9%。 国内 IPC 产品像素从 400 万向 500 万、800 万跃升，海外欧美市场 300 万、400 万也成为标配，在像素上发展基本见顶，从技术上从卷像素向低功耗、黑光、 AI 等方向发展； 产品上从单目到双 / 多目、低功耗、带屏等方向上不断创新； 应用场景上在IPC、可视门铃基础上向更多应用场景渗透，如视频门锁、宠物喂食器、智能喂鸟器等视觉融合产品；市场上品牌开始下沉、线上与出海成主战场、 步加速了头部品牌下沉的进程，头部品牌商的价格下探对于中小品牌来说行业的竞争就变得更加激烈。 低功耗 AOV 出于无电无网的市场需求，低功耗产品成为行业重要的发展方向，而低功耗产品核心是功耗和稳定性，行业技术的发展更多需要 芯片厂商来引领，低功耗发展趋势就是与常电产品同样的使用体验。而以往低功耗产品相比较常电产品来说存在无法24小时录 像、探测距离短、漏报误报等痛点，于是AOV因势而生。 AI 产 品需求会不断提升，并且厂商们也再推动黑光普惠的方案。 4G 免流量 免去布网线布电线，让产品使用更加便捷是产品发展的重要方向， 4G产品和低功耗产品天然适配， 4G低功耗产品出货大涨是市 场需求决定的，随着4G资费的不断下降，用户对4G低功耗产品的认识越来越多，使用成本下降了使用难度也降低了，于是市场 需求得到快速增长。 之前的4G产品，不少厂商采用免费送产品靠流量充值模式，消费者体验并不

全球计算联盟”。 1 序 近年来，随着人工智能技术的迅猛发展和数字化转型的深入推进，全球对 高性能算力的需求持续增大。特别是在 AI 训练和推理任务中，高密度计算集群 的功耗需求日益攀升，传统的数据中心散热方案面临着严峻挑战。在此背景 下，液冷技术作为一种高效、节能的散热解决方案，正在加速改变数据中心的 技术架构和产业格局。 本报告引用和发扬了来自全球计算领域的众多专家学者、技术领军者、优 著下降，为大规模商业化部署奠定了坚实基础。值得关注的是，在算力需求持 续增长的同时，芯片技术的快速发展带来了新的散热挑战：现代 CPU 和 GPU 2 的热设计功耗（TDP）不断提升，传统风冷数据中心在应对高密度、高功耗计 算集群时已显得捉襟见肘。 从硬件形态演进来看，传统的 AI 产品与架构已不能完全满足新的 AI 集群 的需求。随着计算密度的提升，采用低延迟、高带宽互联架构的 在芯片技术领域，先进制程的投资呈现出爆发式增长，然而上市节奏却有所放缓。这一 背景下，CPU 和 GPU 等核心主芯片在性能实现大幅提升的同时，功耗也成倍增长。预计 到 2025 年，CPU 的热设计功耗（TDP）将达到 500W，而 GPU 的 TDP 更是高达 1kW 至 1.2kW。这种高功耗带来的散热挑战，使得传统风冷数据中心面临严峻考验。传统 6- 8kW 风冷机柜的容纳能力有限，仅能放置不到 8 至 10

行业分工开始明确 ���������������������������������� 53 5 UWB 方案商开始逐渐深耕行业，有自己的行业属性 ������ 53 6 UWB 芯片产品低功耗趋势需求明显 �������������������� 54 7 UWB 多模融合产品将会逐渐增多 ���������������������� 54 8 UWB-Beacon 将会逐渐平替蓝牙 行业资深从业者，从事物联网媒体与市场研究工作近 10 年，研究重点侧重于无 线通信、高精度定位、无源物联网等领域，同时对 AIoT 全局产业链有全面清晰的理解与认知，编写了 多份市场调研报告： 《2016 中国低功耗广域网络市场全景报告》 《2017 深圳市物联网产业现状市场研究报告》 《中国 UWB 定位技术企业级应用市场调研报告（2019 版）》 《中国 RFID 产业市场调研报告（2020 版）》 2、部分矿井设备位置轨迹追踪，以便进行调度 3、政策强制要求 1、静态误差不大于 0.3m 2、防爆、煤矿安全认证等 3、线性部署，基站工作距 离远 目前只有 UWB 可以做到 1、单基站工作距离远，以降低成本。 2、标签功耗降低 来源：AIoT 星图研究院 14 中国煤矿市场 UWB 产品出货量分析（单位：万个） 北路智控“智能矿山监控系统”业务表现 数据说明： UWB 在国内煤矿市场从 2021 年开始放量，自

本发展报告面向未来智算中心超大规模扩展、AI 大模型极致性 能与高效部署的核心需求，联合产业合作伙伴共同提出先进光互连 技术架构与演进路径，旨在突破传统电互连在带宽、距离与能效方 面的根本性瓶颈，构建高带宽、超低时延、低功耗及高可靠性的新 一代智算中心互连底座，为人工智能、高性能计算及云服务等关键 业务的持续跃升提供坚实支撑。 本发展报告的版权归中国移动云能力中心所有，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本发展报告文字或者观点的，应注 正经历前所未有的爆发式增长。基于铜缆的互连技术在带宽密度、 传输距离与能耗效率上的瓶颈日益凸显，光子作为光互连技术的信 息载体和物理基石，具有极低传输损耗、超高频率、抗干扰等物理 特性，使得光互连技术在带宽、距离、抗扰、功耗、密度等方面具 有压倒性优势，拥有巨大潜力。 光互连技术的应用范围正从传统的电信骨干网和城域网，快速 向数据中心内部、高性能计算集群等更广泛的领域渗透。特别是在 数据中心内部，随着服务器端口速率向 宽、低时 延、低功耗等方面的优势，有望成为未来算力时代不可或缺的基础 设施。智算中心场景下的光互连技术具体包括新型可插拔模块、光 电共封以及光交换三个核心技术方向。 2.1 新型可插拔模块 2.1.1 线性可插拔光学 随着数据中心传输速率的不断攀升，传统光模块的功耗和成本 急剧上升，已成为制约数据中心扩展的瓶颈。 图 1 线性可插拔光学结构 在传统光模块的功耗中，DSP 模块占了很大的比例，因此在

和LP-WAN就能满足大多数应用场景。其他专用网络则用于填补空白。 • 标准局域设备网络 o 以太网——有线 o Wi-Fi——无线 o Thread——无线低功耗mesh网络 o 低功耗蓝牙——点对点，易于配对 • 标准广域设备网络 o 蜂窝网络——移动性 o 卫星——全球覆盖 o LP-WAN——长距离、低带宽、低成本 • 专用设备网络 以太网、Wi-Fi和低功耗蓝牙已融入我们的日常生活，无需过多介绍。Thread同样无处不在， 但大多数消费者可能已经习以为常。过去几年里，智能音箱等面向大众市场的设备已具备 Thread连接能力，许多新款智能手机也支持Thread，因此很多家庭其实已经在使用这项技 术了。以太网和Wi-Fi可满足有线和无线的高带宽应用场景需求，Thread能为受电力限制的 设备提供mesh网络连接，而低功耗蓝牙则适用于设备设置和直接控制等点对点任务的连接。 劲需求推动下，Thread已经开始进入商业环境，而且这一趋势在未来几年可能会加速发展。 Zigbee等低功耗mesh网络已经存在了数十年，并且有大量的存量设备，那为什么还要选 择Thread呢？Thread从一开始就是为IP网络设计的，它能像Wi-Fi一样传输相同的信息， 但基于低功耗mesh网络。简单的、基于标准的Thread边界路由器可以将任何Thread设备 连接到任何IP骨干网络，

................................................................. 9 图表 8： 主流 AI 芯片 FP16 和 INT8 算力功耗比一览 ............................................................................................... 预测，假设基础算力规模按 2023-26 年 15%年复合增速 增长，2023/24/25/26 年算力规模达到 138/159/183/210Eflops。假设功耗不变（基础 算力主要基于 CPU，相比基于 GPU 的智能算力对应功耗无明显增加），以 2022 年装 机规模为基数，对应年均新增装机 3.8GW。 2. 智能算力部分，我们参考国内主要云厂商 CAPEX 计划和芯片供给情况，以其 2023/24/25/26 年算力规模同比增长 10%/30%/60%/60%，到 2026 年规模增长至 653Eflops。在此基础上，我们考虑随技术进步和摩尔定律，国产芯片功 耗下降（2022 年 GPU 功耗 49Gflops/W，2026 年提升至 124Gflops/W）,以及数据中 心 PUE 持续下降（2022 年 1.55，到 2026 年下降至 1.35），为支持上述算力规模 2024/25/26

................................................................. 9 图表 8： 主流 AI 芯片 FP16 和 INT8 算力功耗比一览 ............................................................................................... 预测，假设基础算力规模按 2023-26 年 15%年复合增速 增长，2023/24/25/26 年算力规模达到 138/159/183/210Eflops。假设功耗不变（基础 算力主要基于 CPU，相比基于 GPU 的智能算力对应功耗无明显增加），以 2022 年装 机规模为基数，对应年均新增装机 3.8GW。 2. 智能算力部分，我们参考国内主要云厂商 CAPEX 计划和芯片供给情况，以其 2023/24/25/26 年算力规模同比增长 10%/30%/60%/60%，到 2026 年规模增长至 653Eflops。在此基础上，我们考虑随技术进步和摩尔定律，国产芯片功 耗下降（2022 年 GPU 功耗 49Gflops/W，2026 年提升至 124Gflops/W）,以及数据中 心 PUE 持续下降（2022 年 1.55，到 2026 年下降至 1.35），为支持上述算力规模 2024/25/26

关频退网，一大批物联网终端需要考虑使用新的网络，新的蜂窝技术获得市场空间。而物联网应用场景 和需求丰富，有的需要高速数据传输；有的对传输速率要求不是很高，但需要语音和移动性；有的无其他额外需求，只需 确保低功耗连接；更普遍的是大多数物联网应用对功耗和成本敏感。 因此网络迁移最普遍的趋势是：原 2G 用户有过半迁移到 NB-IoT，剩余的迁移到 4G Cat.1（因行业发展态势，若无特 殊说明，本篇报告中 Cat.1 均指 一种中等速率的通信协议，但 Cat.1 的优势在于实现了物联网应用在速率、成本和功耗之间更好的平衡与兼顾。具体来说， Cat.1 相对 NB-IoT 和 2G，在网络覆盖、速度、时延、可移动性、语音通话能力上具有优势；Cat.1 相对 Cat.4，在成本、功耗、 性价比方面具有优势。 NB-IoT 是一类为实现大连接、广覆盖、低功耗等要求而设计的窄带蜂窝通信技术，2020 年 ITU 正式接纳 NB-IoT 机、IPC、定位追踪器（Tracker）等产品为产业贡献了稳定出货规模，整体出货量比前一年有小幅增长， 约 1.5 亿片。2024 年，Cat.1 优势市场继续稳定增长，新增 Dongle 市场和低功耗市场（烟感、气感、表计）小幅度起量， 海外 3G 退网与 Cat.4 向 Cat.1 转换趋势加强等因素共同推动了 Cat.1 出货量规模超过 2 亿，创下历史新高。 未来 Cat.1 产业的增长动力，可以从国内和国外两大区域来看：

。当前 普遍部署的纯电交换网络在互联规模、带宽密度、端到端时延与能效 比等方面逐渐逼近物理与经济的上限：算力芯片的通信需求远超传统 网络承载能力，高功耗、高成本和复杂布线问题愈发突出。 在此背景下，光交换技术凭借超大带宽、超低延迟与低功耗等特 性，正与电交换形成互补融合的“光电协同”架构，成为新一代智算 中心网络的重要发展方向。光电协同不仅能够在物理层显著提升链路 性能，还为网络的灵 括 Fat-Tree、Leaf-Spine、Dcell、BCube 等。受限于集成电路工艺的发展 限制，传统电交换机的带宽密度已难以满足大模型训练增长的流量需 求。光交换具有大带宽、可靠性高、功耗小、组网灵活的特点，相比 电交换机具有高带宽、低能耗的优势，是突破网络核心侧带宽密度瓶 颈的最佳技术路线，适用于超大规模 AI 训练集群。光电协同架构[6] 可以将光交换的高带宽、低延迟和电交换的灵活控制能力整合起来， 级带宽，充分发挥光与电两者优势。 表 1-2 光电交换技术比较 光电协同 全电交换 全光交换 带宽 TB 级 ≤800Gbps TB 级 延迟 纳秒（光）+微秒（电 控制） 微秒级 纳秒级 能效 功耗较低 功耗高 功耗低 成本 一般 较低 较高 1.3.1 电交换的技术瓶颈与发展困境 端口密度瓶颈 尽管近年来电交换芯片在制程工艺、转发架构与缓存设计方面不 断优化，但在智算中心应用场景下，其性能仍面临明显瓶颈。随着摩