的故障，将链路可靠性提升万倍以上（助力 AI 网络互联可靠性超越 5 个 9），保 障 AI 训练和推理业务不受影响。FlexLane 技术支持在现有设备上通过软件升级快 速部署，或升级硬件实现更优的性能，同时可支持主动降速，在链路轻载和空闲 期间动态节能，为智算中心提供灵活、经济、高效的可靠性保障。 本白皮书旨在提出中国移动及产业合作伙伴对以太网链路高可靠 FlexLane 技术的愿景、架构设计和能力要求。希望能够为产业在规划设计智算中心网络、 切换机制：管理物理通道的状态（开启/关闭）。当检测到故障时，支持隔离 故障通道；当检测到故障通道恢复正常后，支持将故障通道恢复为正常工作 通道。支持主动开启或关闭部分通道实施故障预防策略（例如上层应用提前 诊断出某通道即将发生故障），或动态节能。  检测功能：实时检测各通道状态。支持被动查询或主动上报物理通道的状态， 含发光功率、收光功率、温度、电流、电压等信息。 FlexLane 的协商协议、切换机制以及检测功能都可以与更上层的管控系统进 （正常工作/故障/恢复中）以及当前流量特征等通道管控操作。应用接与控制平 台也可以主动对通道进行管理与控制，如下发指令关闭/开启某通道。 中国移动 面向新型智算中心的以太网弹性通道（FlexLane）技术白皮书(2025) 8 3 FlexLane 关键技术 FlexLane 的整体流程包含故障通道的检测、故障通道隔离、故障通道恢复以 及主动开启或关闭通道，如图 3-1 所示。 图 3-1 FlexLane

这场变革不仅改变了人机交互的方式，更重构了整个智能生态的服务逻辑。 消费者的需求不再是简单的功能堆叠，而是追求随时随地、自然流畅、无 感协同的智慧体验。他们希望终端设备更聪明、更懂人，不仅能理解指令、 完成任务，还能超前思考、主动服务。在这样的趋势下，智能体成为新时 代智慧体验的关键载体，以用户意图为中心，以多模态交互、意图理解、 任务闭环与持续学习进化等关键能力为特征，打通用户、系统与服务之间 的链路，带来全新的服务模式。 的智能体 + 鸿蒙应用开发平台。我们坚信，鸿蒙智能体框架将加快生态伙 伴的创新脚步，不论是在手机、PC、车机、智慧屏、穿戴设备，还是在办公、 家庭、出行等不同场景中，鸿蒙应用智能体都能实现个性化、主动化、可信赖、 一致的智慧体验，拉近服务与用户的距离，持续推动鸿蒙智能的体验变革。 鸿蒙智能体时代已经开启，我们期待与广大鸿蒙应用开发者和合作伙 伴一道，持续推动鸿蒙智能体技术创新与生态共建，为用户带来“服务合 05 01 08 11 31 33 行业趋势：应用智能化和 Agent 产业趋势 鸿蒙智能体的定义 鸿蒙智能体框架（HMAF） 总结与未来展望 参考资料 1.1 从被动响应转向主动服务，智能体驱动人机交互范式变革 1.2 智能体爆发式增长，系统智能体和垂域应用智能体双轨发展，走向协同 1.3 一站式开发框架和技术标准化加速智能体构建和商用落地 3.1 智能体全新交互 3

业务 主支撑系统 服务模式 BU FSSC 信用管理 CRM/ECC 根据 BU 请求 /FSSC 主动服务 Y Y 应收记账 CRM/ECC 根据 BU 请求 /FSSC 主动服务 Y Y 账龄分析 ECC 以 FSSC 主动服务方式为主 Y 收款管理 EAS/ECC 以 FSSC 主动服务方式为主 Y 财务共享服务中心不同的服务模式 - 应收流程（ OTC ） P65 业务 主支撑系统 SRM/CE/ECC 根据 BU 请求提供服务 Y 采购执行 SRM/CE/ECC 根据 BU 请求提供服务 Y 收货与发票 CE/EAS 根据 BU 请求 /FSSC 主动服务 Y Y 付款 SRE/CE/ECC 根据 BU 请求 /FSSC 主动服务 Y Y 财务共享服务中心不同的服务模式 - 应付流程（ PTP ） P66 业务 主支撑系统 服务模式 BU FSSC 资产新增 CE/ECC 根据 根据 BU 请求提供服务 Y 资产转移 CE/ECC 根据 BU 请求提供服务 Y 资产报废 CE/ECC 根据 BU 请求提供服务 Y Y 资产折旧 CE/ECC 以 FSSC 主动服务方式为主 Y 财务共享服务中心不同的服务模式 - 资产流程（ AM ） P67 08 第 8 章、财务共享服务中心数据规范

形成行业大模型应用/智能体，具备自然语言交互和多模态语义理解、实时高精度的网络态势 感知、可信的类人逻辑推理、目标规划及复杂任务分解等能力，可为绿色节能、监控排障、质 量优化等高价值场景带来显著的应用成效。通过时序大模型等技术，可在主动运维与风险防控、 资源调配与业务规划、数据价值挖掘与决策等方面提升运维运营成效，推动网络运营的数字化 转型和智能化升级。联通最新元景思维链大模型是中国联通面向人工智能赋能实体经济业务需 求，提 化、现场操作一次上站。 “三个一”极速处置：1秒钟感知（发现异常或理解意图）、1分钟分析（异常事件的分析 及处理方案、主动事件的分析及处理方案）、1刻钟执行（异常消除、意图执行）。 “三向新”极智运营：服务向新，以用户需求为核心，构建涵盖个人、家庭、政企的全生 命周期体验生态，让用户从“被动使用”转向“主动参与”；运营向新，重构网络运营流程， 打造行业领先的运营效率标杆与价值创造模式，实现从“人力密集型”向“智能精益型”的转 智能体。 移网用户感知主动提升Copilot：打造感知满意度优化助手，构建用户体验感知量化评估 模型，智能预警低感知用户，感知异常网络问题根因智能诊断定位，面向感知洼地对话式生成 无线网络优化方案，实现用户感知保障体系变被动为主动，提升用户业务感知体验。该Copilot 可帮助一线快速按需定位高价值任务，提升复杂问题根因定位准确度，实现用户感知保障体系 变被动为主动。感知满意度评估准确率>70%。

超出价值预期展开交换 承担长久的开放性责任 主动与组织构建事业关 系并愿意为此承担责任 心理契约是员工以自己与 组织的关系为前提，以承 诺、信任和感知为基础， 自己和组织彼此形成的责 任和义务的各种信念。 以双方互 动或个体 期望为主 心理契约 内容结构 变化 以组织期 望为主 个体与组织对话的能力提升 个体主动构建稳定的心理契约 个体期望主导的心理契约 3 2 1 组织有效性 组织有效性的三种基本观点： 开放系统观点： 组织的主动适应性、 组织效率 利益相关者观点： 组织多元责任 组织学习观点： 组织学习能力 组织与环境 互动，主动 变化以适应 环境变化的 需求并融为 一体 开放系统观点：组织的主动适应性、组织效率 组织的主动 适应性 高效响应外部环境变化 满足顾客需求的能力 源的能力 为顾客创新价值的能力

图 1-2 光交换与电交换原理对比 根据切换光路的执行方不同，主流光交换机可分为主动和被动两 类，但主要的原理均为控制特定入射光的出射通路，借此“连接”入 射链路和出射链路。  主动光交换机通常利用 3D MEMS、液晶相位调制等原理，主要 借助交换机内部元件的运动或物化性质改变等来改变光的出射方 向。主动光交换机的重配置时间一般较长（数毫秒级），成本较 高，但端口数量有明显优势，商用可达 ，其路 径选择依赖于输入波长。系统级的路径切换可通过使用可调谐激 光器来实现，切换速度取决于激光器性能，通常为微秒级。由于 其通常无活动元件，所以其成本也较低，也无需电源；但端口数 量通常较主动光交换机低，至高可达约 64~128 个端口。 尽管光交换技术具有高带宽、低延迟、可扩展等一系列优点，但 在智算中心中应用全光交换面临诸多的现实挑战。首先，全光交换难 以实现有效的缓冲机制，因为光信号无法像电信号那样轻松存储，这 通信需求；而在数据并行训练的梯度同步阶段，则主要表现为大容量 的 AllReduce 操作模式[12]。 基于这一发现，可以在应用层构建智能的通信模式预测机制。该 机制根据当前模型架构特征、训练阶段状态以及历史通信行为，主动 预测即将出现的数据通信需求模式。这种预测能力使系统能够提前调 整光网络的链路配置，优先为关键集合通信操作建立直连链路，并通 过重配置时间的预先调度来最小化链路切换等待延迟，实现通信性能 的显著提升。

具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复合技能⸺既要具备专业技术能力，又需通晓AI知 识，还要具备管理人机协作的能力。此外，各领域技术人员还应密切关注开源生态在AI时代带来 的新机遇。 IDC认为，组织应通过主动应对技能缺口、革新学习战略并培育“持续适应文化”的组织来释放AI 的潜力，将技术专长与创造力、同理心、伦理判断力等以人为本的技能相结合，以此应对智能时 代的复杂性。如今，企业、教育机构与政府等各 其他主要风险还包括：领导层与员工在生成式AI价值认知上存在分歧、跨职能协作不足、技能培 养力度不够，以及AI战略沟通不畅。这些认知凸显出组织领导者亟需采取一系列行动，包括与员 工期望保持一致、改善内部沟通，并主动管理人才与安全风险。（来源：IDC《未来企业韧性与 支出调查（第 10 轮）》，2024 年 10 月） 趋势 2：为具备AI适配能力，组织加大技术栈投资 为持续推进向AI驱动型企业的转型，各 “AI 智能体替 代人类员工”，恐惧情绪广泛蔓延。员工对“自动化导致自身被取代”的担忧日益加剧，不仅引 发对AI项目的抵触，也为转型工作增添了复杂性。这些担忧凸显出组织亟需将“透明沟通”与 “主动变革管理策略”置于优先地位。 此类策略不仅应聚焦于AI整合的技术与运营层面，还需应对AI对员工的情感与心理影响。关键在 于，企业应帮助员工理解自身岗位将如何演变，并为其提供明确的“技能重塑路径”或“新岗位

.................................................................................... 36 AI 设备普及开启主动健康新模式 ............................................................................................. “ ” “ ” 诊应用 公济小壹 ，以 全流程规划指引 为核心功 能。患者可通过语音咨询就医流程，获取详细的就诊 建议、挂号协助及就诊状态提醒，实现了医疗服务 “ ” “ ” 从 被动响应 到 主动引领 的升级。 3.智能加号 针对部分特殊或紧急病患，智慧加号功能填补了 “ ” 传统医院服务体系的 真空地带 ，将以往患者单方面 “ ” 的加号申请转变为医患双方的 协同决策 。患者首先 在线与 改善 患者预 后 ， 而 无 需临床医生 干 预。此外， AI 系统能够预测可能缺席医疗预约的 患者，并主动采取随访措施。例如， 一项研究发 现， AI 驱动 “ 的主动提醒将结肠镜检查的 未出现 ” 率 从 38%降低至 10%。 诊后康复管理平台能够在家生成智能康复计划， 主动发起随访，并根据患者情况调整康复计划。平台 通过 AI 随访电话和 7*24 小时咨询服务，为患者提供 连续

"三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与 行业适配断层是主要障碍 01BI受限，AI重构决策： ◆ 传统BI受限于封闭架构与技术壁垒，难以满 足实时动态决策需求 ◆ AI通过自动化数据流水线与智能算法重构 全链路效率，推动主动预测式决策 02ABI爆发增长，厂商驱动转型： ◆ 中国ABI市场呈现爆发式增长，未来将持 续高速扩张 ◆ 头部厂商正加速ABI的自动化、智能化、 普惠化，驱动企业决策机制深度转型 白皮书｜2025/05 更加精准和丰富的分析模型。 现代BI系统的需求：现代BI系统需以实时分析、大数据与非结构化数据处理、自助式可视化、预测性智能和 多源数据整合为核心，打破传统BI的静态与封闭局限，从被动的记录工具进化为主动的战略赋能者，推动 企业从数据中抢占先机，实现价值跃迁。 9 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05 ABI定义分析 ABI（ 历史数据分析推测用户的意 图，从而更精准地为决策者提供信息。例如，老板可能并不单纯需要销量数据，而是 想知道如何应对销量下滑。AI通过对用户需求的理解，可以主动提出对策：“库存积 压问题可能是主要痛点，建议开展促销清仓活动以提升销量”。这种主动洞察不仅解 答了数据背后的问题，还为决策提供了具体的行动方案。 16 www.leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05

舒适而协调、动效流畅而生动。同时，界面元素层次清晰，能巧妙地突出界面的重要内容， 并能传达元素可交互的感觉。另外，系统的表现应该是直觉的，用户在使用过程中无需思考。 因此系统的操作需要符合人的本能，并且使用智能化的技术能力主动适应用户的习惯。 Harmonious 一生为二，平衡共生。万物皆有两面，虚与实、阴与阳、正与反... 二者有所不同却可 以很好地融合，达至平衡。 在 HarmonyOS 中，我们希望 无障碍开发服务能力包括： ⚫ 无障碍状态查询：为应用提供无障碍服务开启状态、触摸浏览开启状态查询接口， 以便应用根据无障碍功能开启状态，更好的服务于障碍人群和障碍场景。 ⚫ 无障碍事件发送：为应用提供主动聚焦、主动朗读等无障碍事件发送接口，以便应 用结合业务场景，做到更好的无障碍体验。 2.1.3ArkData（方舟数据管理） ArkData （方舟数据管理）为开发者提供数据存储、数据管理和数据同步能力，比如 息查询、状态监听 等，该能力是分布式业务的入口功能，即只有完成认证后的设备之间才可以进行分布式业务。 分布式设备管理能力作为系统为应用提供的一种基础服务，需要应用在所使用的业务场 景，向系统主动发起请求，完成设备间的发现、认证、查询、监听等功能。 使用分布式设备管理，需要用户进行相关权限的申请。 2.2.2.3 Network Kit（网络服务） 通信服务为各种各样的终端设备提供多样信息的传递，HarmonyOS