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

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

同不足，体制机制与市场体系改革 的滞后，以及跨部门协调机制的欠缺。 海上风电方面，其大规模开发面临多重制约，包括繁琐且耗时的审批流程、恶劣自然 环境带来的高昂技术经济成本，以及并网与送出通道的瓶颈。智能微电网方面，其规模化 推广存在多重壁垒，如其发、配、用、储一体化的特性与当前分环节管理的监管体系存在 冲突，导致法律地位和管理职责不清；高昂的初始投资与现行电价机制下的价值回报不对 等； 其核心瓶颈在于复杂的区域协调。项目涉 及邻省的用地审批、规划博弈、成本分摊等，协调难度大、周期长。二是市场机制仍待完 善。当前跨省电力交易仍以年度计划性合约为主，缺乏灵活高效的省间现货交易和互济机 制来优化通道利用效率。三是先进输电技术应用不足。面对深远海风电的远距离、大容量 送出需求，柔性直流输电技术是关键解决方案。但目前该技术应用范围有限，构成了未来 大规模海电登陆的技术瓶颈和成本障碍。 大规模海电登陆的技术瓶颈和成本障碍。 1.2.2 省内电网系统适应 在省内层面，福建电网为适应大规模新能源的并网，已在物理网架、数字中枢以及市 场机制全方位开展工作，但各层面也存在相应的瓶颈。一是配电网承载力制约。为适应分 布式能源发展，福建正大力推进高能级智慧配电网建设。然而，分布式光伏在农村地区的 爆发式增长，已使配电网的承载力问题日益凸显。高比例分布式电源的接入，导致潮流反 向、电压越限等技术问题加剧，部分地区

益生产管控能力，包括卫星高精度装配测试与检测、 以精确流程控制+精准计划调度+精益资源配套+ 精细质量控制为核心的精益生产管控。4） 智：工厂 智能感知-分析-决策-执行能力，包括生产状态智能 感知、故障瓶颈智能诊断、运行风险智能预警、计划 资源智能调度等能力。5） 联：全要素、全过程互联互 通能力，包括产业链上下游设计-制造-配套多企业跨 域互联、工厂制造全要素互联感知能力。 图 1 卫星总装智能工厂内涵 建 设 框 架 ，包 括 产 线 层、设备层、通信层、数据层、业务层、应用层 6 个层 级。具体如下：1） 应用层：融合数据挖掘、数字孪 生、人工智能技术与卫星制造业务，形成可视化监 控、资源瓶颈诊断、智能动态调度、进度/质量/状态 预测、数据挖掘分析等创新应用。2） 业务层：实现 工厂跨域协同管理、工艺设计管理、计划/资源/质 量管理、供应链协同管理、产品全周期管理、工厂生 产运营管理等业务集成应用。3） 术。面向工厂运行过程，建立工厂制造资源要素模 型库及仿真知识库，采用集成化生产运行仿真软件 进行工厂几何建模与运行逻辑建模，对工艺流程、 物流及节拍进行仿真分析，根据仿真结果优化工艺 布局、消除资源瓶颈、均衡生产节拍，支撑工厂计划 资源动态协同管控与生产运行过程的分析优化，工 艺流程仿真及节拍分析如图 5 所示。 图 4 模型与数据驱动的设计制造协同机制 Fig.4 Collaborative

动态生产数据（来自 ERP ） 周供应计划的数据 集 主计划员 3.1.2 数据集 最终需求计划 准备初版主计划 检查数据集的完整性 运行主计划引擎产生初版主计划 与相关团队分析讨论短缺，解决瓶颈 主计划会前再次运行主计划引擎，产生更新版主计划 准备主计划会议关键讨论点 主计划会上讨论的 最初主计划 短缺 / 差异 主计划员 3.1.3 初版主计划 关键 差异 主计划会议中讨 论主计划 收到需求计划 回顾需求计划 生成初版主计 划 回顾主计划 召开周主计划 最终确定和发 布主计划 8 周分配 (RTF) 18:00 9:00 截止数据 主数据维护 解决瓶颈 更新主计划 4 周工单 4 周装运订单 关键 物料采购 计划 海外 PO ERP MRP 17 周 工厂计划 4 周 物流计划和销 售 ATP # 计划描述 最长周期 频率 确认主计划的 数据集 主计划员 • 每周应就数据截止时间的维护成部门 间的一致性及共 识 • 如需更改截止时间，各部门 应 进行沟通并达成一致 • 主计划员应对数据准确性负责 • 周主计划关注解决瓶颈和约束，满足需求计划要求 • 每个供应约束应由专人负责维护和更新 • 输入主计划引擎前验证数据集 三级流程 : 3.1.1 准备数据集 4) 业务规则 准备数据及 ( 包括主计划 ) 三级流程

需求响应数小时，决策不及时 只能查数，分析需要人工 以数据查询与看板展示为主 （产出缓慢） 数据查询 数据报表 异动分析 数据报告 （人力瓶颈） 工程开发 人工绘制 人工梳理 人工总结 传统数据分析路径长，存在明显人力瓶颈 利用大模型 Agent 归因分析 数据报告 提出任务 给出答案 数据源 02 CONTENTS 当前行业内通用解决思路 及主要问题 当前行业内数据处理与消费通用架构 大模型直接生成 SQL ，存在效果瓶颈和性能风 险 03 CONTENTS 智能分析 AI Agent 相 较 传统解决思路的技术 创新 仓外语义 -- 灵活便捷、贴近业务 • 数据建模右移，更贴近数据消费 endpoint ，更便于

然而，当今生物发酵行业仍面临多重挑 战：现有菌种转化效率低、发酵过程控制精 准度有待提升、原材料和能源成本居高不 下、国际市场专利壁垒严峻、环保法规日趋 严格。在这样的背景下，数字化转型成为企 业突破发展瓶颈、提升竞争力的关键路径。 图 2 2021-2024 年我国生物发酵主要产品总产量及总产值2 2 我国生物发酵产业协会 图 1 生物发酵的应用领域 4 2 政策支持 中国生物制造行业正迎来密集的政策红 利。2021 年 12 月国家发改委发布的《"十四 五"生物经济发展规划》明确提出，要构建生 物技术战略科技力量，重点突破关键核心技 术瓶颈。2024 年发布的《政府工作报告》更 是将生物制造列为重点培育的新质生产力， 此举标志着该领域已进入国家战略发展快车 道。2025 年 3 月的《政府工作报告》中提出 要建立未来产业投入增长机制，培育生物制 险，还能优化能源利用效率，平衡高耗能设 备负荷，降低峰谷电价差成本。 西门子 Opcenter APS 高级计划与排程系 统可以实现根据生产目标智能化分配资源， 优化各生产环节的协同，帮助企业及时识别 生产瓶颈，并快速优化排产，消除瓶颈。 Opcenter APS 利用高级算法，不仅能减少在 制品（WIP）数量，还能显著压缩原料库 存，降低资金占用，实现高效、敏捷且可持 续的生产管理。 在生产过程中，数字化的生物发酵企业

市场化配置、完善国家数据治理体系的重要实践路径。 可信高速数据网以“安全、高速、合规”为核心理念，基于IPv6+融 合新技术聚焦“数算、数网、数安协同”的演进主线，旨在破解数据流通 中的技术性瓶颈。其核心价值在于，不仅实现了数据资源的安全确权与 动态防护，更通过网络与数据/算力的深度融合，提升了数据调度的实时 性、灵活性与经济性。 可信高速数据网的建设，有助于我国构建“横向联通、纵向贯通”的 数据要素、算力资源和智能应用的关键纽带。可信高速数据网区别于传统 网络的核心优势在于：通过融合IPv6+、量子加密、隐私计算等技术，实 现“数算协同、数网协同、数安协同”，破解跨域互联、算力调度、隐私 保护等方面的瓶颈，为大模型训练、跨行业数据流通、智能应用创新提供 可靠支撑。 全球主要经济体正在加速布局新一代数据与网络基础设施，美国聚焦 低时延分布式传输与隐私计算安全体系，欧盟以统一数据市场和Gaia-X为 创新运营机制，提升可信高速数据网效能 36 (三) 加快技术攻关，突破可信高速数据网瓶颈 37 (四) 建立评估体系，保障可信高速数据网可持续发展