浮现：大模型正沿着 “规模定律”不断演进，从预训练扩展到覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程，其参数与集群 规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器集群架构在这场变革中瓶颈愈发明显。千亿级模型一次梯度同步产生的 TB 级数据 让传统以太网带宽难以承受；同时，伴随算力规模扩大，万级处理器带来的故障常态化，对自动化 运维与 RAS 能力提出了更高要求。在这样的背景下， 高效率、高可靠的 单一逻辑实体。它标志着一个全新时代的开启——智算基础设施正从松散组合的算力堆叠阶段，迈 入软硬协同、全局优化的超节点阶段，旨在有效破解超大规模 AI 训练与推理中所面临的扩展性瓶颈、 效率损耗与能耗墙难题，为 AI 的持续创新提供坚实、高效、绿色的算力基座。 为系统分析超节点技术的发展逻辑、技术创新、产业价值以及未来趋势，我院与华为及相关单位 共同开展研究，编制《超节点发展报告》。报告以 注意力模型等，已 成为可扩展模型的核心架构方向。在复杂的混合并行策略下，随着并行规模持续扩大，系统节点间 通信带宽与可用显存容量成为制约大模型可扩展性的瓶颈，亟需计算架构创新以满足未来更大规模 模型训练的需求。超节点架构突破传统互联瓶颈与共享协议限制，不断突破系统性能上限，成为多 样化算力集群技术未来演进的必然趋势。本发展报告系统梳理了超节点技术架构的国内外演进路径 与生态发展格局，清晰

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

心能力建设、强化人机协同保障体系，推动技术全流程工程化落地。 聚焦垂直领域差异化需求，建立行业适配路径，为破解发展瓶颈提 供标准化方法论，赋能产业智能化升级。 本报告分为五个章节，第一章从战略布局、市场规模、技术发 展等方面梳理数字化浪潮下软件工程智能化的变革背景；第二章聚 焦软件工程智能化初期实践，系统诊断当前面临的关键瓶颈；第三 章针对上述痛点，提出智能化标准体系总体架构；第四章围绕关键 领域展开深度分析； 数字经济规模持续扩张，智能软件需求持续攀升 ...............4 （三） 技术创新驱动持续深化，软件工程智能纵深发展 ...............6 二、 行业痛点：剖析软件工程发展瓶颈，明确破局关键 .................. 7 （一） 技术侧痛点：AI 能力的本质局限 ............................ 7 （二） 工程侧痛点：人机协作的实践困境 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 7 代码集成平台等基础技术升级。产业场景正成为核心试验场与创新源， 驱动智能化开发从单点能力增强向系统工程能力跃迁。 二、行业痛点：剖析软件工程发展瓶颈，明确破局关键 当前，软件工程领域正处于传统开发模式与 AI 技术融合的探索 期，这一转型过程在技术侧、工程侧和行业侧均暴露出诸多痛点。 （一）技术侧痛点：AI 能力的本质局限 1.早期工具针对特定痛点开发，缺乏顶层设计导致工具

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

二是系统性解构了“军 —地—民—企”四方协同治 理的内在逻辑与核心瓶颈，并 进一步具象化为以“权责清 单+流程泳道图”为基础，最 终实现“一窗受理、一网通 办、统一留痕、快速裁决”的 高效协同机制，旨在有效降低 制度性交易成本。 战略路线图与政 策工具箱构建 内在逻辑与核心 瓶颈解构 投入产出模型与 实施策略剖析 1 第一章 网络与数据安全：低空智联网面临的新型安全挑战 ......................................................... 18 第四章 现状总结：当前面临的核心瓶颈与挑战 ..................................................................... 20 4.1 法规之困：从“无法可依”到“规则难通” 极大地优化了生产要素的配置效率。这不仅意味着物理空间的拓展，更代表着一种全新 的资源观，即向“天”要效益、要发展，从而有望突破超大城市因地面交通拥堵、物理 边界扩张受限所带来的资源环境承载力瓶颈，为经济增长开辟新维度。 1.1 低空经济的战略价值与新质生产力 内涵 3 ⚫ 产业深度转型升级：低空经济的产业链条极长，横跨一、二、三产业，呈现出高度的融 合性。上游包

清洁电力替代以及 CCUS 等技术规模化部署，持续扩大在重点行业中的应用覆盖。（3）碳移除托底技术深 度应用期（2051—2060 年）：电力、交通、建筑等部门已经基本实现净零排放，为工业领域突破关键技术 瓶颈争取时间。工业部门将依托 CCUS 等技术对难减排环节进行兜底，稳步推进全行业深度碳中和。通过 碳中和技术创新、供给需求侧调控和新型电力系统建设等，中国工业部门碳排放到 2060 年将减少至 4.5 产业高质量发展，提出如下政策建议：（1）加快规划部署工业领域碳中和关键技术一揽子重大工程。重点 针对钢铁、建材、有色、石化、化工等重点工业领域减排技术成本高、示范效应不足、商业化路径不清等 突出瓶颈，实施金属材料回收、工业炉窑电气化改造、原料替代及改造等一批战略性强、示范效果好、具 有带动放大效应的重大工程。通过重大工程刺激技术创新，驱动成本突破临界点，助力关键技术市场化应用。 （2）强化 立科技专项加快碳中和共性技术的研发突破与示范推广。 将氢能利用、电气化、CCUS、原料替代等颠覆性技术纳入国家重大科技专项或重点研发计划，前瞻性布 局核心技术攻关与示范，推动关键环节率先突破成本瓶颈，实现环境效益与经济效率的同步提升。（4）构 建有利于碳中和技术发展的财税政策支持体系。在国家层面，建议将短流程炼钢、绿氢炼化、原料替代等 相关工程基础较好、可行性较高的重大工程，纳入 “两重”

CCUS 等技术规模化部署，持续扩大在重点行业中的应用覆盖。（3）碳移除托底技术深 度应用期（2051—2060 年）：电力、交通、建筑等部门已经基本实现净零排放，为工业领域突破关键技术 瓶颈争取时间。工业部门将依托 CCUS 等技术对难减排环节进行兜底，稳步推进全行业深度碳中和。通过 碳中和技术创新、供给需求侧调控和新型电力系统建设等，中国工业部门碳排放到 2060 年将减 产业高质量发展，提出如下政策建议：（1）加快规划部署工业领域碳中和关键技术一揽子重大工程。重点 针对钢铁、建材、有色、石化、化工等重点工业领域减排技术成本高、示范效应不足、商业化路径不清等 突出瓶颈，实施金属材料回收、工业炉窑电气化改造、原料替代及改造等一批战略性强、示范效果好、具 有带动放大效应的重大工程。通过重大工程刺激技术创新，驱动成本突破临界点，助力关键技术市场化应 用。 （2）强化 技专项加快碳中和共性技术的研发突破与示范推 广。 将氢能利用、电气化、CCUS、原料替代等颠覆性技术纳入国家重大科技专项或重点研发计划， 前瞻 性布 局核心技术攻关与示范，推动关键环节率先突破成本瓶颈，实现环境效益与经济效率的同步提升。 （4）构 建有利于碳中和技术发展的财税政策支持体系。在国家层面，建议将短流程炼钢、绿氢炼化、原 料替代等 相关工程基础较好、可行性较高的重大工程，纳入“

工厂规划与工艺验证  产能评估分析  生产设施布局  瓶颈定位分析  生产物流资源配置设计优化  仓库暂存设计  物流系统规划设计 实时数据驱动的虚拟管控 生产可执行性验证与优化  生产设备运行数据监控  生产执行过程监控  生产异常预警  特殊设备的远程运维  生产过程实时显示  教学培训  物流瓶颈仿真分析  生产节拍仿真分析  生产资源仿真分析 基于产线工艺设备布局、节拍、故障等数据，构建产线仿真模型，模拟生产与物流过程，计算分析仿 真数据，获得反映车间系统效能指标，定位改善生产瓶颈，从而科学定量分析车间规划方案，并基于仿真试 验和优化算法寻找更优的资源配置和生产策略等方案。  产能仿真评估与分析  瓶颈识别与改善  生产线平衡分析  关键资源利用率分析  产线策略对比分析  工位暂存区容量分析 3. 产线设计仿真优化

AI芯片：人形机器人的“心脏” 2.传感器：感知交互基础 3.电机：执行控制核心 芯片是人形机器人智能的算力核心。在架构创新上，全球企业积极 探索：存算一体架构打破“内存墙”，缓解数据传输瓶颈；神经拟态芯 片模拟人脑神经元工作模式，实现低功耗动态处理；异构计算将CPU、 GPU、ASIC优势整合，提升运算效率。制程与封装技术不断突破，台 积电3nm工艺量产，让芯片性能显著提升；Chiplet技术在国际上广泛 建立跨国合作机制，支持引导人形机器人上游零部件厂商泛化发展，先“生 存活下来”，确保稳定可靠的部件交付能力，与人形机器人整机厂有效协同。 在芯片领域，场景定义硬件能力，重点突破异构计算架构的能效比瓶颈，通 过算法和硬件协同优化降低场景应用的端到端延迟；在传感器领域，重点关 注柔性触觉、六维力控等细分应用，建立多模态感知数据融合的开放协议标 准；在电机领域，发挥供应链整合优势，推动“功率密度+控制精度+成本 作系统碎片化进一步阻碍了规模化效应的形成。为此，未来可从技术协 同、数据闭环与平台生态三大维度系统布局，具体路径包括： 一是构建产学研深度协同生态，突破人形机器人全模态感知与端云 协同技术瓶颈。首先，提升全模态感知能力，攻关端到端大模型。当前 人形机器人大模型在视觉、触觉、听觉、嗅觉的全模态技术储备仍显不 足，尤其是在力反馈和触觉反馈存在显著短板，目前针对复杂感知的建 模能力仍较弱

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