温度、会思考 透明城市 智慧城市与应急指挥信息化长期演进进程 数字城市 智能城市 智慧城市 透明应急 数字应急 智能应急 智慧应急 程式化响应处置 模式化指挥调度 人工接报 被动响应 物联模型自动仿真 资源自动匹配调度 无人化 自主化 公共安全--城市运行--综合防灾--应急指挥的透明监管（透明城市） 城市管理：城市运行状态透明化 应急管控：城市应急管控透明化 城市安全：城市安全态势透明化 物资运输？ 志愿者召集？ 社会物资调度？ 工商业动员？ 多 级 联 动 的 一 体 化 应 急 指 挥 需 求 移动指挥 指挥中心 现场 灾害一线 现场指挥部 省指挥中心 市及行业指挥中心 区县指挥中心 便捷指挥 3G/4G 卫星 二、可视化指挥 • 融合视频会商、视频监控、 LTE集群、单兵、无人机等各 类视音频资源，实现融合调度 • 支持从决策室到指挥大厅、值 班室、移动终端等全场景指挥 班室、移动终端等全场景指挥 三、移动应急指挥 • 防风防汛、森林火灾、山体滑 坡、危险化学品事故等灾害场 景下，提供肩背、车载快速的 现场应急通信手段 • 支持视频，语音，数据调度 四、省市区县四级联动指挥 • 省市区县行业多指挥中心联动 • 跨级数据互通、会议互通、视 频资源互通 涉及部门多，系统多，沟通手段落后、效率低 环境复杂（城市、郊野、山区），通信难以保障 移动化指挥需求迫切

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 东数西算算网协同调度 业务场景白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 ● 本白皮书版权属于紫金山实验室及其合作单位所有并受法律保 护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书中的 文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：紫金山实验室等”。 否则将可能违反中国有关知识产权的相关法律和法规，对此紫金山实 验室有权追究侵权者的相关法律责任。 加快算网 协同编排调度技术部署应用”、“探索算网协同运营机制”。 实际上，自 2019 年业界相关研究起步，“算力网”、“算力网络”、 “算力互联网”等概念层出不穷，“算网协同”、“算网融合”、“算网 ●一体 ”等路线众说纷纭。为科学推进全国一体化算力网、有效实践算 网协同，务须明确“算力网”和“算网协同”的内涵。 2025 年 4 月，《全国一体化算力网监测调度平台建设指南》（简称 行了阐述，从顶层设计 来看，算力网不是对于多方传统云计算平台进行简单的封装与转售： 使用方式，将从传统的“买算/租算”转为“用算”；渠道特征，将从 传统的“互联网自选下单订购”转为“算力网动态调度消纳”；网络 连接，可基于互联网或专用网络，专用网络相比于互联网可实现更好 的服务质量保障。可以看到，算力网是一种新型的服务模式，是一种 包含了网络、算力、平台的服务能力集合，而算力网络应属于算力网

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 分布式算力感知与调度技术 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于中国铁塔股份有限公司和江苏省未来网络创 新研究院所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其 他方式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来 源：中国铁塔股份有限公司、北京邮电大学和江苏省未来网络创新研 究院”。 I 前 言 随着算力网络的飞速发展，算力资源呈现出泛在化、异构化、分 布化的显著趋势。如何高效感知、协同调度这些广泛分布且动态变化 的算力资源，以支撑日益复杂的智能应用需求，已成为推动产业数字 化转型和智能化升级的关键挑战与核心技术方向。 本白皮书首先详细阐述了分布式算力感知与调度的背景、需求、 体系架构以及关键技术，同时介绍了该技术在远程医疗、智慧城市、 大模型分布式训推以及云游戏等领域的典型应用场景，并探讨了当前 大模型分布式训推以及云游戏等领域的典型应用场景，并探讨了当前 技术落地、基础设施建设与改造以及标准化建设面临的挑战和发展建 议。 目前，工业界和学术界对分布式算力感知与调度技术的研究尚处 于起步阶段，并仍处于快速发展之中，新的架构、算法和应用模式不 断涌现，本白皮书作为阶段性研究成果，还存在需要不断完善的地方， 真诚地企盼读者批评指正。 II 目 录 前 言........................

当前算电协同发展面临诸多现实挑战。在资源匹配方面，算力 基础设施主要集中在东部负荷中心，依赖化石能源供电，而西部新 能源富集区却面临算力需求不足的问题，影响了绿电的消纳。在系 统协同层面，算力调度以性能优化为导向，电力系统则以稳频调峰 为目标，二者缺乏统一的优化框架，造成新能源利用率损失 3%- 5%。技术层面，算力系统的异构性与电力系统的波动性难以通过传 统控制模型实现兼容，跨域协同效率低下。这些问题的存在严重制 . 14 2.2.1 多元异构算力适配纳管........................................................ 15 2.2.2 多能互补电力协同调度........................................................ 16 2.2.3 算电协同感知模型构建..................... ..................................................................................... 50 5.2.1 智能调度技术从单目标优化迈向多模态协同，推动算力网 络向全域资源动态匹配演进 ...............................................................

.....................................................................................57 6.4 统一指挥调度 .................................................................................................. ............56 图 34 指挥调度数据流..................................................................................................................................60 图 35 多媒体统一调度系统设备组网 ................. ......................................................................................57 表格 22 指挥调度系统设备清单 ............................................................................................

然而，因芯片架构不同、通信协议不统一、算存传能力差异而导致的异构算 力碎片化、生态割裂及协同效率不足等问题日益显现。构建统一计算、统一通信、 统一调度和统一评测的异构算力协同体系，实现异构算力间的无感知计算、无阻 碍通信协作、资源的高效调度和自动化测评，是推动异构算力基础设施迈向新阶 段的关键路径。 本白皮书通过系统性梳理算力产业发展现状、异构算力协同体系架构、关键 技术、解决方案与 .........................................................................................12 3.3 统一调度技术................................................................................................. Array）等，实现对不同类型计算任务的优化。 与传统同构算力相比，异构算力强调在指令集架构、处理器类型、通信接口、内存访问模式 等多个层面的差异性与互补性，但也对异构算力整体系统性的资源管理、软件适配、调度优 化提出了更高的要求。 本白皮书聚焦智算领域的异构算力，具体是指面向大模型应用，采用不同架构设计的人 工智能芯片算力，通常包括来源于不同的厂家或同一厂家设计的不同代际产品，使其在计算 性能

8 2.1 政策要求 ✓ 建设自有智慧管控平台，应具备负荷调节和控制能力。 ✓ 建设用户侧可调控资源池，虚拟电厂各机组可调节能力为不 低于5兆瓦、连续调节时间不低于一小时。 ✓ 接入地方电力调度自动化系统、山东省营销虚拟电厂运营服 务平台，纳入常态化管理。 ✓ 通过电网可调能力测试。 虚拟电厂建设要求： 9 2.2 整体架构 10 2.3 虚拟电厂智慧管控平台 虚拟电厂智慧管控平台 机）；负荷类资源根据聚 合方式、聚合资源能力等分为全电量负荷类机组（#2F 机）、调节量负荷类机组（#2R 机）。 （一）发电储能类机组（#1 机）聚合分布式光伏、分散 式风电等发电类机组或分布式储能等未纳入调度管理的储 能类资源，其爬坡能力不低于 0.2 兆瓦/分钟。 （二）全电量负荷类机组（#2F 机）聚合直接参与市场交 易的用户（含用户侧储能）全部电量。被聚合用户全部电 量按照与虚拟电厂运营商签订的电力零售合同（电能量+ 发电储能类资源 （#1机） 分布式光伏 全电量负荷类机组 （#2F机） 零售用户 负荷类资源 （#2机） 调节量负荷类机组 （#2R机） 电网企业代理购电 用户 分散式风电 未纳入调度管理的储能电站 零售用户 12 2.4 可调控负荷资源池建设 集中管理 边云协同 多能采集 全景感知 边缘计算 优化控制 虚拟电厂智慧管控平台 系列化工业互联网智能终端 工业生产设备

亟需构建服务于产业数字化的边缘算力系统，强化场景化就 近算力供给能力。本报告针对当前边缘算力资源碎片化、组 网方式多样化、管理孤岛化等问题，首次系统化提出“异网 异构边缘算力系统”架构，通过多元异构算力融合调度与跨 域网络智能协同关键技术，为边缘算力的建设和发展提供实 施路径参考。 目前，产业界与学术界对异网异构边缘算力系统的研究 尚处于探索起步阶段，新的架构和应用模式正在不断涌现。 本研究报告 架构，导致算力度量、管控和调度需要克服不同芯片厂商的标 准差异。单一边缘节点受限于算力容量、计算资源异构、并发服务总 2 数等短板，难以满足大规模用户的请求，导致各单位建设了大量的边 缘计算节点，不同单位的边缘算力之间缺乏协同机制。各单位先建立 了机房内局域网络，再通过多种运营商网络接入公网，边缘机房的接 入网络既包含无线网络也包含数据通信网络，给算网协同调度带来了 一定难度。产业界 出边缘算力系统这一新型算力基础设施，解决边缘算力整合难的问题， 加速边缘算力服务的落地应用。边缘算力系统通过整合分散的边缘节 点资源，构建分布式算力池，进一步释放边缘算力的潜力。首先，边 缘算力系统能根据业务负载动态调度算力，让算力盈余的边缘节点将 闲置资源共享给算力不足的节点或用户，通过节点间任务协作实现资 源高效利用。提高闲置算力的利用率。其次，边缘算力系统通过多节 点冗余备份，邻近节点可快速接管故障节点的任务，显著增强系统抗