基于上述技术、政策和实践基础，算电协同正在形成清晰的愿景 框架和发展路径。算电协同是指以新型电力系统和全国一体化算力网 为基础平台，通过技术创新、机制改革和产业融合，实现电力系统与 算力基础设施在规划建设、运行调度、市场交易、技术创新等全环节 的深度协同。其核心内涵可从四个维度解析： 规划协同层面，我国通过“东数西算”工程（国家发改委等，《关 于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》， 基础设施层是算电协同系统的物理承载基础，包括计算基础设施 （如边缘节点、云平台、高性能计算集群）、网络基础设施（如确定 性以太网、广域传输链路）以及能源基础设施（如光伏阵列、储能设 备、电力监测终端）。本层负责算电任务的运行支撑与能量供给，要 求具备高可用性、可扩展性与绿色化能力。 （2）数据接入层 数据接入层在算电协同中发挥着统一资源感知与数据支撑的基 础作用，具体包括感知模块、建模模块与数据服务模块。具体功能有： 与组合。该层支持多租户接入、服务模板管理、任务部署调度与运行 状态监控，确保算电服务的灵活调用与高效交付。 （5）安全保障层 安全保障层为算电系统提供全面的可信运行环境。该层涵盖身份 认证、访问控制、数据加密、隐私保护、可信交易与应急响应等功能， 构建纵深防御体系，确保数据安全、交易可信与服务可用。 算电协同功能架构通过五层功能模块的协同配合，实现从“资源 运行”到“智能调度”的全流程闭环支撑。该架构可适应多业务场景、

4.2 电信 86 4.2.1 浩瀚深度：鲲鹏原生赋能 DPI 采集系统，网络数据可视化处理更加高效 86 4.2.2 恒安嘉新：基于鲲鹏原生开发安全采集分析平台，保障企业信息系统安全稳定运行 89 4.3 政府 91 4.3.1 超图软件：基于鲲鹏原生开发地理信息系统，让自燃资源评估更高效 91 4.3.2 深圳防灾减灾技术研究院：鲲鹏原生助力地震观测数据高效处理 93 视频流云手机方案基于视频流的端云协同引擎，提供了低时延的云手机画面同步能力，支持 H.264 和 H.265 硬编码， 在画质相当的情况下，可实现 H.265 编码带宽减少 30%+，其实现原理是利用云端强大的能力将应用和游戏的运行、 渲染成最终的画面，并进行视频的压缩流化后，发送到终端播放显示。视频流引擎支持视频编码能力、视频解码 播放能力、云手机图像截屏能力、触控和音频抓取 / 播放能力等核心功能，客户可以基于这些引擎进行二次开发， 持云手机全系统渲染，并提供近乎无损的画质，在 1080P/2k/4k 分辨率下均不影响传输带宽，并通过资源缓存技术，有效降低网络带宽 50%+；突破云端 GPU 能力 限制，实现无 GPU 高密运行机制，单路硬件成本降低 40%，支持图形渲染状态机的本地执行与远端同步，实现 1080P 30FPS 低响应时延的用户体验。 大数据 鲲鹏 BoostKit 大数据聚焦大数据查询效率低、性能优

A100。内存角度， GPT-3 训练至少需要 3.2T 内存，至少 44 张 A100，推理任务则主要受显存限 制，需要 4 至 8 张 A100，因此完整的模型无法在终端上离线运行。 优化后大模型可在旗舰机型芯片上运行，AI 落地有望推动新一轮换机潮。 AI 部署本地化具有必要性，优势包括更低的延迟、更小的带宽、提高数据安 全、保护数据隐私、高可靠性等。完整的大模型仅参数权重就占满一张 80G 的 GPU，但是通过量化、知识蒸馏、剪枝等优化，大模型可以在手机本地实 现推理。高通团队使用骁龙 8 Gen2 部署 Stable Diffusion，实现本地运营 15 秒出图，证明了大模型本地化运行的可能，也体现出目前手机芯片的局限 性。根据 IDC 数据，1Q23 全球手机销量中主处理器频率超过 2.8GHz 的占比 36%，价格在 1000 美金以上的占比 13%，即旗舰机型占比较低，随着 AI 模型的控制中心，同时也是接受用户指令的交互窗口，实现 《钢铁侠》电影中“贾维斯”式综合智能管家。23 年 5 月，Google 推出 PaLM 2 轻量版 Gecko，其可在最新的旗舰机型上离线运行。同月，OpenAI 首次推 出 ChatGPT 移动端应用，各家大厂正式进入 AI 模型移动端创新、竞争时期。 智能音箱、全屋智能中控屏、手机、MR 等均有望成为这一时代的交互入口。 产业链相关

平台可以采集和存储企业所有能源和碳排数 据，结合内嵌的建筑、典型能源系统用能模型和业务应 用，实现能源系统数据可视化、能源分析与对标、能源 预测与优化、碳盘查、碳减排规划等功能。帮助用户直 观的了解能源系统运行态势、提高能源系统运行效率。 平台也将帮助客户科学的进行节能改造、减排项目规 划，轻松完成日常能源系统运维工作。平台搭载多种先 进的能源系统优化算法，也支持与客户共同开发专属 优化策略，是客户身边的能源和低碳专家。 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 西门子智能基础设施集团 现碳中和。 3.内嵌碳管理行业经验，运行阶段全链路碳管理 2.软硬结合的策略和算法帮助客户节能降碳，提高负荷柔性 现场能源子网 供给侧 趋势：低碳可再生能源 去中心化能源市场 需求侧 趋势:能源效率提升 直流配电和柔性负载 从分析到减排帮助企业达成碳中和 碳中和咨询 碳排放盘查和对标 减排方案设计 方案执行和管理 碳排源运行管理 楼宇系统排放能效模型 新能源管理

提升应用的可靠性。同时在应用运维领域，存在多 种多样的工具与技术，工具之间数据割裂无法形成 全局的视野，直接影响了应用运维的效率与效果。 只有打破各个工具间的数据孤岛才能统筹洞察应用 的完整运行态势，对应用进行全方位的监控与分 析。 安全运维现代化 运维安全是保障业务可靠性的基石，也是运维现代 化的基础。在运维安全领域，需要通过全面的安全管 控保障运维安全：事前实现对权限的有效规划和管 “实践是检验真理的唯一标准”，一个好的运维体 系最关键的衡量标准就是可落地性。运维体系在落 地过程中，需要各个部门密切配合，相互磨合并且 持续改进，最终形成最符合政企现状的运维体系， 持续保障业务稳定运行，支撑业务持续健康发展。 表2.3 运维体系成熟度评估标准 评价维度 评价标准 指标举例 业务感知能力 应用请求成功率 应用请求平均时延 运维人效比率 平台资源使用率 运维自动化率 变更成功率 复、安全攻击事件及重要漏洞处理等场景下的应 急处理流程，通过应急恢复流程，集中运维研发 资源快速恢复客户业务，处理重大应急运维事 件，达成业务运行SLA。 业务变更线 变更流程：变更流程主要用于指导对设备和业务 的变更管理，减少变更导致业务意外中断，确保 业务安全稳定运行。 变更流程一般由日常运维、事件管理和问题管理 三个外部流程触发。按照变更阶段可分为变更 前，变更中和变更后三个子阶段，变更前主要包

子纠错和量子存储时间等，还是上层的量子互联网体系架构，如运行 模式和协议栈，都不成熟。这也导致在量子互联网的研究中还面临很 多新的问题和挑战。 本白皮书首先简洁地介绍和梳理量子互联网相关的基本原理和 II 技术，包括部分量子信息基础知识和代表性协议等。随后介绍量子互 联网的发展现状和代表性的体系架构方案。最后围绕量子互联网的基 本技术路线提出构建未来量子互联网的运行模式，讨论和展望量子算 网协同的研究 ..................... 42 3.2 经典帧辅助的混合分组交换方案........................................... 46 四、量子互联网运行模式设计.............................................................. 52 4.1 基本假设.................... ............................................ 53 4.3 量子请求运行方案....................................................................55 五、量子应用协议运行示例.......................................................

络进行系统、全面的阐述。 1.2 人工智能开启算网应用新范式 AI 在跨域特征挖掘、深度数据分析、策略动态生成、能力自动学 习等方面具备天然的优势，将 AI 与算力网络的设计、建设、维护、 运行和优化等功能结合起来，利用其强大的分析、判断、预测、决策、 学习等能力，赋能网元、算网和业务系统，助力构建高效灵活、安全 智能的信息基础设施。 “AI+算网”的融合发展将给算力网络注入新的技术活力，开启前 技术能够对算网全流程赋能，包括用户意图感知、业务智能承载、 服务闭环优化、智能运维等，使能算网自动化、自优化、自修复、自 学习，实现算网精细化自主运营，算网运营者将更多关注于算力网络 的规则制定和流程管理，而不需要在算力网络运行过程中进行干预。 对于算力网络使用者来说，基于 AI 技术构建的智能化算网服务流程， 能够快速识别新业务，使用智能的交互方法来全面洞察用户意图，在 实现资源高效利用的同时保障极致的客户体验。算网使用者仅需简单 成网络 概念已获行业共识，能力分级标准已基本统一，如图 1-2 所示。 图 1-2 服务生成网络智能等级划分 基于上述思想，服务生成算力网络通过算网服务生成，即算网全 流程的自动化运行、高效的资源利用率、自适应的优化调整、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

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 托大规模卫星 切换到下一个快照时，需要快速切换成为下一代快照对应的转发表。 这种方法在一定程度上提高了路由的稳定性和适应性，但仍然无法完 7 全解决依赖地面控制器的问题。此外，为了进一步提升路由算法的负 载均衡、运行效率、故障容错以及差异化服务保障能力，部分研究引 入了网络状态感知机制以及深度强化学习等人工智能方法，进一步优 化路由策略。通过实时感知网络状态，并利用人工智能算法进行智能 决策，提高了集中式架构下卫星互联网承载网的性能。 理和全局优化的特点，又发挥了分布式架构自主性强、响应迅速的优 势。通过合理划分集中式和分布式路由的职责范围，能够在保障网络 整体稳定性和可控性的同时，提高网络对局部变化的适应能力和实时 响应能力。例如，在正常网络运行状态下，地面网络控制器可以根据 长期的业务流量统计和预测，为网络规划出最优的骨干路由，确保网 络资源的高效利用。而当某个区域突然出现大量业务请求或链路出现 故障时，该区域的卫星互联网路由器能够立即自主调整路由，将流量

靠性、灾备体系能力建设、故障恢复响应速度等提出了更高的要求。 数据库稳定可靠运维面临需求、逻辑实现不可控的挑战。 数据库稳定运行的最大挑战就是需求的合理性。一方面，在源头需求上，可能存在多个需求互斥、 技术无法实现或不合理等问题，无效以及不合理需求会让数据库高负荷运行，还可能引发类似 SQL注入的风险，威胁数据库安全。另一方面在需求设计上，常因无设计、业务人员设计、非专业 开发人员设计，误 时，能够快速切换到备用硬件，确保数据库的持续运行。 在软件故障方面：需要建立软件的冗余机制，如数据库的多实例部署、数据库的热备机制等。软件 故障发生时，能够快速切换到备用实例，确保数据库的持续运行。 在节点故障方面：需要建立节点的冗余机制，如数据库集群的多节点部署、节点的自动故障切换 机制等。节点故障发生时，能够快速切换到其他正常节点，确保集群的持续运行。 在集群故障方面：要建立集群的冗余机 在集群故障方面：要建立集群的冗余机制，如多集群多中心部署、要实现集群自动故障检测和转 移机制等。集群故障发生时，能够快速切换到备用集群，确保业务的持续运行。 在业务逻辑故障方面：应该做好数据备份，采用全量备份、增量备份、差异备份等策略，确保数据 可恢复。定期进行数据库恢复演练，验证备份的可用性。实现数据库层面的快速回滚，在发现业务 逻辑故障后，能够快速回滚到故障前的状态，减少影响。此外还要加强代码审查和测试，提前发现 和修复逻辑错误。

 精细化工：运行以产品市场为核心，通过技术、平台、研发、客户等维度兑现产品销 售市场，以高精度、新产品、新型号、定制化等维度保证产品竞争力，借助市场运行 兑现成产品盈利空间，具有高壁垒、稀缺性、不可替代、独特有竞争力的工艺等属性 能够具有更高的单品盈利空间； 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 5 扫码获取更多服务  大宗化工：运行以产品生产为核心，以成本为核心考量竞争力，通过产业链、工艺、 果；而降本可以通过人工替代，精准对接，流程优化，模拟改造等维度支撑成本改善。 图表3：化工在 AI 助力下拓品、降本有望同时发力 来源：国金证券研究所绘制 精细化工 大宗化工 运行核心： 产品市场 运行核心： 产品生产 相对成本优势 →周期上行有 弹性，下行有 底部支撑 技术溢价、稀 缺性溢价→盈 利空间高 成本管控、稳 定生产 高精度、新产 品、新型号、 定制化、新路 少，对于全 公司的“数字化”要求不是太高，但在部分赛道领域却可以成为目前行业卡脖子问题的重 要解决路径之一，从方向上，产品研发对接 AI 智能化的基础和速度或将有明显提振，同 时对于现阶段公司的稳定运行冲突较小。 化工的 AI 拓品将有望带动材料行业和大宗的基础研究领域形成明显突破。目前从技术突 破的角度看，我国在传统化工产品领域已经形成了主流供应能力，但涉及下游材料端，仅 有主品的供应能力，