体系将实现系统性演进，加速推进我国新型信息基础设施建设。 2.2. 价值和愿景 “全光网 3.0”是推动新型工业化与数字基础设施融合发展的关 键支撑。通过能力升级、架构重构、服务模式创新，光网络向数智融 合、多维感知与天地协同转型，并具备超大带宽、极低时延、原生智 能、弹性敏捷等核心能力。促进区域资源协同共享，支撑算力资源灵 活配置、数据要素高效流通，加速智慧工厂、智慧办公等产业数字化 升级，推动远程教育 0”是引领光通信产业未来发展的重要理念。通过技 术创新与融合、标准牵引以及产业链升级，引领未来十年的光通信产 业变革。在“全光网 2.0”网络架构与技术创新的基础上，进一步引 入并融合人工智能、数字孪生、空间通信、多维感知等前沿技术，提 升网络对多样化服务场景的适配能力，推动光通信产业从传输媒介、 光电器件、设备制造到全网系统集成等上下游环节实现全链条跃升， 开启光通信产业高质量发展新阶段。 “全光网 3. 升级，实现光网络和云资源的深度融合。依托弹性敏捷、泛在协同、 智能感知的光网络，为算力、存力与运力等所有在网资源构建高效集 约的全光联接底座。同时融合网络自智技术，覆盖光网络“规划、建 设、维护、优化、运营”全生命周期，满足所有用户、终端、节点和 数据中心之间的海量数据快速交换与智能调度需求。 2）光感业融合：通过将光通信与光感知深度耦合，实现从“连 接通道”向“感知中枢”跃迁，推动光网络从单一传输向融合主动感

规则领域：运行机制、服务规则、 监督法则和各类的标准要求 数字空间基础设施：数据体系，身份体系、 算法体系、数字平台体系 · 物理空间基础设施：交通运载体系、能源 体 系、感知传输体系和数字化基础体系 9 数字交通运输的核心特征 ★ 工业交通运输的特点 由于各类基础设施、各运载工具和交通控制等部分之间不能及时、全面的传输信息，众多环节相对独 立运行。从而产生道路 和货物运输效率 —— 实现了交通运输各部分的紧密连接，从开环系统变成了可感知、可控制、可优化的闭环控制系统 10 智慧公路定义 数字公路是指经交通运输主管部门验收认定的，在城间、城乡间、乡间能行驶机动车辆， 并能够提供必要的数字服务的公共道路，该类道路的建设、养护、运营过程采用数字化 技术，能够实时感知并发布道路设施状态、环境状态和运行状态，可根据需要实时调节 运行状 模式也有很多种选择。但是 这 些不妨碍公路需要提供数字服务的要求。 12 特点二：需要实时感知并发布道路设施状态、环境状态和运行状态 由于数字交通运输体系是一个准闭环的反馈性控制系统。所以作为系统中重要的组成部分，公路需要 实时感知各方面的状态，并能够发布给系统内相关部分。对于运行状态的感知方式，可以是公路路 侧 主动探测，也可以是公路的使用方主动发送信息。一个准闭环的反馈性控制系统的原因，公路需

掌握所有业务组件的分布状态，并依据负载、灾害风险与延迟感知自主调整流量路径。它不 再仅仅是通用计算资源的连接者，而是智能调度各资源池承载能力的核心大脑，确保客户各 类核心业务在任意位置发生，都能由最优计算节点响应处理。这就要求异地数据中心间具备 全局流量调度能力，可根据链路延迟变化动态切换支付结算类关键业务路径，实现用户“零 感知”切换。 2）超大规模与智能韧性协同演进挑战加剧 伴随 大规模的数据中心，如何应对多POD间的大规模流量灵活调度，也将面临新的挑战。 “战争级”韧性催生容灾与加密升级：为应对地质灾害及冲突破坏，如何支撑数据中 心网络“中枢”在极端环境下的通信能力成为关键瓶颈。网络需要基于智能故障感知恢复， 助力网络常稳业务永续。同时，为保障跨楼宇、跨DC此类高速链路互联场景的传输安全， 通信安全等相关技术也将加速在高韧性DC架构中落地。 未来十年数据中心网络将彻底超越传统连接的定位，真正成为驱动金融、政府等业 以上吞吐效率，400ns 级低时 延（远优于业界 750ns 水平）精准匹配 AI 实时性诉求；在安全层面，构建 “态势感知 和多级加密” 防护体系，保障高价值训练数据与模型参数 0 泄露；同时内置 AI 芯片，具 备 ns 级高精度统计与故障可视化能力，让网络异常可感知、故障可追溯，从物理层确保 算力传输高效、安全、可控。 9 AI大脑：智能级网络管理的“指挥核心” 作为AI Fabric

应精细化管理需求，与此同时，人们对于地铁出行时的智能 4 化服务需求同样日益增长。 （二）人工智能持续快速发展 （1）人工智能技术概述 人工智能是有关“智能主体研究与设计”的学问，其中智 能主体是指一个可以感知周遭环境并做出行动以达到目标 的系统。当前，人工智能技术体系可以分为基础层、技术层、 应用层等，如图 1 所示。 图 1 人工智能技术体系示意图 基础层主要包含智能芯片、深度学习软件框架等。技术 觉、语音语义等技术持续发展，逐步从“看见、听见”向“看 懂和听懂”迈进。同时，机器应用知识能力、逻辑推理能力、 自主学习能力等备受关注，感知智能开始向认知智能演进。 知识驱动的理论体系将在人工智能系统里扮演着越来越重 要的作用，与现有数据驱动的理论体系融合发展。不同学派 开始融合，兼具感知能力和推理能力的图神经网络等方法成 为研究热点。元学习等框架在赋予机器自主学习能力方面进 行了探索，引起了广泛关注。 不同 垂直行业深入融合，呈现泛化的应用发展态势。人脸识别、 语音识别等技术已经广泛应用于交通、金融、安防、教育等 领域。当前，人工智能赋能融合仍主要停留在基于语音和图 像的单维度感知层面，未来多维度综合感知和认知赋能将成 为主要趋势，能够应用的场景进一步增多。人工智能作为一 种赋能型技术，可加快推动相关领域的智能化转变，打造全 新产业生态。 6 当前，人工智能技术持续演进，产业发展逐步脱虚向实，

环填变化 为城市可持续发 展带来诸多挑战 经济发展 资源增加 smruenethei 优化合理 环境 治理 安全 服务 云计算 大数据 人工智能 感知技术 物联网 移动 虚执现实 经济发展需要 ：建设智慧城市是推动城市高质量发展以及经济发展的重要途径 数字经济是中国经济发展的新动能。 2019 年，中国数字经济傩加规横达 35.8 云计算 大数据 移动互联 M 数字经 济 云计算 大数据 物联网 感知技术移动互联人工智能 虚拟现实 3D 打 印 抓 手 互联网 + 服务 互朕网 农业 交通 殿务 教育 服务 智慧 服务 设施管理 感知技术 人工智能 3D 打印 互联网 物联网 医疗 异地协同办公 数据樂中管理 新型智慧城市整体设计思 路 资源弹性化 场景协同化 治理精细化 数据标准化 决策科学化 平台生态化 发展融合高效便捷的 场景化智慧应用 提升信息资源整合 与共享 建设智能基础设施 和感知体系 构建安全统一的数 据资源体系 健全多维安全防护 体系 核心 方向 关键 保瞳 基础 发展建议：以“三部曲 + 四要素”推进智慧城市长效发展 三部曲

电、新华三、华 为 风电 地理位置偏僻 资本技术密集 发电波动性大 风场设计周期长 设备维护成本高 并网协调效率低 弃风漏风较严重 数据采集由底层互联 向全面感知转变 设备维护由人工调试 向智能运维转变 风场管理由单场单管 向虚拟集成转变 虚拟风场设计 设备预测维护 智慧风场管理 精准柔性供电 金风科技、远 景能源、昆仑 数据、明阳智 ............. 74 11.1 风电行业数字化转型趋势分析 .................................. 74 11.1.1 数据采集： 由底层互联向全面感知转变........... 74 11.1.2 设备维护： 由人工调试向智能运维转变........... 75 11.1.3 风场管理： 由单场单管向虚拟集成转变........... 75 很难准确识别设备故障并维修， 容易造成产线停滞 和生产安全等重大问题。随着智能传感器和通信技术的兴起， 实时监测高炉等设备的温度、压力、流量等各种工况数据成 为了现实，基于此可实现设备故障的自感知、自分析和自决 1 策，做好设备的预测性维护，减少维护成本，提高设备的可 靠性，并保障生产的通畅运转。 1.1.2 生产工艺由黑箱式向透明化转变 钢铁行业是典型的长流程行业， 生产环节众多，

，园区不断涌现出 新 的应用和管理业务。 l 而园区建设周期长 ，导致建设初 期的设计规划无法满足建成后的 需求 ，启用即落后现象普遍。 缺 乏顶层设计导致难以实现业务扩 展及系统更新 。 l 物联感知设备的建设薄弱 ，导致 无法采集更多有价值的数据 ，比 如视频、 音频、 人、 车、 表计 数等。 l 基础网络独立部署 ，缺乏智能化 的基础 ，在业务的扩展上遇到瓶 颈 ，迫切需要升级改造。 价值数据统一清洗和计算 ，将数据 在线化 ，为管理提供决策。 系统融合 ，将分散在各个子系统的 数据融合 ，提取价值 ，实现系统之 间的联动。 感知一体 ，通过物联网进行数据实 时在线采集 ，为园区数字化打下良 好基础。 管理运营能力弱 场景智慧化不足 物联感知建设差 管理系统联动少 园区顶层设计缺 253809 da hua 2023 03 20 超融合 大集成 智慧园区大脑 IOT 接入服务 安装温湿度传感器 ， 监控温度、湿度情况。 素等 。 9 da hua 2023 03 20 物联感知组成的智能化系统在运行中常出现设备故障无感知、 故障解决无跟进、系统状况无考核的情况。故障定位、无考核返 修 ，人力流转工单等 ，都将导致人力资源的浪费。 应用价值 l 感知—告警—报修—考核全流程闭环 ，缩减运维人力成本。 l 门禁、编解码器、视频卡口等物联设备接入 ，云存储、平台服务

通用模型是当下研究热点与未来趋势； 研究高效训练算法具有重要创新意义。 如何提高数据的规模与质量 是当前人工智能领域的关键问题。 5/37 早期的深度学习受限于计算能力和数据规模，难以发挥优势。随后多层感知机与卷积神经网络结合反向传 播算法，显著提升了模型的学习能力。随后，基于注意力机制的 Transformer 架构改变了自然语言处理 的范式，使大规模预训练成为可能。近年来，大模 支持分布式并行训练 后训练：能力增强与偏好对齐 指令微调技术 人类反馈强化学习 多模态统一编码 关键特征抽取 图保始码算法 动态分辨率 视须关睫帧态知 多场景协间增强 真实龄据感知 电气信号始码 高雌特征映射 电气词表扩充 提 供 统 一 的 多 模 态数 据 表 示 基 础 算 子 基座 能力扩展 注意力机制 深层特征提取 自研高性能电力大语言模型 数据类型转换 TMFile Kemel 选取 后端算子接入与硬件运行 ARM Kernels 推理框架 Runtime NPU Kernels X86 Kernels 单设备状态感知与运维任务可由边缘计算技术本地高效完成；对于变电站层的状态数据处理，需要云边协同技术， 各 边 缘 终 端 在 中 心 服 务 器 的 统 一 调 度 下 ， 将 云 端 所 需 数 据 上 传

城市应急联动指挥 城市日常事件管理 应急联动 辅助决策 9 2.4 综合监测 融合政务数据、物联网感知数据和各垂直领域数据，一屏呈现城市运行体征及态势的监测分析。 城市“一张图” 数据专题分析 城市运行体征 3D 城市建 模 10 2.5 事件管理 整合公共感知资源、城市视频资源、政府治理资源、公共服务资源，实时发现并及时处置城市环境污 染、 交通拥堵、公共安全等事件，促进城市有效治理。 流媒体多 次报道 。 围绕善政、兴业、惠民三大主题，涵盖 8 大领域场景，融合政务经济和城市感知数据， 实现了乌镇运行态势实时感知、体征监测分析等功能，有效提升了城市精细化治理水平。 采用 3D 建模及虚实结合等技术， 实现与地理数据无缝融合，构建数 字 孪 生城镇 融合政务经济、城市感知和移动信令 三大数据，解决客 户 信息孤岛问题 主题大屏及各领域专题呈现，帮 助乌镇精准掌握城镇运行态势 技术侦察 19 3.4 公安检查站治安管控 公安检查站治安管控主要解决当前检查时间长，突发事件应对能力弱、智慧能力差等问题，分为总站与分 站两级部署。 总站汇集和分析所有分站数据，提供整体态势感知、数据研判分析、预测预警和指挥调度等功能，统 筹执行跨区域、跨站协同查控任务； 分站支 撑 单站的人、车、物查控任务，主要提供分类引导、快速安检、拦截封控等功能。 站级查控应用 指挥调度 综合分析

、安全性与可持续性。本白皮书指出，“数据中心的每一次升 级换代，背后都在回应数字经济对于更高性能、更高安全、更高灵活性的新要求——这正是韧性建设的应然 逻辑”。它系统阐述了如何构建面向未来、具备感知、决策与自进化能力的AGI驱动型数据中心，为电力行 业在规划、建设与运营高韧性算力基础设施方面提供了重要参考与实践指南。该书理念先进、内容务实，对 电力及相关行业单位具有显著的启发与借鉴价值，特此推荐。 白皮书 11 10 一份给 CIO 规划建设数据中心的参考 韧性DC的关键特征 及成熟度模型 第 2 章 韧性不是事后修补，而是前瞻性设计的结果。未来的数据中心，将是AI驱动的数字生命体，具备感知、洞 察、决策、执行与自进化的能力。 韧性是“设计+演进”出来的，AI驱动韧性跃升 复杂系统的高度韧性，是通过系统性设计实现的动 态平衡，是应对极端不确定性环境的“生存基 因”。正如行业的共识，韧性从来不是“修补”的 心从业者从繁琐重复的运维工作中解放出来，更通 过洞察、预测、决策与执行的智能化闭环，使“恢 复即本能”成为韧性数据中心的内生特征。 展望未来，AI Native的韧性数据中心将是一种全 新的“数字生命体”——具备感知、分析、判 断、行动与进化的能力，能够在复杂的数字环境中 自主应对挑战、持续提升性能，实现真正的“自适 应、自优化、自愈”运行，全面提升企业和社会在 数智时代的应对能力与竞争力。 总体而言，韧性对企业来说是一种关键技术能