的可插拔模块。 第 2 阶段相干技术：标准化接口，在客户端外形中引入 ZR/ZR+， 实现基于路由器的应用，首次部署概率星座整形解决方案，自适应波 特率，使发射频谱与信道紧密匹配，更广泛地部署可插拔模块，使用 75GHz 信道网格，以 OpenZR+、Open ROADM。 第 3 阶段相干技术：频谱效率逐步提高（约 20%）， MSA （多 源协议）插件中可互操作的 PCS（物理编码子层）， 提高密度和每 比特成本，在可插拔外形尺寸中引入性能优化设计，以 120-136+ Gbaud 速率和 150GHz 信道网格运行。主要标准 800LR、800ZR、 Open ROADM。 第 4 阶段相干技术：OIF（光互联网论坛）上启动的

战略转型实时更新审计重点；需建立季度滚动计划，结合金融科技风险权重变 化） （2）风险评估模型是否与业务复杂度脱节？（如：对跨境金融、数字资 产 等新兴业务仍采用传统风险评估框架，需要引入 AI 风险预测模型，调整风 险因 子量化标准） （3）审计资源配置是否存在不合理？（如：过度集中财务领域，金融科 6 技、 数据安全等方向人力不足；需要建立多维度资源分配模型，优先覆盖高风险 混 乱， 影响追溯效率）；有条件的话可以需要部署区块链存证系统，实现底稿全 生命周 期可追） （13）抽样方法科学性是否欠缺？（如：对高频交易仍采用简单随机抽 样， 忽略时间序列特征）；需要引入分层抽样+时间窗口模型，提升样本代表 性） （14）突发风险应急响应是否滞后？（如：未建立"压力情景库" ，预设极端 “ 场景及对应审计程序，需要预设 黑天鹅 ”事件响应清单，配置快速审计通道） （30）跨部门协作流程是否低效？（如业务部门拖延提供数据，需要设定 数 据提报时效 KPI ，逾期自动触发预警并扣减考核分） （31）模型审计是否验证算法偏差？（如信用评分模型存在地域歧视，需 要 引入第三方技术审计，检查特征变量权重合理性（如剔除“户籍地”变量） （32）审计底稿是否结构化？（如手工填写导致信息缺失，需要使用标准 化 模板工具，强制要求填写字段（如风险等级、关联证据编号）

式等不断涌现，多元业务的不同服务需求对算力网络的自动化和智能 化提出了更迫切的要求。而且算力网络本身也面临着需求碎片化和多 样化、日益增加的系统规模和复杂度大大增加运维难度、算网资源协 同调度等诸多挑战。通过引入 AI（Artifical Intelligence）技术加快算 网智能化已经成为发展趋势和行业共识。新一代智能算力网络正以实 现“L5 等级”的自治为目标进行演进发展。 服务生成算力网络旨 优化调整、持续的 智能演进、智简的服务体验、全场景的业务承载等，为各行业提供优 质的算网资源服务，赋能数字经济。具体来说，服务生成算力网络围 绕着算网融合一体化的建设目标，通过在系统全生命周期引入“智能”， 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 7 利用前沿技术实现自动化的算力感知、算力评估、服务编排和调度、 算力路由、算力交易等，让算网“自治”，提升业务服务质量和用户 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 执行和方案部署，而服务生成运行概念的引入又赋予其自动化、智能 化的发展目标，其自动执行涵盖动作的自动完成、故障的自动修复、 服务的自动优化、能力的自主学习等多个层面，即实现算网“自动驾 驶”。 考虑传统算力网络缺少系统功能运行层面的思考，通常无法有效

合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》也强调“探 索运用边缘计算和量子技术突破现有算力瓶颈，为金融 数字化转型提供精准高效的算力支持”。在此背景下， 以商业银行为代表的金融机构纷纷将“量子科技”引入 “金融科技”，“量子金融科技”应运而生。 格夫提出了一种新方案，将 Shor 算法的周期函数问题 从一维推广到多维形式，该算法通过减少所需步骤的数 量来加快量子部分的运算速度，有望使其更容易付诸实 可实现，该技术与现有电信基础设施具有高度兼容性， 能够利用标准的电信组件实现远程密钥共享。此外，连 续变量量子密钥分发系统的器件与经典的相干光通信相 兼容，适合与经典信号共存，易于部署。华夏银行率先 将连续变量量子密钥分发技术引入商业银行日常办公运 维环境相关场景，为金融数据传输提供强有力的安全保 障。以异地软件包分发场景为例，连续变量量子密钥分 发技术可保障在分发软件包的过程中若尝试任何窃听或 篡改都将被实时检测，从而使得运维团队能够在第一时 息的传输与流通保驾护航。 三、量子通信在金融领域的应用研究 04 密文传输双信道结构，改变为仅有量子通信的单信道结 构，减少了信息泄露的环节，提高了信息的安全性。华 夏银行将量子直接通信技术引入银行数字信贷、远程办 公及同城数据备份等场景，并开展了一系列应用研究。 以产业数字信贷创新业务场景为例，量子直接通信可 在银行和其企业客户之间实现安全信息传输，在此场 景下，将量子直接通信设备信息发送端放置于银行企业