物联和广域物联。短距物联技术包括了 Wi-Fi、蓝牙、2.4G 私有协议及新推出的星闪；广域物联技术则以蜂窝物联网连接量最集中，卫星物联是新兴的广域连接方式。 其中 2025 年及以后，中国及全球范围内采用蜂窝物联网连接方案的设备量仍将持续增多，这得益于 4G 网络充分被 应用、5G 及 5G RedCap 在物联网领域规模上量。 另外，产业界仍然对以蜂窝物联、卫星物联为代表的广域物联技术存在很多好奇与思考，比如：4G 短距物联——中国 Wi-Fi& 蓝牙 & 星闪产 业研究白皮书》，获得了广泛认可与传播。 为了进一步构建关于物联网连接的全局思考，AIoT 星图研究院又接着策划了广域物联产业的调研工作，最终历经数月 编撰，于 2025 年初决定正式发布《2025 广域物联——中国蜂窝 & 卫星物联产业研究白皮书》。 本白皮书内容由多渠道调研综合得出，话题覆盖蜂窝物联网与卫星物联网技术演进、产品创新、市场动态、关键玩家、 ���������������� 51 5.4 新加坡电信“多国连接”典型案例介绍 ������������53 PART 06 中国蜂窝物联产业图谱 56 PART 07 广域物联关键问题探讨 57 7.1 NB-IoT 会迎来退网结局吗？ �������������������57 7.2 5G RedCap 何时大规模商用？ ����������������58

可规模扩展的安全机制是保障............................................................................7 3.2 高性能广域网（HP-WAN）.......................................................................................... ......................................................................................... 33 6 高性能广域网关键技术.............................................................................................. 型，同样也关注长尾时延。 AI和HPC集群规模和服务范围的扩大对广域网传输也提出全新需求，包含数据协同和数 据快递两大应用场景。数据协同应用主要面向AI/HPC的分布式协同，例如在跨DC的AI训练 过程中的是训前模型和数据上载，以及训练期间数据和状态同步过程；数据快递场景包括数 据灾备、大规模科学数据传递等。以上都需要广域网具备高性能海量数据传输的能力。 综上，面对大规模AI/HPC的计

心数据存储在其所在园区或单位内。这些企事业单位在坚持数据本地 化存储原则的同时，还需要确保数据在模型训练过程中不被泄露。因 算力城域网白皮书（2025 版） 9 此，算力资源节点与样本数据存储节点需要跨广域部署，并且在模型 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 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 损传输保障算效下降小于 5%；支持拉远训练过程中的数据安全隔离 保障；网络链路和资源能够达到 90%以上高吞吐能力，充分提升网络 带宽资源利用率。 3.2.3.跨集群协同训练需求 大模型 14 接模型，实现网随算动。  基于 SRv6/EVPN/网络切片等 IPv6+技术底座，实现对 RDMA 等数据传输协议的统一承载。 （3）算网赋能，使能商业  引入弹性带宽、超高通量、广域无损等新技术，支撑存算分离 拉远训练、跨集群协同训练等创新业务和服务。  基于大象流自动识别与智能调度，实现网络级智能负载均衡， 达到全网资源利用率最优，提升投资收益比。  通过算力业务

进一步地，如何将这种实践能够构建在跨东西部区域的广域网络之上， 就是面向东数西算的算网协同。 《东数西算算网协同调度-业务场景白皮书》（简称白皮书）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 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 ● 计算而言，这 30 无疑是巨大阻碍。同时，传统互联网基于尽力而为的传输机制，无法 为特定任务提供有保障的传输质量，难以契合前沿科研和创新应用对 数据传输确定性、可靠性的需求。 随着确定性广域网的发展，其高带宽和确定性传输能力为数据传 ●输带来新的解决方案 。借助信息化手段，实现海量数据的高速、安全 传输，如同搭建一条数据高速公路，有效提升数据传输效率，降低成 本，增强数据安全性，为前沿科研和创新应用提供有力支撑。

虚拟专网又可以根据服务范围划分为：广域虚拟专网和区域虚拟专网。 5G 广域虚拟专网是指基于运营商 5G 基础网络资源，利用网络切片相关技术，为客户提供一张时 延和带宽有保障的、与基础网络普通用户数据隔离的虚拟专有网络。从无线接入网、承载网到核 心网，广域专网与公网端到端共享 5G 基础网络，通过灵活配置网络切片和资源预留等技术，按 需为专网用户提供带宽、时延保障，及其他网络能力和服务。 5G 广域虚拟专网适用 广域虚拟专网适用于覆盖范围广泛的专网业务，例如智能电网、智慧城市、智慧景区、新媒体、 车联网等场景。 5G 广域虚拟专网 精准无线解决方案 5G 区域虚拟专网是指以本地数据分流技术为基础，通过无线和控制网元的灵活定制，为行业用户 构建的一张增强带宽、低时延、数据不出园区的网络。5G 区域虚拟专网通过 UPF 下沉或者部署 NodeEngine，为行业用户提供部分物理独享的 5G 专用网络，满足行业用户大带宽、低时延、数 行容量的帧结构如 1D3U、载波聚合技术等对上行容量进行增强。 上行大带宽 区别于传统 eMBB 网络规划，针对行业应用的精准网络规划有明显的差异： 网络规划 7 如前所述，5G 专网包含广域虚拟专网、区域虚拟专网以及物理专网 3 种模式，针对不同的组网模式，专网的规划各有侧重。 ToB 网络规划和公网规划的异同评估如下表： 表 3-1 ToB 网络规划和公网规划的异同 精准无线解决方案

政军、金融、电力等领域，信息安全状况不仅关乎数据隐私与公众 信任，更是国家基础设施稳定运行与战略安全的重要保障。 2022 年 12 月，《扩大内需战略规划纲要（2022－2035 年）》，明 确提出“以需求为导向，增强国家广域量子保密通信骨干网络服务能 力”。这对更好更优地推进量子保密通信实用化进程既是鼓励也是鞭 策，进一步坚定了我们继续前进的步伐。 江苏省位于中国东部沿海经济枢纽，是我国政务、金融与科研 的聚 600 公里的量子保密通信工程，工程路线如图 26 所示。 图 26 宁苏量子加密干线及延长线 量子信息技术应用案例集（2024） 62 项目作为国际首个相位编码长距离广域商用量子干线，不仅加 强了江苏及长三角地区的信息安全，更为全国其他量子通信骨干网 络及地市的量子保密通信城域网的建设积累了宝贵经验。 (二) 现状/需求/痛点 量子态如叠加性、相干性和纠缠性等物理特性促进了量子通信 大规模的量子保密通信网络建设、标准化和应用推广。 因此，如何提高量子信号传输过程的抗干扰能力，并解决不同 加密设备间兼容性问题，降低组网与运维难度，已成为构建远距离、 稳定、高效且安全的广域光纤量子通信网络亟待解决的核心痛点问 题。 二、 技术原理与优势 (一) 概念原理/关键技术 1）法拉第-迈克尔逊（Faraday-Michelson, F-M）相位编码技术 诱骗态

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 增长。传统 器等形态。该层直接承载业务转发与光信号调制解调，是支撑 IP 业 务直接入光、光层传输、降低中继损耗、实现大带宽低功耗传输的物 理基础。其形态灵活、接口丰富，可按需部署于算力集群边缘、骨干 传输节点或广域边界侧。 协议层：该层为设备的操作系统与功能编排系统，负责统一管理 设备板卡、端口、链路等资源，支撑算力感知、自适应路径、彩光驱 动、SR/SRv6、VPN、安全防护等网络服务能力。同时，封装各类硬 70% 的白盒交换机采用 SONiC，亚马逊、阿 里云、腾讯云均加入社区并贡献代码，支持 800G/1.6T 接口及 AI 训 练所需的 RDMA 协议。白盒操作系统需要面向广域、算力、第三方 应用等多场景，既可以满足广域业务的一键开通与承载，也可以响应 算力的接入与调度，同时，面临用户界面的多场景应用也能灵活适配。 随着多厂家加入白盒操作系统的研发，白盒操作系统在标准与成熟度 上都有了质的提升。

技术参数的选择包括传感器类型、通信方式、数 据传输速率和电源等方面。 大流量、高并发的应用或者低带宽、低功耗的应 用，可以选择采用广域网的协议，5G 技术是一个很好 的选择，但是因为医院数据安全和管理的要求，即使 采用网络切片，也必须考虑满足安全监管和三级安全 等要求。通常的广域网技术在智慧医院中，还无法完 全替代局域网。 网络覆盖的规划要点包括设备布局、信号强度和 网络拓扑等，需要根据医院的具体情况，合理布局设 全院覆盖，蓝牙基站的部署数量会比 Wi-Fi 多一个数 量级。但是，在院内导航和定位上，采用短距离覆盖 的蓝牙信标可提供更加高精度的位置信息服务，能够 提高院内患者的体验。 因而，智慧医院的物联网规划需要将广域网和局 域网结合起来。在建设院内网络时，将长距离大范围 整体覆盖和短距离精准覆盖结合起来，在一定时间内 都将是医院的主流选择，但多种网络制式的共存也会 孙一卓，李 烨 物联网在智慧医院中的应用与规划

算电协同技术白皮书 12 （1）基础设施层 基础设施层是算电协同系统的物理承载基础，包括计算基础设施 （如边缘节点、云平台、高性能计算集群）、网络基础设施（如确定 性以太网、广域传输链路）以及能源基础设施（如光伏阵列、储能设 备、电力监测终端）。本层负责算电任务的运行支撑与能量供给，要 求具备高可用性、可扩展性与绿色化能力。 （2）数据接入层 数据接入层在算电协同中发挥着统一资源感知与数据支撑的基 知与预测 感知采集、智能融合、预测决策 （LSTM、Transformer 等） 高可靠确定 性网络承载 保障算电任务传输的 低时延、高可靠性 时间敏感网络（TSN）、SRv6、广域 无损网络（RDMA、RoCEv2）、网络 测量与反馈 生成式智能 化决策控制 实现资源调度的智能 生成与自适应优化 生成式算法（Transformer）、在线学 习与反馈机制 支撑。实 现算力系统与电力系统在时空维度上的优化耦合，是推动绿色、稳定、 经济算电调度的必要路径。 在“源”侧，融合风能、光能、水能等可再生能源，构建清洁化 供能体系；在“网”侧，构建覆盖广域的智能输电网络，通过输配一 体的能流调控系统，实现电能的跨区协调与精准传输；在“荷”侧， 引入算力负载预测[4]与自适应调度策略[5]，实现任务电耗负载的动态 转移与均衡调控；在“储”侧，部署灵活储能单元，支撑高波动负载