11.0 ICDT融合的6G网络 白皮书5.0 ICDT Deep Integrated 6G Network 5.0 坛 RuM。 论 N。言 TlAc ,1 0 』­ 移虹。 来 REM 未 g 1 / 87 摘 要 信息技术的革新浪潮伴随着前沿技术的迭代突破与交叉融合。随着信息与通信技术 （ICT）向 6G 演进，其与大数据、人工智能等领域的深度融合正催生新一代 ICDT（Information， Technology）融合范式。这种融合驱动的 6G 系统将突破传统通信 网络边界，演进为集通信、感知与算力于一体的端到端智能信息服务体系，构筑起支撑万物 智联的移动信息网络。当前，众多面向 6G 的候选技术已在理论创新、仿真验证及原型开发 等维度取得突破性进展。 本白皮书作为 4.0 版本的延续，从 ICDT 融合视角出发，系统性地构建了 ICDT 融合的 6G 技术体系，ICDT 融合的关键技术和 融合的关键技术和 ICDT 融合的行业应用，三大核心章节。ICDT 融合 的 6G 技术体系着力构建系统性研究图谱，通过解析不同融合模式的内在逻辑，创新设计了 面向 ICDT 融合的 6G 网络架构，并对 6G 候选技术方案及行业应用进行科学分类，形成具 有关联性的技术簇。通过对关键技术与行业应用的分类与整理，进一步明确了 6G 技术发展 的重点方向与潜在突破点，为后续技术研发与产业布局提供参考。 ICDT

构建多技术融合的湖仓一体化平台 打造银行数据智核新引擎 陕西农信湖仓一体建设实践 数字化转型取得积极成效，形成数字金 融和科技金融、绿色金融、普惠金融、 养老金融协同发展的良好局面。 做好数字金融大文章 目录 项目背景 01 项目方案 创新点及技术实现特点 02 03 04 运营分享 01 项目背景 主要内容：立足自身实际与发展定位，制定推动陕西农信高 质量发展的数字金融战略框架。 分析和交互式分析场景提供平台支撑。 提升数据服务能力，丰富数据场 景应用 • 实现批处理、流式计算及流批一体数 据处理； • 提供多样的数据分析能力，满足海量、 复杂且多样化的数据处理需求。 融合多技术组件，强化数据分析 与计算能力 • 规范数据需求、数据研发、数据治理、 数据交付、数据运营等环节； • 形成面向数据全生命周期的标准化实施 工艺流程，提升整个团队协作与效能。 规范开发流程，建立DataOps 确性。 • 移动驾驶舱、可视化大屏等 520个实时指标。 • 构建数据集模型，执行离线 计算、实时计算； • 增强交互式查询和深度分析 能力； • 平均耗时200~400ms。 • 融合敏捷开发与数据运维； • 通过自动化流程管理，持 续集成与部署，提高数据 研发效率； • 促进团队协作更加高效。 • MR引擎 TEZ引擎 • 规范数据流向，数据先入湖 平台投产上线后

出，适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系。 云计算作为数字时代的新型基础设施，是整合科技创新资源，加快 形成新质生产力的关键要素和构建现代化产业体系的底座支撑。深 化推进云计算和实体经济融合升级，是技术革命性突破、生产要素 创新性配置、产业深度转型升级的重要路径，是助力新型工业化发 展、加快中国式现代化进程的催化剂。 过去一年，人工智能产业呈现井喷式发展，充分释放出以云计 算为 年我国云计算市场将突破 2.1 万亿元。 三是云计算技术“人工智能+”融合趋势明显，赋能多产业加快 形成新质生产力。在“智转数改”的新需求下，企业上云用云需求 不断深化，对应用现代化能力、稳定性保障能力、云原生安全能力、 云成本优化能力、垂直类应用能力以及云算融合能力等方面要求不 断提升，带动相关技术创新发展，特别是云计算与智算的加速融合， 推动人工智能技术发展和应用快速革新。“云+AI”作为新一代人工 化成发展重点.........................1 （二）云计算市场持续稳定增长，行业巨头保持领先位置.............................3 （三）云计算技术融合价值凸显，成为新技术创新发展的土壤.....................6 二、我国云计算发展概述...............................................

力泛在化（2020 年）等阶段，随着人工智能与算力网络深度融合， 已迈入智能化的新阶段，向全栈智能、开放融合的云智算升级。 中国移动通过打造云智算技术体系，升级 AI IaaS、AI PaaS、 MaaS、AI SaaS 四层架构，推动算网大脑向算网智脑跃迁，构建全链 路可控用智安全，筑牢“供给者、汇聚者、运营者”定位。作为“供 给者”，融合中国移动算力、数据、算法优势，提供全方位能力支持； 5.3.1 推理并行效能优化 ...................... 16 4 2.5.3.2 推理网关优化 .......................... 16 2.5.3.3 融合算子监控 .......................... 17 2.5.4 智能体生成 .................................. 17 2.5.4.1 检索增强生成 ............................... 19 2.6.1 模型汇聚 .................................... 20 2.6.2 模型智能体融合 .............................. 20 2.7 算网大脑 .......................................... 20 2.7.1 资源编排调度

殊及后果性损失承担任何责任，亦不对因资料不完整、不准确或存在任何重大遗漏所导致的任何损 失负责。 1 引言 在数字化转型浪潮中，工业互联网正引领全球工业迈向全新发展阶段。作为新一代信息技术与工业深 度融合的产物，工业互联网将人、机、物全面互联，构建起全新的工业生产制造和服务体系，为工业发展 注入强大动力，成为推动经济增长和产业升级的关键力量。 工业互联网打破了传统工业系统相对封闭、独立的运行环境，实现了工业生产各环节与互联网的广泛 淆，必须深度剖析和关联分析，在明晰工 业互联网重塑安全能力和产业格局的前提下，明确讨论范围。 (2) 本报告立足工业生产，对工业互联网安全的定义强调网络安全技术、工业机理知识与行业合规要 求的融合，凸显其与工业生产深度绑定的特性。 2. 工业互联网安全建设现状与未来趋势 (1) 工业互联网发展迅猛且成果显著、但工业互联网安全现状不容乐观，业务、设备、数据等多维度 存在供应链攻击、老旧设 技术存在断层；工控厂商 OT 安全根基深厚，但能力边界明显。需全领域厂商在各自生态位精准发力，通过能力筑基、生 态协同深化与用户价值共创三大路径，助力用户安全价值最大化。 (3) 工业互联网安全未来将向技术融合创新、威胁升级扩散、理念模式革新、政策标准协同趋势发展， 建议企业、行业、政府多方分阶段完成能力建设——短期夯实基础、试点新技术，中期实现技术 突破、完善产业协同，长期达成技术自主可控、提升国际竞争力。

工业与信息融合，解放矿工于深邃矿井 智能化政策驱动，煤矿迈向高质量发展 地方政策频响应，智能化建设如火如荼 煤矿市场空间广，智慧化建设未来可期 序 言 04 06 07 12 17 28 32 05 02 看行业，布局方案蓝图 矿山行业数字化蓝图 综述：以智论矿，智慧定义矿山安全生产新模式 智慧井工矿篇 无人矿山，矿山开采未来的终极形态 泛在+融合，矿山网络的一体化趋势 52 57 62 67 68 2 02 看行业，布局方案蓝图 “差之毫厘，知于千里”，信息技术保障边坡安全 智慧巡检，无人机构建矿山安全新屏障 智慧洗煤厂篇 黑灯选煤厂，煤矿两化融合“至高境界” AI配煤专家系统，让知识无处不在 智慧调度中心篇 数字孪生，推进智能化采矿迈入新时代 “井下滴滴”，一场煤炭数字化变革 智慧经营中心篇 云上智慧，煤矿行业云应用场景 以柔应变，智能化与煤矿柔性供应体系 107 108 115 120 126 127 131 136 139 140 147 153 3 158 160 163 167 170 某集团以数据治理驱动多产业融合 黄陵矿业集团矿区零碳智慧园区建设 云锡华联锌铟数字化转型整体规划咨询实践 矿山AI大脑，助力陕煤集团柠条塔煤矿安全生产“少人化” 立足煤矿安全实际，提高安全监察手段，降低事故风险 03 洞蕴意，践行数字转型

全球人工智能技术正以迅猛之势持续革新，在研发、应用及产业生态等层面呈现出多元且强劲 的发展景象，并以前所未有的速度融入社会、经济和全球治理的方方面面，成为驱动商业价值、重 塑科研范式乃至影响人类未来的核心力量。 城市是AI技术创新融合应用的综合性载体，通过AI技术为城市赋能，是主动适应经济社会发展， 顺应城市发展趋势，探索城市创新治理手段的重要举措和可行路径。根据斯坦福大学《2025年人工 智能指数报告》，越来越多的研究证实 城市数字孪生场景结合，以时空为 “索引”对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借助知识工程和AI算法进行智能分析、挖掘知 识和辅助决策，可以很好地解决地理规律的复杂性、地理信息表达的多样性以及地理数据的不完备 性等关键问题。 以“模型+知识”智能驱动的AI CITY不是简单地在城市叠加技术元素，而是以AI为核心，融合联 接、计算、云、区块链等新一代信息技术，构建从感知智能到认知智能的全新技术体系，直接通过 ...........64 6.8 广州市：人工智能打造服务型政府新标杆 ........................................68 6.9 深圳市福田区：构建“四智”融合的城市智能体 ..........................70 6 创新实践 1. 算力运营 ..............................................

及未来发展的框架和总体目标建议书》提出了 6G 相对于 5G 三 角形能力需求，已转变为了六边形战士，在 5G eMBB、uRLLC、mIOT 的基础上，演变为了沉浸式 通信、AI 与通信的融合、超高可靠低时延通信、泛在连接、大规模通信、感知与通信融合六大场景， 在此基础上，对网络性能各个指标提出了更高的要求，比如数据峰值速率、用户体验数据速率、区 6 / 33 域流量能力、连接密度、移动性、时延、可靠性、覆盖性等，从这些 理念， 重点考虑用户面与边缘节点的深度融合，打破传统方案中的层间和域间壁障。通过这种融合，新的 用户面架构能够实现按需定制、灵活编排，并具备更高的互操作能力，从而突破 5G 时代“逐点打通” 的工程困境，推动 6G 网络逐步走向现场自适应柔性网络。 6G 云网融合用户面架构 6G 网络的设计将进一步推动通信与计算、连接与智能的深度融合，推动云网融合在网络边缘的 普及。这一过程中，超级边 供连接、计算、存储和智能服务，为网络提 供强大的支撑。对于垂直行业的应用场景，超级边缘节点能够满足超高可靠性、低时延、高安全性 等多重要求，支持数字孪生、元宇宙等复杂应用场景的实现。通过这种云网融合架构，边缘节点不 仅提升了网络数据承载能力，还增强了隐私保护能力，成为实现 6G 业务的关键设施。 在这一架构下，用户面可编程性发挥着至关重要的作用。借助可编程用户面（UPF）功能，网 络能够

多模态交互技术不成熟，导致机器人在服务行业如餐厅服务、酒店接待等场景中响应速度慢，服务质量不稳定。 AI大脑与硬件融合存在兼容性稳定性问题，如部分机器人在高强度任务下出现算法与硬件脱节故障，影响任务完成。 AI大脑与硬件融合问题导致机器人在复杂任务执行中出现故障，降低可靠性，影响市场信任度。 具身智能算法能力 多模态交互协同 AI大脑与硬件融合挑战 AI大脑发展 区域分布珠三角伺服系统、长三角AI 算法、京津冀精密制造，产业集聚效 器人技术迭代升级，促进高校与企业 产学研合作。 工业预研领域汽车3C行业高危巡检， 如广汽试验线替代3名质检员，提升生 产效率与安全性。 工业预研领域应用拓展，推动机器人 技术在工业生产中深度融合，助力产 业升级。 商业展示场景银行政务大厅导览机器 人，单项目采购5- 20台，提升服务形 象与效率。 商业展示场景应用增加，为机器人企 业拓展市场渠道，促进产品多样化发 展。 主要落地场景 试、多机协作5台以上协同误差<5%，拓 展应用场景。 中期技术突破将推动机器人在复杂场景 如智能工厂、智慧城市等领域深度应用， 提升智能化水平。 中期技术展望 2030+脑机接口融合，神经拟态芯片普 及，能耗降至人类基础代谢水平，实现 机器人与人类深度融合。 长期技术愿景将使机器人成为人类生活 工作重要伙伴，重构社会生产生活方式， 创造巨大价值。 长期技术愿景 技术演进路径 制造业应用拓展 制造业汽

各国出台中长期规划，开启公路智慧化新篇 2.1 智慧公路作为新一代信息技术与公路道路运输深度融合的重要载体，已成为智能交通领域的新型数字基础设 施，在提升运输效能、培育新兴产业等方面战略作用明显，世界各国争相进行技术研发与应用。 2016 年 12 月，欧盟发布了《欧洲 C-ITS 战略》，其目标是促进整个欧洲范围内投资和监管框架的融合，开展 C-ITS 的大规模商业化部署，以提升道路安全、交通效率和驾驶舒适度。欧盟运输总司出台 聪明的车、智慧的路，加速交通行业产业升级 2.3 现状和趋势 智慧公路技术白皮书 07 需求和挑战 智慧公路的内涵：空间连通、信息互通、要素融通 3.1 智慧公路是传统公路与新一代信息技术深度融合发展的新型基础设施，通过应用 5G、卫星定位、AI、物联网、 云计算、边缘计算、大数据、GIS、BIM 等现代化信息技术，全面感知、分析、整合和处理公路路网运行信息，以数 据资源驱动公路规划、建 技术与设备和公路需求进行适配，对公路信息进行感知、分析，实现动态管理与高水平服务方面。整体来讲，智 慧公路可以包含三层内涵，即空间连通、信息互通、要素融通。 智慧公路技术白皮书 08 融合协同是智慧公路终极表现。 智慧公路通过人车路环境的深度 融合及协同体现最终价值。根据 交通参与者个性化需求及不同路 段区域的功能需求，变被动为主 动，实现全方位主动管控和全过 程伴随服务。具体表现为车辆控 制由物理控制向信息控制，最终