和原子等量子比 特，从而实现对量子比特更好的操控，同时也可以作为多个量子比特 之间耦合的数据总线。 二、量子互联网架构 2.1 量子互联网概述 量子互联网是由很多量子节点组成的一个巨大的网络系统，其构 建的目的是运行经典互联网所不能实现的量子应用，比如量子通信和 量子计算等。其中一个大家熟知的应用就是前面内容介绍的 QKD， 可以利用量子互联网在相聚很远的用户之间实现安全量子密钥共享。 为量子互联网的实际 部署带来很多困难。比如量子比特的相干时间不够长，量子门的操作 31 精度不够高等，会导致许多量子任务无法有效完成。当然量子互联网 和经典互联网也有很多相似之处。比如都是网络系统，许多问题的处 理都涉及图问题。还有在实际的运行上，都会面临路径选择和资源调 度等。 图 13. 量子互联网发展的几个阶段。 根据上层的量子应用功能和对底层技术的需求，Wehner 等人指

IP 路由和光网络功能集成在一个统一的架 构中，减少了中间设备的数量和复杂性，减少了网络层级，使得网络 管理更加简便，调度更加灵活，优化了资源利用率，提升了业务发放 速度。 图 1. 光电融合网络系统架构图 光电融合网络采用分层解耦、融合重构的技术架构。其核心结构 包括三层： 硬件层：由具体的光电融合硬件组成，包括彩光引擎线卡、彩光 相干模块、模块化白盒波分设备、模块化白盒路由器、框式商用路由 ，由单一厂商提供封闭 的软硬件解决方案。波长资源分配、路由和性能监控高度依赖厂商私 有系统，这在一定程度上限制了网络的发展。开放光网络技术和模块 化技术的发展正深刻改变着这一局面。开放解耦在网络系统和设备硬 件方面，呈现出白盒化与模块化的特点，基于模块化能力推动封闭的 线路系统开放化，将 WDM 平台分解为标准的、可互操作的 “白盒” 硬件模块。开放式 ROADM 支持多厂商波长选择开关、光放大器、

体与环境，智能体利用已有动作和经验的反馈不断地与环境 进行交互，以实现特定目标或取得最大化的预期利益。 - 深 度 学习 深度学习是机器学习的一个子集，其源于对 ANN 的研究。 ANN 是由一系列人工神经元互连构成的网络系统，用来模拟 人类大脑神经系统的结构与功能。 至今已发展出多种类型的网络架构，包括卷积神经 网络、循环神经网络、图卷积神经网络、AE 等。 资料来源：王超《人工智能在药物靶点的筛选及验证方面的应用进展》，HTI

交互，最终完全理解用户意图并为下一阶段的策略生成提供输入。 （2）策略生成：服务生成算力网络通过将算网服务策略生成问 题转化为用户意图-功能组件匹配问题，在现有的算力网络服务框架 下，从算力网络系统的功能组件中选择合适的模块来满足用户意 图。首先，对算力网络中各功能组件进行描述，包括功能作用、输 入输出、调用方法、版本信息等，例如调度模块的描述如下“功 能：解决任务调度问题，支持负载、成本、服务质量、能效等优化

范式不仅极大地丰富了算力资源的利用形态，也为新兴应用的发展提 供了坚实的底层支撑。尤为关键的是，该技术内在地蕴含了使能网络 基础设施实现高级别自治运行与持续演进的潜力。通过内嵌的自感知、 自决策、自执行与自优化能力，网络系统能够模拟生物体的适应性， 实现对自身状态的实时监控、异常行为的智能诊断与高效修复，并依 据应用需求与运行经验进行自适应的架构调整与功能演进，从而形成 一种可持续发展的、高度智能化的算网融合新生态。