应。发挥仿真数据优势，把仿真数据融入训练中。推动机器人进入工厂 等实际场景，通过机器人传感器在真实场景采集收集的与物理世界交互 数据，训练迭代自身性能。 三是构建国际人形机器人通用开发与网联平台生态，突破操作系统 碎片化与多机协同调度瓶颈。人形机器人操作系统平台的未来发展将围 绕通用化、协同化与规模化展开。首先，鼓励龙头企业及科研机构建立 人形机器人通用开放平台，建设技术开源社区。通过统一的中央控制系 统实现多机器人协同调度，并融合大模型驱动任务规划与数据驱动端到 端技能执行的双核机制，为不同品牌、形态的机器人提供标准化交互接 口与开发框架。其次，推动电信运营商、互联网、云厂商等参与者构建 人形机器人设备网联平台建设，释放人形机器人的规模化应用潜力。促 进百种千型万机的人形机器人设备连接、管理与运维。 人形机器人作为人工智能与实体世界深度融合的关键技术，不仅能 够提升制造效率，还将重塑产业形态。

尽管两者的技术路径存在差异，但在构建智能化、自主化和可信化的数字生态系 统方面展现出显著的协同潜力。 （一）语义网构建意义互联的网络空间 1．概念与目标 语义网（Semantic Web）是由万维网联盟（W3C）主导、Tim Berners-Lee 于 1998 年首次提出的网络演进方向。其核心愿景是“让数据不仅可被人类阅读， 还能被机器理解和处理”，从而实现更智能、自动化的信息交互。与传统 网际协议 ToIP：Trust Over IP，基于 IP 的信任 VC：Verifiable Credentials，可验证凭证 W3C：World Wide Web Consortium，万维网联盟 zk-Rollups：Zero-Knowledge Rollups，零知识汇总 zk-SNARKs：Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Arguments

加速器 内置标准以太网端口）以及 Meta、Microsoft 等超大规模用户。为了弥合开放生态的性能差距，多 个旨在推动关键技术标准化的行业联盟应运而生，其中包括旨在增强以太网性能的“超级以太网联 盟（UEC）”和旨在创建开放加速器互联标准的“超级加速器互联（UALink）”联盟。但此种模式下， 缺少配套的软件实现，核心挑战在于生态系统的碎片化和性能优化的难度。 在中国，AI 基础设施

100%绿电供应，年减排二氧化碳 50 万吨；万国数据在上海临港试点 "算力银行"模式，通过电力现货市场套利降低用能成本 8%。这些探 索为算电协同的商业化推广积累了宝贵经验。2025 年，国家电网联合 中国移动、阿里云等企业发起“算力电力协同创新推进计划”，推动 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 7 “源网荷储”一体化项目落地，如青海柴达木建成全球首个 100%绿

算力路由对算力资源状态感知的两种不同技术路线 分布式算力路由技术在寻址算法上采用了算网多因子选路算法， 将传统的基于网络状态的单因子选路算法，升级为基于算力-网络状 态多因子选路算法，实现网络平面的算网联合决策模型。算力路由需 要构建维护到达该算力服务实例的网络状态和算力资源状态的多维 状态矩阵。网络状态维度一般涉及网络丢包率、时延、时延抖动、带 宽等信息，算力资源状态维度一般涉及服务器/虚机/容器等的

该阶段以“光为管道、电为核心”为主导，光层与 IP 层物理解 耦，分别部署。以灰光模块连接 IP 设备与传统波分系统为主，通常 借助光传输设备进行封装、调度与 OAM 管理。IP 设备通过静态配置 或有线接口与光网联动，运维依赖人工干预。 关键特征：  光电功能物理独立，缺乏实时联动；  网络自动化程度低，设备封闭、配置复杂；  控制面未实现互通，需依赖网管平台人工协调。 典型应用场景：中小数据中心互联、城域业务承载。

连接）的固定宽带用户总数。 计算口径 ：每百人 移动宽带用户数 允许访问互联网的所有活跃手机端和计算机端（USB/ 网卡）移动宽带用户总数。 计算 ：每百人 物联网联接数 物联网连接总数占总人口的比例。物联网联接指智能 终端设备通过 IP 地址等唯一标识符远程接入公共蜂窝 网络或专用 IP 网络 / 互联网、xDSL、无线网络（低功 率广域网络）、NFC 设备、微波无线电或 DVB-S2X

支柱产业，汽车通过技术革新、产业链整合和出行模式重构，对推动制 造业升级、实现交通碳中和与重塑城市可持续发展具有全局性、战略性 的杠杆作用。 • 中国以传统车企转型为根基、新势力造车为突破、智能网联为增量的三 维发展格局，叠加“双碳”目标倒逼、芯片断供风险与自动驾驶伦理争 议的复合挑战，使得汽车行业在平衡技术自主可控性、产业链低碳韧性、 产品安全可靠性、数据治理合规性四大任务中面临系统性压力。

年，单车需要获得 100 Gbps 的稳定带宽，端到端时延从 10 毫秒级降低至亚毫秒级，每平方公里物联连接数将达到 1000 万个，不仅使每辆辆，而是道路上的每一个设施（如信号灯、传感器等）都成为智能网联节点；路 侧边缘算力相较提升 2 个数量级，达到 1 PFLOPS；城市云端存储需求从 PB 级跃升至 EB 级，达到 100EB，以支撑数百万辆自动驾驶汽车产生的行驶日志、传感器数据以及 V2G