未来网络技术发展系列白皮书（2025） 卫星互联网承载网技术 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。 与产业演进提出了更高标准。因此，如何突破轨道/频谱资源约束、 空间环境干扰等特殊难题，构建高效、可靠、智能的卫星互联网承载 体系，成为推动卫星互联网高质量发展的核心挑战。 传统卫星通信网络存在覆盖局限、资源利用率低、星地协同不足 等问题，难以满足全域通信、应急保障、产业赋能等多元化需求。卫 星互联网承载网作为连接卫星星座与地面终端的“太空信息高速公 路”，通过星间/星地链路技术、动态路由与交换技术等关键技术创 新，实现了数据的高效传输与交互，为破解传统网络瓶颈提供了系统 性解决方案。 本白皮书首先系统梳理了卫星互联网承载网的发展背景与需求 愿景，涵盖国家重大战略、产业经济升级、人民服务保障及全球科技 竞争等维度；其次详细阐述了通信增强、应急保障、产业赋能、科学 研究等典型应用场景，并深入剖析了集中式、分布式、混合式三种卫 星互联网承载网体系架构及星间/星地链路、路由、交换等七大关键 技术；同时，本白皮书分析了全球主要卫星互联网的产业现状与标准

政务、城市大脑等城市数字化转型场景；通过（M 个）行业智算集群 服务教育、电力、金融、互联网等重点行业；并基于地市边缘节点（X） 按需将推理算力向边缘覆盖。 中国电信云化 IP 城域网(简称为新型城域网)具备原生算力业务 高效承载的能力，基于云网 POP 灵活架构以及城域 Spine-Leaf 的 Full-Mesh 组网优势，实现了云边/边边高效协同和算网快速对接。面 向算力业务的长期演进，中国电信通过引入算力灵活调度、算力无损 灵活部署，构建网络和算力资源的标准化对 算力城域网白皮书（2025 版） 14 接模型，实现网随算动。  基于 SRv6/EVPN/网络切片等 IPv6+技术底座，实现对 RDMA 等数据传输协议的统一承载。 （3）算网赋能，使能商业  引入弹性带宽、超高通量、广域无损等新技术，支撑存算分离 拉远训练、跨集群协同训练等创新业务和服务。  基于大象流自动识别与智能调度，实现网络级智能负载均衡， 在城域内的高效承载。算力 POD 作为用户接入入口，通过与云网 POP 高速互连，构建用户至算力资源池间的高效传输通道；算力 POD 与 出口功能区联动，实现跨 POD/跨域的用户至算力资源池的端到端无 算力城域网白皮书（2025 版） 16 损连接。三大模块均采用 SRv6/EVPN 等标准化技术底座，在确保端 到端业务逻辑一致性的同时，为算力业务提供高质量的网络承载能力。 4.3

建的统一网络架构体系。其核心是将传统分离的光传输系统 （DWDM/OTN）与分组交换设备（路由器/交换机）在物理设备层、 协议层和网络管理层实现三重融合，形成下一代确定性、可编程、广 覆盖的智能承载网络。光电融合网络技术具备如下三大关键特征： 1. “IP+光”协同引擎 采用高速相干彩光模块（如 400G/800G ZR+、1.6T 模块）作为 IP 层直连接口，实现无电中继的长距离传输，构建从路由器到光层的 供高性能网络支持，加速各行业数字化进程，提升生产效率和管理效 能，促进产业升级。 突破传统网络瓶颈：突破传统网络架构中光电信号分离以及高成 本、高能耗、低效率等瓶颈，实现长距离无电中继无损承载、高性能、 跨层调度、业务驱动、自适应修复等高级运维能力，为网络技术发展 开辟新路径。 降低部署与运营成本：统一架构减少设备种类和中继节点，显著 降低 CAPEX 与 OPEX； 促进算力 业务直接出彩光进入波分系统，减少两级 OEO 过程，大幅减少中间设备和机房能耗。在架构层面，通过 CPO （共封装光学）、硅光集成、动态光层调度等新技术，推动网络走向“极 简转发+按需编排”的绿色形态。最终目标是在保障高性能承载的同时， 实现每比特传输能耗最小化，构建面向 AI 时代的低碳智联网络。 （4）切片保障 带宽切片保障是通过将网络带宽资源进行划分，为不同业务或用 户提供独立、定制化的带宽服务，确保其性能不受其他业务影响的技

新场景的多样化多对算力网络的灵活性、自动化和智能化提出了更高 的要求。为应对上述挑战，服务生成算力网络的概念得以提出。服务 生成算力网络通过将 AI 技术与算力网络的基础设施、功能流程、服 务应用等深度融合，把 AI 的解决目标和承载方式都设在算力网络内 部，利用 AI 技术赋予算力网络基础设施智能化、业务流程一体化、 服务能力自优化、算网运维自动化等能力，进而为多元应用提供泛在、 高效、灵活、安全的服务化算力供给。算力网络服务生成是利用 ，在当前 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 2 算力网络的体系框架下，通过将 AI 技术与算力网络的基础设施、功 能流程、服务应用等深度融合，把 AI 的解决目标和承载方式都设在 算力网络内部，利用 AI 技术来赋予算力网络基础设施智能化、业务 流程一体化、服务能力自优化、算网运维自动化等能力，进而为多元 应用提供泛在、高效、灵活、安全的服务化算力供给。在此基础上， 建设 者仅需要将场景需求、指标期望等输入给 AI 专家系统，然后按照生 成的方案在现实世界中执行对应的操作。对于算力网络运营者来说， AI 技术能够对算网全流程赋能，包括用户意图感知、业务智能承载、 服务闭环优化、智能运维等，使能算网自动化、自优化、自修复、自 学习，实现算网精细化自主运营，算网运营者将更多关注于算力网络 的规则制定和流程管理，而不需要在算力网络运行过程中进行干预。 对于算力网络使用者来说，基于

2025年3月6日 人形机器人：由“外”到“内”，智能革命 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 证券研究报告|行业深度研究报告 核心观点 2 资料来源：华西证券研究所  人形机器人：承载AI未来 人形机器人的外观和行为与人高度相似，能够适应人类的生存环境、使用人类的生产工具，形态更易令人产生共鸣，是具身智能最理想的载体。受政 策出台、技术成熟、需求高涨和供给竞争等因素的推动，人形 风险提示：1）宏观经济下行风险；2）行业竞争加剧；3）技术开发与应用进度不及预期；4）需求不及预期等。 目录 3 01 人形机器人：承载AI未来 02 产业链：国产替代趋势明显 03 代表性厂商：巨头跨界，初创涌现 04 计算机领域：控制与感知 05 投资建议与风险提示 01 人形机器人：承载AI未来 4 5 资料来源：深企投产业研究院，觅途咨询，高盛，财联社，IT之家，华西证券研究所  人形机器 引入新型减速器、 轻量化设计、排线优化、模块化高压线束连接件、硅胶皮肤、解决NVH问题 以及新增胸部和脸部屏幕，腰部还可能新增两个丝杠。 运维能力 智能决策和人机互动 目前，Optimus能够承载11公斤的电池托盘，能自主导航至充电桩进行自动 充电。Optimus还具备在非平坦地形上行走的能力，尤其是在爬楼梯方面表 现平稳，适应多地形复杂场景，其能力已从基础的操作扩展到了复杂环境 中的灵活应对。

. 16 2.2.3 算电协同感知模型构建........................................................ 17 2.2.4 高可靠确定性网络承载........................................................ 18 2.2.5 生成式智能化决策控制..................... 用服务层与安全保 障层。 图 2-1 算电协同功能架构图 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 12 （1）基础设施层 基础设施层是算电协同系统的物理承载基础，包括计算基础设施 （如边缘节点、云平台、高性能计算集群）、网络基础设施（如确定 性以太网、广域传输链路）以及能源基础设施（如光伏阵列、储能设 备、电力监测终端）。本层负责算电任务的运行支撑与能量供给，要 2.2 算电协同关键使能技术 在算电协同体系中，使能技术是实现算力、网络与能源资源高 效融合与协同调度的关键支撑。其涵盖从底层资源纳管，到能源多 能互补调度，再到全局感知预测、确定性网络承载、智能化决策控 制、全周期数字孪生以及多要素可信交易等多个环节。通过技术协 同共同构筑面向绿色、低碳与高效运行目标的算电融合基础设施底 座。 表 2-1 算电协同关键使能技术表 技术名称

家深度协作，共同破解行业特有的复杂性挑战。 尤为重要的是，《智能世界 2035》中“Token 管理网络，让智能成为能源的神经系统”这一 趋势，点明了智能世界发展的一个关键约束与使能条件。未来无处不在的智能体及其承载的海量算 力，其运行必须以可持续的能源为基础。将智能技术融入能源网络的管理与调度，构建一个如同神 经系统般灵敏、高效、自适应的能源互联网，是实现智能世界可持续发展的物理基石。这体现了系 统思维 活，成为“移动第三空间”。 与前几次工业革命“单点技术突破”不同，AI 时代将展现出“共生乘数效应”，AI 技术、基础 设施与应用场景三要素正相互赋能、协同演进。AI 技术是引擎，场景应用是驱动，而基础设施则是 承载一切创新的基石，决定了人工智能发展的速度和高度。没有高性能计算、高速网络和高质量数 据所构建的坚实基础，再先进的算法也无法高效运转，再广阔的应用场景也无法落地实现。 人工智能技术的迅猛发展，正以 术的演进，数字世界与物理世界的边界正逐步消融，虚实融合正在成为新一代信息社会的基础体验 范式。这一趋势不仅会改变人类获取信息和交流的方式，还将深刻重构生产生活的底层逻辑。随之 而来的是，智能终端的定位也将被重新定义，从“信息的承载器”，演变为数字世界与物理世界互 通的“桥梁”，成为碳基生命与硅基生命交融的入口，推动人类迈入一个全新的感知与交互时代。 交互方式：从平面到空间、从单模态到多模态 15 交互范式的更新为虚实融合打开了入口，

35 图 4-15 数据快递-调度执行-网络资源释放 4.3 东数西存场景 4.3.1 场景描述 众多行业客户在日常运营中持续产生海量数据，随着时间的不断 推移，本地数据中心的存储容量日益难以承载这一数据增长趋势。在 这些数据中，大量具有长期保存价值但当前使用频率较低的数据，急 需合理归档存储。将部分数据转移到公共云端进行归档存储，已然成 为应对这一存储难题的必然选择。 传统的数据 ●据能够以高效且稳定的方式进行传输与交互 ，通过合理的任务分配与 调度机制，将训练任务拆解为多个并行子任务，各个子任务在不同的 计算节点上同步运行，显著提升训练效率。历经多轮迭代训练后，最 终成功生成模型文件，该模型文件承载着基于数据集训练所学习到的 特征与模式，为后续的相关应用提供了关键的基础支撑。 图 4-47 协同训练-任务运行 步骤八：任务清理和模型留存  网络资源释放 训练任务完成后，系统立即释放分布式训练任务内部的跨广域的 算网调度平台调度全局资源，满足企业私有云/一体机管理系 统的需求。 ⑥ 应用的使用者以一致而连贯的方式访问私有部署的应用和在 全局资源部署的应用。 5.2 云算分离模式 云供应商作为算网资源的主要供应方，承载着满足用户多元需求 的重任。在实际业务场景中，云供应商虽具备一定规模的资源储备， 但常因各类因素难以全方位契合用户诉求。 例如，在地域性方面，部分用户对数据存储与处理的地理位置有 严苛要求

---------------------------------------------------------------- �� 序言 随着金融、政务、企业等领域加速数智化转型，数据库不仅承载着海量数据的存储与计算，更成为 业务连续性的生命线，从金融交易处理，到精准的用户服务响应，再到合规监管下的数据安全保 障，数据库运维的可靠性与效率，直接决定了业务价值的实现能力。 当前，AI等 施管理能力的根本原因。 通过两地三中心、单中心三副本部署方案，腾讯云数据库TDSQL可以满足用户对高可用性的诸多 需求： �.业务迁移的便利性 在很多应用场景中，都是老单机数据库系统，无法承载数据量的增长以及业务的发展，需要进行 业务迁移，那么在数据库选型中，业务迁移的便利性就成了一个很重要的指标。TDSQL在协助业 务迁移这个层面提供了很多用户急需的特性以及功能支持。 �.分布式事务一致性 高峰值拉取数据量达到��MB/S。综合性能全面领先同类产品。目前，DBbridge已广泛应用于政 务、金融以及运营商等行业。 结语 第七章 �� �.智能化是运维能力跃迁的必由之路 作为企业核心数据承载平台，数据库运维体系的高可靠和智能化水平直接决定了业务连续性与 数据资产价值。本期白皮书，通过对智能化运维趋势、稳定性挑战、服务体系构建、高可用实践及 风险管控五大维度的系统性剖析，可以清晰地看

延通信（如图 4.5 所示），允许系统根据不同任务的算力需求、优先级和资源偏好进行差异化调度。 同时，逻辑切分技术赋予系统精准定位和隔离故障的能力，当某个逻辑超节点出现异常时，仅影响 该节点承载的任务，其余逻辑节点仍可保持正常运行，大幅降低故障扩散风险。 4.2.3 灵活切分 图 4.5 逻辑超节点虚拟切分示例 超节点发展报告 21 面向大模型训练、迭代调优及推理云服务能力场景需求，超节点产品可充分发挥高带宽低时延、 组网而引入的特定通信区域。在该域内，通过定制 化的交换设备实现 NPU 之间的高速互联。 逻辑超节点 (Logical Supernode): 通过逻辑切分技术，将一个物理超节点拆分为多个逻辑上隔离的计算单元。每个逻辑节点可以承载 不同的任务，从而实现在多任务并行场景下的高效协同、性能隔离和故障隔离。 1. 核心概念 内存统一编址 (Unified Memory Addressing): 超节点的一项核心技术特征，