面向大规模智算集群场景 光互连技术白皮书 （2025年） 发布单位：中国移动 编制单位：中移智库、中国移动通信研究院、中国移动云能力中心、中国移动设计院 II 前 言 当前，智算集群已成为支撑人工智能大模型训练、自动驾驶算法 迭代等前沿领域的核心基础设施，并以惊人的速度从万卡向十万卡级 规模演进。随着单节点算力突破每秒百亿亿次，这类超大规模集群的 极致计算能力对互连链路带宽、延迟和功耗提出了极其严苛的要求。 ...........II 1. 下一代智算集群提出近乎严苛的互连需求.......................................................1 1.1. 大模型的巨量迭代引发智算集群架构变革................................................................... 1 1.2. 大规模智算集群呼唤“光进电退”技术 新型光互连技术具备巨大潜力............................................................................15 2.2. 芯片级光互连三大技术路线场景互补........................................................................ 16 2.2.1. 芯片级光互连技术的组成原理

出版单位 / 组织名称： 发布日期： 医疗健康大模型 伦理与安全白皮 书 上海交通大学 复旦大学 上海交通大学医学院附属瑞金医院 蚂蚁集团 2025 年 7 月 18 日 Ab 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 健 天津医科大学 王 玥 西安交通大学俞 凯 上海交通大学 张新庆 北 京协和医学院张海洪 北 京大学医学部 张洳源 上 海交通大学 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 医疗健康大模型兴起， 但在应用中面临诸多问题。 本 白 皮 书 旨 在 全 面 剖 析 医 疗 健 康 大 模 型 应 用 的 各 方 面 情 况 ， 包 括 技 术 分 析 、 伦理法律评测、模型评测及提升措施等， 为其安全、有效、合规应用提供指导， 促进医疗行业智能化发展， 保障患者权益与医疗质量 。《 医疗健康大模型应用 伦理与安全白皮书 》 围绕医疗健康大模型展开多方面探

项目编号： 医疗健康场景引入 DeepSeek AI 大模型 研 究 报 告 目 录 1. 引言............................................................................................................................................. .....................................................................................79 4.2 隐私保护与合规性................................................................................................... 医疗机构不仅要提供基础的医疗服务，还要能够利用大数据、人工 智能等先进技术进行病情分析和治疗方案的优化。然而，技术的快 速发展和应用的落地之间存在着显著的鸿沟，如何有效地将前沿技 术转化为实际医疗解决方案，成为行业面临的一大难题。  人口老龄化带来的慢性病管理需求  医疗技术的快速迭代与实施应用之间的差距  医疗数据的安全与隐私保护  全球化趋势下的医疗卫生标准统一  医疗成本控制与资源优化分配 综

述不确定性，市场主体已在探索如“尽职免责”等新型内部风险管 理机制。然而，此类商业实践创新的法律效力与适用边界，尚有 待司法裁判予以明确和指引。 （3）湾区“一国两制三法域”下，数据要素市场规则衔接面 临挑战。在粤港澳大湾区一体化发展的宏观战略下，数据作为关 键生产要素的跨境流通，面临着特殊制度环境问题：内地、香港、 澳门三地在数据安全与个人信息保护领域的法律制度与监管逻 辑存在差异。内地的《数据安全法》《个人信息保护法》等法律 法认定标准 9 进行阐述，为企业在风险可控前提下的模式创新提供一定的探索 空间。 （3）服务保障大湾区数据要素一体化流通。针对粤港澳大 湾区数据跨境流通所面临的制度性问题，为提供更高水平的司法 服务与保障，应从宏观与微观两个层面协同发力，稳步推进相关 工作。在宏观层面，探索建立与大湾区发展相适应的数据司法协 作新模式，须加强司法机关间在信息共享、案例互鉴、司法互助 等方面的常态化 参考。 （二）算法维度：需关注人工智能权责界定与应用安全限定 算法是实现智能制造由自动化向智能化演进的关键，是连接 数据与物理实体、实现价值转化的核心环节。随着人工智能技术， 10 特别是大模型的突破性进展，算法的应用正从辅助性工具向生产 核心系统的角色转变。这种转变在催生新质生产力的同时，其内 在的复杂性、决策过程的不透明性以及对生产经营活动的深度介 入，也带来了一系列需要审慎对待的法律问题，对现有治理体系

投资回报率的不确定性：难以量化云迁移带来 的敏捷性、可扩展性和成本节约等优势。 遗留系统的解耦：对老旧基础设施或定制化应 用程序进行有效的迁移与现代化改造，需要专 门技术知识和以客户为中心的专业服务。 数据安全和合规顾虑：严格的法规要求（例如 GDPR、巴塞尔协议 III、HIPAA）和数据主权 问题，使一些利益相关者对迁移敏感数据持谨 慎态度。 对业务中断的担忧：为了在迁移过程中避免运 营中断，专业的指导与支持必不可少。 的云成本管理认知基准，使云支出更具可预测性， 同时培育长期自给自足的成本意识文化，为云转 型全流程提供持续支持。 衡量和问责 云财务管理的四大支柱 · 建立成本透明度和问责 机制，通过必要步骤确 保支出可视化。 · 实施账户结构与标签规 范，将实现成本和使用 情况精准映射到工作负 载和组织结构。 成本优化 · 企业通过识别资源浪 费、构建可按需弹性 扩展的云端友好架构

、 黄金超 中国联通软件研究院： 杨迪、李张体、张承琪、王宇、马煜 北京邮电大学： 邢颖、林雪燕 上海交通大学： 赵世振 前言 人工智能正以前所未有的速度重塑人类生产与生活方式。以大语 言模型、多模态模型为代表的新一代 AI 应用，持续突破计算与通信 的极限，推动智算中心从计算、存储到网络的全栈架构深度演进。在 这一浪潮中，智算中心不仅是国家科技战略的核心支撑，更是产业智 1.1 国家政策发展 全球智能化浪潮风起云涌，人工智能领域创新呈突破之势，语言 大模型、多模态大模型和具身智能等领域日新月异，推动以智算中心 为代表的基础设施向更高效、更弹性的方向快速发展。 2025 年 1 月 1 日，国家发展改革委等联合印发《国家数据基础 设施建设指引》[1]强调高效弹性传输网络可为大模型训练和推理等核 心场景数据传输流动提供高速稳定服务，在高效弹性传输网络支撑下， 年我国人工智能产业规 模突破 7000 亿元，连续多年保持 20%以上的增长率。2025 年上半年， 生成式人工智能产品实现了从技术到应用的全方位进步，产品数量迅 猛增长，应用场景持续扩大。 在人工智能+医疗领域，医联 MedGPT、神农中医药大模型和岐 黄问道等医疗大模型已广泛应用于辅助诊断、中医诊疗、智能开方等 环节，显著提升了医疗服务质量和效率。在人工智能+汽车领域，大 模型推动变

明各条款的内 容。如果您阅读或使用本文档，您的阅读或使用行为将被视为对本声明全部内容的认 可。 1. 您应当通过阿里云网站或阿里云提供的其他授权通道下载、获取本文档，且仅能用 于自身的合法合规的业务活动。 2. 未经阿里云事先书面许可，任何单位、公司或个人不得擅自摘抄、翻译、复制本文 档内容的部分或全部，不得以任何方式或途径进行传播和宣传。 3. 由于产品版本升级、调整或其他原因，本文档内容有可能变更。阿里云保留在没有 负责任的 AI 与云原生安全保障 2.1 客户数据主权：平台可靠、数据自主可控、链 25 路可信、操作可审计 2.2 负责任的 AI：安全、合规、向善、透明 26 2.3 云原生安全保障：打造可靠 AI 基础设施 27 目录 大模型发展趋势、风险挑战与 解决方案 1 模型商业落地加速，面临多样化的部 16 署与应用环境 2 模型应用安全风险具有系统性与复杂 17 与模型资产威胁 2.2 大模型风险：算法合规、内容安全、对抗攻击 18 2.3 应用服务安全风险：算力消耗、供应链与 18 隐私泄露 3 公共云和 MaaS 是兼顾性能、效率、 20 安全的最佳解决方案 CHAPTER CHAPTER 01 02 通义大模型：全生命周期安全 合规 1 风险现状及能力构建 46 1.1 主要风险挑战