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 “芯片—设备—集群”一贯式全光互连架构，已被业界广泛认定为下 一代智算基础设施的关键技术。 本白皮书系统性剖析芯片级光互连技术的核心原理和架构设计， 深入探讨光源、调制器等关键器件的技术发展路径。同时，全面梳理 芯片级光互连在国内外 联合编写单位（排名不分先后，按汉语拼音排序）： 北京凌云光通信技术有限责任公司 烽火通信科技股份有限公司 飞腾信息技术有限公司 光本位智能科技（上海）有限公司 华为技术有限公司 昆仑芯（北京）科技有限公司 沐曦集成电路（上海）股份有限公司 摩尔线程智能科技（北京）有限责任公司 锐捷网络股份有限公司 上海曦智科技有限公司 上海图灵智算量子科技有限公司 苏州盛科通信股份有限公司 苏州奇点光子智能科技有限公司 Law），参数已迈向万亿甚至十万亿规模，对智能算力的需 求呈现爆炸式增长。如下图所示，模型参数规模的增长速度约每两年 400倍，其算法结构在原有Transformer的基础上，引入扩散模型、专 家系统（MoE, Mixture of Expert）等，使模型泛化能力增强，并具备 处理10M+超长序列能力，推动芯片算力（FLOPS）约每两年3倍的提升， 需要至少百倍规模的集群演进速度来支撑大模型的发展，但芯片间的

为未来算力网络的 新型智能算力底座，支撑 AI+时代大模型的高效训推和创新应用。 本白皮书详细阐述了光计算的发展背景、内涵、总体技术架构与 技术路线，并针对当前光计算面临的问题及解决方案进行了系统性分 析。光计算的发展成熟需要产学研用各方凝心聚力，中国移动愿与业 界合作伙伴一道，共同攻关光计算关键技术，孵化创新应用，加速光 计算从“实验室”到“产业化”进程，推动光计算技术成熟和生态繁 光计算的核心技术路线.................................................................................... 7 2.4 光计算系统架构............................................................................................. 11 ............................... 13 3.2 集成与封装.................................................................................................... 14 3.3 光电混合系统........................................

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方应协同努力，共同培养能够适应未来变化、把 握AI时代发展机遇的ICT技术人才，为构建可持续发展的人才生态提供系统性支撑。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 02 重塑工作: 重大变革与新挑战 全球商业与技术格局正经历历史性变革。在AI快速崛起的推动下，组织竞争力与劳动力准备度的 核心要素已被重新定义。 AI”全面转向“以AI重塑商业模式”⸺将AI 深度融入企业创造价值、提供服务及构建工作体系的核心环节。但这场AI驱动的革命也带来了前 所未有的挑战：企业必须搭建稳健且可扩展的技术栈，拥抱开源生态系统，并紧急填补长期存在 的人才缺口，尤其是在AI、网络安全、数据科学及云计算等关键领域。 在此背景下，企业必须提升自身能力，以吸引人才、培养人才，并赋能员工掌握先进的ICT与AI适 配技能。唯有 组织普遍认识到，若 缺乏功能完备的AI基础设施（包括云计算平台、数据分析能力与机器学习框架），将难以部署和 规模化推广先进的AI解决方案。 对技术栈的投资不仅能增强AI能力，还能促进与现有IT系统的整合，进而实现更顺畅的工作流程 与更高效的数据编排。AI与云技术、边缘计算及先进数据架构的融合，成为组织持续创新、在动 态市场中保持竞争敏捷性的关键基础。 采用智能体的需求正不断推动组织制定

加智能和自适应的解决方案。 具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 行能力有机结合，现代制造系统正在从被动响应向主动适应转变。AI 与控制系统 的深度融合不再是概念验证，而是成为了提升竞争力的关键技术路径。在这一融合 过程中，负载整合技术发挥着至关重要的作用，它打破了传统系统中 AI 处理和实 时控制相互独立的架构壁垒，实现了多种计算任务在统一平台上的协同优化。 新一代计算平 推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新 不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态 分配，显著提升了系统的整体性能和可靠性。从智能质检到自适应加工，从协作 机器人到柔性产线，负载整合技术正在成为 AI 与控制融合的核心使能技术。 本白皮书将深入探讨这些技术趋势如何重塑制造业格局，特别是负载整合技术在 推动 AI 与控制系统融合中的关键价值，以及英特尔如何携手产业伙伴，通过创新 ................18 PAC 控制系统 ....................................................................................................................................19 云边协同控制系统...........................

COMMITTEE 02 在全球数字经济的浪潮下，企业核心业务系统作为企业运营的“心脏”，其数字化、智能化转型的成败， 不仅是企业在激烈的市场竞争中能否快速响应客户多样化需求的关键，也是企业开创增长新赛道的基础。 数十年来，主机系统凭借其强大的计算处理能力和高可靠的体系架构，支撑着众多企业的核心业务。然而， 我们必须坦诚地认识到：主机系统技术体系在应对爆发式业务增长和海量交互时，无法快速赋能业务智能创新， 。如何让企业核心业务系统既能延续固有的稳定与 可靠，又能获得云与 AI 时代的弹性与智能，已经成为每个企业需要面对的重要战略课题。 近几年，主机现代化成为了打开企业核心业务系统大门的钥匙。它绝非简单的技术平台更替，而是一次深 刻的 业务转型 。其根本目标在于释放核心数据的价值、加速创新应用的交付、重塑极致的客户体验，并最终构 建面向未来的可持续竞争力。 本白皮书系统阐述了我们对主机现代 践经验 的成果，能为广大主机用户提供系统的技术方案与实施路径参考，为企业的数字化、智能化转型之旅提供强大 助力。 马海旭 华为副总裁 ICT 产品组合管理与解决方案部总裁 序言一 03 李亚为 华为主机上云军团总裁 主机（Mainframe）起源于上世纪中叶，以其卓越的事务处理能力和极高的可靠性，长期以来支撑着金融、 政府等领域核心业务系统。然而，在云计算、人工智能技术迅猛发展的今天，传统主机架构无法满足核心业务

技术攻关与平台建设 • “揭榜挂帅”机制：武汉东湖高新区针对6G、第三代半导体等未来产业领域， 通过"揭榜挂帅"机制吸引顶尖人才，对重大紧缺项目最高支持1亿元。 • 公共技术平台：珠海市支持建设集成电路公共技术服务平台，对非营利性机构项 目按投入的最高70% 给予资助。 PART 1 | 智能制造发展背景 数据来源：中华人民共和国工业和信息化部。 内需增长与消费升级，驱动生产制造模式的智能化变革 化转型分析报告（2021）》与欧盟委员会《根据 欧盟委员会《2022年数字经济与社会指数（DESI） 报告》，中国79%的中小企业仍处于数字化转型初 步的‘探索阶段’，而欧盟范围内约有34%的中型 制造企业已使用ERP系统整合业务流程，28%已采 纳云计算服务。 ¥ 新一代技术驱动下，加速智能制造行业数字化进程 PART 1 | 智能制造发展背景 数字化转型已不是“选择题”，而是关乎制造企业生存和长远发展的 基础 设施 工业 软件 系统​ 支 撑 侧 [图片] [图片] 资金 流服 务 云 服务 汽车制造业 其他 智能制造的本质是新一代信息技术（如物联网、云计算、AI、大数据）与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品、生产、服务全生命周期的各个环节。 其核心目标是实现生产过程的柔性化、智能化、绿色化和高度协同化。 消费电子与家电行业 高端装备与机械制造 半导体与集成电路 数控机床与增材制造

！ 2025 年协作机器人产业发展蓝皮书 感谢以下联合参编单位（排名不分先后）： 遨博（北京）智能科技股份有限公司 法奥意威（苏州）机器人系统有限公司 华盛控智能科技（广东）有限公司 广州里工实业有限公司 江苏华途数控科技有限公司 深圳市鑫精诚传感技术有限公司 蓝点触控（北京）科技有限公司 上海步科自动化股份有限公司 ...................... 10 第二节 中游本体 ................................................ 19 第三节 下游集成应用 ............................................ 21 第四节 周边配套产品 .................................. 覆盖广泛，涵盖 2-2300kg 产品特性 轻量、低或可变的刚度 较大的自重和刚度 辅助设施 传感器种类多样 外接传感器少 7 投资回报 价格低、易集成、投资回收快 集成复杂、投资回收周期长 作业方式 人机协同作业 耐疲劳、连续作业 操作环境 快速编程、操作简单、可拖动示教 操作复杂、专家编程、专员维护 常用领域 精密装配、检测、包装、上下料、抛光