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 能化升级的关键基础设施。 随着 AI 模型参数量呈指数级增长，尤其是在大规模分布式并行训 练场景下，网络性能已成为制约智算中心整体效率的关键瓶颈。当前 普遍部署的纯电交换网络在互联规模、带宽密度、端到端时延与能效 比等方面逐渐逼近物理与经济的上限：算力芯片的通信需求远超传统 网络承载能力，高功耗、高成本和复杂布线问题愈发突出。 在此 .........8 1.3 光电协同交换网络的兴起........................................................11 1.3.1 电交换的技术瓶颈与发展困境..................................... 12 1.3.2 光交换的性能优势与发展趋势................................. 的全互联需求。 图 1-1 智算中心网络与网络协议栈 无论采用机内互联还是采用机外互联，都要采用电交换芯片来做 网络流量交换。然而，随着模型规模和节点数的增加，电交换面临带 宽、延迟和能效的瓶颈。 1.3 光电协同交换网络的兴起 在交换技术方面，电交换技术具有成熟性、协议兼容性和灵活的 控制能力，基于以太网（如 RoCEv2、InfiniBand）传输协议，支持复 杂网络策略，在智

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，需要解决异构算力协同调度问题使其匹配到最优计算任务。 8 第二章 算力协同体系架构 为了打破异构算力生态壁垒，实现不同类型智算异构算力高效协同工作，南向屏蔽底层 ASIC、GPGPU 化等： （1）集合通信原语优化：为通信原语设计支持异构环境的专用算法，其核心能力包括 异构通信数据流编排、拓扑感知路由的最优路径选择及计算通信重叠等，最大化并行度、均 衡负载并规避单一设备瓶颈，显著提升跨设备集合通信操作效率。 （2）异构算力互联 ：打破不同厂商 GPU 生态的封闭壁垒，通过统一通信抽象层或通 用适配器调度框架，定义标准化的设备发现、内存管理、任务提交接口，通过动态加载厂商 底层硬件能力，消除性能瓶颈。 13 3.2.2 智算网络互联优化 面向异构算力场景下智算网络互联的性能瓶颈与兼容性限制问题，因业务流量特征不同 引发的链路负载不均、带宽效率低下和收敛速度慢等因素制约算力协同效率，深度依赖特定 厂商网卡使其网络设备难以无缝集成、异构芯片集合通信库接口可编程性缺失阻碍协议栈优 化或流量调度技术的集成部署。智算网络互联优化突破性能瓶颈并适配多元异构环境，保障

本发展报告面向未来智算中心超大规模扩展、AI 大模型极致性 能与高效部署的核心需求，联合产业合作伙伴共同提出先进光互连 技术架构与演进路径，旨在突破传统电互连在带宽、距离与能效方 面的根本性瓶颈，构建高带宽、超低时延、低功耗及高可靠性的新 一代智算中心互连底座，为人工智能、高性能计算及云服务等关键 业务的持续跃升提供坚实支撑。 本发展报告的版权归中国移动云能力中心所有，并受法律保护。 30 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 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 DSP，在发射端使用具有高线 性度的 Driver，在接收端使用高线性度的

然而，当今生物发酵行业仍面临多重挑 战：现有菌种转化效率低、发酵过程控制精 准度有待提升、原材料和能源成本居高不 下、国际市场专利壁垒严峻、环保法规日趋 严格。在这样的背景下，数字化转型成为企 业突破发展瓶颈、提升竞争力的关键路径。 图 2 2021-2024 年我国生物发酵主要产品总产量及总产值2 2 我国生物发酵产业协会 图 1 生物发酵的应用领域 4 2 政策支持 中国生物制造行业正迎来密集的政策红 利。2021 年 12 月国家发改委发布的《"十四 五"生物经济发展规划》明确提出，要构建生 物技术战略科技力量，重点突破关键核心技 术瓶颈。2024 年发布的《政府工作报告》更 是将生物制造列为重点培育的新质生产力， 此举标志着该领域已进入国家战略发展快车 道。2025 年 3 月的《政府工作报告》中提出 要建立未来产业投入增长机制，培育生物制 险，还能优化能源利用效率，平衡高耗能设 备负荷，降低峰谷电价差成本。 西门子 Opcenter APS 高级计划与排程系 统可以实现根据生产目标智能化分配资源， 优化各生产环节的协同，帮助企业及时识别 生产瓶颈，并快速优化排产，消除瓶颈。 Opcenter APS 利用高级算法，不仅能减少在 制品（WIP）数量，还能显著压缩原料库 存，降低资金占用，实现高效、敏捷且可持 续的生产管理。 在生产过程中，数字化的生物发酵企业

展现出向通用人工智能演进的巨大潜力，具 有重要的研究和应用价值。学术界与工业界 纷纷将目光聚焦于大语言模型的相关研究， 力图突破计算复杂度高、安全对齐难、可解 释性弱等短板。与此同时，随着训练数据、 算力资源逐渐面临增长瓶颈，研究者正积极 寻找继续提升模型能力的第二扩展定律，推 动模型向知识增强 4、多模态融合 5,6 和深度 推理 7,8 方向演进，逐步催生出具备自主学 习和决策能力的智能体系统 9。这一趋势不 15 3. 脑机接口 3.1 背景 脑机接口技术为脑科学研究提供了全 新的因果研究范式，并为脑疾病治疗开辟 了靶向干预新路径。此外，该技术的发展 不仅将驱动人工智能技术突破生物智能解 析瓶颈，还将为类脑智能与具身智能的理 论演进提供新路径，同时通过搭建人 - 机 - 环境智能融合接口系统，为构建可持续的 智能社会生态系统奠定技术基础。 通过建立大脑与外部设备的直接通信 连接，脑机接口技术实现了神经活动的记 物理 1.1 背景 物理学，作为自然科学的基础学科，长 期以来依赖于理论建模、实验验证和计算模 拟。然而，随着研究问题的复杂性和数据规 模的指数级增长，传统的研究方法在效率和 精度上面临瓶颈。人工智能（AI）的兴起为 物理学提供了全新的工具和思路，尤其是在 数据驱动的模式识别、复杂系统建模和高效 算法优化等方面展现了强大的潜力。AI 与物 理学的交叉研究旨在通过将人工智能技术与

软件自主可控发展现状 软件是工业制造的核心组成部分。大力发展软件产业，特别是推动核心软件 自主可控，已成为驱动中国智能制造高质量发展的核心要素和重要支撑。然而， 当前中国软件产业基础依然薄弱，关键核心技术瓶颈尚未取得根本性突破，与发 达国家软件产品仍存在显著差距，主要体现在以下三个方面： 1）自给率严重不足：据不完全统计，目前中国高端制造业中，电子、航空、 机械领域的研发设计软件大多为外购，自给率分别只有 嵌入式软件 大型企业市 场基本被国 外 厂 商 占 据，国内厂 商产品主要 应用于中小 企业 电力、水利、冶金、石化等 2. 软件技术发展趋势 面向未来，软硬件的协同优化将成为突破瓶颈的关键所在。这涉及操作系统、 编译器、虚拟机直至应用程序的多层级技术栈，亟需构建一套完善的系统级工具 链，以支撑高效、可靠的软件开发与运行。 第二章：破局外资主导，中国大型 PLC 国产化进程提速 厂商亟待破解的核心课题。 然而，外资品牌 PLC 长期构建的“生态壁垒”——存量系统迁移成本高企、 异构平台组态软件互不兼容导致的梯形图程序迁移困难、跨品牌技术生态割裂、 系统集成复杂度与成本攀升以及性能瓶颈等系统性难题，始终是国产化替代道路 上的核心障碍。具体而言，存量外资 PLC 替代面临以下六大痛点： 大型 PLC 自主可控白皮书 21 21 表 2.3 国产

基础设施及其关键挑战：兼顾安全、30 能力、效率 1.1 安全挑战：系统软件漏洞、资源滥用、供应链 30 攻击与隐私合规风险 1.2 高可用性挑战：系统稳定性压力增加 31 1.3 高性能瓶颈：算力利用率与异构协同问题凸显 32 1.4 算力经济性失衡：资源碎片化与供需错位下的 33 成本与效率挑战 2 阿里云的企业级 AI 基础设施建设： 34 在高效的基础上更安全 业务连续性。 1.3 高性能瓶颈：算力利用率与异构协同问题凸显 随着生成式 AI 技术普及，AI 基础设施进入 GPU 主导阶段，万亿参数模型训练需数千 张 GPU 持续运行数周，对性能提出更高要求。当前面临两大核心挑战： ● 算力利用率偏低。大模型推理依赖高算力资源，但 GPU 利用率常低于预期。资源 浪费源于动态需求与固定资源池不匹配、调度工具能力有限及分布式训练通信瓶颈。 ● 异构协同与推理性能压力。CPU、GPU、NPU 算力经济性失衡：资源碎片化与供需错位下的成本与效率挑战 全球 AI 热潮推动各国对高端 GPU 的需求激增，AI 基础设施正成为下一代计算架构的 核心支柱。当前，训练和部署大模型的基础设施成本已构成企业发展的关键瓶颈。 ● 资源碎片化与低效利用是算力经济性失衡的核心矛盾。我国数据中心服务器的平 均算力利用率仅为 5%-10%，异构架构复杂性和资源分配僵化导致算力利用率与投资 回报率（ROI）显著下降。 ●

多轴协同控制需求激增：生产流程的复杂化和精细化推动了对更多电机和执行器同步控制的需求增长，以实 现精确的多点协调和同步。传统的单一控制解决方案，如独立的 PLC 或微控制器，在处理大规模轴控任务时 面临性能瓶颈，难以满足现代工业对高度集成和协调性能的要求。 • 超短控制周期追求：追求更短的控制周期以提高控制精度已成为行业发展的核心趋势。在高速自动化生产线、 精密加工以及高精度定位系统中，缩短控制周期能 图：传统数据采集处理系统分层架构 然而，随着工厂智能化程度的不断加深，传统架构开始暴露出明显的局限性： • 实时性瓶颈：智能化控制系统通过集控系统向 PLC 下达指令时，多层级的数据传输架构无法满足工业控制对低延 时的严格要求。在精密制造和高速生产线等对响应时间极为敏感的场景中，传统架构的延迟问题成为制约智能化 升级的关键瓶颈。 • 可靠性挑战：数据需要在多个系统间流转，从数据采集、SPC 分析到智能决策再到控制指令执行，复杂的链路增 Kithara 实时工具套件，易码智能将原本分散在不同系统中的数据采集和处理功能统一部署在边 缘计算平台上，彻底消除了传统多层架构中数据在 OPC Server、中控系统、MES 等多个环节间传输造成的延迟瓶颈。 这种架构创新使得数据从采集到处理的全过程都在边缘端完成，实现了毫秒级的响应速度。 • AI 驱动的智能控制闭环：系统能够在边缘端直接部署和运行 AI 控制模型，基于实时采集的生产数据进行智能仿真决策。AI

····························17 四、广西加快推动区块链发展的对策建议 ··························· 19 （一）加强关键技术攻坚，突破创新瓶颈 ····················· 19 （二）加大场景示范应用，推动产业发展 ····················· 19 广西壮族自治区信息中心（广西壮族自治区大数据研究院） 广西区块链发展白皮书（2025 年） — 7 — 为全国一体化数据市场建设提供支撑。区块链在推动产业数字化 转型和数据要素流通中发挥着关键作用，但其在协同监管与合规 安全方面仍存在一定的瓶颈，如现有监管技术难以覆盖通证经济、 社区自治等区块链高风险场景，传统监管工具无法穿透区块链的 “伪匿名性”，缺乏链上身份与监管机构的协同验证机制；在跨 链交易过程中，交易资产可能面临丢失、恶意篡改和未经授权就 数字化、跨境数据要素流通三大领域释放核心价值，不断满足东 盟数字化转型需求，如绿色供应链、智慧海关、跨境数字身份认 证等，推动产业链供应链国际合作，有效激活跨境金融服务，打 通中国—东盟跨境合作的信任瓶颈，实现从“通道经济”到“枢 纽经济”的跃升。 （二）面临挑战 政策监管体系有待完善。国家互联网信息办公室发布的《区 块链信息服务管理规定》，明确了界定区块链信息服务提供者的 广西壮族自治区信息中心（广西壮族自治区大数据研究院）

维地质模型与实时监测网络，支持黄河流域泥沙冲淤分析、城市内涝预警等场景。 高效建模与轻量化渲染。基于 3D Tiles 流式加载、ENU 坐标变换与 LRU 缓存技术， 实现大规模倾斜摄影模型的秒级加载，突破 Web 端性能瓶颈。 机理与数据双驱动。融合水动力模型、有限元分析等物理机理与 AI 算法（如 LSTM、 强化学习），将洪水预测误差降至 3%以下，推演效率提升 20 倍。 动态交互与智能决策。通过数字人、大 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 2 更新水下地形数据，支撑泥沙冲淤模型，显著提升防洪调度效率。 3D Tiles 数据的高效渲染解决了大规模倾斜摄影模型在 Web 端的性能瓶颈。通过自研 的流式加载方案、动态 LOD 机制及 ENU 坐标变换技术，优化了局部高精度场景的渲染精 度与效率，支持智慧城市中建筑群建模、工业设备监测等场景。LRU 缓存与空间索引技 术的引入 （如插值算法）。 ②高精度建模与动态更新 地形生成需兼顾分辨率（如 0.1 米 DSM）与性能优化（如降低分辨率提升运行效率）。 实时数据（传感器、无人机）的动态集成与孪生场景同步更新存在技术瓶颈。 ③复杂地质过程模拟 地质灾害（滑坡、泥石流）模拟依赖多参数耦合（坡度、岩性、降雨量），模型精度 受限于数据完整性与计算复杂度。 三维地质建模需融合稀疏钻孔数据与地形信息，存在地层边界不确定性。