.................... 63 8.1 轨道/频谱资源紧张导致承载网容量瓶颈..............................63 8.2 空间环境复杂导致承载网链路可靠性下降...........................64 8.3 卫星互联网安全风险的承载网级联效应...............................65 8.4 星地融合难题对承载网端到端 体系中占据越来越核心的位置，成为真正意义上的“太空信息高速公 路”。 5 三、卫星互联网承载网体系架构 卫星互联网承载网作为支撑空天信息传输与交互的核心基础设 施，其体系架构的设计直接关系到网络的传输效率、可靠性、扩展性 以及对复杂任务的适应性。随着航天技术与通信技术的深度融合，卫 星互联网承载网的体系架构不断演进，目前主要形成了集中式、分布 式和混合式三种典型模式。本章将详细阐述卫星互联网承载网的集中 管理与控制技术、网络测量技术以及仿真与验证技术等卫星互联网承 载网的关键技术。 4.1 星间/星地链路技术 星间/星地链路是卫星互联网承载网实现卫星之间以及卫星与地 面之间通信的基础，其性能直接影响着网络的传输速率、可靠性和覆 盖范围。根据所采用的通信技术不同，星间/星地链路技术主要可分 为激光技术和微波技术。 4.1.1 激光技术 激光技术在星间/星地链路中的应用具有诸多优势。首先，激光 具有极高的频率，

在传统数据中心配电体系中，主进线经变压器与UPS后接入列头柜，再分配至各IT机柜，通常 每柜配置双路电源以实现冗余，布线多通过底部架空地板或顶部线缆桥架部署。 随着数据中心功率密度持续攀升，供配电 系统面临多重挑战。 首先是可靠性要求显著提高：当前机柜功 率已从10kW、15kW提升至20kW、50kW，部 分应用场景甚至突破100kW，传统电缆在长时 间高负载运行下的安全风险持续加剧。 其次在 IT 设备迭代周期不断缩短的前提 最后，空间利用率偏低：列头柜占用机柜 位，在空间资源紧张的场景下，无法适适应高 密度建设需求。在此背景下，机房配电母线作 为更高效、灵活的替代方案，正逐步成为行业 主流选择。 传统数据中心配电架构在功率密度攀升的 行业趋势下，其可靠性不足、灵活性欠缺、运 维复杂、部署迟缓以及耗材多、难回收、碳排 放高和空间浪费等问题日益凸显，已成为制约 数据中心（特别是 AI 智算中心）高效发展的关 键瓶颈。针对这些痛点，数据中心智能末端配 电母线作为创新型配电解决方案，以全新的设 、母线直线段、母线连接器、插接箱 和安装附件组成，具备优异的接触性能与承载能力。系统支持全线电流、全母线温度实时监测及 告警功能，可显著提升抗冲击能力与长时间运行稳定性。 2.1.3 更高系统可靠性 数据中心智能末端配电母线的经济性体现在全生命周期成本优化：一方面可大幅降低运维与 安装成本；另一方面节能特性突出，以 400A 规格为例，年用电成本较电缆方案节约 10%，若计 入电流发热对空调

and Commentary 除了其他交通方式的激烈竞争这一外部因素，来 自于公共交通系统内部的关键制约因素，如公交 运行可靠性、设施网络覆盖性、服务组织便捷性、 服务模式多样性，也是现代公共交通系统发展面 临的重大挑战。 2.1 公交运送速度慢，服务可靠性低 《2022 年度中国主要城市交通分析报告》 指 出，中国超大、特大以及大、中型城市的高峰时 段平均候车时间超过 10 min。导致公交服务可靠 （包括空间路权优先和时间路权优先） 以 及枢纽用地优先保障不充分，如图 2 所示。其次， 目前中国公共交通系统在精准调度、精细服务、 动态调整等方面都存在发展短板，且调度准时性 差导致服务可靠性低、运能安排不合理，并进一 步造成供需失衡，难以满足乘客高品质出行需求。 2.2 公交网络重复性高，协同服务能力弱 随着城市规模扩大，公共交通线网覆盖面积 也不断扩大，但是线网重复性严重，网络结构单 能不足，且大数据、云平台、人工智能等新技术 与公共交通系统的融合程度较低，影响了公交决 策的精准性、时效性、预见性和主动性，导致公 共交通系统韧性差，应对特殊、突发情况的能力 不强，无法完全保障可靠性，制约公共交通服务 水平与品质的提升。 图2 公交车与小汽车车速对比 90 3 现代公共交通系统转型发展需求与理念 3.1 现代公共交通系统转型发展需求 在新时代，以交通强国建设的战略需求为牵

究院、中国科学探险协会联合主办的“青藏高原 冰穹探界—国际冰川保护年暨2025唐古拉山科学考察”在青藏高原 唐古拉山布曲区域展开。 华为穿戴设备的运动通信协同、运动健康关爱、户外探险定位、运动AI智能决策、硬件极限可靠性五大核心技术能 力，为科考队进行极限场景的科研、探测活动提供了重要的支撑。科考队将运用华为穿戴设备，实时监测科考人员的 血氧、血压、心率等指标，建立高海拔极端环境健康数据原始库，从而为后续科考制定健康安全指南。此次科考行动 减重。如华为MateBook Fold包装盒使用高强瓦 楞纸混合架构，较传统方案单台包装重量减少超300g。 2、标准优化：推动测试标准优化，避免过度包装。如通过高性能缓冲方案满足各项包装运输可靠性要求，华为 智慧屏S6系列较上一代单台包装重量减少约90g，体积减少6%。 3、配件小型化：通过数据线、适配器等inbox配件小型化设计减少包装体积和重量。 包装减重 华为优先选用可循环利用 持久耐用的产品首先需要确保硬件的可靠性。华为每款产品在推出前经历的第一道关卡是全面的可靠性测试，以确保 产品更可靠。 持久耐用的产品是保护资源最有效的方式之一。在每一件产品交付给消费者之前，我们均会进行严格的可靠性测试； 同时我们为消费者提供持续的系统更新以及便捷可负担的维修服务，从而延长产品使用寿命，促进资源的利用效率最 大化。 华为在全球拥有多个可靠性实验室，我们严格按照国际标准，结

能、高可靠性和强适用性等特点。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 9 图 1 冷板式液冷系统示意图 (1) 高密散热､高效能：采用冷板式液冷系统可以实现机架功率密度的提高，有 效提升单机架的计算能力，冷板式液冷系统相对风冷在能效方面具备高效能的特点。 同时，通过进一步对液体､管理和设备冗余进行更为合理的设计和应用，液冷也将具 有比风冷更高的散热可靠性，有效提高数据中心的能源利用率。 有比风冷更高的散热可靠性，有效提高数据中心的能源利用率。 (2) 高可靠性：冷板式液冷技术在冷却液管路中流动时，并未与主板和芯片模块 进行直接的接触，材料兼容性较强，提高系统的运行安全性｡此外，液体冷却芯片温 度更低，可延长芯片寿命 30%以上，降低因过热导致的硬件故障率。 (3) 强适用性：冷板式液冷技术不改变服务器主板原有的形态，而是对现有服务 器主板进行适配性改装来实现液冷散热。这种方式不仅拆卸简单、安装方便，而且在 （2）高效散热能力：液冷云舱配置独立的 CDU 和列间空调，结合“芯片-机柜- 机房”三级液冷循环，动态匹配不同负载场景，减少无效能耗，兼容智算和常规通算 服务器，弹性适配不同算力场景。 （3）高可靠性：将动环、IT 网管以及整个机房资源纳入数字化管理平台，支持 未来 AI 智慧化系统接入，实时分析负载与温度场，动态调节泵速、流量及冷却路径； 配备漏液检测、压力传感与冗余泵组，毫秒级隔离故障模块，提升系统故障自愈能力，

此外，水利工程还需要高效的运维管理系统。传统的运维方式 往往依赖人工巡检和故障排查，效率低且容易遗漏问题。通过引入 智能运维平台，能够实现设备的远程监控、故障预警和自动维护， 大大提升运维效率和可靠性。例如，利用深度学习技术对设备运行 状态进行实时监控，及时发现异常并自动生成维护计划，减少设备 故障率和维护成本。 为了提高水利工程的整体效能，还需要建立跨部门、跨平台的 数据共享和协同工作 量和洪水风险。基于这些数据，系统可以提前发出预警，自动启动 应急预案，如调节水库水位、加固堤坝或疏散居民。此 外，DeepSeek 还能够通过模拟洪水演进过程，优化防洪设施的设 计和布局，提升防洪工程的效率和可靠性。 DeepSeek 技术在灌溉管理中的应用也不容忽视。通过安装土 壤湿度传感器和气象站，DeepSeek 可以精确监测农田的土壤湿 度、降雨量和蒸发量等参数，结合作物生长模型，制定科学的灌溉 节实现了高效、智能的运作，为工程的科学管理和决策提供了坚实 的数据支撑。 4.2.1 传感器部署 在水利工程中，传感器的部署是实现数据采集与处理的核心环 节，直接影响后续数据分析的准确性和可靠性。首先，根据工程的 具体需求和环境特点，确定传感器的种类和数量。常用的传感器包 括水位传感器、流量传感器、水质传感器、温度传感器以及压力传 感器等。这些传感器应根据监测目标的不同，合理分布在关键位

能和大数据分析技术，能够实时监控和优化交通流量，提升车辆调 度效率，减少拥堵和延误，从而显著提高乘客的出行体验。此外， 该方案还能够预测潜在故障，提前进行维护，降低运营成本，延长 设备寿命，确保交通系统的安全性和可靠性。 通过 DeepSeek 的应用，城市公共交通系统能够实现以下具体 目标：  提高运营效率：通过实时数据分析和智能调度，减少车辆空驶 率，提升车辆利用率。  优化资源配置：根据乘客流量动态调整班次，确保资源的高效 生成优化调度方案。例如，在高峰时段动态调整发车间隔，或在地 铁线路故障时快速规划替代公交线路，从而减少乘客等待时间和运 营成本。 此外，乘客体验的优化也是需求分析中的重要环节。现代城市 居民对公共交通的便捷性、舒适性和可靠性提出了更高要 求。DeepSeek 可以通过数据分析，精准识别乘客需求，例如为老 年人和残疾人提供个性化服务，或在极端天气条件下调整车辆空调 系统和照明设置。同时，基于自然语言处理的智能客服系统能够实 DeepSeek 应支持多种支付协议，如 NFC、二维码支 付等，并确保与现有票务终端的兼容性。调度系统通常依赖于实时 数据传输，DeepSeek 需具备稳定的数据接口，能够与调度系统实 现低延迟、高可靠性的数据交换。 其次，DeepSeek 应用需与多种操作系统和硬件平台兼容。常 见的操作系统包括 Windows、Linux 和 Android，DeepSeek 应能 够在这些系统上稳定运行，并支持跨平台部署。此外，考虑到公共

基础设施，数据中心网络采用传统以太网技术用于支撑数据的集中管理以及计算和 存储资源的池化应用。发展到算力服务化阶段，随着高性能存储、超算中心高性能 互联和AI算网的引入，数据中心网络需要提供更高带宽、更低时延以及更高可靠性。 然而，传统以太网技术无法满足要求，导致数据中心高性能存储选择FC专网承载， 超算中心高性能互联则通过IB专网承载，而AI算网则通过增强的以太网技术承载。 这种三种网络技术并存大大增加了数据中心网络的管理运维复杂度和成本。 网络连接算力，其性能直接决定了整个数据中心的实际算力水平。以大模型训练为 例，需要同时协调数千张甚至数万张算力卡资源，数据吞吐量成为AI计算的关键瓶 颈，需要高效的数据流水线支持，对网络的带宽、时延和可靠性都提出了极高要求。 因此，要提升数据中心算力服务能力，就必须进一步提升数据中心网络性能。根据 《中国综合算力指数（2024年）》报告，计算、存储和网络是算力最重要的组成 部分，在数字经济发展新 算力流转路径，成为打通算力供需的关键中枢。通过端网协同与在网计算技术，实现端侧 与网络的深度联动；依托磐石高可靠架构的iReliable技术，结合光模块AI能力，可实现毫 秒级故障切换，网络可靠性提升10倍以上，确保业务7×24小时不中断；同时，通过训练 网络级负载均衡、推理调度算法，动态优化算力分配，避免节点过载或闲置，推动 AI训练 和推理性能整体提升10%以上，让算力从 “静态分布”

深度学习在智能助理产品中的应用 胡一川 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 智能助理产品的特点 . 深度学习与智能助理 目 录 用户终端的变化和技术的进步，推动更自然的人机交 互方式及产品形态 通过理解文本或语音形式 的自然语言来协助用户完 成需求的软件应用或平台 2000s PC 键盘 & 鼠 标 网站 时间 设备 交互方式 产品形态 2020s 如何提升基于交互的服务效率和服务体验？ 任务型对话机器人 商业智能 智能分组推送 个性化推荐 知识库 问答型对话机器人 领先的知识型交互机器人 最懂你的私人助理 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 • • 对一段文本对应的向量进行转换， 转换时使用上下文信息 通常使用 CNN 或 RNN 从编码后的向量中提取对预测有 深度匹配 排序 主要 挑战 抽取 关键词 解决 方案 目标 核心 价值 [Wu 2017] 候 选 回 复 用 户 问 题 上下文 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 完全用机器来理解人类语言仍面临诸 多挑战 模糊的 语义内容 复杂的 知识处理 个性化的表

智算一体机将集成多种先进的深 度学习模型和机器学习算法，覆盖从医学影像分析到临床决策支持 的多个应用场景。这些算法将基于海量的医疗数据进行训练，并通 过持续的更新和优化，确保其在实际应用中的高准确性和可靠性。 例如，在医学影像诊断领域，DeepSeek 智算一体机将能够自动识 别和标注病灶区域，辅助医生进行更快速、更精准的诊断。 为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 景提供强大、灵活且安全的智能计算能力，助力医疗行业实现数字 化转型和智能化升级。 2.1 硬件架构 在医疗场景的 DeepSeek 智算一体机硬件架构设计中，我们采 用了模块化、高扩展性和高可靠性的设计理念，以满足医疗场景对 计算性能、数据安全性和系统稳定性的严苛要求。核心硬件架构由 计算单元、存储单元、网络单元、电源与散热系统以及安全模块五 大部分组成，各部分通过高速总线互联，确保系统整体性能的最优 例如，可通过增加 GPU 数量或扩展 FPGA 模块来提升系统的整体 计算能力。 2.1.2 存储系统设计 在医疗场景 deepseek 智算一体机的硬件架构中，存储系统的 设计至关重要，需兼顾高性能、高可靠性以及扩展性。考虑到医疗 数据的多样性和安全性要求，我们采用分层存储架构，结合多种存 储介质，确保数据的高效访问与长期保存。 首先，存储系统采用全闪存阵列（All-Flash Array, AFA）作为