析数据中心互联、算力网络等典型应用场景，展示了光电融合网络在 降低 30%以上 TCO、提升 50%以上能效比等方面的显著优势。同时， 本白皮书提出三阶段发展路径与产业协同建议，旨在推动构建开放、 融合、智能的新一代光电网络体系。 我们期待通过本白皮书的发布，吸引更多研究机构、企业和产业 人员共同参与光电融合网络的技术创新与应用实践，把握光电融合网 络技术带来的产业变革机遇，助力我国数字经济高质量发展，为全球 业务层与光传输层融 合，通过将 DWDM 相干光模块直接部署于路由器等分组设备，消除 独立光转发设备，降低功耗与空间占用。 光电融合技术从最开始的 IP over WDM 方案，已有十余年历史， 近年因开放解耦架构的普及和光模块技术进步（如微型化光电集成、 相干容量提升）重获关注。消除独立光转发设备不仅降低 CAPEX， 其扩展传输距离还可绕过汇聚节点，进一步节省成本。 光电融合网络技术是通过光层传输与 设备板卡、端口、链路等资源，支撑算力感知、自适应路径、彩光驱 动、SR/SRv6、VPN、安全防护等网络服务能力。同时，封装各类硬 件驱动抽象接口（如 SAI、ONLP），统一软硬件之间的调用协议与状 态同步机制，实现设备的“能力开放”和“功能可编排”，构成网络 智能化的核心执行单元。 管控层（协同调度层）：融合了“传输网管 + SDN 网络控制器 + 数通网管”的统一编排调度系统，承担 IP 与光层资源的端到端联合 调

是基于绿洲物联平台的云边协同操作系统，支持边缘 AI 应用从云端部署到边缘，提供边缘 AI 应用全生命周期 管 理 边缘智能网关 n 提供开放容器运行环境，集成“蜂巢边缘 Agent ” ， 按需部署行业边缘 AI 应用 n 内置强大 AI 算力（ MAX 32Tops ），提供开放的融 合感知平台 边缘网络 n Wi-Fi 6 + LoRaWAN 一体化无线，支持边缘物联设备 接 bee/LoRaWAN/MQTT 等物联 接入 。 IG580 系列工业级物联网边缘智能网关， 提供开放容器运行环境， 集成 AI 算力及丰 富物联网接口， 满足行业边缘场景物联感知 、实时响应和数据分析等行业现场应用 。 边缘智能网关： 融合“感知 + 计算 ”平台 H3C IG580 系列边缘智能网关 边缘物联网 网关 n 开放硬件平台， 按需扩展 LoRa/ZigBee/RFID/ 蓝牙 /UWB T320-ZR 边缘物联 IG580 IOT 网： 边缘网络 开放资源： 容器环境 +AI 算 力 边： 边缘智能网关 开放生态： 合作伙伴 AI 应 用 + 场景化终端 三大开放，提供可持续生长的 行业边缘智能解决方案 云： 蜂巢边缘系统 （绿洲物联平台） 赋能行业“云边网一体化 ”数字通道 开放网络， 灵活拓 展 一体化 IoT 网络， 降低 IoT 网络建设和运维成本

模型厂商 国家 代表性模型及竞技场排名 是否开放 模型权重 谷歌（Google） 美国 Gemini-2.0-Flash-Thinking-Exp-01-21, #1 Gemini-2.0-Pro-Exp-02-05, #1 不开放 OpenAI 美国 ChatGPT-4o-latest (2025-01-29), #1 o1-2024-12-17, #4 不开放 DeepSeek 中国 DeepSeek-R1 5-1210, #17 开放 阿里巴巴 中国 Qwen2.5-Max, #7 Qwen2.5-plus-1127, #16 Qwen2.5-72B-Instruct, #33 不开放 不开放 开放 智谱 中国 GLM-4-Plus-0111, #9 不开放 阶跃星辰 中国 Step-2-16K-Exp, #9 不开放 xAI 美国 Grok-2-08-13, #16 不开放 零一万物 中国 Yi-Lightning, #16 不开放 Anthropic 美国 Claude 3.5 Sonnet (20241022), #16 Claude 3.5 Sonnet (20240620), #23 不开放 Meta 美国 Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-bf16, #21 Llama-3.3-70B-Instruct, #33 开放 Mistral AI 法国 Mistral-Large-2407

（GLBA）和健康领域的《健康保险流通和责 任法》（HIPPAA）等。美国至今没有一部保护数据产权方面的法律，即使是数据隐私的相关法规也相对分散，管理较为宽 松—只要不涉及公民隐私，企业通过政府开放平台、网络爬取、提供产品或服务中获得等各种方式得到的数据，都可以自由 使用和流通。 美国的数据基础设施探索实践 使用技术或方案 覆盖企业全部供应链、生产链、生态链 的完善数据整合与协作体系 帮助用户快速部署和扩展应用程序；且其提供的关系型数据库、非关系型数据库和数据仓库等各种数据库服务，可以满足不 同类型的数据管理需求等。微软工业数据流通平台通过构建物理实体的虚拟模型来模拟、分析和优化生产过程，核心组件包 括：开放平台通信统一架构(OPC Unified Architecture ，下称“OPC UA”)、资产管理壳（Asset Administration Shell， 下称“AAS”），以及Eclipse数据空间组件（EDC）。 沿计算机系统优化技术，处理速度快，易用性强，可处理多种数据源和 格式。被广泛应用于金融分析、科学计算、商业智能、社交网络分析和许多其他需要快速迭代数据处理和探索性分析的领 域。MLflow是一个开放源代码的机器学习生命周期管理平台, 该平台旨在帮助数据科学家和工程师跨多种机器学习库和环境 进行协作和管理机器学习项目。MLflow 的设计目标是可扩展性和易用性，使其能够适应各种大小的机器学习项目，并与其

 智慧评价（教、学）  智慧服务  智慧教室  智慧校园  智慧平台  智慧教育方式 10 信息技术 与学科教 学深度融 合 全球教育 资源无缝 整合共享 无处不在 的开放、 按需学习 基于大数 据的科学 分析与评 价 绿色高效 的教育管 理 技 术 特 征 情景感知 无缝连接 可视化 按需推送 智慧 教育 核心 特征 全向交互 智能管控 12 等各种终端设备的连通。 三 方 连 通 智慧教育：促进智慧学习 31 智慧教 学 的 智慧教学是教师在智慧教学环境下，利用各种先进 信息化技术和丰富的教学资源开展的教学活动。 特征 高效 开放 多元 互通 深度交互 32 常规 ( 课堂 ) 智慧教学过程 智慧学习 智慧学习是在智慧环境中开展的完全以学习者为中心的学习活动。 基本特征 培养技能 认知 创造 内省 交际  在学习中充分利用开放资源工具 :  桌面应用和环境  课件平台与工具  内容和课程材料 智慧课堂： Lotus ， Sakai CLE ， Moodle 50 50 通过提供新的绿色服 务和产品档案， IBM 帮助教育减少能源损 耗 , 实现合法的需求 IBM 通过提供先进深 度分析技术，为教育 提供新的研究视角， 从指导决策。 通过开放式应用和灵活性 加工，

级超大内存，实现集群能力跃迁。相较“服务器集群”，超节点代表的是弹性、池 化、开放的系统能力：既能以极致吞吐支撑万亿参数训练，也能以低时延满足企业级大规模推理的 刚性需求。 昇腾 AI 坚持架构创新，开源开放，共建产业生态。昇腾 AI 经过 6 年快速发展，已成长为中国 AI 算力第二平面的坚实基础，并通过软硬件开源开放，建立生态兼容、共建共享的昇腾 AI 生态。在 基础硬件层面，昇腾持续引 产品，实现业界最大规模的 384 超节点产品，并 在下一代将扩展至 8192，持续领先；在基础软件层面，通过一套架构满足不同代际产品的持续演进， 同时秉承开源开放的策略，将核心计算架构 CANN、Mind 系列应用使能软件全面开源开放，同时 结合对 PyTorch 等主流框架的全面兼容和体系化工具链，旨在最大限度地降低开发门槛，加速开发 者和社区的融入。如今，昇腾 AI 的算力底座已支撑起 等数十个行业的智 能化转型，累计服务超过 10 万家企业客户。 携手生态伙伴，共筑产业 AI 生产力。面向 AI 产业的广阔前景，我们将以技术创新为本，构建持 续领先的产品及解决方案，并将能力开放出来，支持伙伴打造多样化产品，并为企业提供有竞争力 的解决方案，覆盖越来越多的行业场景。我们将与客户、伙伴形成紧密协同的价值共同体，加速产 业界的智能化升级与创新，将人工智能带入丰富的行业场景，让智能无所不及。

2024 2025 2026 训练的算力需求将持续增长，算力结构从“预训练为主” 走向 “预训练 + 后训练 / 二次训练” 关注高效、稳定、开放的底座 • 极致性能、稳定可靠的 AI 集群 • 深度开放的平台和生态 • 极致的端到端性能效率优化 关注便捷、易用、性价比的平台 • 开箱即用的强化学习套件 • 兼顾成本与性能的蒸馏 / 微调方 硬 件 架 构 异构计算架构 CUDA Huawei Proprietary - Restricted Distribution A Ascend 16 计算架构 CANN 深度开放，使能高效灵活开发，匹配开发者使用 习惯 算子加速库 XF 结合场景差异优化 运行时 NV Runtime KS 直 接 发 起 Kernel Launch GE 图引擎 MT 、 KS 算法自定义调优 通用编程 KS 自定义算子开发 毕昇编译器 | Runtime 运行时 开放硬件资源接口，满足开发者对模型开发、系统优化、三方生态对接等各场景需求 算子加速库 开放 1600+ 基础算子接口、 30+ 融合算子接口，简化开发复杂度，提升开发效率 Ascend C 编程语言 开放 130+ 底层 API 、 60+ 高层 API ，支持高性能自定义融合算子开发 加速库

输入和输出空间无限大 尽可能延续对话 没有明确的对话目标 任务型对话（任务执行） （ Task-oriented Dialogue ） 开放域聊天（聊天） （ Open Domain Chatting ） VS 典型应用：聊天机器人 典型应用：智能助手 17 VS 开放域聊天（聊天） （ Open Domain Chatting ） 典型应 聊 机 人机对话主要技术方向 特定域内输入和输出的空间有限 没有明确的对话目标 任务型对话（任务执行） （ Task-oriented Dialogue ） 典型应用：智能助手 18 对话状态跟踪 . . . 自然语言生成 . . . 开放域对话 ( 聊天 ) 系统构 成 隐式反馈跟踪 确认状态跟踪 澄清状态跟踪 词法、句法、语义分析 拒识回复 确认及澄清回复 多领域用户对话意图识别 多领域对话状态跟踪 上下文建模 情感回复 28 动态建模多轮对话的策略 • 动机：多轮对话过程是动态变化的， 不能用单轮的贪心方式来 建 宋皓宇 , 张伟男 , 刘挺 . 基于 DQN 的开放域多轮对话策略学习 . SMP 2017 Best Paper 模多轮的过程 29 挖掘用户隐式反馈延长对话轮次 • 动机：用户的回复内容中通常包含了一些隐式反馈，如立场、 情 绪等的潜在信息，能够反映对话生成的质量

Skill （技能泛化） Reality （真实交互） Embodiment （本体扩展） Adapted from Jim Fan’s talk 13 技能泛化：多智能体实现长时序开放具身任务解决 Day Long-horizon open- Forest world embodied tasks Stone Water Task: Gather wood from the to kill a pig during the daytime near water and grass Wood Pig Grass Plains 14 技能泛化：多智能体实现长时序开放具身任务解决 Task: Gather wood from the forest, craft a stone sword on the plains, and then use it to kill wooden pickaxe 5 Pig Grass 长时序具身任务 上下文依赖 + 过程依赖 2 O8 O1: log 1 O8 O1 O6 O8 2 技能泛化：多智能体实现长时序开放具身任务解决 n MP5 (CVPR 2024): 5 (M)LLMs with different roles, communicating for different purposes Obtain

依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时作出决策 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 优势领域 函数调用、信息抽取、文本生成、创意写作、多轮对话、复杂角色扮演、打标、开放性问题，多样性高的 任务 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解，逻辑密度高的任务 提示语 需显式引导推理步骤 提示语更简洁，只需明确任务目标和需求 适用场景 （功能点粒度） • ，用户通过提问来挖 掘数据 、寻找答案或解决问题。 互动性：提问是用户与 AI 系统进行交互的一种方式 ，通过提问， 用户可以引导 AI 提 供更符合需求的信息。 开放性：好的问题往往是开放性的 ，能够激发新的思考和发现，不局限于已有的知 识和观点。 行 实践性：“行 ”是将知识和信息转化为实际行动的过程， 它强调实践和应用。 目标导向：行动是为了实现特定的目标或解决问题 关注。 主动寻求应用合作 与微信等国民级应用合作 ，通过 AI 优化 搜索推荐、 内容生态挖掘 ，展现商业化 潜力。 开源策略构建全球生态 技术民主化 全面开源并免费开放 ，吸引全球 140 国开发者参与优化 ，形成“滚 雪球式”创新网络 ，加速技术迭代。 行业应用 低成本（使用成本仅为竞品 1/3 ） 和易部署特性 ，使其迅速渗透至企