本白皮书首先系统梳理了卫星互联网承载网的发展背景与需求 愿景，涵盖国家重大战略、产业经济升级、人民服务保障及全球科技 竞争等维度；其次详细阐述了通信增强、应急保障、产业赋能、科学 研究等典型应用场景，并深入剖析了集中式、分布式、混合式三种卫 星互联网承载网体系架构及星间/星地链路、路由、交换等七大关键 技术；同时，本白皮书分析了全球主要卫星互联网的产业现状与标准 II 化进展，探讨了轨道/频谱资源紧张、空间环境复杂等特殊问题及应 .............1 三、卫星互联网承载网体系架构............................................................ 5 3.1 集中式架构..................................................................................5 3.1 分布式架构... 靠性、扩展性 以及对复杂任务的适应性。随着航天技术与通信技术的深度融合，卫 星互联网承载网的体系架构不断演进，目前主要形成了集中式、分布 式和混合式三种典型模式。本章将详细阐述卫星互联网承载网的集中 式、分布式和混合式三种体系架构。 3.1 集中式架构 集中式架构基于软件定义网络（Software Defined Network，SDN） 理念构建，如图 3-1 所示。在这种架构下，卫星互联网承载网中的卫

宇宙等技术的爆炸式发展，传统的集中式算力计算模式面对如此庞大 且多样化需求，已经难以有效应对。分布式算力感知与调度技术应运 而生，成为应对海量、泛在、实时计算需求的关键基础设施。这一理 念旨在构建一个能够动态感知全网算力资源，并根据任务需求进行智 2 能化、自动化、最优化调度的新型信息基础设施，降低计算延迟与成 本，支撑新型智能化应用的落地。 分布式算力是相对于传统集中式算力（如单一超级数据中心）而 ，要求推动“中心 -边缘”协同计算体系落地，《关于进一步深化电信基础设施共建共 享的实施意见》中要求“促进基础设施智能化升级”，而分布式算力 感知与调度系统通过整合边缘节点算力资源，能够弥补集中式数据中 心在地理覆盖和低时延响应上的短板，形成“云边协同”的算力供给 体系。例如，中国铁塔拥有的 210 万站址资源，通过统一的感知与调 度机制，可转化为支撑“双千兆”网络、工业互联网、车联网等新型 分布式算力感知与调度作为智能互联网基础能力体系中的核心 支撑技术，面向大规模、异构化、多域协同的算力资源环境，致力于 实现算力资源的全面感知、智能决策与高效调度。该技术面向算力泛 在部署、需求多元涌现的发展趋势，突破传统集中式资源调度的局限， 构建了具有层次性、自治性与协同性的资源感知与调度架构，可对分 布在云、边、端不同层级、不同地域的算力节点进行精细化建模、动 态化评估与灵活化编排，有效提升资源使用效率与业务响应能力。本

等能力，同时具备智能运维平台、全流程迁移工具 箱，强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、完整的分布式事务支持、企业级安全 等特性。 TDSQL 有两个版本，分为标准版和企业版，其中企业版包括集中式和分布式两种部署模式，可以 全面兼容 MySQL 和 PostgreSQL。在特定场景下，Oracle 兼容性达 ��% 以上。为了拥抱数据 库智能化变革趋势，TDSQL 还提供智能 DBA、自 性及成本优化的需求。 �.�.� TDSQL引擎 可提供多模式数据库引擎，满足多样化业务需求；能兼容 MySQL、PostgreSQL 以及 Oracle 语 法；可在一个物理集群中扩展支持集中式和分布式实例；并提供了高性能联机事务处理 (OLTP) 能力和海量的联机分析处理 (OLAP) 同时处理能力，可降低业务架构复杂度和成本，并 提供多种企业级特性。 核心组件： 多模式兼容： 性能分析、会话管理、任务 管理、数据同步。 在新建实例过程中，用户既可以选择Oracle模式，也可以选择MySQL模式，还可以选择MySQL、 Oracle双模式部署，同时每种模式形态又可分集中式、分布式。企业可根据业务需求设置实例状 态，比如：运行中、流程处理中、隔离中、已隔离、解除隔离中、销毁中、已销毁、异常等。 TDSQL在CPU架构上可支持X��、arm，同时在部署模式上，可在创建实例时指定，不管是单中

爱尔兰风电数据中心 爱尔兰都柏林 3 字节跳动 "清洁能源算力迁移"项目 内蒙古乌兰察布 4 阿里云"算力-电力"联动项目 浙江杭州 （1）发展特点 当前，我国可再生能源发展呈现出集中式大规模接入与分布式多 点消纳并存的格局，风电、光伏等清洁能源资源具有明显的波动性和 间歇性，部分地区 “弃风弃光”问题仍较突出。与此同时，算力资源 呈现 “可转移、可延迟、可拆分”的典型特征，为其作为 双碳”战略 的重要举措，更是推动算力产业绿色转型、实现经济社会高质量发展 的必然要求。 一方面，应加快构建以风电、光伏、水电、生物质能等为核心的 多元化清洁能源生产体系，推动可再生能源从集中式开发向分布式融 合转变。在资源禀赋优越的西部地区和风光富集的边缘区域，应加快 推进大型风光基地建设，配套建设高可靠性输电通道，为全国算力节 点提供稳定可控的绿色电力。同时，在东部用电负荷密集地区，可因 行业低碳转型关键。应在风光资源富集区和沙漠荒漠等绿电潜力区域 布局清洁能源直供算力集群示范项目，实现电源侧绿色化、负荷侧集 约化和网络侧高效化协同。结合绿电消纳政策与市场机制，引导算力 企业通过集中式绿电采购和可再生能源证书交易提高绿电使用比例。 建立分类分级能源服务体系，针对不同算力场景（如超算中心、大规 模云计算、边缘计算节点）设计差异化的供电保障方案，兼顾稳定性、 经济性与绿色属性。

边缘，更靠近数据源，而云计算，处理发生在数据中心。边缘计算是指在尽可能 靠近数据源或终端的地方捕获和处理数据。通过在数据源的物理位置附近放置服 务器或其他硬件来处理数据，在本地完成处理而不是在云端或集中式数据中心， 它能最大限度地减少延迟和数据传输成本，允许实时反馈和决策。 图14：边缘计算的应用场景 图15：云计算与边缘计算的区别 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 仅限于缓存图像和视频，而不是海量数据工作负载；2000 年 左右，智能设备的爆炸式增长给现有 IT 基础设施带来了压力，诸如点对点(P2P) 网络的发明减轻了这种压力，在这种网络中，计算机无需通过单独的集中式服务 器计算机即可连接并共享资源；10 年代，大公司开始通过公共云向终端用户出租 计算和数据存储资源；2020 年后，边缘计算融合了 CDN 的低延迟能力、P2P 网络 去中心化平台以及云的可扩展性 AI 模型在云端训练， 并部署在终端设备上。例如计算机视觉等高度数据密集型、低时延要求类的任务， 将 AI 模型部署在终端的优势包括： 1）更低的延迟：因为传感器和物联网设备产生的数据不再需要发送到集中式云进 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 12 行处理，可以实现更快的响应，获得结果的时间可能从几秒减少到几分之一秒。 2）减少带宽：当数据发送到云端时，它通过广域网传输，需要满足全球覆盖和高

成一批数据空间解决方案和最佳实践，基本建成广泛互联、资 源集聚、生态繁荣、价值共创、治理有序的可信数据空间网络。 国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广研究员认为， 按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 阶式三类。区块链是构建分布式可信数据空间的基础技术底座， 通过不可篡改特性，为数据提供了确权机制，对数据的使用进 行追踪和记录，为数据的贡献者提供合理的利益分配。 为引导各地 按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 阶式三类。 集中式可信数据空间以中心化可信数据空间服务平台为核 心，按照互联互通接口规范，不同主体通过可信数据空间连接 器接入可信数据空间服务平台。 分布式可信数据空间基于区块链的分布式特性，构建跨网、 跨云、跨链的底层基础设施，不同主体作为应用节点接入可信 数据空间，实现数据产品或服务跨主体可信流通。 递阶式可信数据空间介于集中式与分布式之间。

国产数字化升级标杆实践报告 15 - 极简部署，快速构建云原生基础设施 核心优势 腾讯云数据库TDSQL 企业级智能数据管理平台 TDSQL 是腾讯云自主研发的企业级分布式数据库，其集中式和分布式两种类型数据库全部通过了中国信息安全平台中心安全可靠评 测，在分布式计算、存储、元数据及管控方面实现了 100% 代码自研，是数据库国产化替代的最佳选择。 应用场景 敏态业务 高并发海量数据应用 金融级高可用：跨区容灾，同城双活，故障自动转移，自动恢复；云上云下同源，数十万实例稳定性验证。 3.线性水平扩展：集群级的线性扩展；share-nothing分布式架构，水平扩展能力。 4.原生语法兼容性：集中式100%兼容开源数据库语法；兼容SQL2016标准；架构开放，数据库人才通用，人才选择性丰富。 5.企业级安全性：内核级减少用户误操作/黑客入侵的安全风险。 6.便捷的运维：运维能力完善，赤兔管理台覆盖95%以上运维操作。 全栈云平台，数据库消息队列缓存等能力，支撑业务创新。 3.一云多芯，异构硬件管理。 4.灵活的容器和微服务平台，提供云原生一体化方案。 数据库： 1.Oralce 国产改造平滑迁移。 2.高性能金融级分布式+集中式架构一体化交付。 3.多家金融客户 oracle 改造经验，短周期实现改造。 4.信息技术融合创新云+数据库统一TCE 底座，统一运维管理。 解决方案 1.保障云平台稳定性，降低运维成本：腾

数字实体网络 基本单元 主机 语义三元组 区块链账户 数字实体 寻址方式 IP 地址 URI 公钥地址 数字实体 ID 数据模型 字节流 RDF 图 交易日志 状态对象 信任机制 CA 中心化 集中式标准 分布式共识 混合验证  相对于 Web2.0 的突破性优势 数字实体网络重构了 Web2.0 的中心化交互模式。在传统 Web2.0 架构中， 用户数据和服务逻辑被封闭在少数平台的"围墙花园"内，平台同时充当着数据中 这种转变推动网络价值从平台方向实体所有者转移，同时兼容 Web2.0 的 交互体验。  相对于语义网的实用化改进 语义网虽然提出了机器可理解数据的愿景，但其依赖复杂的 RDF/OWL 标 准和集中式本体管理，导致实际应用长期局限于特定专业领域。相比之下，数字 面向 Web3.0 的数字实体互联白皮书 25 实体网络在继承语义网核心理念的同时，实现了三项关键创新：采用轻量化的结 构化数据

3 光电协同的 SDN 控制与 AI 运维 在传统传输网络中，IP 层与传输设备的运维分离及资源、控制 平面不协同的问题突出，为此，光电协同的 SDN 控制器通过 “完 全集中管控” 和 “集中式管控 + 分层代理” 两种架构实现跨层资 源统筹调度，且这两种方式已在海内外得到广泛试点与应用；同时， 面对 5G、云计算带来的网络业务激增及光电融合运维的复杂性，AI 技术推动光电协同运维向智能自治升级，形成了包括智能知识引擎、 动网络自动化、智能化演进的关键。以下将从架构、控制能力、运维 能力、开放性、业务能力五大维度，系统分析各类光电融合网络管控 系统。 1.架构维度 在架构设计中，灵活性和扩展性至关重要，因此统一控制器通常 采用集中式与分布式架构相结合的方式，以适应不同网络规划和不同 网络域资源协调和业务编排的需求。控制层不仅承载传统 IP 网络与 光传送网络的控制功能，还需支持。为了增强系统的开放性和互操作 性，统一控制器还必须具备强大的开放

化狭义任务方面。Agentic AI 系统代表了一类新兴的智能架构，其中多个专门的 Agent 协同工作以实现复杂的高级目标。这些系统由模块化代理组成，每个代理都负责一个更 广泛目标的不同子组件，并通过集中式编排器或分散式协议进行协调（见图 10）。 图 10：左边是单任务 AI Agent，右边是一个多智能体协作的智能人工智能系统（来源：【15】）  应用 Agentic AI 的十大供应链公司