2-1 卫星互联网架构图 2 卫星互联网承载网的结构由在轨卫星、地面节点和多类型链路共 同构成。在轨卫星既包括低轨卫星，也包括中高轨道的区域中继节点， 它们通过高速星间链路形成一个动态的网状拓扑。这些卫星节点不仅 仅承担信号转发的作用，还具备一定的路由计算、缓存和处理能力， 使得网络在链路变化频繁的空间环境中依然能够保持高效的数据调 度。地面节点主要由信关站和核心骨干节点组成，前者承担卫星与地 负责连接卫星与地面站，支持多频段传输以适应不同业务需求；同时， 承载网还需与地面光纤网或无线骨干网形成互联接口，实现跨域无缝 对接。由于卫星在轨运行形成高度动态化的拓扑结构，卫星互联网承 载网的控制平面必须具备快速的拓扑感知与预测能力，通过基于轨道 力学的链路预测实现路由的提前优化配置，并借助分布式控制与跨域 编排机制，在多域多业务并行运行的情况下保持网络稳定。 在能力特征方面，卫星互联网承载网的首要优势是全球覆盖。依 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、 多服务平台的接入与共享。然而，这一发展过程中仍面临诸多挑战， 包括高动态性拓扑带来的路由与资源管理复杂性、跨域互操作的标准 化问题、空间环境对通信链路的干扰与衰减，以及信息安全和抗干扰 能力的持续提升等。这些问题的解决不仅需要通信、航天、信息安全 等多个领域的协同创新，也需要在国际范围内形成技术标准与合作机

... 32 4.1 算网数据按需生成 .................................................................. 32 4.2 网络拓扑智能生成 .................................................................. 35 4.3 算网服务智能生成 .......... 蕴含的 领域特定知识（如网络协议规则、业务逻辑约束等）融入到数据生成 模型中，从而能够根据用户需求生成具备任意指定属性（如时间分布、 空间关联、语义内容等）的高质量算网数据。 4.2 网络拓扑智能生成 在生成式 AI 推动下，AI 模型参数呈指数级增长，这催生了对大 规模、高密度计算集群的迫切需求，也彻底改变了智能计算中心在处 理速度、内存容量/带宽以及网络延迟/带宽方面的要求。如今，部署 图 4-2 网络拓扑智能生成示意图 传统网络设计方法难以高效应对超大规模集群的复杂性和个性 化需求，而大模型强大的模式识别、知识推理和生成能力提供了新的 可能。其核心需求是利用大模型学习海量网络设计案例、性能数据及 用户需求，自动生成满足特定性能指标（如低延迟、高带宽、高可靠 性）、易于扩展且符合预算约束的定制化网络拓扑方案，从而克服人 工设计的瓶颈。基于大模型的网络拓扑生成技术不仅能显著提升智算

排规划，实现低碳转型，实现碳资产的管理与增值 能源桑基图 用能结构 范围1 范围1 范围2 范围2 范围3 范围3 降碳措施 降碳措施 可集成异构能源系统SCADA数据，利用组态工具快速搭建2.5D能源系统拓扑图，在运行管理界面提供实时数据监控、告警 和推送，打造数字孪生能源系统。实现能源资产全数字化管理，提高企业能源管理者日常能源系统运维监管、能源和碳目 标管理效率。 开放，易用，您身边的能碳管理专家 功能列表 功能简要说明 标准版 高级版 专业版 集团总览 企业总览 能耗分析 微网管理 低碳管理 集团关键指标 能源拓扑组态图 系统运行组态图 配置关键指标，集团页面进行汇总统计和展示 强大能源拓扑图编辑器，提供丰富2.5D 图元，可快 速编辑能源系统拓扑图和能源系统组态图 GIS 项目地图 地图视角快速了解项目能源系统概况 能耗结构和碳排放结构 分类型能源、 碳排放实时数据

（指标） 统一链路监测 （网络链路） 运维平台 容灾备份管理系统（灾备切换） IT服务管理系统（流程） 运维大数据服务平台（北向） 统一CMDB （资源信息，资源配置） 故障处理 （依赖拓扑，调用链） 统一自动化 （作业管理，作业调度） 统一展示 （数据运营，大屏展示） 运维数据平台 （指标，告警，日志，工单） 大数据平台（运维大数据接入和存储） 告警 日志 指标 资源可观测主要针对平台层，通过打通云服务-微 服务-微服务实例-虚拟机/容器-宿主机关联关 系，构建监控分层模型。 组件可观测和网络可观测主要针对应用层面，通 过构建应用全链路拓扑视图，发生故障时，能够 在拓扑视图中直观呈现，运维人员可以从多个维 度快速感知故障影响范围，并对故障进行简单定 界。 组件可观测视图：基于APM调用链能力，追踪 应用进程内部的函数调用路径，用于跨线程和 头，并提供修复建议，从而大大缩短故障排查与恢 复的时间。 以华为混合云为例，主要通过纵向物理拓扑辅助定 界、专业运维工具辅助定位、基于故障模式的确定 性故障诊断等方式，三位一体确保“确定性故障分 钟级诊断、未知故障快速定位定界”的目标达成。 纵向物理拓扑辅助定界：以CMDB为核心，构建 云服务、微服务、微服务实例、虚拟机、容器、 宿主机5层物理拓扑，叠加监控、告警、日志等可 观测数据，辅助故障快速定界。 专业运维工具辅助定位：通过数据集成、页面集

用率、存储占用率、网络带宽与延迟、负载水平、功耗及环境温度等 核心指标。更关键的是，感知需深入能力评估，如量化计算单元的理 论峰值性能（如 FLOPS）及对特定负载的实际加速效能。网络感知需 3 精确测量任务提交点、计算节点间的拓扑关系、带宽、延迟、丢包率 及抖动，以保障低延迟应用。此外，还需感知资源使用的经济成本、 能源成本及数据主权、SLA 等策略性约束。这些信息经清洗、融合与 抽象后，将形成支撑智能决策的多维度量化算力资源模型。 、算力 位置、资源负载等多因子算法。 在网络延迟方面，精确测算数据在不同链路、不同节点间传输所 需的时间，结合实时网络拥塞状况，动态调整数据传输路径；考虑算 力位置时，充分权衡物理距离与网络拓扑结构，优先选择距离近且网 络连接质量优的算力节点，降低传输损耗；而资源负载的监控与分析， 则能让调度引擎知晓各算力节点当前的工作饱和度，避免将任务过度 集中于高负载节点，实现“路径+节点”的联合优化。如此一来，业 一致性和维护成本等方面有较大差异。通过算力感知平台，有利于实 现数据压缩与通告优化，应用分级分域管理体系，有助于支撑跨地域 36 大规模算力资源状态同步；基于协议扩展的分布式通告机制主要适配 小规模算力场景，通过拓扑感知的差异化同步策略，有效防止海量算 力状态信息扩散对网络稳定性的冲击。 图 3-4 算力路由对算力资源状态感知的两种不同技术路线 分布式算力路由技术在寻址算法上采用了算网多因子选路算法，

系统可以实时监测链路质量，动态调整编码策略和开 销比例，在保证可靠性的同时最大化有效吞吐量。更具颠覆性的是量 子 FEC 的研究，这类算法专门针对量子通信中的特殊噪声特征设计， 可能采用全新的拓扑量子码等方案。不过，这些新技术也带来了新的 挑战：SD-FEC 的解码复杂度呈指数级增长，需要专用 ASIC 来处理； 而自适应 FEC 的系统设计和测试方法也需要重新定义。 在纠错编码技术不 支持跨层网络发现、拓扑收集、业务发放、网络运维和策略管理等功 能。 网络控制管理层北向通过 API 接口对接应用层。IMT-2020 推进 组在《5G 承载网络架构和技术方案》中推荐采用基于 YANG 的数 据模型，定义统一开放的基于 Restful 协议的承载网北向接口，实现 网络的开放和可编程能力。 网络控制管理层南向支持感知网络拓扑的实时变化，基于网络实 时拓扑计算业务转发路径，实现对 需求，系统首先通过自然语言处理技术解析用户意图，将 “低时延 传输”“高可靠带宽” 等抽象需求转化为光层波长资源、电层路由协 议等具体技术参数。在路径规划环节，智能算法会同步分析光传输链 路的衰减特性与电层网络的拓扑结构，生成跨光电层的最优转发路径。 通过融合光模块性能数据与交换机端口状态，系统能精准避开光衰超 标路段与电层拥塞节点。借助 “大模型 + 智能体” 的技术架构， 业务智能发放功能打破了光层与电层的技术壁垒，实现了跨厂商设备

和风险预测等功能， 帮助用户智能监控和管理数据库。 OBS 监控告警服务：实时采集数据库性能指标（如QPS、延迟、资源利用率），支持阈值告警与可视 化报表。 元数据库：存储集群元数据（如节点拓扑、权限配置），支撑全局一致性管理。 监控数据库：存储监控数据，为 OBS 监控告警服务提供基础支撑。 OSS 管控服务：访问及管理 TDSQL 各引擎，下发及执行运维流程。 MySQL 模式：兼容原生 体系覆盖从硬件基础设施到软件资源分配的全链路精细化管控。 具体包含以下关键维度： 包括服务器选型与配置优化、机型规格标准化（如CPU/内存/存储的规格匹配），以及IDC（数据中 心）物理布局的容灾设计与网络拓扑优化，确保底层算力的可靠性与可扩展性。 针对服务器管理，TDSQL管理平台的资源管理能力提供了服务器资源查看和管理功能。在创建实 例时，需先检查服务器资源，保障实例创建需要。如不满足需要，可通过新建服务器添加资源。 对话框可输入增长个数，操作完成后可在列表中查看未生产端口是否增加了计算节点端口；迁移 端口功能，主要用于将网关组中的部分端口迁移到新的网关组中。 �� 关系映射与协同 基于资源关系的全局视角，如节点组间的依赖关系、资源关联拓扑，可以实现跨组件、跨集群的资 源协同调度与故障隔离，避免资源冲突与单点故障扩散。 为便于管理，MySQL模式集群将客户的数据库集群放置到相同物理资源设备中，当实例不断增 加导致资源不够用时，可追加和替换相关物理资源。

子计算机的巨大社会实用价值，由此掀起了人们对量子计算机研究的 第一波热潮。这一期间还有许多重要的进展，例如 1995 年 Cirac 和 Zoller 提出离子阱量子计算机；2000 年 Kitaev 提出拓扑量子计算；与 此同时研究人员也在实验上探索了不同的量子计算平台，如超导量子 比特等。第四阶段（大概为 2016 年至今）以 IBM 公司研制出 5 量子 比特云平台开始，各种科研机构和公司纷纷研制实用化量子计算机。 径的选择，也完 成了纠缠信道的延长。 图 23. 经典帧辅助的混合分组交换端到端纠缠分发。标注 f 的黑色方 框代表经典帧。虚线部分代表纠缠信道，黑色实线部分代表物理连接 的通道。（a）网络拓扑和最终的线路。绿色线条代表路最终径。（b） 51 A-B 之间端到端纠缠分发的 7 个阶段。只给出 A-1-3-B 四个节点。 3.2.3 端到端的纠缠分发 以图 23（a）中的量子网络为例阐述端到端纠缠分发。发送方为 高频信号发生器和精确的环境控制等，节点集成面临显著的工程挑战。 6.1.3 分布式量子计算 当前，量子芯片所支持的量子比特数量仍较为有限，尚不足以支 持规模较大的复杂量子算法。而对其规模的进一步扩展则受限于退相 干、串扰、芯片拓扑以及控制电子学的复杂性。因此，突破单芯片能 力限制，成为当前量子计算架构设计的重要方向。分布式量子计算被 认为是克服这一瓶颈的可行路径之一。未来，分布式量子计算系统可 以通过量子网络连接分布于不同空间的不同量子硬件，构建起异构、

超节点为例） 为了更好地发挥超节点能力，超节点系统应具备以下特征： 超节点发展报告 17 Scale Up 组网：突破单机算力边界，灵活构建大规模高速互联体系。 传统集群受限于 PCIe 带宽与拓扑结构，基于传统单机八卡架构实施张量并行（TP）、序列并行 （CP）、专家并行（EP）等策略时，通信链路易达瓶颈（卡间带宽通常低于 100GB/s），且并行 维度被限制在八卡以内。以大模型训练为例，当前主流的 方面的变化： 一、超节点网络时延向纳秒级演进 超节点的低时延从“微秒级”到“纳秒级”，比当前主流网络时延降低一个量级；大带宽实现任 意节点间突破 Tbps 级，构筑数据中心高速公路；通过多样化集群拓扑优化，实现超节点从“机柜级” 到“园区级”乃至跨 DC 大模型训推；更低成本和多样化的组网方案会加速演进，并逐步成为行业标准。 二、算力密度推动液冷全面落地 单柜算力密度数量级提升，迈入“兆瓦级整机柜”时代，热

步提高仿人机械臂的工作空间与灵活度。其中腕关节的球铰设计要求 末端同时具备俯仰和侧摆能力，传统串联关节难以实现。通过新型的 线性执行器与并联机构的组合，能够更好地分配负载，降低惯性和反 冲效应，提高机械臂的响应速度与操作精度。通过拓扑优化与增材制 造技术，机械臂的每一部分都能够根据实际工作需求进行精确设计， 既保证了结构的强度，又降低了整体的重量。利用新型复合材料与多 材料加工技术，能够提高机械臂在高强度、高频率操作下的耐用性与 足也是提高机器人运动能力常见的解决方法。基于执行器的选择与布 置，腿足结构设计与加工技术对人形机器人的运动能力、稳定性和效 率起着关键作用。早期的大框架、大重量设计经过运动学、动力学分 析和拓扑优化等技术的改进，现已成为可在保证腿足强度的同时达到 轻量化与可靠性的平衡设计。同时，利用增材制造技术融合多材料多 工艺方法构建复杂的机械框架也提高了腿足的灵活性，兼顾强度、惯 量、运动范围、 对机器人任务表示方面的本体论做出定义，有助于任务 相关知识推理与表示；定位导航方面，IEEE 已发布的 IEEE 1873-2015 与正在制定的 IEEE P2751 为机器人的二维、三维地图数据提供了度量 地图和拓扑地图的规范以及通用表示编码；人机交互方面，ISO/IEC JTC1/SC 35 发布的 ISO/IEC 4944:2024 与 ISO/IEC 30122 系列标准对 自然用户界面可用性评估与声音控制的构建、测试、适用性与管理做