...................................................................................... 7 1.2.3.1 传输波形 ................................................................................................ 随着物联网的普及，越来越多的设备（如传感器、智能终端、物联控制器等）需要连接到网络进行 数据采集和传输，且随着人工智能、边缘计算等技术的引入，物联网设备需要处理和传输的数据量也显 著增加。而传统无线通信技术（如 Wi-Fi、蓝牙、Lora 等）虽然各有其技术优势，但是在对连接密度、 传输带宽、延迟、功耗等存在综合诉求的物联网场景下，都有着各自的技术局限性，难以满足复杂场景 的需求。星闪 SLE 。 星闪 SLE 技术的出现，是基于对现有技术的分析和改进，结合了短距离通信、低功耗、高带宽等特 性，旨在为物联网场景提供更高效的解决方案。它通过优化协议设计、提升传输效率、降低延迟和功 耗，满足了物联网对数据采集和传输的多样化需求，尤其在高密度、高带宽、低延迟的场景中表现出 色。 1.2 星闪 SLE 技术与标准 本章节主要为星闪标准介绍，非产品实现，用以辅助理解星闪 SLE 技术，参考的具体标准详见“参

应用场 景实现试点部署。 然而，要实现光电协同网络在智算中心的规模化落地，仍需跨越 多重技术关卡。从应用层集合通信模式与动态拓扑的适配，到传输层 协议机制与流量调度优化；从路由层控制平面的可扩展性，到链路层 资源的智能分配；再到物理层光交换的传输损耗与延迟难题，均对网 络架构设计、协议栈演进与资源编排提出了系统性挑战。 本白皮书面向智算中心光电协同交换网络的全栈技术体系，旨在： • • 梳理国家政策、AI 发展趋势与智算中心网络需求，揭示光电 协同兴起的背景； • 分析光交换与电交换的性能差异与技术互补性； • 总结光电协同网络在应用层、传输层、路由层、链路层与物理 层的关键挑战与发展路径； • 提出面向未来的技术演进方向与标准化路线建议。 我们期望本白皮书能为智算中心网络领域的研究人员、设备制造 商、运营商与服务提供商，提供系统的参考框架与技术洞察，共同推 动 ..................................... 20 2.1 应用层：集合通信与网络拓扑的失配挑战...........................21 2.2 传输层：复杂功能的协议设计与流量调度挑战...................21 2.3 网络层：路由收敛滞后挑战..........................................

“功耗墙”等三重严峻挑战：单通道速率难以突破400Gbps，传输延 迟高达数微秒，单机架互连功耗占比更是超过40%，这一系列瓶颈已 成为制约超大规模智算集群算力释放的核心障碍。 相较于传统可插拔光模块等设备级光互连技术，芯片级光互连正 在开辟全新的技术路径和产业赛道。它通过先进封装将光引擎与电芯 片合封在一起，把电信号的传输距离从米级大幅压缩至毫米级，从而 改写了物理层互连架构，实现50%以上的系统能效提升。由此构建的 据中心PUE。 面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) 3 为了实现更高的集群算效水平，互连技术方案的演进迫在眉睫。 在超节点设备的互连选择上，当前主要存在两种路径：基于铜缆和基 于光纤的传输方式。尽管铜缆作为目前的主流方案，相较于传统的可 插拔光模块与光纤组合，拥有技术成熟度、成本、可靠性以及部署维 护便捷性等多方面优势。通常在小于2米短距离和低于800Gbps的非超 高速组网场 本和超高的平均无故障时间（MTBF, Mean Time Between Failures）， 成为当前主流选择。 然而，在高速传输场景下，铜缆面临着距离受限、功耗激增、速 率瓶颈和布线困难等严峻挑战，已然逼近其性能极限。随着超节点集 群规模继续扩展至256节点乃至千卡级别，且单通道传输速率迈向 800Gb/s，铜缆的固有物理局限性正日益凸显，已成为制约智算集群互 连性能与扩展潜力的严峻挑战。 图

.................................................................................. 31 5.2. 高速大容量全光传输技术 ........................................................................ 31 5.3. 全光交换技术 ....... 数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》指出，要“加 快推动国家枢纽节点内部、国家枢纽节点之间、国家枢纽节点与非国 家枢纽节点间确定性、高通量网络建设，打造高速泛在、安全可靠的 算力传输网络”。《关于开展万兆光网试点工作的通知》强调，“在 有条件、有基础的城市和地区，聚焦小区、工厂、园区等重点场景， 开展万兆光网试点”， “有序引导万兆光网从技术试点迈向部署应用”。 中国电 年的光通信产 业变革。在“全光网 2.0”网络架构与技术创新的基础上，进一步引 入并融合人工智能、数字孪生、空间通信、多维感知等前沿技术，提 升网络对多样化服务场景的适配能力，推动光通信产业从传输媒介、 光电器件、设备制造到全网系统集成等上下游环节实现全链条跃升， 开启光通信产业高质量发展新阶段。 “全光网 3.0”将以“全光智联”为核心，致力于构建以“光云 4 Ⓒ中国电信版权所有

（3）异构算力基于现有调度机制协同“效率低”，因其算存传均有差异导致无法从应 用层映射到最佳硬件：针对传统训练框架，并行策略是按照其算力芯片数量进行平均划分， 7 但其在异构算力下平均分配因其计算能力、传输能力差异性造成模型计算量处理不同步、集 合通信数据传输有堵点，“快等慢”造成部分资源浪费。针对大模型推理过程，由于预填充 和解码阶段对算力和显存的需求量不同，传统大模型推理过程算力显存阶段互为瓶颈，造成 低水平资源利用率 孤岛”困境，构建跨厂商、跨架构的确定性传输基座，实现对异构算力间的高速、无损传输。 9 组建服务器内 Scale-Up 总线与服务器间 Scale-Out 组网扩展方式，针对异构算力单元硬件 互联接口、通信协议不一致问题，提供超高带宽、超低时延的内存语义通信能力和高扩展、 高可靠的长距无损数据传输能力；优化异构设备间的网络中枢，根据异构设备间计算和传输 能力智能规划全局网络流量，化解跨域 厂商集合通信库，开发者无需感知底层差异， 通过 GDR（GPU Direct Remote Direct Memory Access）等关键技术实现算力间显存高效 互通，实现不同芯片间的超低时延传输。 （3）统一调度：实现全局最优的资源编排中枢 统一调度是异构算力协同的智能决策中枢，旨在解决多任务资源争用引发的“效率下降” 难题，构建全局最优的资源编排范式，实现对异构算力集群的全维度精细化调度。针对异构

24 年占比约 55% ����������� 47 2.2 资产 / 人员位置服务行业：融合定位方案已成为主流发展方向 ���������� 48 2.3 医疗行业：蓝牙和 NFC 是医疗数据传输主流方案 ��������������������� 51 三、汽车级市场领域����������������������������������������� 52 3.1 数字车钥匙行业：BLE 20/40/80/160 20/40/80/160 20/40/80/160/320 有效子载波个数 / / 52/108 52/108/234/468 234/468/980/1960 / 理论传输速率 11Mbps 54Mbps 600Mbps 6.9Gps 9.6Gps 30Gps 安全等级 / / WAP2 WAP2 WAP3 WAP4 车载等高价值赛道的关键转折点。未来，随着技术迭 著更高，这一特性使其在当前阶段，能够满足智能摄像头、智能门铃、无人机图传等简易音视频场景的应用需求。 从硬件性能来看，摩尔斯微电子推出的第二代 HaLow 芯片，最高传输速率可达 43.3Mbps；而其第一代 HaLow 芯片 的最高传输速率则为 32.5Mbps。 尽管 2022 年以来 Wi-Fi HaLow 热度上升，但该技术仍处于发展初级阶段。虽然目前市场宣传力度有限，但行业头部 厂商已积极布局。

信息有助于快速定位遇险船舶。此外，AIS 数据还可用于海事安全分析和环境保护，例 如监测船舶排放。 AIS 系统主要依托 VHF 频段的 161.975MHz（CH87B）和 162.025MHz（CH88B）双信道传输数据， 采用自组织时分多址（SOTDMA）协议，将每分钟划分为 2250 个时隙（每个 26.67ms），确保多船 同时通信无冲突。A 类设备（强制安装于 300 吨以上商船）通过 SOTDMA 。目前内河船舶的船 - 船、船 - 岸通信主要 依赖VHF（甚高频）通信技术，而VHF通信存在天然的容量瓶颈，无法承载船岸间高效的数据互通需求， 既难以支持船舶航行状态、货物信息等批量数据的实时传输，也无法满足远程调度、应急指挥等场 景下的高带宽交互需求，成为内河航运数字化转型的重要阻碍。 随着国内智能航运快速发展，内河船舶作为水上物流运输与区域经济联通的重要载体，对船间通信 的高效性与 内河船舶探索“船船通（S2S）”升级的关键 支撑。一方面，依托 5G 技术高可靠、低时延的核心优势，内河船舶可实现航行状态、水文气象、航 道障碍物等关键信息的实时交互与同步共享，大幅缩短船间信息传输延迟，有效提升船舶协同性， 从根本上改善传统船船互联通信质量不稳定的问题；另一方面，移动网络内生的多重安全防护机制， 能够对船舶航行计划、货物运输信息、船舶设备运行数据等敏感信息进行全链路加密保护，有效抵

云智算光互连发展报告 1. 背景与需求 在 AI 大模型、云计算及智能应用普及的推动下，全球算力需求 正经历前所未有的爆发式增长。基于铜缆的互连技术在带宽密度、 传输距离与能耗效率上的瓶颈日益凸显，光子作为光互连技术的信 息载体和物理基石，具有极低传输损耗、超高频率、抗干扰等物理 特性，使得光互连技术在带宽、距离、抗扰、功耗、密度等方面具 有压倒性优势，拥有巨大潜力。 光互连技术的应用范围正从传统的电信骨干网和城域网，快速 延、低功耗等方面的优势，有望成为未来算力时代不可或缺的基础 设施。智算中心场景下的光互连技术具体包括新型可插拔模块、光 电共封以及光交换三个核心技术方向。 2.1 新型可插拔模块 2.1.1 线性可插拔光学 随着数据中心传输速率的不断攀升，传统光模块的功耗和成本 急剧上升，已成为制约数据中心扩展的瓶颈。 图 1 线性可插拔光学结构 在传统光模块的功耗中，DSP 模块占了很大的比例，因此在 LPO 技术中，直接去除了传统光模块中的 降低了信号驱动 的功耗。同时，如果光引擎损坏，可以单独进行更换，而无需更换 昂贵的电芯片或整个主板。 在性能方面，OBO 虽然优于可插拔模块，但由于主板上的互连 距离仍然较长，因此在超高速率传输场景下的优势并不明显。 2.2.2 近封装光学 NPO 的核心思想是：将光引擎非常靠近电芯片放置，但并不像 CPO 那样与电芯片共封装在同一基板或中介层上。它通常将光引擎 安装在同一基板上，

持续攀升，预计到 2030 年，全球算力规模将比当前增长数倍。为满足这一需求，各地 算力中心建设持续升温。中国已确立 8 个算力枢纽及 10 个国家数据中心集群，“东数 西算”工程稳步推进，将东部海量数据传输至西部数据中心集群处理，充分利用西部 能源优势，降低运营成本。同时，大型互联网企业、科技巨头纷纷加大在算力领域的 投入，建设超大规模算力中心。 1.2.2 算力芯片结构多样化 算力中心和传统 的计算资源构成，包括但不限于神经网络处理单元（NPU）、图形处理单元（GPU）等 高性能计算单元。这些单元在处理不同种类任务时表现出不同的性能特征和资源需求。 然而，由于不同智能计算任务对计算能力、存储容量、数据传输带宽等资源的需求差 算力运维体系技术白皮书 - 8 - 异显著，实现资源与任务的精确匹配变得极为困难。在任务调度过程中，资源的最优 配置难以实现，从而导致资源分配的不合理性。其次，企业在智能计算资源的配置与 采用自动化工具进行固件和驱动更新管理，制定更新计划，在业务低峰期 自动下载并安装更新程序。更新过程中，实时监控服务器状态，如出现异常， 立即回滚到上一个稳定版本，保障服务器的持续可用性。例如，服务器网卡驱 动更新后，可能会提升网络传输性能，但如果更新不当可能导致网络连接不稳 定，通过严格的更新管理流程可以有效规避此类风险。 2.2.6 存储设备运维 2.2.6.1 数据存储架构与管理： （1）. 常见的数据存储架构包括直

成为模型服务的主流模式。MaaS 为企业提供开箱即用的 AI 能力，大幅降低了 使用门槛，提升了部署效率，显著提升了业务敏捷性和创新能力。此外，MaaS 提供 了 AI 基础设施层的算力调度、存储管理、网络传输等核心支撑能力，覆盖了模型训练、 评测、部署、推理等全流程服务，从而满足不同行业对服务可用性的差异化需求。 3 公共云和 MaaS 是兼顾性能、效率、安全的 最佳解决方案 23 22 ALIBABA SECURITY WHITE PAPER 安全 可信的 MaaS 阿里云百炼 安全白皮书 SECURE & TRUSTWORTHY MaaS 阿里云百炼集成云原生安全设计，实现租户隔离、数据加密存储及传输、细粒度权限 控制等能力，确保客户数据在整个生命周期内保持机密性和完整性。此外，阿里云百 炼通过建设 CMaaS（Confidential MaaS）帮助客户解决“使用中”的数据保护问题， 打造 对抗机制，保障系统在各类攻击与极端场景下的稳定与安全。 ● 面向 AI 的安全防护：阿里云构建了 AI 运行环境、模型文件保护、与用户数据的安 全保障能力，涵盖安全容器、模型加密、访问控制及传输存储加密等能力，结合机密 计算技术，可支持实现 AI 系统的安全与隐私保护。 29 28 ALIBABA CLOUD MODEL STUDIO SECURITY WHITE PAPER 安全