等故障，将导致重大损失。因此，钢铁行业对 PLC 的稳定性和可靠性要求极高。 表 4.7 钢铁行业中 PLC 的应用情况 环节 设备 具体功能 要求细节 原料 破碎机 进料速度控制 稳定性 可靠性 实时性 烘干煅烧设备 温度、压力控制 稳定性 可靠性 运输设备 （皮带机、堆取料机、 卸船机、装船机） 承担原材料的输送、倒运、 上料任务 可靠性 稳定性 大型 PLC 自主可控白皮书 翻车机 翻车机启停、速度同步等精 度控制 稳定性 可靠性 烧结和焦化 烧结机 烧结机点火炉温度、风箱压 力控制 稳定性 可靠性 焦炉本体及四大车 焦炉的装煤、出焦操作。 包括温度、压力制度的确定 与调节，流量（加热煤气量、 空气量、废气量）的供给与 调节。 稳定性 可靠性 炼铁 预热炉 温度自动控制系统 稳定性 可靠性 热风炉 精确控制热风炉温度，并维 精确控制热风炉温度，并维 持炉内适当压力 稳定性 可靠性 高炉 精准投料控制； 温度与压力控制； 喷煤与富养控制 稳定性 可靠性 实时性 炼钢-精炼-连铸 转炉 温度、压力、流量控制； 精确控制废钢、铁水、合金 料的加入量及氧气流量 稳定性 可靠性 电炉 温度、压力、流量控制 稳定性 可靠性 精炼炉 温度、压力、流量控制 稳定性 可靠性 连铸机 温度控制；

大多数黑白打印 打印量大 自助机柜内的打印设备通常需要 持续打印，不能停机 支持大纸盒 设备可靠，稳定性好 打印速度快 耗材容量大，纸盒大 院区 自助打印 A�/A�为主的检验结果、化验单 单台日均打印量500页以上 多集中、自助打印 有彩打需求 首页打印和连续打印速度快 设备可靠，稳定性好 彩色打印效果好 检验 影像科室 A�/A�为主 财务部打印发票、日常办公文件 有云端打印需求 操作便捷 支持云端打印 办公 病案应用 空间狭窄 A�为主的处方和检查单 打印量大 打印机尺寸小巧 设备可靠，稳定性好 打印速度快 兼容性好 门急诊 医生站 A�/A�为主 打印出院病历、医嘱、体温单等 首页打印和连续打印速度快 A�/A�为主 设备可靠、稳定性好 有彩打需求，可网络共享 住院医生/ 护士工作站 需求 �� 门急诊医生站：空间相对狭窄，医生办公桌面积有限，因此需要小巧尺寸的打印 住院医生/护士工作站：多位医生和护士共用打印机，因此同样存在较大的打印量， 主要以A�/A�幅面的文档为主，包括出院病历、医嘱、体温单等。为减少打印机出现 故障而影响护理站的工作流程，所以设备的可靠性和稳定性至关重要。此外，首页 打印速度和连续打印速度都要快，以满足医护人员频繁打印的需求。同时还需要支 持彩色打印和网络打印，方便多名医疗人员共享设备。 检验影像科室：在检验科，主要以黑白打印为主，A�/A�幅面的检验结果、化验单等

华为微电网架构创新与关键技术 3.1 分层控制架构 3.2 稳定运行六大关键技术 3.3 经济运行关键技术 3.4 矿山微网解决方案设计全流程 25 06 01 引言 矿冶行业在可持续发展中面临保障供电稳定性与优化经济性 的双重挑战，传统柴油发电因成本高、可靠性差、碳排放严重， 难以适应绿色化、智能化转型需求。 华为智能微网解决方案以构网型储能为核心，融合多能 源协同，既满足矿山高可靠性供电要求，又能降低度电成本超 年耗柴油约 4000 万吨，碳排放超 1.2 亿吨 CO2，非洲 70% 矿区依赖柴油，年耗 1800 万吨。 ⑴ ⑵ 柴油发电存在固有的技术局限性：相较于大电网或构网型储能，频率和电压稳定性弱，应急响应慢，难满 足毫秒级需求（如非洲某铜矿遇光伏 / 负载波动导致频率不稳定，效率降 15% 以上，年损超千万美元）；环 境适应性弱，高海拔功率衰减 30%-50%，极寒效率更低，且噪音、排放不达标；运维复杂，故障间隔短； 年已升至每吨 80 欧元。据此测算，若刚果金年产 260 万吨铜全部销往欧盟，所需缴纳的碳税将高达 4 亿欧元， 这占到了其销售收入的 2% 以上。碳成本已从潜在风险转化为切实的财务压力。 可靠性 稳定性 灵活性 大容量 经济性 节能环保 06 07 3. 经济与技术驱动 新能源成本下降与微电网技术成熟，为矿山能源转型提供了可行性与经济性支撑。 单晶硅组件价格从 2015 年

P-State 优化技术，可以智能提升指定核心频率来增强实时处理能力。 通过将特定边缘应用绑定到专用处理器核心，系统能够以更高频率运行关键任务，并通过优先级调度和频率锁定机 制，保证核心处理能力的稳定性和一致性。 • 英特尔® 睿频加速 Max 技术 3.0 是英特尔在某些高端处理器中引入的技术，旨在进一步提高单线程性能。与传统的 睿频加速技术不同，英特尔® 睿频加速 Max 技术 3.0 能 技术平台。英 特尔基于深厚的平台技术积累，提供涵盖硬件架构优化、实时调度算法、负载隔离机制等在内的综合技术解决方案，帮助客 户在实现多元化负载整合的同时，确保关键控制任务在复杂运行环境中的性能稳定性和确定性响应能力，最大化发挥 AI 算 法的智能决策能力。 英特尔如何帮助解决 混合关键性工作的负载整合 行业挑战 • 系统集成的复杂性以及维护 的困难。 • 希望通过将不同的硬件系统 • 内存带宽监控 (Memory Bandwidth Allocation, MBA)：RDT 的子技术之一，可以使用 MBA 限制非实时系统的 内存带宽占用，降低实时任务的性能抖动，保障执行稳定性。 VT-d 技术为虚拟机的 I/O 设备提供了接近物理硬件的性能，延迟极低。同时，VT-d 技术通过硬件的强制隔离增强了 系统的安全性，防止恶意设备通过 DMA 攻击破坏整个系统或其他虚拟机。

成光学平台两种方式。基于自由空间光学系统的光神经网络利用光在自由空间的 传播和交互进行计算，不依赖于固定的光波导结构，具有灵活性高、可扩展性强 的特点，但也面临着尺寸较大，不利于集成，环境因素敏感导致稳定性和精度问 题，通常用于快速原型设计和算法探索。基于集成光学平台的光神经网络使用光 波导引导光的传播，具有集成度高、能量效率高的优点，但目前仍面临着制造难 度大、灵活性有限的问题，适用于需要高集成度、低功耗、稳定的应用场景。随 尺寸较小、矩阵映射方法简单 受 WDM 信道数目限制、对环境敏 感 PCM 结构 结构简单、尺寸小、功耗低 工艺与 COMS 不兼容、调制时延 稍高 亚波长衍射结构 对光场控制精确 工艺复杂、稳定性低 基于 MZI 阵列的方式工艺简单、技术相对成熟，具有较高的认可度，但存在 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 11 相位误差积累和片上衰减较大的问题；基于 MRR 阵列的方式尺寸较小、矩阵映射 方法简单，但对环境较为敏感、不易调谐、矩阵规模受 WDM 信道数限制；PCM 结 构尺寸小、功耗低，但实现工艺与传统 CMOS 工艺不兼容；亚波长衍射结构可以 实现对光场的精确控制，但工艺复杂、稳定性差。 2.4 光计算系统架构 依据线性计算和非线性计算是否全部在光域完成，光计算系统实现方式分为 光电混合架构和全光架构。光电混合架构因能够充分发挥光子计算的高速特性与 电子计算的灵活性优势

在智算中心中应用全光交换面临诸多的现实挑战。首先，全光交换难 以实现有效的缓冲机制，因为光信号无法像电信号那样轻松存储，这 会导致在高负载的训练任务中，数据包冲突和丢包问题频发，影响任 务的同步性和稳定性。其次，基于线路交换的特性使得光交换在灵活 性和可重构性上受限，通常依赖于固定波长或空间切换，无法高效支 持训练任务中频繁的动态通信模式，这可能导致网络瓶颈和资源利用 率低下。现阶段使用光电协同方案组建智算中心网络，以结合光域的 高带宽和极低的延迟，而电链路的带宽相对较低但具有更好的延迟稳 定性。这种巨大的性能差异使得单态拥塞控制协议在光电链路切换过 程中出现剧烈的速率和窗口震荡现象，严重影响协议的控制效果和网 络稳定性。 3. 强潮汐流量的调度难题 不同于普通数据中心，智算中心的任务流量具有极强的潮汐性。 大型智算任务的训练需要多轮迭代，每一轮迭代中都有本地计算和网 络传输两个比较清晰可分的阶段。如何在传输开始时，迅速从间歇状 固定对称的局限性，无法充分挖掘光链路动态重配置的优势，带宽资 源浪费问题依然突出。 2.5 物理层：信号衰减挑战与时延约束挑战 在智算中心网络中，物理层不仅承担着数据的信号传输职责，更 直接影响整个系统的带宽、时延和稳定性。然而，当光交换技术被引 入到智算网络时，物理层面临一系列前所未有的挑战。 首先，光互连需要在高端口密度和长距离传输之间取得平衡。相 比传统电互连，光链路在传输距离上具有天然优势，但这也意味着必

3、 复旦大学“伏羲”大模型 4 等 AI 气象模型显 著提升了全球天气预报能力，实现更长时间 尺度、更高精度的天气预测。普林斯顿等离 子物理实验室利用强化学习优化等离子体控 制，解决撕裂不稳定性问题，加速核聚变能 源的实现 5。加州大学伯克利分校和劳伦斯 伯克利国家实验室利用机器人执行实验，机 器学习规划实验并结合主动学习优化实验过 程，研发用于无机粉末固态合成的自动实验 室 A-Lab，显著提高了材料合成效率 具身智能的情感感知和交互能力，使其更 自然、更人性化，是核心科学问题。 研究情感计算与多模态交互技术，优 化具身智能体的互动体验。通过融合视觉、 听觉和触觉信息，提高交互的沉浸感与效 率。面对实时性与稳定性的挑战，需要确 保系统能够快速响应，同时保持稳定数据 传输。任务规划与执行层面，要求智能体 具备自主探索与决策能力，优化数据获取、 模型泛化和实时性。个性化与泛化性的平 衡也是关键，需减少数据依赖，增强对不 趋势预示着脑机接口技术正式迈入智能增 强与认知重塑的新阶段。 3.3 前沿科学问题和突破路径 人脑作为大规模的复杂动力系统，其 网络化连接模式、动态时变特性和非线性 交互机制，构成了神经解码与编码技术实 现可靠性和稳定性的核心挑战。 如何实现神经集群复杂功能的特异性 调控？针对兴奋性 / 抑制性神经元、感觉 / 运动神经元等特定神经群体，通过跨时空 尺度的神经信息解码与编码研究，结合超 声、光学等技术手段建立从单神经元到神

验证、ROC 曲线分析等方法，可以评估模型的预测能力，并通过调 整超参数、集成学习等策略进一步优化模型性能。例如，可以采用 集成学习中的随机森林算法，结合多个单一模型的预测结果，以提 高模型的稳定性和准确性。 在这一过程中，还需要注意以下几点：  数据隐私与安全：在数据的采集、存储和处理过程中，必须遵 循相关法律法规，确保患者隐私的保护。  实时性与可扩展性：模型应具备实时预测能力，并能够适应不 高结合亲和 力和低副作用的化合物。 为了进一步优化候选药物，DeepSeek 技术还可以结合量子化 学计算和机器学习算法，对化合物的物理化学性质进行精细调整。 例如，通过优化药物的溶解度、稳定性和渗透性，提高其在实际临 床应用中的效果。具体来说，DeepSeek 可以通过以下步骤进行药 物优化： 1. 数据预处理：整合来自不同来源的化合物和生物数据，清洗和 标准化数据。 2. 特 集划分为训练集、验证集和测试集，以评估模型的泛化能力。常见 的划分比例为 70%训练集、15%验证集和 15%测试集，或 80%训 练集和 20%测试集。此外，可采用交叉验证方法，如 k 折交叉验 证，进一步验证模型的稳定性。 最后，预处理后的数据应存储在高效的数据管理系统中，便于 后续的模型训练和推理。可采用分布式存储系统（如 Hadoop 或 Spark）或云计算平台（如 AWS、Azure 或 Google

该方案通常将调制器集成到硅光芯片上，而将激光器作为独立的外置 光源（ELS, External Laser Source）。这种架构通常以可插拔模块的 形式存在，如下图所示，可减少散热影响，增强系统稳定性。外置激 光器方案与光引擎的耦合带了新的挑战，业界也有基于直接调制光源 的技术方案，可解决光源与调制器分离带来的光效率问题，但也面临 传输距离以及速率性能受限等难题。 图 2-13 左图：博通自定义的ELS模块；右图：符合OIF 并配合外置激光器实现高速信号中短距（~几百米）传输；VCSEL阵列 则在短距互连（~几十米）中有成熟应用，但在高温稳定性和更高速 率下仍面临一定挑战；Micro-LED作为一种新兴技术，主要聚焦于柜内 短距高速链路（~数米内）中的应用，展现出高响应速度、高密度阵 列集成及低功耗的特性，但其在高速调制（如100Gbps以上）的稳定性 以及与电芯片异质集成适配性等方面仍存在问题。 面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 提高集成 密度。MZM与MRM相比，MRM具有小尺寸及低驱动电压的优点，而MZM 则有较宽的可操作光波长范围及较佳的热稳定性，相关比较如图2-13 所示。 图 2-15 左图：MZM调制器 右图：MRM调制器[8] 硅光技术方案因集成度高、调制速率高，光源外置稳定性高，可 覆盖其他短距方案等特性，成为CPO的主流方案。随着研究的深入，硅 光技术有望成为OIO中最核心的光学解决方案。采用MRM的硅光集成方