智能算网（AI Fabric 2.0） 研究报告 2025年9月 编制说明 01 02 03 目录 前言 01 数据中心网络发展趋势与挑战 02 09 03 11 04 AI 网元 4.1.1 4.1 11 11 12 数据中心网络产业发展趋势 2.1 2.2 通算数据中心网络发展趋势与挑战 2.3 智算数据中心网络发展趋势与挑战 05 06 03 数据中心网络代际演进 网络级负载均衡技术 23 4.1.5 AI交换机 17 4.2.2.1 流级负载均衡技术 4.2.2.2 逐包负载均衡技术 24 23 目录 4.2.3 拥塞控制技术 26 4.2.3.1 端网协同拥塞控制技术 4.2.3.2 FlexBuffer拥塞控制技术 28 26 4.2.3.3 拉远训练精准流控技术 29 4.2.3.4 AI ECN 2.0技术 30 4.2.4 在网计算技术 33 4.2.6.3 光链路检测技术 37 4.3 AI大脑 41 4.3.1 仿真验证/孪生仿真 41 4.3.2 自动化Agent 42 4.3.3 故障Agent 42 4.3.4 网维Copilot 43 45 05 总结和展望 4.2.6.3 网络互联冗余 39 编制说明 本研究报告在撰写过程中得到了多家单位的大力支持，在此特别感谢以下顾问专家、 参编单位和参编人员：

3.5. 基于场景专用网络目标架构 .................................................................... 16 3.5.1.智算中心光网络目标架构 ................................................................. 16 3.5.2.工业 PON 光网络目标架构 中国电信作为新型信息基础设施的建设者和运营者，正全力打造 服务型、科技型、安全型企业，推动科技创新和产业创新深度融合， 不断增强网络核心功能，提升核心竞争力，坚持“云改数转智惠”战 略，强化“云网融合”目标，深耕细作“全光网”理念，全力支持新 型信息基础设施协调发展。 回顾过去，中国电信“全光网 1.0”以“光进铜退”为核心，实 现光纤网络的广覆盖和高速率能力提升，“全光网 2.0”以“全光交 、智慧化演 进。面向智能时代，中国电信全光网将持续发展和变革，适时提出“全 光网 3.0”，以打造更佳的新型信息基础光网络。 本白皮书将全面阐述中国电信“全光网 3.0”愿景，提出“全光 网 3.0”目标架构与网络特征，明确其分阶段演进策略并阐述支撑全 光网持续发展的重点技术创新方向，最后展望全光网的未来发展。 2 Ⓒ中国电信版权所有 2. 全光网 3.0 概述 2

级换代，背后都在回应数字经济对于更高性能、更高安全、更高灵活性的新要求——这正是韧性建设的应然 逻辑”。它系统阐述了如何构建面向未来、具备感知、决策与自进化能力的AGI驱动型数据中心，为电力行 业在规划、建设与运营高韧性算力基础设施方面提供了重要参考与实践指南。该书理念先进、内容务实，对 电力及相关行业单位具有显著的启发与借鉴价值，特此推荐。 ——工信部产业发展促进中心智能电网与装备专委会主任、国家智能电网重大专项（2030）项目责任专家 ——中国信息通讯研究院云计算与大数据研究所所长 何宝宏 在信息化、智能化时代，算力中心作为支撑大模型训练推理等海量计算的基础设施，已深度融入生产生活、 政府管理、民生服务等各方面，其稳定运行不仅关乎信息技术服务的可靠与连续，更直接影响经济社会体系 的韧性与安全。《韧性DC白皮书》率先从业务永续、确定性安全、弹性自适应、Agentic AI运维等维度 体系化阐述了韧性DC的特征，为提升算力中心的可靠性系统等级与可持续服务能力提供理论支撑与实践指 理论支撑与实践指 引，对于推动算力向高韧性、高质量方向发展具有重要意义。 杨晓骋 在AI驱动的数字化浪潮中，数据中心已成为支撑业务连续性、抵御各类风险的核心底座。我们见证行业从 “被动灾备”向“主动韧性”加速蜕变，既需应对 AI 算力爆发带来的架构挑战，又要在网络威胁、突发状况 下保障业务无损续动。我们始终相信，韧性数据中心的价值不仅在于应对风险时的 “兜底能力”，更在于为 企业数字化创新筑牢底座

通用理解、生成、推理和交互能力,为智慧城市构建开辟了全新路径。 通过解析大模型与智慧城市的深 度融合机制,重点探讨大模型对城市治理体系现代化、公共服务智能化、产业经济高效化的赋能作用,分 析其关键驱动因素如算法创新、算力支撑、数据要素流通及政策环境,旨在为城市管理者和政策制定者 提供前瞻性参考和实践指引。 关键词:大模型;智慧城市;数据要素;城市治理 中图分类号:F49;F299. 2;TP18 文献标志码:A 至顶智库结合各地政府官网等权威渠道统计 [4], 2025 年 2—3 月,DeepSeek 模型已在我国东部、中部、 西部和东北地区的 72 个省级或市级政府部门部署。 其中,东部地区有 39 个,占比 54%;西部地区有 14 个, 占比 20%;中部地区有 11 个,占比 15%;东北地区有 8 个,占比 11%,覆盖政务、城市治理、民生服务等多个场 景。 然而,不少城市由于算力资源不足、数据质量差、 提升行政效率。 例如,合肥市数据资源 管理局通过部署具备自然语言处理、图像识别等功能 的政务大模型,实现材料自动审核、表单智能填充,材 料审核效率提升 80%,办件登记效率提高 5 倍。 二是城市运行“一网统管”:大模型可融合分析来 自物联网传感器、视频监控、社交媒体、12345 热线等 的多源异构数据,实现对城市运行状态(如交通拥堵、 市容环境、安全隐患)的实时、全面、深度感知。 智能派 单系

深化电力体制改革， 构建以新能源为 主体的新型电力系统“。 分布式智能电网 2022 年 4 月中央财经委员会第十一次会议提出“要加强交通、能源、水利等网络型基础设施建设，把联网、补 网、强链作为建设的重点，着力提升网络效益” ,” 发展分布式智能电网，建设一批新型绿色低碳能源基地”。 新型能源体系 2022 年 10 月习近平总书记在党的二十大报告提出“深入推进能源革命，加强煤炭清洁高效利用，加大油气资源 亟需构建以电力专用人工智能技术为核心、源网荷储柔性动态平衡的电力调度 “超级大脑” 调度运行算法和系统面临分钟级时间窗口计算挑战 ——— — 大规模———— ———— 多任务一 口 全域感知 口 方 式 调 整 口 资源调节 研发更快 ( 小时→ 分钟 → ) 、更大规模 (10³→ 105) 、更自适应 ( 单任务 → 多任务 ) 电 网智能运行系 统 8156 考虑真实测点的 主设备数量亿 级 翼北 宁夏 70% 70 等值聚合 真实量测 = 经济损 失 280 亿元 ≈ 北京市 半年用电 ≈0 . 3 亿吨 CO₂ 南 网 五 省 甘肃 02% ■ 人工智能是电网“无条件”接受新能源的技术基础。 ■ 人工智能是管理好新能源的技术基础。 ■ 研发符合电力系统基本物理规律、遵循电力系统技术原则、满足电力系统 应用需求的电力人工智能系统。

个地区的用户侧储 能项目连续 12 个月充放电套利的收益出现下降；天津、安徽、江西等 5 个地区 II 则成为政策调整的受益地区。 在电力现货市场建设提速、“新能源+负荷”融合发展、算力基础设施建设持 续推进的大背景下，用户侧储能应用有望获得新的机遇。2025 年 4 月《关于加 快推进虚拟电厂发展的指导意见》正式下发，虚拟电厂建设发展路径已经清晰。 围绕工业园区和高能耗企业 2024 2025 （1-10月） 独立式储能 可再生能源储能 火储联合 用户侧储能 - 3 - 工业企业更加受到开发商青睐。2025 年用户侧储能在数据中心、高速公路、离 网型微网、备用电源等场景中的渗透进一步加速。 图 3 2025 年 1-10 月已并网用户侧储能项目的应用场景分布 数据来源：寻熵研究院统计分析。 在 2025 年 1-10 月已并网的超 2023 年 7 月 长强钢铁储能项目 江苏 25 243 铅炭 钢铁 2023 年 6 月 国家电投浙江“和平共储”智慧 能源项目一期 浙江 46 478 铅炭 配网 2022 年 12 月 数据来源：寻熵研究院统计分析。注：统计截至 2025 年 10 月底。并网时间为全容量并网 时间，部分项目存在分期并网的情况。 <1 [1, 5) [5, 10)

三 个 产 值 超 1000 亿 级 产 业 和 装 备 、食 品 两 个 超 500 亿 级 产 业 ； 战 略 性 新 兴 产 业 也 加 速 聚 集 ， 成 立 了 滨 海 新 区 云 计 算 中 心 、中 国 智 能 制 造（ 工 业 4.0）战 略 示 范 和 应 用 中 心 等 ， 已 成 为 中 国 新 一 代 信 息 技 术 产 业 的 创 新 源 头 。 2014 年 至 2016 工 建 设 ， 这 将 成 为 未 来 几 年 开 发 区 实 体 经 济 发 展 的 主 要 支 撑 。 在 战 略 性 新 兴 产 业 领 域 ， 启 动 新 一 代 百 亿 次 超 级 计 算 机 研 制 ， 国 际 生 物 医 药 联 合 研 究 院 已 孵 化 生 物 医 药 科 技 企 业 208 家 ， 大 运 载 火 箭 基 地 集 火 箭 零 部 件 生 产 、 部 组 件 年 完 成 28 个 节 能 （ 水 ） 扶 持 项 目 的 验 收 。 园 区 注 重 发 挥 低 碳 发 展 信 息 交 流 平 台 的 作 用 ， 利 用 泰 达 低 碳 经 济 信 息 网 定 期 发 布 节 能 低 碳 技 术 解 决 案 例 ， 提 供 商 业 对 接 机 会 与 信 息 。 园 区 还 继 续 深 入 建 设 中 美 清 洁 能 源 基 础 设 施 合 作 平

一，数字 政府破除信息孤岛状况，借助数据分级开放与跨域共享，构建全域互 联的“数据底座”，达成核心数据归集与场景数据汇聚，为政务决策 提供精准依据。其二，人工智能加速数据价值转化进程，通过智能算 法挖掘数据要素潜在价值，实现从“被动响应”到“主动预见”的转 变。人工智能深度融入审批、监管、服务等场景，推动政务服务精准 化、社会治理智能化、应急决策科学化以及机关办公高效化。 3. 新挑战：技术赋能带来安全与伦理双重考验 周 到”“苏政服”等平台为切入点，推动政务服务、城市治理、民生保 障等领域的数字化转型，并取得了显著成效。广州立足于超大城市的 治理需求，以“穗智管”城市运行中枢为核心，构建“一图统揽、一 网共治”的治理体系，在城市精细化管理与民生服务普惠化方面成效 显著。深圳以制度创新与技术突破为双轮驱动，在数据要素市场化、 政务服务高效化、城市治理智能化等领域实现了多项全国首创。 图 7 推荐城市数字政府建设头部城市得分率 城促 进条例》为基石，构建“王”字形城市运行管理架构，实现“一网统 管、一网通办、一键回应”的全链条数字化。武汉以“一网统管”平 台为核心，构建“三级七层”治理体系，在超大城市精细化管理与应 急响应中彰显技术韧性。贵阳在算力与政务融合领域展现出显著的创 新力和实践成效，依托全国一体化算力网络国家枢纽节点的优势，构 建了“算力底座 + 智能应用 + 生态协同”的政务服务新范式。 - 16

Qwen 系列 GPT 系列 通过模型组合提升 预测精度； 代表算法： 随机森林 梯度提升决策树 神经网络 ) 深度学习机器学习人工智 能 4/37 在人工智能领域，数据、算力与算法构成发展基石——数据驱动模型训练，算力支撑复杂计算，算法优化 技术路径，三者协同推动人工智能向更高阶形态演进。 有监督数据 人工搜集、标注 成本高昂、扩展性差 图像分类 目标检测 .* 芯 片 英伟达 多模态通用模型： Qwen2-VL 等 . 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 数据 算力 算法 英伟达仍然是最主流的算力平台； 国产算力平台快速崛起，生态逐渐成熟。 通用模型是当下研究热点与未来趋势； 研究高效训练算法具有重要创新意义。 如何提高数据的规模与质量 是当前人工智能领域的关键问题。 序列处理 高效并行 模态扩展√ lon iugar DY peratiam u 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 多 层 感 知 机 卷 积 神 经 网 络 经典神经网络 能力扩展 Alagenti 金融大模型 行 业 应 用 工具学习 6/37 大模型井喷式发展 自 从 ChatGPT 在 2022 年问世以来 ，全球大模型发展迅速