术创新 与产业演进提出了更高标准。因此，如何突破轨道/频谱资源约束、 空间环境干扰等特殊难题，构建高效、可靠、智能的卫星互联网承载 体系，成为推动卫星互联网高质量发展的核心挑战。 传统卫星通信网络存在覆盖局限、资源利用率低、星地协同不足 等问题，难以满足全域通信、应急保障、产业赋能等多元化需求。卫 星互联网承载网作为连接卫星星座与地面终端的“太空信息高速公 路”，通过星间/星地链路技术、动态路由与交换技术等关键技术创 体系架构可能会朝着更加灵活、智能、融合的方向发展，以更好地满 足全球通信、军事应用、科学研究等领域对卫星互联网网络的高性能 要求。 12 四、卫星互联网承载网关键技术 卫星互联网承载网作为卫星通信网络的重要组成部分，其性能的 优劣直接关系到整个卫星通信系统的效能。为了实现高效、可靠、灵 活的卫星互联网承载网，需要一系列关键技术的支持。本章将详细介 绍星间/星地链路技术、路由技术、交换技术、移动切换技术、网络 级缩短至秒级，可支持百万级终端并发接入，为重大活动高密度瞬时 通信提供服务保障。卫星互联网宽带互联网架构如“虹云工程”（规 44 划 156 颗卫星）为空天地一体化通信奠定基础，而中国电科为天舟九 号任务开发的测控通信网亦展示高稳定性数据传输能力，其卫星通信 系统实现发射实况高清视频流回传与多路指令同步分发，此类技术可 迁移至赛事直播、人流监控等瞬时高负载场景。 5.3 产业赋能类应用场景 卫星互联网通过星

2035》及时为我们描绘了 AI 的发展愿景，深入探讨了技术融合将如何推动工业和 服务智能系统的转型。报告展望了物联网可能涵盖的各类工业系统，包括自主交通系统、智能电 网、智能工厂与农场以及自主通信网络等。此外，报告还全面分析了 AI 在医疗、教育、智能家居、 智慧城市和商业创新等服务领域的应用及影响。除了强调 AI 在这些领域的关键作用外，报告还探讨 了 AI 与其他创新技术的协同效应，以及转型可能带来的社会和经济影响。 人工智能的飞速发展，必将重塑现有的开发范式，改变人机交互模式，并催生更多新应用。预 计到 2035 年，全社会算力总量将增长 10 万倍、智能存储需求增长 500 倍，强大算力将如水电般 普惠可用，成为支撑社会智能转型的基础资源。通信网络完成从“百亿人联”到“万亿物联”的跨 越，联接规模增长 100 倍，构建起物理世界与数字空间实时融合、虚实共生的智能世界。 在个体层面，AI 不再是工具，而是“认知合伙人”。它帮助科学家筛选文献、辅助创作者拓 部署策略：端云协同是新生态的最优解 18 具身智能跨越鸿沟，形成多个万亿产业 具身智能是 AI 走向物理世界的关键体现， 它并非单一技术的突破，而是融合了 AI 技术、 感知交互、计算存储、通信网络、三电（电池、 电机、电控）等多领域技术的综合产物，它 让 AI 首次拥有了“实体身躯”与“实时互动能 力”，摆脱了纯软件形态的局限。 这种有“身体”的智能形态，不仅能在真 实物理世界中自主完成抓取、移动、操作等复

控制器）实现电信级路径动态调度， 完成全网粒度识别、片段级路径编排与秒级快速发放，支持广域高效 算力连接。 1.2 光电融合网络需求和意义 随着 5G、物联网、高清视频等技术的普及，数据流量呈爆发式 增长。传统通信网络在传输容量和速度上逐渐难以满足需求，光电融 合网络凭借光信号高带宽的优势，能实现高速大容量数据传输，满足 不断增长的数据传输需求。 算力资源的分布往往和需求不匹配，导致资源利用率不高，严重 过将光学器件与电子芯片集成在同一封装体内，显著缩短了信号传输 的路径，降低了信号损失并提高了带宽，能够满足超高速、高容量网 络的需求。此外，CPO 封装还能有效减少功耗，提升系统稳定性， 适应数据中心和下一代通信网络对高性能和高密度设备的要求。然而， 这种技术也面临着散热管理、制造成本高以及与现有系统兼容等挑战。 3.1.3 调制器材料技术演进 在相干光模块的技术体系中，光调制器作为核心器件，其材料特 Protocol）层和光层（通常 是 DWDM，即密集波分复用技术）深度集成或协同工作的设备。这 类设备通过融合 IP 和光层的功能，优化了网络架构，使得网络传输 更加高效、灵活，并能够支持大容量的数据流动。传统的通信网络通 常将 IP 和光层分开，各自负责不同的传输任务，而光电融合设备则 实现了两者的深度耦合，能够提供高带宽、低延迟、低成本的传输解 决方案。 光电融合设备的核心在于其能够通过相干光模块，如

科学性与合理 性。 在技术攻坚层面，分布式算力感知与调度的发展目标聚焦于突破 异构网络与复杂环境下的重重瓶颈。边缘节点的网络接入状况极为复 杂，涵盖了互联网专线、企业宽带、4G/5G 移动通信网络以及园区 NAT 网络等多种类型。不同网络在带宽、时延、稳定性等方面差异巨大， 21 这给算力信息的及时准确传递与调度指令的有效下达带来了极大挑 战。因此，研发自适应的感知与通信机制迫在眉睫。通过对各类网络 向多源异构算力与多样化网络环境，提供统一接入、抽象管理与弹性 供给能力。该层涵盖从边缘到核心的数据中心资源，包括适配弱网环 境的边缘节点、具备单向通信能力的安全隔离网络、广覆盖的运营商 通信网络、集团、省、市各级数据中心与算力网关，支撑资源的分级 部署、异构接入与高弹性调度，构建覆盖广泛、能力多样的算力资源 基础。 （2）网关管理层 25 网关管理层负责实现对多类型接入网络的统一接入控制、通信协

超节点作为新型算力基础设施，其大规模组网能力决定了模型训推效率与规模拓展的边界。以华 为昇腾超节点产品为例（图 4.2），在 Scale Up 和 Scale Out 组网的技术协同下，超节点构建起高效、 灵活的通信网络，成为突破算力瓶颈、支撑不同规模大模型训练及推理的核心技术路径。 4.2.1 超大规模 当前大模型技术的快速迭代，持续驱动智算基础设施向高密度、高协同方向升级。为构建更大 规模的 Scale

2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 4.1.3 拓展人形机器人具身智能边界——软通动力 36 资料来源：公司官网，新浪财经，C114通信网， Open X-Embodiment官网，华西证券研究所 夸父机器人亮相HDC2024 • 训练具身智能大模型极端依赖大规模、高质量的场景数据，当下高质量数据集匮乏是产业 痛点，正在成为竞争

扩展到各个运营领域，其至涵盖产品的健康管理、远程诊断、智能维 护、共享服务等应用。 3.4.3 实时更新和反馈 数字孪生需要能够实时地更新模型，并将模型的分析结果与真实 系统进行反馈。实时更新与反馈技术涉及到数据传输、通信网络、数 据处理和分析等，以保证数字孪生与真实系统的同步性和一致性。通 过实时更新与反馈技术，可以将数字孪生应用于对现实系统的监控、 优化和决策支持，实现故障诊断、预测性维护、性能优化等目标。。

第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 37 的数字经济发展新生态。 4.2 算力侧规划与能源协同 4.2.1 规划与布局算力基础设施 算力侧发展规划同样需紧密结合能源禀赋、通信网络布局及政策 导向，推动算力资源与清洁能源基地协同布局，实现算力资源的合理 分布和绿色高效运行。超算中心与智算中心需实现由东向西梯度转移， 优化网络传输路径，提升算力资源全国平衡与调度效率。数据中心建

日本 Tokyo[43]、中国的量子城域网[44-47]和基于量子科学实验卫星 的天地网[48,49]等。由于目前量子中继技术在实验上实现的难度较大， 以上这些布署的量子网络都是基于可信中继的量子通信网络。而最近 中国科学技术大学团队在外场实现了基于量子中继的多节点纠缠分 33 发网络，最远节点距离达到 12.5 公里[50]。 2.2 量子中继及其分类 量子中继类型 原理和操作步骤 第一代

应能力，并降低系统损耗与故障发生率 处于新型电力系统阶段的国家，其电力企业 LTE/ 光纤覆盖率平均达到 65%，而处于智能电网阶段 的国家该数值为 50%，传统电网国家则仅为 40%。 高速通信网络不仅助力人工智能技术的应用，更 显著增强了电力行业从人工智能投资中获得的效 益。高速联接实现了电力网络数据的实时交互， 使电力企业能够高效实施协同的预测性维护、负 载均衡、可再生能源并网及备用能源调度计划。 希腊 匈牙利 泰国 巴西 墨西哥 土耳其 阿曼 印度尼西亚 哈萨克斯坦 南非 埃及 菲律宾 肯尼亚 处于新型电力系统阶段的国家，其电力系统普遍接 入了低延迟、高速率的通信网络，且覆盖率较高。 这些系统中 LTE/ 光纤的覆盖率至少达到 70%，同 时人工智能应用率较高。由于电力系统故障事件显 著减少，用户满意度也维持在较高水平。 75 全球数智化指数（GDII）2025