效果，对比理论计算结果与实际运行结果的差异，通过反馈调整优化参数， 使优 化结果越来越适应交通状态的变化。 (4)瓶颈优化 瓶颈联动控制功能，能够通过接入互联网数据、电警数据和检测器数据，解 决单路口瓶颈和现有瓶颈优化的拥堵转移导致相邻路口引发新的拥堵的问题， 实 现自动生成不同等级上下游路口控制方案，通过节流和加放方式，将瓶颈路 段的 拥堵合理的分散到非拥堵路段。 (5)需求优化 基于检测器或互联网数据， 线监视、重点路口监视、优化信息展示、背景地图、调优的全生命周期、策略 和 方案更新推荐。自适应优化展示自适应优化路口统计展示、自适应控制策略展示。 (3)控制策略展示 控制策略至少展示有：单点感应、单点优化、瓶颈优化、干线协调、区域控 制、公交优先、可变车道。 单点优化和感应控制为单路口优化，展示内容相同。单点优化类型分为，路 口优化和中心优化。 公交优先优化类型分为，普通公交优先和有轨电车优先。页面包含，路口展 路口展示、饱和数据监视、路口控制方式、路口交通指标、排队长度监视。 瓶颈控制优化类型分为，路口瓶颈和中心瓶颈。至少包含，路口展示(路口 瓶颈)或路段展示(中心瓶颈)、路口方案展示(路口瓶颈)或三相交通流状态 (中心瓶颈)、路口控制方式、路口交通指标(路口瓶颈)或子区流量特征(中 心瓶颈)、子区通行能力匹配(中心瓶颈)、子区配时方案调整(中心瓶颈)、瓶 颈触发统计。 干线协调分为无缆协调和协调优化。无缆协调优化类型分为，单向协调和双

农业服务企业：极飞科技、大疆农业、天鹰兄弟等  测绘勘探机构：国家测绘地理信息局、省级测绘院等  专业运营商：无人机培训、维修保养、数据处理等领域的企业 8 风险分析  技术瓶颈风险：在电池续航能力、飞行控制系统等方面仍存在技术瓶颈  市场竞争风险：市场竞争激烈，价格战频发  政策支持风险：发展依赖于政府的政策支持，如果政策调整可能影响市场需求 3.4 载监管（低空防务）：保障低空安全的重要支撑

动执行调整，无需人工干预。 同时，借助AI技术，在网络变更或故障处理时，能够实现智能化处置，真正迈向“无人值 守”数据中心。 性能极限与新协议普及：多活架构下，数据中心间海量数据同步是关键性能瓶颈。低 延迟、高带宽的RDMA（如RoCEv2）将普遍应用于金融核心交易与关键数据库同步环 境，对无损以太网能力提出严峻挑战。此外，传统Spine-Leaf的CLOS架构是否适用超 大规模的数据 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 Priority-based Flow Control, 优先级流量控制) 作为保障RDMA网络无损传 输的核心机制，已在大规模RDMA网络中广泛部署。在智算集群场景中，慢节点（例如受 CPU、内存、PCIe或网卡性能瓶颈影响的节点）会触发PFC反压并向网络扩散。尤其在逐 包负载均衡模式下，由于数据包被均匀分散至所有路径，PFC反压帧也将发送至全网链路导 致全网级死锁。 问题2：包级均衡和流级均衡业务混合部署

当前随着模型尺寸及模型场景的不断发展，语料的端 到端建设与工程化能力也面临着挑战，具体展开为 公开数据即将耗尽、领域数据流通困难、多模态对 齐与合规性制约等三大维度，使得高质量数据资源 成为模型能力提升的关键瓶颈。 图 4 人工智能大模型语料面临的关键挑战 公开数据即将耗尽：随着智能化进程逐步推进，不同 语种的语料资源质量与规模差异巨大，在全球数据 训练集中，英语等主流语言拥有海量高质量数据， 中文 在当前数智化转型加速的时代，数据与人工智能的协同创新成为推动各行业数字化、智能化升级的引擎。然而， 这 “ ” 一融合过程中面临多重挑战， 数据壁垒、隐私合规、技术异构性、信任机制不透明 成为数据 驱动 AI 创新的关键 瓶颈，Data+AI “ ” 协同创新存在 三不可 的核心挑战。 3.1 挑战一、数据 AI 不可见 图 5 数据湖仓的架构演进发展历程 在过去的数十年时间内，各行业客户建设了大量的 多模态元数据管理割裂，跨模态检索准确度低： 不同数据系统的元数据标准不一致，无法跨数据系 统的 “ 元数据多模态样本自动关联，例如 IT 系统身份 证 ID ” 体系与人脸照片模式识别自动关联 。 · 专业领域知识的理解瓶颈，高度专业化术语与上下 文缺失 ① 高价值结构化数据关联断裂：传统高价值结构化 数据集缺少跨表跨字段的语义关联，结构化数据集 的离散型导致大模型难以构建实体间的语义联系， 例如大模型无法理解外键语义、无法理解多字段含

成本，技术上基本不存在瓶颈，需进一步解决接续时间长和损耗大问 题。空芯光纤已实现最低衰减＜0.1dB/km，但当前存在常用波段的吸 收峰、结构标准不一、成本高、OTDR 与大输出功率放大器等配套设 备发展不成熟等问题，同时需要进行施工维护方案探索，未来可优先 应用于时延敏感业务。 5.2. 高速大容量全光传输技术 单载波超高速、超宽带与超长距离传输是突破光通信容量与性能 瓶颈的关键技术。在 （TDM）技术，支持 50Gb/s 下行、25Gb/s 与 50Gb/s 双速率上行，兼 容现有 ODN 网络，可规模提供万兆接入能力；面向规模商用部署， 需突破高功率预算、波长冲突、互通性等关键技术与工程瓶颈。下一 代 VHSP 预期拥有至少 200G 业务接入能力，兼容多代 ODN，存在 直调直检（IM/DD）（具备低成本低功耗优势，但技术难度高）和相 干（具备灵活接入能力，但成本高）两种技术路线，其国际技术标准 链路及系统层面，基于 DSP 或 AI 小模型，实时感知性能状态，且感 知精度依赖光纤非线性效应；在业务层面，感知依托流量特征与应用 标识，支持应用级 SLA 保障与光性能感知，现需突破算法与高速数 据采集两大瓶颈。ODN 传感基于无源器件后向散射，实现不中断故 障监测与环境感知，提升接入网可靠性与运维效率。 5.7. 光网数字孪生技术 光网络数字孪生当前已基本支持物理网络与数字镜像的映射，其 最

慧城市、智慧医疗等生命线，却也可能因一次“脑梗”让整个系统停摆。 下面是从公开媒体报道的几类数据中心重大事故，可以让我们理解数据中心安全稳定运行面临的巨大挑战： 从物理空间的实体防护失效，到网络攻防的动态博弈；从瞬时业务洪峰的弹性瓶颈，到软件供应链的隐蔽缺 陷。这揭示了数据中心作为数字社会的神经中枢时，必须要思考“底线生存能力”，即如何在日益复杂的运 行环境中，建立贯穿全生命周期的多维韧性体系。 事故 灾难与自然灾害 大 特 征 韧性 DC 白皮书 17 16 一份给 CIO 规划建设数据中心的参考 关键特征四 Agentic AI运维 数据中心传统的运维模式在应对复杂性、动态性和 不确定性方面存在显著瓶颈，而AI时代的智能体 （Agent）具备自主决策、动态规划和闭环优化能 力。通过AI Native基础设施与Agentic AI融合，构 建全链路自主闭环运维体系，依托人机协同与智能 体 集 实施难点 关键举措 ③升级多活能力和基础设施，服务“0”中断 ④云网联动，实现多中心可观测、流量可治 ⑤一键切换，实现城市级故障分钟级恢复 ②部署近地保护中心，跨地域数据“0”丢失 ①破除容量瓶颈，保业务连续性、资源“少”闲置 应用层 跨地跨中心数据强一致性同步 数据层 确定性网络和资源利用率提升 基础设施层 图 3 - 1 1 多 地 多 活 容 灾 系 统 实 施 难 点 与

乏有效的联动机制；园区减污降 碳技术服务体系有待完善；减污降碳协同增效等相关制度政策尚需完善，评价指 标体系空白，难以适应双碳目标下对重点产业园区提出的近零碳排放转型需求。 存在企业意识薄弱与技术瓶颈双重制约，减污降碳资金投入不足。企业减 污降碳工作概念理解不清，工作基础较为薄弱，节能减排技术能力不足，专业技 术人才匮乏，难以满足新减污降碳的需求；碳排放数据基础薄弱。实施减污降碳 所需的先进技

. . . . . . . . . . 44 ( 三 ) 优化统筹管理组织，推动制度落地执行 . . . . . . . . . . . . . . . 45 ( 四 ) 突破数智技术瓶颈，缩小区域数字鸿沟 . . . . . . . . . . . . . . . 46 ( 五 ) 筑牢安全防护体系，提升运营运维水平 . . . . . . . . . . . . . . - 38 - - 39 - 系、业务流程、制度规范以及理念观念的全方位、系统性变革。地市 级政府唯有始终坚持顶层设计与基层探索相结合，以开放包容的姿态 接纳技术创新，以改革创新的精神破除制度瓶颈，方可切实推动治理 体系和治理能力实现现代化升级。 （三）中西部城市数字政府建设情况 1. 中西部城市数字政府综合建设排名 表 4 2025 年数字政府建设风向指数推荐城市总指数梯队列表 务人员不了解数据、数据人员不了解业务”的体制机制障碍。加强干 部数字能力培训，针对不同岗位需求设置定制化课程，有效提升数字 化操作水平和协同工作效率。 - 46 - - 47 - （四）突破数智技术瓶颈，缩小区域数字鸿沟 一是强化关键技术支撑，补齐数智化基础短板。集中资源建设高 水平的数据中台与智能中台，提升多源异构数据的集成与清洗能力， 研发先进算法与智能决策引擎，增强系统的扩展性与稳定性。减少核

1. 财务类因子在季报披露期权重上升 40% 2. 市场情绪因子在波动率>30 时失效 3. 行业轮动因子需配合宏观数据使用 套利策略的延迟优化 在跨境 ETF 套利场景中，网络延迟成为关键瓶颈。通过以下技术改 造将平均成交延迟从 23ms 压缩至 9ms：  使用 FPGA 加速订单解析  在东京/纽约数据中心部署边缘计算节点  采用 UDP 组播替代 TCP 协议 实盘数据显示，延迟每降低 的信号提取。例如，基于注意力机制的融合框架可自动调整不同数 据源的贡献度，实验数据显示，在沪深 300 指数预测中，融合另类 数据的模型年化收益提升 12%-18%，最大回撤降低 7%-9%。 实时性优化需突破传统批处理模式的瓶颈，采用流式计算架构 与增量学习结合的方式。关键指标对比如下： 技术方案 延迟 (ms) 吞吐量(交易/秒) 容错性 传统批处理 500-800 1,200 中等 流式计算 50-100 8 Grover 算法可将资产相关性 矩阵的求解速度提升至经典算法的二次方加速，而量子退火技术能 够直接解决带约束条件的最优权重分配问题。 以下为量子计算在量化交易中的典型应用场景对比： 应用场景 经典计算瓶颈 量子计算方案 效率提升 幅度 多资产组合优 化 维度灾难导致收敛速度指 数级下降 量子变分特征求解器(VQE) 300%- 500% 高频波动率预 测 非线性方程实时求解延迟

区益的交通状态为触发条件，控制区域外内的车辆数，达到缓解拥堵的目的， 可有效预防及缓解区域拥堵 · 在保证行人过街需求的基础上，通过提高行人通行效率，减少等待时间，降低 协调公车优先控制 面向拥堵路段的瓶颈控制 面向拥堵区域需求控制 行人二次过街控制 非拥堵状态分时段干线绿波控制 路段行人过街对机动车的干扰 · 需平峰时，可实现绿波协调控制，提高干线通行效率；高峰拥堵时，可实现红波控制，防止路段排队上溯溢出，