网络架构已难以满足数字 经济时代对超高速率、超低时延、超高可靠性的严苛要求。光电融合 网络技术作为新一代信息基础设施的核心支撑，通过 IP 层与光层的 深度融合，构建起大带宽、低时延、高可靠的确定性网络能力，为智 能制造、远程医疗、自动驾驶等新兴应用场景提供坚实的网络保障。 本白皮书系统阐述光电融合网络的技术特征与发展需求，深入分 析长距离相干光传输技术、IP+光融合架构、光电协同的智能管控系 理设备层、 协议层和网络管理层实现三重融合，形成下一代确定性、可编程、广 覆盖的智能承载网络。光电融合网络技术具备如下三大关键特征： 1. “IP+光”协同引擎 采用高速相干彩光模块（如 400G/800G ZR+、1.6T 模块）作为 IP 层直连接口，实现无电中继的长距离传输，构建从路由器到光层的 透明链路。 2.确定性网络增强机制 基于 SRv6+ODU/OSU 灵活复用，实现业务粒度切片（vlan/roce 灵活复用，实现业务粒度切片（vlan/roce 等）与路径稳定转发保障，支持微秒级时延控制，适应 AI/工业/金融 等场景对稳定性、低抖动的极致要求。 3.广域光电融合调度能力 结合统一控制面（如 SDN 控制器）实现电信级路径动态调度， 完成全网粒度识别、片段级路径编排与秒级快速发放，支持广域高效 算力连接。 1.2 光电融合网络需求和意义 随着 5G、物联网、高清视频等技术的普及，数据流量呈爆发式

构建统一的数据平台，实现多源数据的无缝接入和高效管理；  提供智能化的分析工具，支持对园区运营状态的实时监控和预 测；  优化资源配置，提升园区的运营效率和服务水平；  强化数据安全和隐私保护，确保平台的可靠性和稳定性。 通过上述措施，工业园区数字政府领域大模型底座将显著提升 园区的数字化管理水平，推动园区向智能化、绿色化、高效化方向 发展。以下是一个简化的数据流程图，展示了底座的核心功能模块 及其相互关系： 术，保护数据隐私；服务层通过身份认证和权限管理，防止未授权 访问；应用层则通过日志审计和异常检测，保障系统的运行安全。 为支撑上述架构，基础设施层提供高性能计算资源、网络资源 和存储资源，确保系统的稳定性和扩展性。同时，运维管理平台通 过自动化运维和智能监控，降低系统维护成本，提升运营效率。 总体而言，该架构设计充分考虑了工业园区的实际需求和技术 特点，通过分层设计和模块化实现，为数字政府领域的智能化应用 接下来，采用分布式训练框架如 TensorFlow 或 PyTorch，结 合 GPU 集群进行并行计算，以加速模型训练。训练过程中，通过梯 度累积和动态学习率调整策略，提升模型收敛速度和训练稳定性。 具体来说，采用自适应优化算法如 AdamW，结合混合精度训练技 术，进一步优化计算资源利用率和训练效率。 为了确保模型的泛化能力，采用交叉验证和早停技术进行训练 监控。通过设置验证集，实时评估模型性能，并在验证损失不再下

的编 制，是基于国家东数西算“安全新总线”项目所开展的算网协同工程 实践。“安全新总线”通过 400Gbps 互联了国家八大枢纽节点、以及 多个国家超算中心，可根据任务时延、带宽需求提供广域确定性网络 传输质量，并通过网络操作系统开放网络资源的调度能力，算网协同 调度平台即原生构建其上。 白皮书以业务场景视角切入，对东数西算算网协同调度的调度架 构、应用场景、生态模式等进行了深入的分析论述。希望能够通过本 台利用资源调配能 力精准匹配数据处理应用与西部具有合适价格、算力和存储条件的算 网资源，实现应用的高效部署，确保业务的稳定运行和成本的有效控 制。 21  数据迁移保障 通过定制化的确定性广域网，算网协同调度平台为东部数据的迁 移提供可靠的网络通道，确保数据能够安全、快速地从东部数据中心 迁移到西部数据处理应用所在的算网资源，保障数据的完整性和可用 性。  数据集处理策略 满 足不同业务对算力的差异化需求；规定待数据集的存储要求，包括存 储容量、价格和存储类型，确保数据存储的安全性和经济性；明确迁 移数据的网络需求，如所需带宽和流量，保障数据传输的高效性和稳 定性。 ① 总分调度架构 此架构下，资源需方直接在算网协同调度平台发布业务需求。 23 图 4-2 东数西算-任务发布与需求明确-总分调度 ② 混合调度架构 此架构下，算力资源需方通过自治系统向算网协同调度平台发布

........................................................................................ 14 3.1 确定性 .................................................................................................. 端的确定性传输问题、网络的运维管 理需要满足工业的部署场景要求。 ⚫ 网络对确定性时延要求越来越高 2 工业园区网络架构发展趋势 传统以太/IP 网络主要服务于办公互联网、消费互联网，基本没有考虑工业领域 的自动化控制、运动控制等场景，在数据传输的时延、抖动、可靠性等方面需要 有新的技术突破，才能满足工业网络的严格要求。比如，现场级的自动化控制系 统对确定性的数据传 高品质高可靠工业园区网络架构需要具备“设备网联化”、“联接宽带化”、“网络智能 化”以及“网安一体化”的先进特征，解决工业现场信息互联互通问题，保证网络传 输的确定性、可靠性。所以如图 2-1 所示，先进工业网络需要具备以下五个特征：确 定性、高可靠、大带宽、无线化以及智能运维。 6 解决方案架构 图2-1 先进工业网络五个特征 要满足如上五大特征，工业园区网络需要采用网络切片、TSN（Time

基础连接，而是向极致可靠性、全域覆盖与智能自治能力迈进。当前 5G 网 络虽在时延和带宽性能上实现显著突破，但商用部署中仍暴露出多重短板与 潜在风险，部分关键场景存在业务中断隐患。 6G 作为下一代移动通信技术，对网络稳定性与可靠性提出了更高要求。 本白皮书聚焦核心网领域，汇聚行业专家的研究成果与实践经验，深度剖析 4/5G 商用网络事故带来的启示、前瞻性预判 6G 网络面临的可靠性挑战， 提出6G “零中断”网络（Zero-Outage 存在控 制面交互、数据同步，一旦发生链路异常或传输异常，影响边缘业务的 4 正常运行，同时，边缘网络访问公网也存在安全攻击风险和故障传导风 险。  提升网络敏捷拓展能力，保持基础网络的稳定性：随着3GPP标准的不 断更新，许多新业务拓展常需多个基础网元升级，业务发展不敏捷，也 波及已商用业务的在线体验和基础网络的稳定运行。 1.2.2 容灾管理启示 容灾组网的完善程度直接决定了网络在面对灾难或突发故障时的恢复能力。 领域的智能化服务。ITU-R 在2023年明确了6G六大核心场景，包括沉浸式通信、超大规模连接、极高可靠低 时延、感知与通信的融合、人工智能与通信、泛在连接。这些新场景普遍要求网 络提供更高稳定性，同时对网络可靠性也提出一些新挑战。 图 2 ITU 定义 6G 六大核心场景 1.3.1 人工智能与通信，智能与可靠的博弈 AI 与 6G 通信的深度融合在提升网络能力的同时，也引入多重可靠性风险。

一体化云数据库选型应兼顾产品能力和厂商综合实力 针对一体化云数据库选型，零售企业 IT 负责人应避免片面追求单一指标的极致表现。IT 负责人 需结合企业实际发展状况，从性能、成本、AI 赋能、稳定性、可靠性、多云灵活等多个维度进 行全面考量。除关注数据库产品各项关键指标外，还应关注数据库厂商的综合能力，以确保项目 顺利落地并达成预期业务目标。 1 2 中国零售消费品行业经历“产品为王 ERP 系统无法承载当 前消费需求碎片化和复杂供应链的零售业态，另一方面是人工智能技术持续迭代突破，正成为零 售企业核心增长引擎。 传统 ERP 系统作为工业时代的数字化基础设施，其核心逻辑建立在确定性模型和线性关系假设 之上。然而，随着消费需求碎片化、供应链复杂度指数级上升，其局限性已从隐性成本转化为显 性威胁。 5 首先是需求预测的结构性缺陷。ERP 系统依赖历史销售数据与人工经验构建预测模型，其核心假 一体化云数据库上述所有能力基石是统一的技术架构、计算引擎、存储层与管理页面。避免因引 入多种异构系统带来的高昂集成和运维成本，数据一致性问题及技术债。显著简化技术栈，降低 学习曲线与运维负担，提升整体系统稳定性、可靠性与资源利用率。 通过统一 HTAP、多模态原生和统一技术栈，一体化云数据库有效替代了传统多系统堆叠的复杂 架构，大幅降低了集成、运维和管理成本，并以先进的压缩技术和多租户能力实现资源高效利用，

理结果生成和推理结果下发两个关键步骤：推理结果生成需要大量算 力资源以保证海量用户并发推理体验，网络需具备无损传输、高可靠 能力，满足分布式推理需求；推理结果下发需要保障用户的泛在接入 与实时交互，要求网络具备广覆盖及确定性服务能力。 算力城域网作为连接用户与算力资源的关键桥梁，为算力租赁服 务提供了关键的网络支撑，确保租用算力资源的企业可以获得接近本 地部署的算力使用体验，需要高效满足海量数据入算、存算分离拉远 训练时需要保持频繁的实时交互，以分批拉取所需的样本数据。 在此场景下，由于样本数据传输采用对时延、丢包高度敏感的 RDMA 协议，网络除了要具备高弹性、高吞吐能力外，还需要具备 RDMA 无损传输能力，以确保模型训练的高效性和稳定性。此外， 网络还需要部署强健的数据加密机制，保障样本数据传输的安全性。 综上，存算分离拉远训练服务对算力城域网的需求是：实现用户 私域存储到 AIDC 之间 100km-500km 的高效拉远训练，数据广域无 为了满足推理下发对低时延、高带宽及确定性的需求，网络需要 实现泛在覆盖与便捷接入，确保用户能够享受一致的服务体验。同时， 网络还需具备确定性服务能力，能够精准识别并优化数据传输路径， 算力城域网白皮书（2025 版） 12 提高数据传输的确定性和可靠性，从而满足用户的实时交互需求。 综上，推理场景对算力城域网的需求是：泛在接入各种算力用户， 满足百万级用户的并发带宽需求；具备确定性服务能力，对于时延敏

平台建设应在保证质量和功能的前提下，合理控制成本，实现 资源的高效利用。通过引入云计算和开源技术，降低硬件和软 件投入，同时优化运维流程，减少长期运营成本。 10. 可靠性原则 平台需具备高可靠性和稳定性，确保 7x24 小时不间断运行。 通过冗余设计、故障自愈和灾备机制，最大限度减少系统宕机 和数据丢失的风险，保障政务办公的连续性。 通过以上基本原则的贯彻实施，政务办公大模型 AI 公共支撑 于根据业务需求进行功能扩展和定制化开发。例如，平台可以通过 插件机制或 API 网关，快速集成新的 AI 模型或数据处理工具。 在技术选型方面，平台应优先选择经过大规模验证的成熟技 术，确保系统的稳定性和可靠性。同时，平台应紧跟技术发展趋 势，逐步引入创新技术，如联邦学习、边缘计算、区块链等，以提 升平台的前瞻性和竞争力。例如，联邦学习可以在保证数据隐私的 前提下，实现跨部门、跨区域的协同建模，显著提高模型的准确性 FP16），减少显存占用，提 升训练速度。此外，训练过程采用自动化超参数优化工具（如 Optuna、Ray Tune），动态调整学习率、批量大小等参数，确保 模型收敛效果。 为保证训练过程的稳定性和可追溯性，设计了全面的监控与日 志系统。监控系统实时采集训练关键指标（如损失值、准确率、资 源利用率），并通过可视化工具（如 TensorBoard、Grafana）展 示。日志系统记录训练过程中的关键操作和异常事件，便于问题排

...................................................................................... 44 4.7 不确定性与重新计算 ................................................................................. 47 4.8 报告和核查 一家公司的领导团队寻找证据支持其“最少资源投入”措施来满足 碳合规要求，而忽略了那些表明政府正在制订颠覆性政策的情报。 • 风险规避 (Risk Aversion)： 由于感知到的风险或不确定性，对投资于 新技术或新运作模式过于谨慎。 通用碳管理指南 – 第三章：给高层管理人员的战略建议 24 示例： 一家企业因担心技术的可靠性而决定不投资于太阳能电池板等可 如适用，收集产品使用数据以估算下游排放。 数据质量和准确性： • 一手数据与二手数据： 尽可能使用一手数据（直接测量或收集），因为 它通常比二手数据（估算或来自数据库）更准确。 • 不确定性管理： 承认并记录数据收集中潜在的不确定性来源，有助未来 改进。 企业遵循这些步骤，可以确保为碳量化收集的数据是全面、准确而且可用，从 而有效地管理排放。这些数据将作为计算排放、设定减排目标和开诚报告进展 的基础。

.....................................................................................123 7.2.1 系统稳定性...............................................................................124 7.2.2 数据处理能力... 统能够无缝集成到现有的行政管理框架中，这包括但不限于学生信 息管理、教师绩效评估和课程安排。为此，系统应支持多用户权限 管理，允许不同层级的教职员工根据其职责访问相应的数据和功 能。 其次，系统的稳定性和安全性是管理层的核心关注点。必须确 保数据在传输和存储过程中的安全性，防止未经授权的访问和数据 泄露。此外，系统应具备高可用性和灾难恢复能力，以最小化因系 统故障导致的教学和管理中断。 为了提升管理效率，deepseek 报告。 例如，可以使用以下表格记录学生的学习成果评估数据： 评估维度 评估指标 数据来源 评估方法 知识掌握 考试成绩 测试 定量分析 学习态度 课堂参与 观察记录 定性分析 实践能力 项目成果 项目报告 定量与定性结合 通过上述评估方法，学校可以全面了解教学效果，发现问题并 及时调整教学策略。同时，定期将评估结果反馈给教师和学生，促 进教学与学习的双向改进，最终实现教育质量的持续提升。