面向新型智算中心的以太 网弹性通道（FlexLane） 技术白皮书 （2025 年） 发布单位：中国移动通信有限公司研究院 前 言 随着以 ChatGPT、Deepseek 为代表的 AI 大模型崛起，算力需求呈指数级增长， 全球正加速建设智算中心以应对这一挑战。智算中心内部或智算中心间海量的数 据交换，对网络链路的可靠性提出了前所未有的要求。任何链路闪断或中断都可 能导致 AI 训练任务失败，造成巨大的时间和资源浪费。然而，光模块的成本与 可靠性瓶颈以及大规模集群中链路数量的激增，使得已有技术难以满足新型智算 中心 AI 业务对可靠性的需求。 本白皮书面向新型智算中心逐渐以承载 AI 业务为主的演进诉求，提出 FlexLane 链路高可靠技术构想。该技术基于高速接口多通道架构的现状，打破原 有固定组合，引入灵活多通道架构，通过降速运行实时有效的规避任何通道发生 ..................... 20 参考文献 .......................................................... 21 中国移动 面向新型智算中心的以太网弹性通道（FlexLane）技术白皮书(2025) 1 1 背景与需求 近年来，人工智能（AI）技术取得了突破性进展，特别是以 ChatGPT、Deepseek 为代表的大语言模型（LLM）的兴起，标志着

中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） I 面向新型智算的光计算 技术白皮书 （2025 年） 发布单位：中国移动 牵头编制单位：中移智库、中国移动通信研究院 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） II 编写说明 牵头编写单位： 中国移动通信集团有限公司 联合编写单位： 上海曦智科技有限公司 光本位智能科技（上海）有限公司 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 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 荣，助力我国实现算力技术的“换道突破”和产业的“弯道超车”。 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） IV 目 录 前 言.................................................................... ......................................................................................... 21 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 1 1. 光计算的发展背景 1.1. 政策背景 随着人类社会加速迈向数字化、智能化时代，算力已成为全球数字经济发展 的核心驱动力和全球科技竞争的制高点。一方面，算力的发展能够直接带动产业

面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) I 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 和技术挑 战。期望通过产学研用多方协作，加速芯片级光互连技术从实验室原 型走向规模化商用落地，推动我国智算基础设施在硬件架构层面实现 跨越式升级，为数字经济的高质量发展筑牢坚实的算力基石。 面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) III 编写说明 牵头编写单位： 中国移动通信集团有限公司 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 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 无锡芯光互连技术研究院有限公司 新华三技术有限公司 中兴通讯股份有限公司 面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) IV 目 录 前 言.............................................................

面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 1 面向未来的中国数据中心： 绿色低碳与高可靠性 siemens-energy.cn 西门子能源商标由西门子股份公司授权使用。 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 2 01 概述 02 算力拉动全球电力需求 03 中国数据中心规模与现状 04 中国电力供给结构与低碳转型 05 中国数据中心的发展趋势 06 面临的挑战 能源转型的成功有赖于平衡可靠性、安全性、经济性与可持 续性。西门子能源通过为数据中心运营商制定稳健的能源系 统战略规划，提供全球高效的能源技术方案，助力数据中心 运营商在当前和未来能源体系中实现这四个关键要素的协同 优化。 目录 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 3 算力拉动全球电力需求 根据国际能源署测算，2024 年全球数据中心电力消费约为 415 TWh，占全球电力总需求的 1.5%。在基准情景下，预计 到 据中心扩张的核心动力。 而数据中心电力需求增速正迅速赶超传统工业，成为能源系统转型的不可忽视的关键变量。 全球数据中心用电量及展望（IEA） 单位：TWh 数据来源：国际能源署（IEA） 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 4 中国数据中心规模与现状 截至 2024 年底，全国在用算力中心机架总数已突破 880 万 标准机架 1，算力总规模达到 280 EFLOPS（每秒百亿亿次浮

任务驱动式 智能互联技术白皮书 任务驱动式 智能互联技术白皮书 2025年 发布单位：中移智库 编制单位：中国移动通信研究院 （2025年） 面向5G-A与AI融合驱动的算网智一体化 解决方案白皮书 发布单位：中移智库 编制单位：中国移动通信研究院 当前，全球正迎来以 5G-A 与人工智能为核心驱动的新一轮科技革命与产 业变革浪潮。我国已进入加速培育新质生产力、深入推进新型工业化的关 1. 确定性时延 PLC 控制 4.2. 意图驱动智能专网管理 14 15 4 14 应用案例 5 17 展望 前言 19 联合发布及编制单位 18 缩略语列表 20 参考文献 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 01 5G-A 与 AI 融合驱动发展的背景 1 5G-A 与 AI 融合成新型工业化战略支撑。我国正处于加速发展新质生产力、推进新型工业化的关键 用提供坚实的基础设施支撑；垂直行业参与者应主动联合运营商与设备商，深度参与行业需求定义、 场景化应用开发、落地推广与生态共建，成为技术与业务融合的核心纽带。 1.1 政策导向和产业现状 5G-A与AI融合驱动发展 的背景 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 5G-A 与 AI 融合驱动发展的背景 在推进 5G-A×AI 算网智一体化的过程中，5G 专网存在部署不灵活、自运维难度高等问题，以及传

地 实施。 本白皮书立足行业发展趋势，从体系架构、实施策略、创新机制、应用案例等维度，系统 全面地阐述了中国联通自智网络的实践思路与阶段性成果。白皮书明确了自智网络L4发展目 标，精准选定面向未来三年的高价值场景，科学定义成效指标体系，精心设计技术架构与实施 2 框架，为自智网络向L4目标迈进提供清晰指引。未来，中国联通将以价值流为导向，持续增强 三大核心能力，通过机制创新 量优化等高价值场景带来显著的应用成效。通过时序大模型等技术，可在主动运维与风险防控、 资源调配与业务规划、数据价值挖掘与决策等方面提升运维运营成效，推动网络运营的数字化 转型和智能化升级。联通最新元景思维链大模型是中国联通面向人工智能赋能实体经济业务需 求，提供从基础大模型到大模型平台再到行业大模型的体系化服务/产品。其中联通元景 MaaS 平台提供更懂行业的 MaaS 服务，通过模型库、工具箱和原生应用商店助力行业快速构建企 践经验，实现L4主要面临以下问题： 跨域系统集成挑战：首先，不同网络域的设备和系统来自多厂商，技术标准和接口规范不 统一；其次，各网络域数据独立存储，格式和访问权限不统一，阻碍了全局分析；再次，面向 政企客户的端到端SLA保障需联动多个域的资源调度，各域自动化能力参差不齐，意图驱动网 6 络需跨域解析用户需求，但各域策略执行引擎的异构性增加了协同难度；最后，大多数运营商 拥有大

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 ........ 26 3.1 应用层：面向光电网络的集合通信重构协议.......................27 3.1.1 预测通信模式，为重配置提供需求启示.....................28 3.1.2 拓扑有感知的动态集合通信重构................................. 29 3.2 传输层：面向光电网络的高性能传输协议......... ..... 35 3.3 网络层：面向光电网络的智能路由控制...............................36 3.3.1 路由协议的光电优化方向............................................. 37 3.3.2 面向光电拓扑的预计算优化与双模路由表设计.........38 3.4 链路层：面向光电网络的智能双工重构.......

大部分的会议和讨论都会涉及到秘密信息，如企业内部的项目沟通会、销售例会、政府部 门的政策讨论会，在没有正式对外公布结论时，都需要遵循保密原则。因此在会议过程中， 对会议内容进行必要的保护成为了与会者关注的重要内容。 面向会议安全诉求，提供端到端的安全保障，提供会前会议权限管理、会中音视频媒体加密， 会后安全水印追溯的安全保障。视频水印和音频水印技术，可以把参会者身份信息以隐形 方式叠加到会议视频图像和会议音频流 ，随着网络、AI 等技 术的发展，会议设备运维、重要会议保障、会议故障定位等功能极大提高了会议的管理 效率。会议运维管理平台，提供一键远程查看会议室设备状态，一键远程控制，提升运 维效率。 面向会议网络故障问题，基于网络随流检测等技术，实时上报会议音视频质量，实现会 议音视频流的丢包、时延、抖动全链路可视，并基于数字地图实时呈现，会议故障定位 时间由数天降低到分钟级。 11 新质生产力探索 面试等应用场景。 基于高品质的办公网络和以大模型等为底层支撑的 AI 技术，提供“懂需求、专业化、个性化”的智能会议体验， 全面提升员工办公协作效率。 2.1.2 员工协同办公 极简交互 面向传统统协作时投屏困难、文件共享难等问题，高品质会议基于鸿蒙分布式等技术支 持多端协同，实现协作信息自由流转，提升会议效率。 白板协同：基于笔迹追踪算法，大幅降低书写时延，书写与显示同步同帧，如同纸上书写；

仅仅局限于语音和触觉反馈，透明屏、AR-HUD、全息投影、智能穿戴、毫米波雷达、ToF 摄像头等新型外设的应用，将在驾驶安全、车内通信和娱乐应用等场景带给座舱全新的交互体 验。全息投影技术也将可能出现车内。 面向未来，汽车作为一个全新智慧空间，既可以丰富人们在移动场景下的体验，又可以满 足人们在静止场景中的多样化需求，座舱的空间和时间价值大大延伸，交互无处不在，随时畅 享休闲娱乐的美好时光。 未来场景展望 AI Agents 技术进 一步成熟 [9]，未来人与设备的协作方式，将从“以指令为中心”演进为“以意图为中心”，交 互入口也随之从基于应用程序的界面逐步演进为基于 AI Agents 的界面。 面向未来，鸿蒙系统将在整个 OS 层面构筑统一的 AI 系统底座，达到系统内所有组件都 高效灵活使用 AI 能力的系统级原生智能。在此基础上，构建常驻系统、结合系统底层能力的 系统级 Agent（即 系统工具等，为用户提供体系化、可扩展的智能能力，并与生态中其他应用、元服务、领域 Agents 等相互协作，共同完成更复杂的任务。 系统超级智能体主要由感知和记忆、自主规划、工具、行动 4 个逻辑功能模块组成： 图 4 面向未来的鸿蒙系统智能化架构示意图 �� �� �������� ��� ��� ������ �������� ���������� �� �� ������� ������� �����������

与传统同构算力相比，异构算力强调在指令集架构、处理器类型、通信接口、内存访问模式 等多个层面的差异性与互补性，但也对异构算力整体系统性的资源管理、软件适配、调度优 化提出了更高的要求。 本白皮书聚焦智算领域的异构算力，具体是指面向大模型应用，采用不同架构设计的人 工智能芯片算力，通常包括来源于不同的厂家或同一厂家设计的不同代际产品，使其在计算 性能、容量带宽、访存系统和编程模型等方面具有差异性。异构算力按技术路线可划分为 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 算力计算能力差距，面向大模型训练场景构建分布式并行策略组合、业务感知的非均质拆分 等能力，实现跨厂商算力的弹性按需调度；面向大模型推理场景，支持单机多卡异构分布式 推理和跨节点分布式异构推理等多种形式，适配模型推理不同阶段算力需求特性，精细化调 度实现异构算力降本增 最终以高性能可复用全覆盖的多端统一的算子库，消除不同芯片间算子代码碎片化的问 题，大幅降低维护和二次开发调用成本，让整个异构多元算力更加好用易用。 12 3.2 统一互联技术 3.2.1 统一集合通信库 面向异构算力协同场景中不同芯片通信库各异导致通信算法的实现和优化不具备通用 性与自适应性、通信机制不互通而不能产生“信息交流”的问题，造成大模型训推过程中参 数传输、梯度同步、中间数据交互阻塞，需要