软硬件协同和智能编排能力。本文进一步构建了一个具有协议可定义性和功能可扩展性的分层解耦 架构系统。 关于关键技术，白皮书强调了四个关键方向： 1、在网络计算中：通过将计算能力深度嵌入用户平面，实现了近边缘数据处理和实时响应。 2、 动态协议可编程性：支持按需定制和动态加载协议栈，以满足垂直行业的异构需求。 3、 功能服务化：通过基于微服务的架构将用户平面功能解耦，增强部署灵活性和资源利用率。 4、 而 P4 可编程技术是一种协议无关的可编程处理器，提 出了创新性的数据包处理逻辑架构，给予网络从业者定义数据包处理逻辑的控制权，使其进而可控 制整个网络，P4 可应用于多种网络场景，如负载均衡、边缘计算、安全等方面，此时，P4 时代被称 为 SDN 2.0 时代，也被叫做用户面可编程。 从可编程技术的发展来看，其是一个从控制面可编程到用户面可编程的进化史，其是随着网络 时代发展而发展的。4G G UPF 可以支持多种应用场景，包括视频传输、 虚拟现实和物联网等，并且能够提供更高的数据传输速率和更低的网络延迟，其中，控制面与用户 面分离更加彻底，用户面功能更加独立，可以下沉到靠近用户的边缘网络，以降低网络延迟，提高 整体网络性能；迈入 6G 时代，6G 业务的多维性（通信、感知、AI、计算等）对用户面提出了更高 的要求，从单一处理用户数据到处理多维业务数据发生了天翻覆地的变化，无论是对用户面处理多

......................22 5.3 高效联接，打造低时延、高可靠、易运维的网络环境 ...................................23 5.4 智能边缘计算，计算更实时，前端更智能 .......................................................26 5.5 智能中枢，实现实时预测、精准管控 .... 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、建设、管理和服务创新发展。智慧公路的核心是交通要素的感知化、互联化和智能化，具体 交互、智能联接、智能中枢、智慧应用”四层架构， 构建一套“云、网、边、端”全面协同的智能体系。 参考架构：云、网、边、端全面协同的智能化体系 4.2 体系架构 云基础设施 雷达、机器视觉、边缘计算 计算 | 存储 | 网络 | 安全 智能中枢 智能联接 智能交互 网络 安全 数据 安全 运维 管理 运营 管理 IP 5G Wi-Fi 6 F5G V2X SD-WAN

游戏的QoE要求，需要 通过多接入边缘计算（MEC）以评估吞吐量及延迟，同时还需要满足各种服务的全国竞争性基准测试。 确保突破边界的网络性能 随着5G SA商用部署的推出，对于服务保障的主动测试得到了人们越来越多的关注。这一新形势的推动力 量来自于人们对最新的移动核心网与特定服务（例如VoNR）进行主动监控的需求。 2024年5G经典案例 5G边缘计算与超大规模云的 性能对比 英国一 英国一家大型移动运营商希望在真实场景下测量其5G多 接入边缘计算（MEC）网络与超大规模云解决方案的性 能。公司与思博伦合作，收集多个城市中应用、位置与 网络路径的详细数据，从而深入了解区域及SIM卡级别 的延迟、吞吐量及应用程序性能。这一项目验证了基于 边缘的低延迟优势，但也暴露出网络路由异常（如站点 之间意外的延迟变化），从而展示出对流量路径进行优 化的必要性。通过更清楚地了解MEC在其网络基础设施 IP传输架构， 从而为5G RAN部署提供支持。这就直接解决了MIMO无线电和边 缘聚合对于流量的更高需求。由于运营商试图满足大规模MIMO 的数据密集型需求，与此同时100G测试需要继续确保边缘汇聚 站点性能的稳健性，因此eCPRI的25G容量需求得到更高的关 注。 印度一家发展势头迅猛的网络设备制造商正在开展一项雄 心勃勃的5G核心网项目，其目标是为MPLS/VPN服务部署 超过10

准备在中国电信现网各省公司实现规模落地 2 >40% 与主流 GPU 相比，CPU 平台方案 可节省算力资源池建设成本 3 基于 CPU 平台的中国电信网络大模型推理算力方案架构 扫码获取全文 面向边缘 / 用户现场的中国电信网络大模型推理部署 网络大模型在执行云网运营等 应用时，需承受巨大的并发推 理压力和性能要求 GPU 算力方案会带来巨大的成 本压力和能耗，且不利于 LLM 大规模应用 体验，中国电信选用了符合 OTII 标准的边缘服务器。 网络大模型 训练 网络大模型 推理 网络大模型 推理 知识库 数字平台 数字平台 GPU 训练资源池 至强® CPU 推理资源池 至强® CPU 推理资源池 标准 / 液冷 服务器 标准服务器 OTII 服务器 集团 省公司 大模型 平滑迁移 大模型 性能优化 边缘/用户现场 图 4 面向边缘 / 用户现场的中国电信网络大模型推理部署 用户现场的中国电信网络大模型推理部署 边缘部署的环境复杂性通常比数据中心更高，有时甚至需要 在极端恶劣的环境中部署。这意味着边缘服务器需要在功耗、 体积 耐用性等方面符合特定要求 能在极端高低温 灰 决大模型 验证结果由 同时，202 器 /OTII 服 使用 xFT 开源 Qwe 室进行了全 中国电信网 维护要求、 场景 1 场景 2 场景 3 白皮书 | 中国电信携英特尔积极探索基于至强®

Telecom 的联合试验显示，动态频谱共享使郊 区基站的频谱利用率从 45%提升至 82%，用户平均下载速率提高 60%。 在边缘计算场景中，联盟网络支持跨运营商边缘节点资源池化。用户无论接 入哪家网络，均可就近访问计算资源。例如，某跨国物流企业通过联邦边缘计算 协调多国仓库的本地算力，提升了全球运单处理速度，同时降低了 IT 成本。 3 / 25 1.2.2 赋能垂直行业，释放数字化潜能 商业模式创新，激活生态价值 联盟网络推动从“流量计费”向“价值服务”转型。微服务化计费模式允许 按实际使用量付费，例如“每 GHz·小时”频谱租赁或“每 TFLOPS”算力调用。 某云游戏公司动态购买边缘渲染资源，运营成本大幅降低。去中心化资源市场通 过区块链实现频谱、数据与 AI 模型的 P2P 交易，贡献度激励体系通过代币奖励 资源贡献者，爱立信“网络贡献者计划”吸引中小企业参与率增长 300%，形成 过智能合约 和分布式技术，不同主体网络可以安全地共享和交易资源。在联盟网络中， 资源的共享不仅限于计算和存储资源，还包括网络带宽、数据资源等多种形 式。例如，运营商网络可以通过联盟网络将闲置的边缘计算资源出租给垂直 行业用户，用于运行特定的业务应用。同时，数据资源也可以在保证隐私和 安全的前提下进行共享，促进数据的流通和价值挖掘。跨域资源共享的实现 依赖于一系列先进的技术。智能合约作为一种自动执行的协议，能够确保资

应用的 背景下，安全防护能力与技术创新相辅相成。只有构建坚实的安全防线，才能消除企业数字化转型顾虑， 释放新兴技术潜力。 例如，我国“5G+工业互联网”项目在青岛海尔卡奥斯工厂落地时，同步部署边缘计算安全网关、AI 威胁识别系统等防护措施，实现 5G 网络下设备远程控制与实时监测，生产效率提升 35%的同时，保障了 数据传输与设备运行安全。这种“安全+创新”的模式，为工业互联网、智能制造等新兴产业营造了健康 例如，部分企业采用基于 AI 的自适应安全平台，能够实时分析网络流量和设备运行数据，自动识别 新型攻击模式，并动态调整防护策略，符合等保 2.0 对安全监测与态势感知的要求；针对 5G-A 网络，部 署边缘计算安全防护方案，在靠近设备端实现数据加密和访问控制，降低传输过程中的安全风险，满足等 保 2.0 对通信网络安全的扩展需求。通过不断迭代安全体系，确保其始终适应技术发展和威胁演变，同时 契合等保 能源行业（电力 / 石油）  典型建设成果与安全措施：  智能巡检（无人机/机器人）：调研样本企业中通过无人机/机器人实现设备状态实时监测，配套 采用视频数据加密防止监控画面泄露，结合边缘计算节点加固抵御边缘侧攻击。  智能电网监控：调研样本企业中部署 SCADA 系统实现电网实时监控，通过 SCADA 协议加密和固 件签名防止控制指令篡改与非法固件升级。  安全挑战与应对方案： 

安装在路侧停车位所在的地图 上，使用雷达、地磁等多种传 感器实时监测车位上是否有车 辆停放，通过 NB/LoRa 无线 上传检测状态变化，实现。对 停车辆的停车计时。 低 位相 机 安装在路侧停车 位边缘，实时检 测 1-2 个车位的 占用状态，抓拍 在停车辆，自动 识别车牌号。 路侧智慧停车系统主要包括地磁、低 位 视频和高位视频等不同的系统方案 方案名称 方案描述 应用终端 门 户 类应用平台 云控基础平台 平台层级 中心云 区 域 云 区 域 云 边缘云边缘云 感 知 设 施 感知设备 交通信号化设备 摄 像头 激光雷达 智能信号灯 毫米波雷达 可变信息板 气象传感器 . 路侧通信单元 (RSU) 路侧计算单元 (MEC 边缘计算单元 ) 通信网 - 卫星通信 光承载网 C-V2X 其他 大模型、物联网技术、边云一体化等前沿技术，构建了覆盖多场景的智慧停车解 决 方案 捷顺科技以“天启平台”为核心，构建“智能硬件 + 平台 + 运营”的全生态模式 数据层：物联网设备采集实时数据 边缘层：本地节点处理高实时性任务 云端层：大模型分析数据并生成决策 应用层：通过 APP 、 数字人交互等触达用户 物联网技术的多维度部署 实时车位监控与导航 ● 通过地磁传感器、智能停车桩等设备实时采集车位

的颠覆性体验革新。市场增长动能将取决于 科技巨头能否兑现承诺，使消费者认同其 本地化AI（人工智能）能力（相较云端模型 而言）的投入产出价值。当AI（人工智能） 模型训练成本下降至本地化方案或边缘计算 方案可匹敌云端服务时，或将迎来新一轮的 大规模换机周期。 值得关注的另一变量是对台式机和笔记本电 脑系统尤为重要的Windows系统升级窗口： Windows 10的服务支持将于2025年10月14日 （尤以欧洲为甚），工业领域面临重大挑战， 但边缘计算与本地化AI（人工智能）应用等 新兴技术的发展为2025年的渐进复苏注入了 动能。 此类创新技术预计将重点驱动工厂自动化与 智能制造解决方案需求增长，随着针对个体 运营需求的定制化AI（人工智能）解决方案 在企业中逐步渗透，Nvidia（英伟达）Jetson 系列等中低端GPU（图形处理器）元件或将 捕获新一波动能。 工业领域复苏启动 2025年边缘计算的崛起将重构企业AI（人工

ZigBee、Wi-Fi 等）、长距离通信技术（4G/5G、NB-IoT、LoRa 等）、嵌入式系 统（微控制器、操作系统、边缘计算）以及云计算和大数据分析技术等。 建筑物联网系统的工作流程是：首先通过各类传感器采集建筑环境和设备 运行数据，然后通过通信网络将数据传输到云平台或边缘计算节点，接着利用 数据分析技术从海量数据中提取有价值的信息，最后根据分析结果实现智能决 策和自动控制，形成完整的感知-分析-决策-控制闭环。 当前建筑物联网面临的主要挑战包括：传感器设备稳定性和使用寿命有待 提高、通信标准不统一导致系统互联互通困难、传感器部署和维护成本较高、 数据安全与隐私保护问题日益突出等。未来发展趋势包括：传感器小型化、低 功耗化和智能化；边缘计算技术在建筑场景的广泛应用；物联网与 AI、区块链 等技术的深度融合；建筑物联网平台开放化和生态化发展。 （三）技术应用价值 建筑物联网技术的应用价值主要体现在以下方面： 在施工阶段 需求。 5G 网络架构采用了软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）技术， 实现了网络切片功能，可根据不同应用场景需求提供差异化的网络服务。同时， 5G 引入了边缘计算（MEC）技术，将计算能力下沉到网络边缘，减少数据传输 距离，进一步降低时延，提升实时处理能力。这些技术创新为建筑业复杂多变 的应用场景提供了灵活高效的通信解决方案。 （二）技术发展现状 5G 技术在全球范围内已进入规模商用阶段。截至

网络，满足矿山 用户灵活多变、按需构建的需求。 3、一个云化支撑平台 新华三对矿山行业采用“云边协同、多级共建”的模式，对于矿山侧，建立以超融合、虚拟 化结合小型云管平台的方式，建立轻量化的边缘云承载矿区业务；对于煤炭集团、政府监管 部门，采用私有云+公有云的混合云模式为下属矿企提供IaaS和PaaS资源，并实现业务和资 源监管。 37 4、一个矿山数据中枢 在数据时代，矿山智慧 系统能适应最恶劣的工作环境，海量的感知数据都能及时传递到矿级的协同控制中心，信息 之间的通道互不干扰。 3、智慧生物体级的边缘智能 未来无人矿山中，设备的大部分的“感知-分析-决策-执行”动作是在现场侧完成的，设备 是一个个有独立思考和处置能力的智慧个体，这大大的节省了“矿山数字大脑”的分析决策 资源代价，对于视频、环境、设备本身的边缘AI分析能力可以支撑智慧个体的独立运行。 4、“蚁后”级的集中控制协同 未来的无人矿山 新华三立志于成为“矿山通讯的本安专家”，目前已成为行业第一个发布本质安全型wifi6产 品的ICT头部企业，并已研制支持5G承载的本质安全型万兆交换机，实现了多项行业突破。 新华三将继续致力于5G小站、AI边缘设备的研发，将煤炭ICT设备推向新的高度。 新华三本质安全方案体系 在广义的本质安全体系上，新华三为铸造“人、机、环”终极本质安全的数字铠甲注入最坚 固的材料，赋能煤炭安全管理： （1）基于