改造升级和 散煤替代。全面提升电力系统互补互济和安全韧性水平，科学布局抽水蓄能，大力发 展 新型储能，加快智能电网和微电网建设。提高终端用能电气化水平，推动能源消费 绿色 化低碳化。加快健全适应新型能源体系的市场和价格机制。 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 引言 5 我国新能源迅猛发展 2024 年，全国新增风光等新能源装机 3.6 亿千瓦。 截至 大规模———— ———— 多任务一 口 全域感知 口 方 式 调 整 口 资源调节 研发更快 ( 小时→ 分钟 → ) 、更大规模 (10³→ 105) 、更自适应 ( 单任务 → 多任务 ) 电 网智能运行系 统 8156 66 云南 61 海南 利用率降低↓ 2024 年全国风、光利用率分别为 95.9% 、 96.8%, 弃电量约 电力人工智能的研究和思考 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 27 我们的工作目标 开发世界领先的专业大模型。基于实时性、精确性、智慧性、自适应的生产 大模型特点开展深入研究，构建了驱动物理电网“透明运行”的智能内核。 让新 型 电力系统如同现代交通导航一样“状态透明” , 全面可见、可知、可控，为新 能 源的“无条件”接入创造无限可能。

键基础设施，其“韧性”已成为衡量社会运转稳定性的核心指 标。这本白皮书立足实践，由华为和业界的专家共同执笔，从韧性定义与评估体系入手，通过容灾高可用架 构、确定性安全、AI驱动的智能运维及弹性自适应四个维度，系统解构了韧性数据中心的建设路径，既有理 论框架的清晰阐释，又有落地实践的参考价值。本白皮书提供了可供借鉴的韧性建设范式，对于推动数据中 心的韧性升级具有积极意义。 ——华为ICT Marketing与解决方案销售总裁 基础设施，已深度融入生产生活、 政府管理、民生服务等各方面，其稳定运行不仅关乎信息技术服务的可靠与连续，更直接影响经济社会体系 的韧性与安全。《韧性DC白皮书》率先从业务永续、确定性安全、弹性自适应、Agentic AI运维等维度 体系化阐述了韧性DC的特征，为提升算力中心的可靠性系统等级与可持续服务能力提供理论支撑与实践指 引，对于推动算力向高韧性、高质量方向发展具有重要意义。 杨晓骋 已演进为包含计算、存储、网络、能源、云等多维度系统，支持消费、生产、科研、环境、社会治理等方方 面面，是一个复杂的系统工程，其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多层级的物理与数字结构，更来自 于要支撑动态多变的业务需求、适应外部环境不确定性与抵御多样化风险的要求。随着大模型参数规模越来 越大，对数据中心集群的大规模协作要求越来越高，在此背景下，任何单一故障都可能引发连锁反应，业务 可用面临前所未有的挑战。数据中心的

......................................................................................112 6.1.2 市场适应性.................................................................................................. 数据处理环节 回测年化收益 实盘年化收益 偏差率 原始数据 28.7% 16.2% 43.6% 可信方案处理 19.5% 18.9% 3.1% 其次，模型层面的可信性需通过多维度验证：  动态适应性：采用在线学习机制，实时监测市场状态切换（如 牛市/熊市/震荡市），调整模型参数阈值  风险暴露分析：通过压力测试模拟黑天鹅事件，确保最大回撤 不超过预设阈值（如 15%）  逻辑可解释性：使用 实盘延迟要求从信号生成到订单提交全程<50ms；最后，需建立动 态仓位管理系统，根据凯利公式调整风险敞口，单策略最大回撤控 制在 8%以内。通过模块化设计，AI 量化系统可实现周级迭代更 新，适应市场环境变化。 2.1 量化交易的定义与特点 量化交易是指通过数学模型、统计方法和计算机技术，对金融 市场数据进行系统性分析，并基于既定规则自动执行交易决策的过 程。其核心是将投资逻辑转化为可量化的指标与算法，实现从数据

空器之间的潜在冲突及其对环境的影响。近年来，空气质量、噪音 污染及生态破坏等问题日益突出，对此亟需建立一套完善的低空环 保监测网络，通过高效的信息获取和数据分析来实现对环境的实时 监控和响应。 为了更好地适应社会发展和经济建设，必须强化低空环境监测 的基础设施建设。传统的监测手段往往依赖于固定的监测站点，存 在时效性差、覆盖范围有限等不足，无法满足复杂的环境监测需 求。当前，尤其是在城市和工业密集区，对环境变化的动态监测显 平、土壤污染等。通过部署分布式监测设备，网络能够在低空范围 内形成全面的监测覆盖，有效捕捉环境质量变化的动态信息。监测 设备可以是固定站点，也可以是移动监测平台，如无人机、气象气 球等，能够适应不同场景和需求，实现灵活的监测模式。 低空环保监测网络的关键组成部分包括监测设备、数据传输系 统、数据处理平台和用户终端。 监测设备主要负责获取环境数据，常见的设备有：  空气质量监测仪：监测 提供第一手资料；覆盖面广使得监测网络能覆盖到人们日常生活和 社会经济活动较为密集的区域；数据精确性要求监测设备具备良好 的测量性能，以确保环境信息的可靠性；可移动性则提供了更好的 灵活性，使得监测设备能够随时调整位置，适应动态变化的环境需 求。 具体而言，低空监测包含以下几个方面的内容： 1. 监测对象：主要包括有害气体（如 CO、SO2、NOx）、颗粒 物（如 PM2.5、PM10）、氧化物、挥发性有机物等。

8.2 技术应用的社会接受度.....................................................................135 8.3 政策与法规的适应性........................................................................137 9. 结论................ 环保的目标。 1.1 人工智能在交通领域的重要性 人工智能在交通领域的重要性愈加明显，随着城市化进程的加 速、交通网络的日益复杂以及人们出行需求的不断增加，传统的交 通管理与控制方法已难以适应现代交通的发展。这一背景下，人工 智能技术的引入为解决交通问题提供了新的思路和解决方案。 首先，人工智能可以实时处理海量交通数据，使交通管理变得 更加高效。通过利用大数据分析，交通管理部门可以获取交通流 2.1.2 信号灯时长动态调节 在智能交通管理系统中，信号灯时长动态调节是提高城市交通 效率、减少交通拥堵的重要措施之一。通过采用先进的人工智能算 法和数据分析技术，可以实现信号灯的智能调控，以适应实时交通 流量的变化，从而优化通行效率，提升道路安全性。 在信号灯时长动态调节的应用中，首先需要对实时交通数据进 行收集和分析。这可以通过在各个路口安装传感器、摄像头和其他 检测设备来实现。

全新二合 一显示 显示 器 控制主机 应用功能 吊重传感器 高度传感 器 塔机安全监测 幅度传感器 风速 仪 防碰撞算法自适应 在支持动臂 、 平臂 、 轨道及三种 塔机混合式防碰撞 187 种算法基础 上 ，新增塔高自适应算法 ， 实现群 塔高度适时场景在建 ， 大大增强防 碰撞算法场景 ， 防碰撞支持场景达 196 种； 安全防碰撞 应用场景 ：布置在塔吊机械设备上 指哪打哪，随意巡检视野内所有地点； 根据需求制定任务，按照固定位置 定点巡航 云端分析，形成分析报告 不同颜色显示安全帽下颏带佩戴状 态 语音提醒，及时消除安全隐患 高识别率，适应各种入场环境 高清像素，高倍变焦（ 44 倍） 超远距离覆盖（ 200 米） 动态自动追踪（毫秒级相应） 视频 AI- 违章信息采集处 理 优质视频监控 巡检高效工具 精细管理筑牢安全

预期运行。在问责框架下，负责部署算法系统的人员对其决策 应承担法律后果。这一方面将尤其对于准备在路上部署自动化/ 自动驾驶汽车至关重要，这将需要与包括保险业在内的多个社 会参与者进行对话。 ITF (2023a), \"适应（自动化）: 转型中的交通劳动力\ 国际运输论坛政策 文件 ,第122号,经合组织出版,巴黎, https://doi.org/10.1787/905fdc2c-en . 09 鼓励使用可解释人工智能来测试、学习和提高安全性与可靠 组织国家间关于人工智能创新监管实践的知识转移 聚合格式，可能有助于主动道路交通安全策略的制定。 运输。 通过跨国界、大陆和市场的互相学习彼此的经验和最佳 实践，对于确保人工智能在交通运输中使用具有凝聚力和适应性 的法规，以及各国之间的互操作性（尤其是在车辆或船舶方面） ，将至关重要。持续的对话对于促进创新、提高整体安全性和公 平性，同时防止政策碎片化，将是不可或缺的。各国应考虑指定 联络点，以分享有效实践，并在运输领域监管人工智能（以及更

了广 泛应用，面对推理集群中多种流量混合场景以及未来推理异构卡部署需求显得力不从心。 现如今，业界产生了诸如UEC、SUE、ETHLink等多种基于以太网设计的协议范式，展 现出更好的开放性和适应性，这预示着以太网在AI产业中的重要地位将进一步提升。 8 在数字经济向智能世界加速迈进的进程中，算力已成为核心生产力引擎，而网络作为算 力流通的“血管”，其效率与韧性直接决定数字价值释放。随着AI技术的蓬勃发展以及云化 可提供高可用组网。 图10 当前金融大型银行数据中心组网逻辑架构 20 未来随着大型多楼宇数据中心建设，集中式纵向增长的网络架构不能很好适应业务发 展，主要问题在于故障半径增加，端到端网络跳数和转发时延增加，数据中心网络需要架 构性变革适应业务变化。 图11 业务规模变化对集中式组网的挑战 如图11所示，原数据中心单楼宇资源池+核心端到端7跳，网络时延约18us，核心故障 半径为单楼栋3~5W服务器体量。 全局最优路径，确 保整网流量无冲突，在训练场景中效果如下： 除训练业务外，AI推理业务同样面临流量冲突问题。与训练场景相比，推理业务的流 量具有更高的动态性和突发性，传统的全局调度技术难以有效适应其变化特征。针对这一 挑战，华为基于推理业务的实际特点，自主研发了AI推理调度算法。该算法有效提升了系 统的调度效率，实现了首token时延降低37%、推理并发度提升12.5%，显著增强了推理

人应用协作；通过智能化能力与业务场景深度融合，基于动态感知与 智能决策体系，支撑业务敏捷发放、SLA 风险预判及资源弹性调度， 构建“需求-策略-执行”的智能闭环，驱动光网络从“应答式服务” 向“主动服务”转型，提供高可靠、自适应的智能化业务体验。 3.6.1.光网络通感一体目标技术要求 光网络通感一体在传统光网络的基础上，强化光网络状态与外部 环境监测，形成“网络感知-业务感知-环境监测”三大关键能力，以 提升光网络韧性及智能化能力。 智；深化大小模型与开放管控协同，构建“光-感-业”融合的服务， 扩展空天地海智能化场景；开放网络自智接口赋能千行百业，保障技 术可持续发展。光网络全面提升自智能力，网络具备跨域孪生与自我 进化能力，可动态适应未知业务场景与外探环境变化。 31 Ⓒ中国电信版权所有 5. 全光网 3.0 重点技术创新方向 5.1. 新型光纤光缆技术 当前，新型光纤光缆主要包括空分复用光纤、基于单模光纤的大 大小模型在复杂场景下的自主决策 可靠性、实时性以及可解释性不足；二是自动化平台需突破系统壁垒， 实现更深度的跨层跨域协同。面向未来，需发展具备深度认知与复杂 推理能力的下一代运维大模型，构建自适应网络知识图谱，攻克闭环 决策技术，实现意图驱动且策略可解释的端到端智能化，实现在无人 工或极少人工干预下，光网络资源的极致优化、故障的瞬时自愈、服 务的按需智能配置。 5.9. 面向全光连接的光电集成新技术

两江新区智慧交通系统充分融合人工智能、大数据等新技术，打 造了“12345”的两江新区现代化交通治理体系，形成了全面动态感知、 深度数据融合、高度信息共享、多维研判决策、高效扁平指挥、多 元智慧应用的两江新区交通大脑，构建适应新时代城市交通治理新 模式，将极大提升两江新区城市道路交通治理科学化、精细化、智 能化水平。 （1）“1 个中心” 项目建设了现代化、智能化的两江新区交通综合指挥枢纽，有机 链接和贯通调度 系统性能需求 4.4.1 可扩展性需求 随着标准化管理和推进工作的不断深入，应用系统也需将不断升 级和更新，因此在系统设计和建设上要充分考虑今后一段时期内的 拓展需要，系统应具有灵活敏捷的体系结构，适应系统扩展和延伸 应用。 系统功能扩充或使用单位增加时应不影响现有系统功能和结构， 能够方便后续其他系统模块的扩展。系统建设要求能够保护投资， 当系统数据量和访问量增大而导致系统配置不能满足要求时，可以 基础支撑平台 3~5 年内不会被淘汰，从而实现投资的保护。 易扩展：智能交通业务目前已向多元化发展，未来的业务范围会 更多更广，业务系统频繁调整与扩展再所难免，因此数据中心网络 平台必须能够适应业务系统的频繁调整，同时在性能上应至少能够 满足未来 5 年的业务发展。对于网络设备的选择和协议的部署，应 遵循业界标准，保证良好的互通性和互操作性，支持业务的快速部 署。 易管理：数据中心是