智算产业发展研究报告 （2025 年） 中国电信研究院（天翼智库） 2025 年 8 月 智算产业发展研究报告（2025） 编制说明 主编单位：中国电信股份有限公司研究院（简称：中国电信研究院） 顾问专家： 中国电信研究院战略发展研究所 所长：饶少阳 编委成员： 赵静、陈元谋、熊小明、魏玥、李思思、马腾滕、李舒妮、王田媛 智算产业发展研究报告 （2025 年） 1 目 录 录 智算产业发展研究报告...................................................................................................................................... 2 引 言............................................... ......................3 一、2025 智算产业发展新动向....................................................................................................................... 5 1、全球智算产业政策频出，抢抓 AI 新一轮发展机遇...........

需要可引入外部咨询机构。 第十条 中央企业应当加强发展规划基础信息管理，跟踪监测产 业发展情况，动态评估发展规划执行情况。 第十一条 国务院国资委健全专家咨询机制，建立完善信息系 统，建设发展规划数据库，作为推进国有经济布局优化结构调整的 基础支撑。 第三章 发展规划编制 第十二条 国务院国资委统筹总体发展规划、重点任务规划、企 业规划三级规划编制和组织实施，加强与各管理部门战略协同。 以上人力资源社会保障部门征求卫生健康部门意见后核准备案，评 价标准报省级以上人力资源社会保障部门、卫生健康部门备案。已 取得职称评审资格的机构，职称评审结果统一纳入国家或地方高级 职称信息库。（人力资源社会保障部、国家卫生健康委按职责分工负 责） 14 （二）合理配置培训教学资源。全面落实科研课题申报、医学 院校临床教学基地、医师定期考核机构资格认定等方面的政策，支 计算、区块链等新技术，充分发挥财务作为天然数据中心的优势， 推动财务管理从信息化向数字化、智能化转型，实现以核算场景为 基础向业务场景为核心转换，努力成为企业数字化转型的先行者、 引领者、推动者，为加快产业数字化、数字产业化注智赋能。 ——坚守底线。严守财经法纪，确保会计信息真实可靠；严把 合规关口，强化经营管理活动监督与控制，促进依法合规经营理念 深入人心；坚持底线思维，严控财务边界，有效保障经营稳健、资 产安全，牢牢守住不发生重大风险的底线。

中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） I 面向新型智算的光计算 技术白皮书 （2025 年） 发布单位：中国移动 牵头编制单位：中移智库、中国移动通信研究院 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） II 编写说明 牵头编写单位： 中国移动通信集团有限公司 联合编写单位： 上海曦智科技有限公司 光本位智能科技（上海）有限公司 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 加速迈向“智能时代”，算力作为加速这一进程的核心引擎，已成为 推动全球数字经济增长和人类社会智能升级的新动能。中国移动准确 把握 AI+时代发展脉搏，勇担发展新质生产力先行者、排头兵，持续 打造以智为核心、算网智一体化发展的算力网络，旨在推动算力成为 可“一点接入、即取即用”的社会级普惠服务。 光计算作为后摩尔时代的新型计算范式，具有大带宽、低能耗、 抗干扰、高并行等特点，在处理人工智能、信号处理等任务方面具有 界合作伙伴一道，共同攻关光计算关键技术，孵化创新应用，加速光 计算从“实验室”到“产业化”进程，推动光计算技术成熟和生态繁 荣，助力我国实现算力技术的“换道突破”和产业的“弯道超车”。 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） IV 目 录 前 言........................................................................

面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) I 面向大规模智算集群场景 光互连技术白皮书 （2025年） 发布单位：中国移动 编制单位：中移智库、中国移动通信研究院、中国移动云能力中心、中国移动设计院 II 前 言 当前，智算集群已成为支撑人工智能大模型训练、自动驾驶算法 迭代等前沿领域的核心基础设施，并以惊人的速度从万卡向十万卡级 规模演进。随着单节点算力突破每秒百亿亿次，这类超大规模集群的 已 成为制约超大规模智算集群算力释放的核心障碍。 相较于传统可插拔光模块等设备级光互连技术，芯片级光互连正 在开辟全新的技术路径和产业赛道。它通过先进封装将光引擎与电芯 片合封在一起，把电信号的传输距离从米级大幅压缩至毫米级，从而 改写了物理层互连架构，实现50%以上的系统能效提升。由此构建的 “芯片—设备—集群”一贯式全光互连架构，已被业界广泛认定为下 一代智算基础设施的关键技术。 芯片级光互连在国内外的产业现状，客观研判未来演进趋势和技术挑 战。期望通过产学研用多方协作，加速芯片级光互连技术从实验室原 型走向规模化商用落地，推动我国智算基础设施在硬件架构层面实现 跨越式升级，为数字经济的高质量发展筑牢坚实的算力基石。 面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) III 编写说明 牵头编写单位： 中国移动通信集团有限公司 联合编写单位（排名不分先后，按汉语拼音排序）：

数字空间矿山研究院 | 海南亿矿通数字科技有限公司 ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) 01 04-10 ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) 05 47-54 04 42-46 ©亿欧智库-叶子 ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) ©亿欧智库-叶子 (416955) 获 取 更 多 维 度 报 告 数 据 ， 请 访 问 亿 矿 通 官 网

����� ��������� ����� ��������� �������������� 当前，数字经济与智能技术深度融合，智能终端规模化普及、应用场景多 元化拓展，推动“万物互联”向“万智智联”加速演进。然而，传统移动 通信网络以“连接”为核心，难以适配复杂场景下动态变化的互通任务需求。 本白皮书以“任务驱动式智能互联”为核心主线，系统梳理智能互联领域 的场景诉求与技术挑战。其中，船船互联场景聚焦内河航行中船舶动态目 全的出行体验。 第二，车家互联——以智能车为家庭空间的延伸，打破车和家的资源壁垒。 传统车机受系统生态限制，娱乐资源库规模有限，难以满足户外露营、长途旅行时的高品质影音需 求。通过打通车家跨域互联通路 , 可实现车机与家庭 NAS 的稳定连接，访问 NAS 私有媒体库，适配 4K/8K 高清视频，同时支持远程访问办公文件、备份照片，摆脱车机本地资源依赖，将车内空间升级 为移动私人影院。 档功能，打破办公空间壁垒，提升移动办公效率，消除办公文件多次转存与公网转发的繁琐流程。 2.3 人车家互联场景：通信链路构建难 任务驱动式智能互联技术白皮书 05 智能互联需求场景 在数智化转型的浪潮中，具身智能正在将人工智能从虚拟世界带入现实生活，成为推动产业智能化 升级的关键力量。从工业机器人的精密协作到人形机器人的灵活交互，从无人机集群的协同作业到 AGV 小车的群体协同，具

前 言 从5G商用化进程的加速到万物智联时代的开启，及物联网、工业互联网、 自动驾驶、远程医疗等新兴技术的蓬勃发展，人类对网络的需求不再局限于 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。 备护体物理止损、高稳智能体 智能提效，并论述6G可靠性设计的关键要素。致力于为人类社会提供永续在 线、无缝切换、自主愈合的通信服务，为业界同行提供参考，共同推动 6G 技 术发展，助力实现万物智联的美好未来。 II 1 1. 4/5G网络商用事故启示及6G可靠性挑战 2 1.1 4/5G 商用事故统计分析 随着 4G 和 5G 技术在全球范围内的商用推广，通信网络的规模和复杂性急剧 拟业务流量和性能探针验证网络功能与服务质量是否达标。同时结合AI驱 动的实时数据分析平台，持续监控关键性能指标，动态评估恢复效果。  自成长：旨在通过持续学习和自我优化使网络具备"免疫记忆"，是网络智 能化演进的关键。系统从历史故障案例和恢复经验中不断进化，优化预防、 诊断和恢复策略。这种"学习-积累-适应"的机制，使网络在面对类似异常 时能快速响应，持续提升自治水平和稳定性，最终实现越用越智能的自进