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”。 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 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.......................................

间 资料来源：中文大模型基准测评 2024 年度报告 (2025.01.08) 深化期 ·OpenAI 发 布 0 1 , 强 化 学 习 新 范 式 ， 实现推理等复杂能力上的重大突破。 Claude3.5-Sonnet 发 布 ，在 代 码 和 Agent 能力上掀起效率革命。 · ChatGPT 上 线 实 时 视 频 能 力 ，深 入 GLM-4-Plus 等系列模型综合能力上持续 提升。 × 繁 荣 期 OpenAI 发 布 Sora, 极 大 拓 展 了 AI 在 视 频领 域 的想 象 力。 · GPT-40 、 CIaude3.5 、 Gemin11.5 、 Llama3 发 布 ， 海 外 进 入“一超 多 强 ”的 竞 争 格 局 。 · 国 内 多 模 态 领 域 进 ·Llama2 开 源 ，极 大 助 力 全 球 大 模 型 开发者生态 。 ·GPT-4 Turbo 、 Gemini 等 海 外 大 模 型 发 布， 继 续提 升 模型 性 能。 ·Midjourney 发布 5.2 Stable Diffusion XL 发布 国内闭源大模型快速发展。 豆包、混元、 商量 3.0 、盘古 3

S0980522090001 l GPU 是人工智能时代下满足深度学习大量计算需求的核心 AI 芯片。 过去五年，大型语言模型的参数规模以指数级增长；从 2018 年起， OpenAI 开始发布生成式预训练语言模型 GPT 以来， GPT 更新换代持续提升模型 及参数规 模； 2022 年 12 月， OpenAI 发布基于 GPT-3.5 的聊天机器人模型 ChatGPT ，参数量达到 1750 速计算平台，并且完善针对 AI 加速计算及数据中心的 GPU 、 CPU 、 DPU 三种芯片产品结构。 AI 布局方面，早在生成式 AI 变革初期就已参与并与 OpenAI 、微 软合作。 2023 年 3 月，英伟达在 GTC 大会上推出 4 个针对各种生成式 AI 应用程序进行优化的推理平台，其中发布带有双 GPU NVLink 的 H100 NVL 加速计算卡， 以支持 ChatGPT 网络结构示意图 资料来源： AI 有道，国信证券经济研究所整理 lChatGPT 引领全球人工智能浪潮，人工智能发展需要 AI 芯片作为算力支撑。从 2018 年起， OpenAI 开 始 发 布 生 成 式 预 训 练 语 言 模 型 GPT 以 来 ， GPT 更 新 换 代 持 续 提 升 模 型 及 参 数 规 模 ， 当时 GPT-1 参数量只有 1.17 亿个。 l2020 年， OpenAI

引发自主性和控制问题的伦理讨论 优势领域 函数调用、信息抽取、文本生成、创意写作、多轮对话、复杂角色扮演、打标、开放性问题，多样性高的 任务 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解，逻辑密度高的任务 提示语 需显式引导推理步骤 提示语更简洁，只需明确任务目标和需求 适用场景 （功能点粒度） • 客服场景：做话术理解与意图分类，以及简单问题的回答；且时效性要求高 • 信息打 p S e e k 成 立 发 布 总 参 数 达 6 7 1 0 亿 的 D e e p S e e k - V 3 ， 采 用 创 新 Mo E 架构和 FP8 混合精度训练， 训练成本大幅降低 发 布 新 一 代 推 理 模 型 Dee p See k- R 1 ，性 能 与 Ope nA I 的 o 1 正 式 版 持平 ，并开源 至 1 pSeek L L M ，包括 7 B 和 6 7 B 的 base 及 chat 版 本 2 0 2 3 年 1 1 月 2 日 首个开源代码大模型 Deep Seek Code r 发 布 ● 2 0 2 5 年 1 月 2 0 日 2 0 2 4 年 1 2 月 2 6 日 9 DeepSeek“ 国运级”产品现象 DeepSeek 之所以被称作“ 国运级”产品 ，主要是因为它在

······································· 35 6 电力 ······················································· 37 7 酒店布草··················································· 38 8 医疗 ······················································ 中国电力市场 RFID 标签出货量分析（单位：亿个） ······ 38 图表 37 中国酒店布草市场 RFID 标签需求潜力分析 ··············· 39 图表 38 中国酒店布草市场 RFID 标签渗透率分析 ················· 39 图表 39 中国酒店布草市场 RFID 标签出货量分析（单位：亿个）··· 39 图表 40 中国医疗市场 RFID 第二种常见的就是采集太阳能 / 光能供电，太阳能供电可以获取较大的电能，但是系统较复杂，成本高，在某些场景 适用，但是对于大规模，低成本的物联网应用场景而言，明显是不适用的。 第三种，就是按压式发电，通过机械力改变材料的形变而产生电流，这种方式也有一些比较适用的场景，比如说开 关，遥控器等，但这种需要直接动手的方式，在大多数的场景中也不适合。 IOTE 2026 深圳展 2026 年 8

5 发 布 ， 融 合 通 用 与 代 码 能 力 的 全 新 开 源模型。 DeepSeek-R1-Lite 预览 版 正式上线 ， 展现了 o1 没有 公开的完整思考过程。 DeepSeek VL 发 布 ， 作 为 自 然语言到多模态初探。 DeepSeek V2 发 布 ， 成 为 全 球最强开源通用 MoE 模 型。 DeepSeek Math 发 布 ， 7 7 B 模 型逼近 GPT-4 的数学能 力。 DeepSeek- V 3 发 布 ， 性 能 对齐海外领军闭源模 型。 DeepSeek- R 1 发 布 ， 性 能 对标 OpenAI-o1 正式 版。 DeepSeek( 深度求索 ) 成立。 l DeepSeek 下载量占据 140 多个国家榜首。 2 月 1 日消息，据彭博社报 道， DeepSeek 的人工智能助手在 用户输入的提示词 (prompt) 常常包含重复引用部分；在多轮对话里，每一 轮 都需重复输入前几轮的内容。针对这些情况， DeepSeek 引入上下文硬 盘缓存 技术，将预估未来可能复用的内容，缓存至分布式硬盘阵列之中。一 旦出现 重复输入，重复部分直接从缓存读取，无需重新计算。这一技术不 仅有效缩 短了服务延迟，还极大地降低了最终的使用成本。 1 ）降低服务延迟：对于输入内容长且重复部分多的请求，

行业级智能驾驶智算数据平台示意图 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 6 数据来源：洞见研报 1.1.2决策算法架构优化方向 当前主流决策算法架构普遍采用端到端或分层式（感知-规划-控制）耦合设计 ，虽在结构化道路场景中表现稳定，但在应对高动态、强博弈的城区NOA（Na vigateonAutopilot）环境中，暴露出显著响应延迟与逻辑盲区问题。典型表现 为 ，未注 明媒体，2025-12-20。 [7]政策：《交通运输部关于发布〈公路工程设施支持自动驾驶技术指南〉的公 告》，交通运输部，2023年发布。 资料来源：华经产业研究院 1.2.2域控制器市场采纳度分析 在整车电子电气架构从分布式向集中式加速演进的背景下，域控制器正由传统 功能模块的‘执行单元’转变为智能驾驶系统的‘决策中枢’。其角色已从单一信号 答对先见AI 全球智能驾驶 头的 BEV（Bird’sEyeView）+Transformer多视角融合感知架构。该路径假设人类 驾驶员仅凭视觉即可完成复杂道路决策，因此通过高分辨率环视图像输入、神 经辐射场（NeRF）式空间建模与跨帧时序对齐，实现对动态交通参与者、可行 驶区域及长尾场景的连续、稳定表征[1]。相比传统2D图像+CNN方案易受遮挡 、尺度变化影响的局限，BEV+Transformer显著提升了感知结果的空间一致性

提升驾驶过程中的安全性 趋势四： AR-HUD持续保持高速增长，越来越多的中高端 车型开始装配AR-HUD • 问界发布夜间安全增强场景（鬼 探头） • 小鹏P7发布雨雾增强场景，雨雾 天驾驶更安全 • 领克900发布车距安全提醒等 • 25年与智驾系统深度融合热点车 型10款以上 • 典型车型如领克900、小鹏 P7&G7、极氪9X、蔚来ET9等配 置AR-HUD，支撑智驾意图显示 可自定义等方向发展，更好地满足用户情绪 价值需求 ➢ 场景上：智能车灯在功能上正融入座舱各类主题、氛围感的设计，与座舱内外其他声、光、电等智能部件结合，适应各 种场地和情境，将向用户提供提供沉浸式、多元化的娱乐体验。 ➢ 技术上：智能车灯还与座舱、车云上丰富的内容软件融合，将支持用户自主进行动效设计，自定义投影内容，增强社交 互动乐趣，极大地丰富了整车的个性化表达。随着用户情绪价值需求的满 趋势八：随着照投一体智能车灯装配率提升，用户对于智能车灯彩色升级的诉求强烈，2026年彩色照投一体 车灯或将上车 ➢ 根据用户调研结果，99%的用户认为智能车灯在驻车场景下的娱乐功能升级成彩色是必要的，业界也开始有厂家陆续发 布彩色智能车灯的产品样机。 ➢ 随着彩色智能车灯的整体方案走向成熟，其在亮度、清晰度上快速提升，预计2026年照投彩一体的智能车灯将会上市， 并将智能车灯的价值推上新高度。 81 5 13 1