融合的新型基础设施，成为支撑千行百业数字化转型、实现高质量发展的 战略基石。 随着企业数字化转型步入深水区，对网络与算力的需求不断提升，传统网 络架构面临“多而不融、言而无策、静而不柔、治而不智、连而无感”等 系统性挑战，难以支撑工业控制、智能制造等场景对低时延、高可靠、数 据本地化与智能决策的极致需求。与此同时，尽管 AI 技术发展迅速，但 其在边缘侧仍存在部署门槛高、资源协同难、业务适配弱等现实瓶颈。唯 时响应，从“需求”到“配置”仍需人工逐条配置，业务敏捷性严重受阻；网络资源“静而不柔”， 一张专网难以同时高效承载差异化的业务场景，资源僵化闲置或者隔离不足相互干扰，均无法实现“一 网千面”的精准供给；运维管理“治而不智”，仍依赖人工经验进行被动响应，缺乏预测性维护与主 动优化能力，智能化水平滞后；网络能力“连而无感”，仅能提供基础连接服务，无法原生支撑定位、 感知等融合应用，制约了智能化的深度与广度。 融合 求“言而无策”的痛点，基于 LLM 将高层业务意图自动转化为网络策略，实现从需求到配置的零等待； 一网多用能攻克资源“静而不柔”的难题，通过通感算一体化实现单设备多功能复用；内生智能可应对 运维“治而不智”的挑战，通过智能体实现网络自优化与故障自愈，变被动响应为主动保障；多模态感 知突破能力“连而无感”的限制，融合视觉、雷达与 5G-A 通感技术，为智能决策提供全域环境感知能力。 2.2 算网智一体化架构