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”。 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 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 ................... II 一、分布式算力感知与调度背景............................................................ 1 1.1 分布式算力感知与调度概念和特征........................................1 1.2 分布式算力感知与调度研究意义..................

时 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 定价仅为行业均价的 1/10, 推动了中小型企业低成本接入 Al, 对 各 个行业产生了积极影响。 · 创新：重新定义了芯片和算力对大模型的影响。 · Deepseek 的 三 种 使 用 方 式 ： 在 软 件 系 统 中 调 用 官 方 API 、 模 型 微 调 、 直 接 使 用 。 网页 APP (IOS/Andriod) 资料来源： AI 肖睿团队，北京大学 -DeepSeek Pharma) 、中国豪森药业等正在布局仿制缓释剂型。 AND 过滤关键词 Q T 1 组 IN PA DOC 同族 ( 共 1 条 )θ | 山 分 析 山导出 语义过进 θ 切换视图目 田只小 ◎字段显示设置 复制检索式 [ 保存检素式 O 公开 ( 公告 ) 号 标题 [ 标当前申请 ( 专利权 ) 人 应用领域分类

数字实体互联白皮书 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联合网络通信有限公司研究院及其合作 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： 中国联合网络通信有限公司研究院等”。否则将可能违反中国有关知 识产权的相关法律和法规，对此中国联合网络通信有限公司研究院有 权追究侵权者的相关法律责任。 数据管道"角色，但缺乏对数据进行合理抽象以剥离个性化语义/知识与通用概念， 同时缺乏网络原生能力支持数据之间的共性交互模型。这造成了当前互联网之上 的数据交互高度依赖于平台，形成了以中心化平台主导的围墙花园模式。这种模 式助长了互联网平台寡头的形成，引发了数据垄断、交互受限、缺乏竞争等问题， 并影响信任和治理的稳定性，加剧了世界各地的隐私侵犯、权力集中和数字鸿沟 问题。 3) 数据表示的碎片化 数据表示的碎片化 IP 和端口的 浅层优化，导致缓存命中率等性能指标下降 40%以上。这种现状与 OSI 模型标 准化的初衷形成鲜明对比，亟需在网络架构中引入统一的数据抽象层，在保持格 式灵活性的同时实现语义互操作，从而突破当前"数据管道"式传输的局限性。 4) 跨平台数据可信保障技术缺乏 数据的流通和利用面临着可信、隐私保护和数据安全等多重挑战。为了确保 数据的可信，当前互联网通过平台为数据提供方和使用方建立信任关系。平台除

按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 阶式三类。区块链是构建分布式可信数据空间的基础技术底座， 通过不可篡改特性，为数据提供了确权机制，对数据的使用进 行追踪和记录，为数据的贡献者提供合理的利益分配。 为引导各地方、各行业和重点企业有序推进可信数据空间 建设，国家信息中心联合有关单位开展专门研究，通过分析可 信数据空间的概念、特征和功能定位，提出“1+5+N+1”总体架 构，初步探索基于区块链和区块链服务网络（BSN）的分布式 构，初步探索基于区块链和区块链服务网络（BSN）的分布式 可信数据空间建设的技术架构和实施路径，为相关单位有序开 展可信数据空间建设提供参考方案和专业指导。 I 目录 一、概念特征与功能定位 ................................................................ 1 （一）概念界定 ........................... 按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 阶式三类。 集中式可信数据空间以中心化可信数据空间服务平台为核 心，按照互联互通接口规范，不同主体通过可信数据空间连接 器接入可信数据空间服务平台。 分布式可信数据空间基于区块链的分布式特性，构建跨网、 跨云、跨链的底层基础设施，不同主体作为应用节点接入可信 数据空间，实现数据产品或服务跨主体可信流通。 递阶式可信数据空间介于集中式与分布式之间。 本

以便可以让用户更便捷的使用 RFID 产品或者调动数据；也有部分企业会根据具体的场景需求单独训练一些行业应用模型，以解决纯 RFID 射频 信号解决不了的技术问题（比如高速出入库的读取准确率、防串读 / 漏读等）。 我们认为，RFID 在 AI 时代能有所作为的基本逻辑是它数据的价值，因为目前 RFID 标签每年的量就有 大几百亿，而且几年之后突破到千亿的量目前看起来也是比较有把握的，每一个 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 服装零售、图书馆、快递包裹、珠宝、资产 管理，防伪追溯等。 太阳能 • 能量密度大 • 获取难度低 • 产业链较成熟 • 成本较高 • 尺寸大 • 安装维护成本高 路灯、野外监测、农业、工业等 按压式 • 获取便捷 • 成本低 • 能量密度小 • 产业链小 开关、遥控器 温度差 • 能量环境适用广 • 产业链小，产业不完善 森林防火、野外环境监测 来源：AIoT 星图研究院 制图：AIoT

团队的核对筛选和修改，但由于人工智能幻觉的存在，以及金融政策快速变化； 在使用时仍需与最新监管文件、内部制度比对；问题提示因篇幅限制较少，使用 时需要进一步丰富审计分析维度；本手册中的示例与案例不构成审计依据，仅构 成审计思路与方法参考； l 伦理约束：避免将模型用于客户画像歧视、绩效预测等可能引发公平性 质疑的场景。 “ 我们期待这本手册能成为审计人员在智能时代的 导航仪 ”——既提供工具 “ 现风险 容 忍度阈值在审计程序中的动态嵌入与预警？（如将风险偏好声明转化为可审 计参 数，建立风险容忍度红黄蓝预警规则引擎） （15）针对金融机构（如商业银行）县域分支机构，如何设计“穿透式”审计 方法论，精准识别“基层权力末梢”的违规操作与小微腐败风险？（ “ 如构建 信贷 三查 ”智能分析模型，开发村级权力画像系统，建立涉农补贴异常支付特征库） （16）如何通过“审计成果共享平台”推动审计发现向董事会风险管理报 IT 专家、合规顾问与业务审计师，实施“短周期、高频 率”的 迭代审计。（采用“项目制” 组织架构，打破传统条线分割； 动态调整审 计资源 分配，响应速度提升 50%） 3 、风险导向型嵌入式审计：将审计职能前置嵌入业务流程，如在信贷审 批 系统设置实时合规检查节点。通过规则引擎自动拦截偏离风险偏好的操作 （如超 额授信、关联方贷款），并生成风险热力图指导后续审计重点。（监管 规则语义

5.1 量子密钥分发............................................................................58 IV 5.2 分布式量子计算........................................................................62 六、量子算网协同............ 时，靶位进行比特翻转。有时候也可以将控制位的态反过来控制，比 如控制位为 1 时靶位翻转，控制位为 0 时不做操作。考虑控制位为 1 进 行 靶 位 的 比 特 翻 转 情 况 ， 其 CNOT 门 的 态 矢 表 达 形 式 为 11 10 11 11 10 01 01 00 00 CNOT     。 当 基 矢 为 |00 = 1 0 0 0 T ， |01 = 0 1 0 0 T，|10 = 0 0 1 系统的状态都是由波函数 来描述。但是波函数并不是一个可观测量， 无法直接被观测到。所以要想实验上确切知道一个系统的状态，必须 通过测量一个可观测量去获取状态信息。对于量子测量的基本假设是 12 其由一组满足完备性条件 k Mk †Mk=I � 的测量算子 Mk 作用在被测量系 统的状态空间上，测量后系统的状态以 p(k)= ψ Mk †Mk ψ 的可能性由 |ψ 变为 Mk|ψ ψ Mk