4．问题与挑战 语义网的规模化应用面临三重障碍：技术层面，RDF/OWL 等标准学习曲线 陡峭，且逻辑推理存在性能瓶颈，难以满足实时需求。生态建设方面，数据标注 与应用开发陷入"先有鸡还是先有蛋"的困境，加之现有 Web 内容缺乏平滑迁移 路径，导致采用率低迷。架构设计上，过度集中的标准体系难以适应领域需求， 且网络基础设施无法利用语义信息，形成应用层与传输层的割裂。这些系统性缺 陷严重制约了语义网的规模化落地。 基于语义的自动化协同：依托数字实体所处的语义环境，数字实体之间无 需依赖中心化平台，通过网络基础设施实现点对点交互。 （三）关键价值 当前数字化进程中，互联网在数据隐私保护、身份管理机制及信任体系构建 等方面正面临系统性困境。这些深层次问题不仅制约着社会协同效率，也阻碍了 产业协作深化与智能系统发展。在此背景下，构建以数字实体为中心的网络体系 成为破局关键 —— 这一新型架构不仅为跨组织协同、智能体交互及用户自主权 币、数字资产与普通数据实体可以在同一协议框架下交互。这种分层设计既保留 了 Web3 的数字主权特性，又使其能够支持物联网、元宇宙等实时性要求高的 新兴场景，有效缓解了 Web3 面临的可扩展性困境。 综上，数字实体网络代表网络架构的范式级创新，它通过： 1. “实体化抽象” 提升交互直接性 2. “协议层重构” 实现效率突破 3. “混合架构设计” 平衡去中心化与实用性 这种架构既吸收了语义网的机器可理解思想，又继承了

已突 破 50%，但消纳问题日益突出。2024 年一季度，西藏光伏利用率仅 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 2 为 68.6%，青海、甘肃等新能源大省也面临类似困境。在此背景下， 算力负荷的时空可转移特性（如“东数西算”工程中的冷数据处理西 迁）和灵活调节潜力（如 AI 训练任务的错峰调度）为电力系统提供 了新的调节手段。研究表明，通过优化调度，全国数据中心可提供约 的战略支点——美国、日本已加速布局算力-绿电融合技术，而我国若 能率先打通“规划-技术-市场”全链条，或将输出能源数字化转型的 “中国方案”。本节通过详实的数据分析，揭示了算力产业爆发式增 长带来的能源挑战与电力系统新能源消纳困境，为算电协同的必要性 提供了量化依据。 1.2 国家政策规划，推动算力绿色低碳转型 在技术业务需求驱动的同时，国家层面的政策引导为算电协同提 供了制度保障和发展方向。国家层面已构建起较为完善的算电协同政 电协同接口协议，涵盖电力需求响应信号与计算任务优先级的映射规 则、异构算力资源的电网调频能力认证等。例如，通过 IEEE 与 IEC 联合工作组推动《算力-电力互操作白皮书》，解决当前“计算无碳标、 电力无算力”的双轨制困境。 在市场机制创新维度，算力与电力资源的市场化交易模式将成为 关键探索方向：一是构建算力可调节容量市场，允许云服务商将闲置 算力（如夜间 GPU 集群）以虚拟储能形式参与电力辅助服务交易；

的家长时刻担忧孩子 出现 意外 。 杠杆点：教育需求的演进 从标准化教学到个性化培养 时间精力不足 教育能力 有限 当代家 长困境 当代教育背景家长面临的困境 从结果导向到过程赋能 亲子关系紧张 01 02 03 04 教育普遍 焦虑 从封闭场景到 OMO （线上 线 下）融合 注：《中国家庭教育现状调研》数据

锋集团官网，彭博，中信 建投 3.2 传统投顾面临痛点及数字化转型的核心逻辑 投顾业务流程复杂 ，营销、获客、开户、账户管理、交易、托管、结算、配置，投前、投中、投后 …… 投顾面临痛点 : 时间分配困境 ( 传统投顾仅少部分精力用于客户沟通与服务 ); 服务普惠性难题 ( 人工成本 高昂而人效有限使传统投顾更聚焦高净值客户市场 ) TAMP 的本质是通过技术重构生产关系——将投顾从重复劳动中释放 特别是银行、保险等持牌机构 ) 因监管合规、业务差异化竞争等需求，普遍要求核心系统必须 与自身组织架构、业务流程深度耦合 ，项目定制化程度较高。 l 供给侧的成本困境 : 人力成本占比较高，典型项目人工成本 占比达 65%-75% ，由于不同项目中可复用代码模块较低，需经常

动创新的关键环节。然而，当前部分智算中心存在高端 GPU 算力资 源碎片化建设与使用的状况。这一现象导致小型互联网公司、行业客 户以及科研客户在开展大模型训练，尤其是模型预训练时，常常遭遇 单智算中心资源不足的困境。由于缺乏有效的跨智算中心协同训练机 制，这些客户只能被动等待，直至有足够的资源释放，这不仅延长了 项目周期，增加了时间成本，还可能使企业错失市场先机，科研进展 受阻。 借助调度平台的跨智算调度能力，可实现多个智算中心共同协作 格体系难以匹配用户预算；此外，在智算领域，面对人工智能、大数 据分析等对算力要求极高的应用场景，用户对智算 GPU 资源的性能 105 与数量需求不断攀升，云供应商自身资源难以足额供应。 ●此时 ，当云供应商遭遇上述资源匹配困境时，可将用户需求提交 至算网协同调度平台。平台依托广泛的资源连接网络，资源池涵盖来 自不同地域、不同价格、不同服务提供商的各类算网资源，通过对资 源状态、价格、性能等多维度信息的分析筛选，调度出契合用户地域

强化学习方法使得机器人的泛化操作能力大大提升。强化学习为 具身智能的突破性发展提供了理论基础，让机器人在与环境的交互 中，不断试错、学习和优化策略，并依据奖励策略不断优化动作执行 结果。然而，强化学习在面对新场景时存在迁移困境，对高质量训练 数据的要求较高，目前主流的改进方法有两种，一是通过模仿人类的 行为快速掌握新技能，比如丰田研究所开发的“大型行为模型”，机 器人能够通过观看视频等物理演示学习新动作；二是通过多模态数据

过滤项 ln 智慧芽 Q 专利数据库 ◎公开库 ① WO2022123456 , , G by patsnop 1 2 为什么需要 RAG? (1) 知识时效性困境 大模型训练数据存在时间截断 ( 如 GPT-4 仅更新至 2023 年 ) RAG 通过实时检索最新文档 ( 如科研论文 / 新闻 ), 动态扩展模型知识边界 (2) 事实准确性瓶颈 纯生成模型易产生

务日志等）的生成过程中，以此解决训练数据不足的问题，并提升生 成数据的质量和对生成过程的可控性，构成了基于跨域多模型协同进 行算网数据按需生成的核心挑战。 针对当前大规模标注的算网数据训练集缺失这一普遍困境，摒弃 直接训练通用算网数据生成大模型的常规思路，将复杂的算网数据生 成问题分解为两个核心子问题：一是对网络中各类数据源及其生成环 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 35

学影像分析、智能药物研发等核心领域，为技术落地提供了顶层 设计支撑。而2025年2月18日即将发布的华为瑞金病理模型，则进一步凸显了AI在病理诊断这一传统高壁垒领域的潜力，有望缓解我国病理 医生短缺困境，提升诊断效率与准确性。从技术融合视角看：DeepSeek的多模型协同能力正成为行业新范式。例如，医渡科技将其整合至 “AI医疗大脑”YiduCore，实现疾病洞察报告的精准生成；智云健康则通过De

状况，一旦某个指挥节点因敌方火力打击或强电磁干扰而离线，调度 系统则会依据预设策略，迅速将服务和计算“迁移”到网络中其他节 点上，并重新建立服务连接。这将改变传统指挥体系“中心即是弱点” 的困境，在部分网络被摧毁的情况下，指挥能力可以延续、作战体系 也能保持核心功能的运作。 分布式算力调度是加速战术决策、赋能自主协同作战的核心。装 备了分布式计算能力的战术网络，可以实现“边缘决策”，不必等待