第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 16 （4）自治控制与边缘纳管：构建“中心+边缘”双层纳管体系， 在边缘节点部署智能代理模块，实现算力资源的状态感知、自主注册、 动态调控与异常恢复，降低系统整体运维复杂度，增强纳管系统的可 扩展性与鲁棒性。 多元异构资源适配纳管体系的建立，不仅提升了资源统一管理的 效率，也为实现弹性算力提供了必要前提，构筑算电协同系统的算力 在“源”侧，融合风能、光能、水能等可再生能源，构建清洁化 供能体系；在“网”侧，构建覆盖广域的智能输电网络，通过输配一 体的能流调控系统，实现电能的跨区协调与精准传输；在“荷”侧， 引入算力负载预测[4]与自适应调度策略[5]，实现任务电耗负载的动态 转移与均衡调控；在“储”侧，部署灵活储能单元，支撑高波动负载 下的稳定供能。 此外，综合能源系统（Integrated Energy System 三、算电协同典型应用场景 在 “双碳”目标引领下，算力基础设施与电力系统的深度融合已 成为推动能源转型与数字经济发展的关键路径。一方面，以 “算随电 调”为代表的调度机制，通过柔性调控算力负荷主动适配新能源出力 特性，有效提升可再生能源消纳能力；另一方面，“电随算用”模式 通过电力资源的动态优化配置，满足算力负荷的差异化需求，实现绿 电高效利用与算力稳定运行的协同。两种模式互为补充，共同构建了

权获取，从交易环节 获得溢价收益，增加 区域农产品竞争力； 通过平台与农业产业深度结合实现全产业服 务打通，从而在服务过程中获得包括生产者、 生产资料、服务过程、投入品、加工过程等 全流程数据，为政府宏观调控、精准施策提 供便利条件，为金融机构、社会化服务体系 提供精准的数据支撑。 ToB 端运营模式：以农业产业互联网平台为核心产品，通过产 业运营实现农业降本增效和产业升级，政府提供政策和资金支 农民、企业主等涉农主体形成精准画像，创新供应链金 融、担保、保险等手段，降低农业金融风险，真正实现 普惠金融，解决农民和小微企业融资难、融资贵等问题。 农业产业化撬动产业集聚、人才集聚 提高政府监管、调控与服务水平 通过产业运行数据提升政府产业宏观调控能力；大数据助力精准落实惠农政策；平台把碎片化、松散化的农村基 层信息进行系统化，实现农村基层精准管理。 农产品价值提升 5-20% 通过市场需求推动一产环节标准化、规模化种植，撬动 Digital Elements 智慧应用 Smart APPs  便民服务  专题应用  精细化管理 农业“数字大脑” 农业数字大脑  预测预警  应急指挥  产业调控  智能决策 产业云图 数据中台 物联网平台 大数据中心 AI 平台 区块链平台 农业数字大脑 - 能力服务链 业务数据 1 业务服务 1 业务服务 2 政务服务 业务数据 1

至 相关人员、设备，快速精确的指挥行动，完成流程上的闭环。比如城 市交通中的重要组成部分——信号灯系统，结合车辆速度、数量以及 分布密度等数据，人工智能技术可以实时分析各路段通行情况，精准 调控红绿灯转换，提升信号交叉口通行效率。控制类技术的典型赋能 场景包括智能客服、人机交互、辅助驾驶、信号灯控制优化、电子不 停车计费等。人工智能控制类技术服务由于需要交通类终端、设备等 人工智能在交通领域业务应用白皮书 人工智能在交通管理中的应用主要涉及交通信息的采集、处理和 发布，调控交通资源动态供需关系，提升交通资源的时空利用率，保 障交通运输的安全。人工智能在交通管理领域应用的关注度高，融合 度也较高。 当前智慧交通管理主要集中在交通监测、交通调控以及综合类应 用。交通监测包括机非人识别、路况感知、违法取证等应用，得益于 计算机视觉技术产业的成熟，该类应用正得到广泛应用。交通调控包 5 两客一危是指从事旅游的包 目前该技术已 在北京、石家庄、张家口等城市区域落地商用，面对复杂多样的停车 环境，停车信息的准确性仍存在挑战。 交通信号控制是指基于海量实时交通大数据，使用人工智能算法 优化交通信号区域协调控制的技术。如百度、高德、滴滴等的导航数 据，相当于路网交通状态的抽样检测，海量实时的出行数据可以建立 准确可靠的交通状态感知，进而用来优化交通信号。该技术已在济南、 柳州等多个城市区域投入商用或试商用，考虑到交通路网的复杂性和

（3）量子路由器部署：用户端相连的量子路由器使用第三代量 子中继器技术且量子路由器具有一定的请求判别功能，主体网络可以 兼容第一、二和三代量子中继器技术。 （4）量子网络调控模式：取消自治域模式，主体网络采用全网 统一调控的集中式模式。由中央控制器向量子路由器和量子中继器下 发规则集和转发表等。主体网络只负责目标用户端量子路由器之间的 数据分发或纠缠分发。 （5）量子网络连接和资源分配模式：网络采用面向连接、固定 58 以通过中央控制器的参与来宏观调控实际的分组交换运行。本章就是 针对这个问题在量子互联网中设计一个中央控制器参与调控的分组 交换实模式实现端到端纠缠分发，进而运行应用层的量子应用协议。 主要思想是中央控制器为帧提前选定一条路径，但是不预留资源。在 选定的路径上运行量子互联网分组交换。如此一来，遇到大量用户业 务时，可以根据业务量来宏观调控帧的走向，一定程度上避免网络中 某一条路径的严重交通拥堵。以下内容以 BBM92-QKD 过程。 62 在整个过程中，图中(1)-(2)为请求发送，(3)-(7)为资源调度（主 要是路径选择）。(8)-(11)为正式开始端到端纠缠分发。以上整个过程 在中央控制系统调控下运行分组交换技术。这种模式可以在充分利用 量子互联网资源的同时，也可以改善交通拥堵的情况。端到端的纠缠 分发建立完成后，就可以执行 QKD 协议，即(12)和(13)。该过程需要 多次使用经典互联网来传递信息，比对测量结果。

冷却系统智能调优技术的智能调控功能与高效冷却系统的运 行工艺相适应，并满足对实时状况监测、控制策略与管理方式等进行 优化的要求。 2 冷却系统智能调优技术可采用人工智能调优控制、无人值守控 制技术，功能设计宜包括： 1） 基于系统、子系统、设备等的分级调优功能的智能调优架构 设计； 2） 基于室外参数和负荷预测的自动优化控制设计； 3） 基于需求侧响应的智能优化调控设计； 3 冷却系统

15 財年比 較 服务轨迹特征 群体标签 文本描述特征 反馈学习 大计算 97% 覆盖 70% 语音交互 30% 猜到问题 30% APP 自助 账户识别 意图识别 渠道调控 自 助 人工 用户低投入 焦点之二： AI 助力的服务能力 案例：语音智能（ 95188 语音交 互） 核心 数据 渠道 链路 3.0 自助服务 个性定制服务 AI 用户画像，识别真实诉

黑臭水体分布图 P27 融合多源遥感数据，细化林种、冠幅、生物量等评估 P28 重现自然资源空间信息 P29 无人机外业核查 空中解算分析出图 辅助审计监测 实时图传 P30  远程智能指挥调控，作业区域现状实时呈现；  无人机进行空中作业， SLAM+GNSS 实时三 维 重建，生成正射影像及地形数据；  深度学习智能检测关注要素，实时实现变化 检测； • 项目现场多源时空监测数据进行展

DeepSeek 应用方案能够切实解决水利工程的实 际问题，提升工程管理的效率和科学性。 5.2 系统设计 在系统设计阶段，首先需要明确 DeepSeek 在水利工程中的核 心应用目标，包括水位预测、流量调控、灾害预警等关键功能。设 计团队应结合水利工程的实际需求，确定系统的整体架构，确保其 具备高效的数据处理能力和稳定的运行性能。系统的数据采集模块 需集成多种传感器，如水位计、流量计、气象站等，确保数据的全 投资额的 5%至 7%，而引入 DeepSeek 后，这一比例可降低至 3%至 4%， 显著减少了维护成本。 此外，DeepSeek 的数据分析功能能够优化电力消耗，降低能 源成本。通过精确调控泵站和阀门的运行，电力消耗可减少 10%至 15%。以一个年耗电量 500 万千瓦时的泵站为例，采用 DeepSeek 后，年电费可节省约 50 万元。 在人力资源方面，DeepSeek 的自动化程度较高，减少了人工 可与物联网（IoT）技术深度融合，实现实 时数据采集与动态分析。例如，在灌溉系统中，通过在农田中部署 传感器网络，结合 DeepSeek 的智能算法，可以实现对土壤湿度、 降雨量、蒸发量等参数的实时监测与调控，优化灌溉策略，提高水 资源利用效率。 此外，DeepSeek 还可以与地理信息系统（GIS）结合，提供 空间数据分析功能。通过整合地形、水文、气象等多源数 据，DeepSeek 能够生成高精度的水文模型，辅助水利工程的规划

区域车辆 OD 时空分析 线网复杂度 关联决策分析 多源数据融合分析，为城市交通资源调控提供决策支撑 交通管控方案 城市交通规划方案 公交线网优化方案 态 势 研 成 判 因 分 现 析 状 诊 断 方成 案效 分评 析估 交通运输行业政策定制、设施规划、综合调控提供决策支 撑 决 策 辅 助 历 史 数 据 挖 掘 关 联 分 析 公交区域连通度