100Gbps 的弹性带宽分钟级 开通与秒级变更，根据业务需求灵活调整带宽容量。  一线入多算：全网任意节点间 L3 层联接可达，确保企业侧数 据一线接入通算、智算、超算等多数据中心。  高可靠性：基于高精仿真、故障自愈等技术，实现网络 0 事故、 业务 0 中断，确保数据高速传输的连续性和稳定性。 7.2 存算分离拉远训练场景 存算分离拉远训练主要满足企业数据敏感时，样本数据不在园区 广域无损保障：通过智能流量调度和拥塞控制等技术，保障数 据传输的高效率和稳定性，实现 RDMA 报文广域无损传输。  多租户故障隔离：租户级切片+租户级精准流控，实现租户间 业务隔离，保障租户业务故障影响不扩散。  高可靠性：基于高精仿真、故障自愈等技术，保障存算拉远训 练的算效。 算力城域网白皮书（2025 版） 29  业务智能：全网资源/业务可视，基于网络传输能力实现任务 流级调度，保障训练效率。 RDMA 报文广域无损传输。 算力城域网白皮书（2025 版） 30  高收敛比组网：通过端口缓存等技术实现带宽收敛，降低训练 过程中的并发与突发对网络带宽的需求，节省建网成本。  高可靠性：基于高精仿真、故障自愈等技术，保障多 AIDC 协 同训练的算效。  智能运维：通过业务流级可视、逐包故障定界等技术，实现业 务流级的故障定界定位。 7.4 云边协同训推场景 企业本

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 4）保护用户隐私：人工智能可以分析现实世界的信息，而无需将其暴露给人类， 大大增加了任何需要分析外貌、声音、医学图像或任何其他个人信息的隐私安全。 即使部分数据是出于培训目的而上传，也可以将其匿名化以保护用户身份。 5）高可靠性：去中心化和离线功能使边缘 AI 更加稳定，不受网络访问限制，这 是关键任务系统稳定运行的必要条件。 当边缘 AI 应用程序遇到它无法准确处理的数据时，它通常会将其上传到云端，以 便 AI 算法

实现算力、电力、网 络多维资源的实时感 知与预测 感知采集、智能融合、预测决策 （LSTM、Transformer 等） 高可靠确定 性网络承载 保障算电任务传输的 低时延、高可靠性 时间敏感网络（TSN）、SRv6、广域 无损网络（RDMA、RoCEv2）、网络 测量与反馈 生成式智能 化决策控制 实现资源调度的智能 生成与自适应优化 生成式算法（Transformer）、在线学 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 地制宜发展分布式光伏、建筑光伏一体化等新型供电方式，实现“就 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书

在数智经济中被边缘化的风险。例如，语言翻译应 用促进了教育的普及，远程医疗服务为农村地区提 供医疗保障，而移动应用则为农民提供了基于人工 智能的害虫诊断服务（见图 21）。 展望未来，5G-A 将通过增强移动性、高可靠性和 沉浸式用户体验的应用（如扩展现实（XR）、卫 星集成和多播服务），进一步提升 AI 部署的价值。 5G-A 的部署自 2024 年初在中国大陆启动，目前 已扩展至芬兰、印度、科威特、中国澳门和美国。 够实现最优效能。相比之下，基础存储规模仅提供 基础性支撑（系数 +0.19）。 随着 GPU 集群、高性能计算系统及人工智能加速 器的广泛应用，这些国家也在加大对全闪存存储架 构的投入。这类架构可提供超低时延、高吞吐量与 高可靠性，适配先进算力的需求。若缺乏先进存储 规模，即便拥有最强大的算力资源，仍可能因数据 瓶颈、碎片化和时延等问题而导致低效。 因此，提升数智化发展水平的关键在于高性能计算 与全闪存存储生态的协同发展。这种协同效应将有 供高带宽、低时延连接的能力，能支持列车控制、车地通信、乘客信 息等核心应用。 4 联接能力 有线网络带宽 指在轨道沿线、车站等重点区域部署的网络的信号传输带宽。能反映 出系统保证大容量数据传输和高可靠性通信的能力，是智能信号系统 的基础。 5 平台能力 业务上云率 指调度指挥、资产管理、票务系统等业务迁移至云平台的比例。能反 映出运营平台的弹性能力和 IT 架构的现代化水平，支持跨域协同和集

相关信息，一旦出现问题，可快速溯源，查明原因。通过这样全方位、 多层次的安全保障措施，确保算力调度的安全性与合规性，满足诸如 金融、医疗等对数据安全极为敏感行业的严苛要求，为分布式算力网 络的大规模、高可靠性应用筑牢安全防线。 通过在这些方面持续发力，分布式算力感知与调度技术将逐步实 现从基础能力构建到深度场景应用，从单一技术突破到生态体系完善 的全面跨越，最终构建起一个强大、高效、智能且安全的分布式算力

6G、云计算、人工智能、未来网络技术等为代表的新 一代信息技术正加速与实体经济深度融合，推动各行业数字化转型向 纵深发展。然而，传统分离的光传输与 IP 网络架构已难以满足数字 经济时代对超高速率、超低时延、超高可靠性的严苛要求。光电融合 网络技术作为新一代信息基础设施的核心支撑，通过 IP 层与光层的 深度融合，构建起大带宽、低时延、高可靠的确定性网络能力，为智 能制造、远程医疗、自动驾驶等新兴应用场景提供坚实的网络保障。

优化、接口的标准化等。此外，如何在保证性能的同时实现关节的小 型化和轻量化，也是当前面临的重要技术问题，需要在整体设计、材 料应用、制造工艺等方面进一步提升。未来，人形机器人一体化关节 模组将不断向轻量化、紧凑化、高性能化、高可靠性、标准化、模块 化以及智能化方向发展，包括建立标准接口实现模块化设计，降低生 产成本和维修成本，提高可扩展性和可升级性。 灵巧手是一种高度模仿人手功能的机器人末端执行机构，它融合 了深度仿

布式单元化架构部署，海量数据实时处理。系统基于 计算与查询相分离的设计理念，采用分布式单元化架 构，根据业务特性拆解，实现服务拆分，利用云化能 力实现快速扩缩容，具备良好的弹性伸缩能力，满足 高并发、高可用、高性能和高可靠性要求；屏蔽多源 数据接口差异，通过自研聚合分页算法动态地对多源 接口数据进行全局性地聚合、排序、去重以及分页， 对外提供统一化和标准化的联机查询接口服务，满足 银行核心业务日均上亿级别的明细流水、登记簿和历

集装箱户外运输中的复杂极端环境，对 RFID 技术的可靠性构成严苛考验。凯路威的 KX2005X-BT 通断侦测芯片正是为此 而生，在高温、极寒、紫外线等恶劣工作环境下数据不丢失，这款芯片以超低成本实现了极端环境下的高可靠性，为 RFID 通断侦测技术在集装箱安全管理中的规模化应用提供了核心支撑。 安全等级跃升： RFID 通断侦测实现 “开启即报警”，拦截响应时间从“天级”压缩至“分钟级”。 管理成本降低：