面向智算场景的 高性能网络白皮书 中兴通讯版权所有 编制说明 本白皮书在编制过程中得到了多家单位的大力支持，联合编制单位如下（排名不 分先后）： 中国联通研究院 中国信息通信研究院 V1.0 发布时间 2025 年 2 月 ©2025 ZTE Corporation. All rights reserved. 2025 版权所有 中兴通讯股份有限公司 保留所有权利 版权声明： ...................................................................37 中兴通讯版权所有未经许可不得扩散 1 1 前言 智算场景的普惠化正带来新一轮网络技术的革新浪潮。 随着生成式人工智能的发展，AI大模型参数量从GPT-3.5的1.75亿，到GPT-4的1.8万 亿，预计未来GPT-5将达到十万亿参数规模，迅速膨胀的AI模型需要更大规模的算力集群执 ，同样也关注长尾时延。 AI和HPC集群规模和服务范围的扩大对广域网传输也提出全新需求，包含数据协同和数 据快递两大应用场景。数据协同应用主要面向AI/HPC的分布式协同，例如在跨DC的AI训练 过程中的是训前模型和数据上载，以及训练期间数据和状态同步过程；数据快递场景包括数 据灾备、大规模科学数据传递等。以上都需要广域网具备高性能海量数据传输的能力。 综上，面对大规模AI/HPC的计算

源共享；安全可信技术保障网络交易与数据的安全；AI 与智能体技术则为网络 的智能化运维与优化提供强大支持。 1 白皮书还结合具体实例，生动描绘了联盟网络在全域通感网络、全域应急通 信及 Web3 服务三种典型场景中的广阔应用前景。全域通感网络通过多主体协作， 构建未来智慧城市，实现对城市基础设施的智能化管理与实时监控；全域应急通 信整合卫星、无人机与地面基站，打造空天地一体化的应急通信系统，大幅提升 灾害救援效率；Web3 ...................................................................................... 18 4 联盟网络典型场景................................................................................................. 20 中心区域的基站高峰时段负载超过 80%，而郊区基站的负载仅 20%，资源分配 严重失衡。此外，用户跨运营商网络漫游时，服务质量波动明显，切换时延高达 100ms 以上，难以满足工业自动化、车联网等场景的严苛要求。又例如，制造企 业的专网无法调用邻近物流园区的闲置频谱，资源利用率不足 40%。这种封闭性 不仅限制了业务创新，还推高了建设和运维成本。 现有网络面临三大核心挑战：资源孤岛化、业务灵活性不足以及商业模式单

AI已经能与人类专 业知识相匹配，同时具有更高的效率。根据Gartner的预测，到2028年，AI技术将自动化至少15%的 日常决策，大幅提升企业生产力，降低运营成本。通过AI技术与城市数字孪生场景结合，以时空为 “索引”对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借助知识工程和AI算法进行智能分析、挖掘知 识和辅助决策，可以很好地解决地理规律的复杂性、地理信息表达的多样性以及地理数据的不完备 ..................................................................................35 2. 结合本地特色分步推进场景建设 ............................................................................................35 4 续进化，上下文窗口长度不断扩展，知识密度增强，带动专业大模型持续创新，在金融、医疗、教育、零售、能源等 多个行业实现初步应用，提供更加精准、高效的解决方案。 多模态大模型推动人工智能从单一感知向全场景认知跃迁 大模型发展已经进入多模态融合阶段，多模态大模型融合了多种感知途径与表达形态，能够同时处理文本、图 像、语音等多种数据，并进行深度语义理解和交叉模态处理，是实现通用智能的重要路径。大模型从早期简单的子任

（ICW）和闯红灯预警（RLVW）三个典型应用场景，对基于 LTE-V2X 预警类应用的功能安全分 析进行了技术探索。 在研究现状部分，本研究总结了国内外的相关研究和标准，包括 5GAA 的 STiCAD 项目、中国汽 车工程学会的 T/CSAE 53 标准、汽标委的预警类应用技术要求和试验方法，以及 C-NCAP 2024 版 测试规程中的相关场景。本研究还对 V2X 预警类应用进行了分类，分为安全类和效率类应用，并 预警类应用进行了分类，分为安全类和效率类应用，并 指出安全类应用与功能安全的相关性更大，因此本研究以安全类的三个典型应用场景为目标展开 分析。 在功能安全分析方法论部分，本研究基于 GB/T 34590 的框架，详细阐述了相关项定义、危害分析 和风险评估、功能安全概念等步骤。 在第 5 章到第 7 章的三个章节，本研究针对前向碰撞预警（FCW）、交叉路口碰撞预警（ICW）、 闯红灯预警（RLVW）应用，分别 对于安全预警类的场景，中国汽车工程学会在 T/CSAE 53 《合作式智能运输系统车用通信系 统应用层及应用数据交互标准（第一阶段）》中提出了 17 个一阶段应用，汽标委开展了国标《基于 网联技术的汽车安全预警类应用场景技术要求及试验方法》研究，C-NCAP 发布的 2024 版测试规 程中也提出了涉及 V2X 预警应用相关的场景，并规定了测试条件和通过条件。然而，这些场景的 功能安全分析

19 3.2 选择高阶自智网络L4价值场景 19 3.3 断点的打通；通过大小模型协同、Agent、数字孪生等 关键技术，解决自动化难点，降低网络运营技能门槛 并逐步代替人工实现网络自主闭环；通过价值场景及 成效落实，助力商业成效的闭环。方案采用可组装式 数字星云架构，通过数智引擎，提供各类服务能力，结 合场景自智能力，快速编排上线，并具备未来应用范 式演进能力。 自智网络发展趋势 结合当前标准发展和产业实践，从数字人直播、5G-A 等业务发展、云网算智融合的网络演进、以及大模型 1 2 智能化时代洞察 1.1 当前自智网络标准发展和产业实践 自智网络的标准发展 多个国际标准组织如TM Forum、NGMN、ITU、3GPP和ETSI等，在体系架构、自智分级、价值场景选择、价值成效、智能 化技术等方面，积极推动自智网络标准的制定和完善。这些组织通过整合运营商和产业需求，共同促进自智网络产业的 繁荣发展。同时，3GPP在R17版本中发布了首个自智网络分级标准TS28

ICDT 融合赋能的三大典型应用：沉浸式通信、低 空经济及无源物联网。区别于单纯的技术分析，本章节从基本概念与场景用例、关键技术、 性能指标，三方面对三大典型行业应用进行了分析。重点阐述了新兴应用所需的关键技术以 及对通信速率、时延、可靠性等核心指标的差异化需求，揭示了技术突破与场景创新间的互 驱机制，完整呈现了从技术研发到商业落地的价值链条。 2 / 87 当前，ICDT 融合的 6G ....................................................................................66 3.1.1 基本概念与场景用例.............................................................................................66 3 ....................................................................................71 3.2.1 基本概念与场景用例.............................................................................................71 3

路可控用智安全，筑牢“供给者、汇聚者、运营者”定位。作为“供 给者”，融合中国移动算力、数据、算法优势，提供全方位能力支持； 作为“汇聚者”，打造 AI 生态平台，广泛汇聚多类型模型、多领域 能力、多场景智能体；作为“运营者”，以算网大脑为核心提供高效 运营服务，深化 AI 赋能。在此基础上，全面激活智能算力与应用普 惠新势能。 本白皮书详细阐述了云智算的发展背景、内涵，深入介绍云智算 的关键技术方向，为云智算的发展奠定基础。 开发全链 路的需求，迫切需要构建适应智能时代的云计算新范式。 1.2 云智算的内涵 云智算是通过算网基础设施与人工智能核心技术深度融合，提供一体化算网 资源、全栈式开发环境、一站式模型服务、多样化场景应用的新型云服务模式。 云智算作为云计算的新升级，是以 AI 为核心驱动力的下一代云计算范式，是未 来算网智一体化算力网络的核心载体。 1.3 云智算体系架构 云计算向云和 AI 深度融合的云智算升级，体系架构从 研发、运营、测试等全环节的工具链和开发环境，显著提升全社会 AI 创新效率。三是 MaaS，即加速 AI 一站式落地的模型服务，汇聚模型、能力、智 能体等资源，推动 AI 在各行业的普及渗透。四是 AI SaaS，即覆盖多样化场景 的 AI 应用服务，赋能生产方式、生活方式、社会治理方式的数智化转型，充分 释放 AI 价值潜能。为此，中国移动针对云智算体系架构形成了计算、存储、网 络、算网一体、AI 开发平台、模型服务、算网大脑等十大关键技术方向。

网络带来的挑战主要体现在如下方面： 现代港口随着时代的变迁，其功能也在不断变化和升级，自动化、 网联化、智能化是港口变革的趋势。智慧港口在升级过程中出 现了无人集卡、岸桥远控、智能理货等多个应用场景，5G 网络 都在其中发挥着重要的作用。 采矿行业目前正进行着信息化的转型升级，智能矿山，无人矿 山是其发展目标。矿山的生产环境恶劣，需要一个高效可靠的 无线网络，使能矿山的人员和设备全面互联，提升作业效率， 面对行业应用提出的挑战，面向公众用户提供基础通信服务的通用移动网络显然是不适用的，通信运 营商希望提供既能够快速部署，又满足业务极端要求，同时还有成本竞争力的专用 5G 网络。“精准 无线网”正是中兴通讯针对行业应用场景提供的 5G 专网技术方案。 5GC 5GC UPF/ TOF 虚拟专网 区域专网 物理专网 公网 本地网 公网 本地网 公网 切片 无线资源 共享 无线资源 部分独占 公众应用 行业应用 行业专网模式 4 精准无线解决方案 专网模式选择 5G 引入的网元虚拟化、架构开放化、编排智能化等发展方向，为 5G 行业专网服务能力的 灵活化、定制化提供了有力的技术保障。5G 专网需要根据不同的应用场景进行定制化设计， 以实现网络时延、安全隔离度、网络可靠性、网络带宽、上下行配比、峰值速率等重点因 素的差异化能力，满足行业用户生产、办公、管理等应用的通信服务需求。 专网模式的选择需要充分考虑

自动驾驶车辆与智慧停车场无缝对接，车辆自动接收空闲车位信息并完成泊车，从入场识别到支 付清算全程自动化 ，云端智能与 数智化 能力接入智慧城市与智慧交通，智慧停车成为智能交通的重要组成部分。 · 人车生活场景生态化：汽车成为第二生活空间，停车业务作为汽车重要组成部分，将全面融入人车生活、智慧交通等两大生态，并催生重大业务 模式、服务模式与盈利模式的变革 新能源与能源网络整合 · V2G ( 车网互动 环节业务，如硬件全场景布局的 安防类、 门禁类等公司，目前行业内已经出现加 大 此类业务的软件研发与硬件生产投入的领先公司。 · 资产运营类公司将向平台代运营与资源聚集型公司转变，由“抢资源”向“运营资源与吸聚资源”转变，谁拥有更强的运营能力与生态聚集能力， 谁将会成为 区域型停车资产运营公司的领导企业。 后端生态类场景应用公司，将由整车企 通过与银行进行无感支付的合作，开展停车打折、停车券反补等 与保险机构合作，实现购买保险与停车券优惠结合等 与地图商、车机服务商进行联合，建立基于车场车位的精准导航服务 通过智慧停车运营平台和停车这一高频和精准的场景切入，触达车生活服务如加油、洗车、保养、等车生活服务 线下停车场承担能源补给、车辆停放等功能；线上云平台承担信息共享、联网互动、车机互联、人车互动等功能 通过 APP\ 公众号 \H5\ 生活号

使用智能PPT的用户在总体办 公人群中的比例 涉及智能PPT的专业大模 型数量 场景深化与垂 直能力升级 无缝嵌入工作流 与决策支撑 基于大模型的多模态内容生成能力，Google、Microsoft、 WPS、百度如流、钉钉、飞书等推出多文档内容生成、 会议转录与摘要、 智能创作、流程安排等功能。 向垂类场景进发落地应用，开拓财务、人力、政务等场景， 大模型融入原有办公平台工作流，同时在生成式AI助手中深 数据来源：极光月狐研究院整理测算。 百度文库 WPS 9 生成式AI助手强势入局，智能PPT进入激烈竞争阶段 2.2 智能PPT竞争格局 • 智能PPT主要分为智能化转型类工具与AI原生工具。随着对应用场景的积极拓展，增加了智能PPT入口的AI助手也正式步入战局，其技术 实力与流量为行业带来了新的热度，同时也为竞争者带来了挑战。各类平台各有所长，集中技术、流量与行业积累才能成为行业的突围者。 • 流量积累为智能PPT功能发展带来较多流量和行业 know-how；头部办公套件直接形成智能生成入口。 传统办公套件 基于自身积累的行业知识库或PPT模板组件 库与大模型结合，为内容或设计资源管理属 性增添文档生成的应用场景。 资源获取与AI创作平台 集成多个大模型，依靠其自身的PPT模板库 及排版、美化能力形成PPT平台，以多个大 模型使用的切换与PPT模式定制化选择见长。 PPT垂直工具平台 供应商 访问量（万）