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

款服装命中率。在 用户体验领域，流程智能化则体现为个性化服务与快速响应。比如，企业客户服务部门通过 AI 流 程创新，可以提高客户投诉响应速度，从而拉升 NPS。 当技术迭代、降本压力、创新瓶颈三重叠加，流程智能化已不再是“锦上添花”，而是决定企业生 死存亡的“氧气级能力”。那些率先将流程智能化植入组织基因的企业，正在构筑起“成本-效率- 创新”的复合护城河。 实践方法论 1，需求诊断与场景锚定 流程智能化的实施必须始于精准的业务需求识别与场景选择。首先，企业需通过对于内部流程的抽 象挖掘，映射绘制出端到端业务流程图。其次，再结合历史数据挖掘关键瓶颈。比如，制造企业可 以通过绘制端到端采购流程，评估各个流程节点耗时在全流程中占比，从而找到关键场景。 具体的场景选择，企业应遵循“痛点优先、价值可测”原则。比如，场景价值度高低的评判应当交 体验差等问题逐渐成为制约管理效率与业务创新的瓶颈。如何通过数字化实现流程管理 的智能化、敏捷化与全局化，成为中集集团新挑战。中集集团通过与蓝凌深度合作，基 于蓝凌 BPM 打造一体化流程支撑平台，以加速流程建设为核心目的，开启了流程管理 变革。 01 传统 BPM 系统“四大桎梏” 中集集团原 BPM 系统的局限性集中体现在四个维度：系统架构恐龙化困境、安全与合 规风险、流程扩展瓶颈以及用户体验代际断层。

从容量隐患、链路隐患、系统健康度视角，定期开展隐患评估与预测，识别潜在风险隐患，隐患闭环治理，保 障系统健康稳定和对资源利用的最优化。 B A C D 深度性能问题分析 定位性能瓶颈节 点初步定位 看表象  链路节点RT增长->初步定位瓶颈节点  trace明细分析 -> Gap等待时间长、 自耗时高、慢SQL...  链路调用量 -> 重复调用问题 …… 解释表象  线程池、连接池是否打满 实时监控体检 风险问题闭环整改 性能对比 隐患报告定时推送 运营闭环管理 1 3 2 容量标准制定 目标容量评估 容量问题优化  全链 路压测 - > 容量标准达标、 链路性能瓶颈评 估...  日常流量方法级 分析 -> 抖动、 不达标率...  指标实时监控 -> 容量风险监控... ……  对照保障目标， 形成容量优化提 升项  制定容量优化方 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 稳定性测试：端到端全链路压测 增强调用链探针能力，使之具备流量染色与流量隔离能力，实现全链路读、写流量压测能力，有效评估业务 容量水位，全链路节点性能瓶颈定位。 监控压测一体示意图 collector 压力机 service1 one-agent 主要能力 service3 one-agent service2 one-agent

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”

头部玩家算⼒百 卡/千卡级，算⼒ 目前并非瓶颈 • ⾼ • 软件服务可快速 普及应用 • 中 • 自动驾驶软件成 本低，潜在受众 巨⼤，头部玩家 已投放市场 • 低 • ⾼质量的机器⼈真机操作 数据数量稀少，仿真数据 作用有限 • 低 • 目前算法部分处于摸索期， 感知、规划、控制等功能 都不成熟 • 低 • ⼤多数玩家在千 卡级，目前的主 要瓶颈是数据 • 低 • 物理操作需要满 • 需要视觉数据、⼒学数据、 运动数据、激光雷达、甚 ⾄其他模态，异构数据多 • 低，数据主要来自⼀些 垂直的训练场景，数据 分布比较单⼀ • ⽆ • 目前数据是⼤部 分AI系统进步的 瓶颈，算法和算 ⼒的问题相对更 容易解决 • 自动驾驶能够快 速成熟的核⼼原 因在于数据采集 和数据闭环⽅面 的优势，⼤规模 的自动驾驶车队 ⾄关重要 空间智能概览 自动驾驶 3D⽣成 具身智能 多样性 数据闭环 成熟度 • 精简度中：视觉驾驶数据最关键，纯视觉之外的技术路线也 会采用激光雷达、毫米波雷达等传感器，但纯视觉的精简路 线已被证明有效 • 地图数据和定位数据相对简单，不构成瓶颈 • 多样性中：地域范围包括不同国家/地域，城市/乡村，频次 分布来看包括不同⾼频日常和长尾场景，时间范围包括白天 /夜晚，季节性，⾼峰/非⾼峰等 • 数据反馈循环强：有⼤规模车队搭载自动驾驶系统测试、收

压缩解压缩优化 支持使用 zlib 进行压缩和解压的 Greenplum 版本，使用鲲鹏硬加速模块实现压缩、解压缩算法，结合无损用户态驱动 框架从而提升查询性能。采用 KAEzip 可以在到达硬件瓶颈之前，在同一时间只处理一个请求、IO 占比多的场景下，端 到端的性能提升 10%。 MySQL 并行查询优化 支持 MySQL 8.0.20、MySQL 8.0.25 版本，MySQL 单 SQL MySQL 8.0.20 版本，在 MySQL OLTP 场景下 DML 语句（Insert、Update、Delete）大量并发操作 trx_sys 全局结构体中的关键数据结构，造成临界区的竞争和同步瓶颈。MySQL 无锁优化改造后使用无锁哈希表维护事务 单元，减少锁冲突，提升并发度，可实现 Sysbench 写场景下性能提升 20%。 MySQL 细粒度锁优化 支持 MySQL 8.0.20 具，能收集服务器的处理器硬件、操作系统、进程 / 线程、 函数等各层次的性能数据，分析出系统性能指标，定位到系统瓶颈点及热点函数，给出优化建议。该工具可以辅 助用户快速定位和处理软件性能问题。 调优助手是针对基于鲲鹏的服务器的调优工具，能系统化组织性能指标，引导用户分析性能瓶颈，实现快速调优。 图 3-37 系统性能分析工具 表 3-1 任务描述 任务分类 描述 调优助手 调优助手