未来网络技术发展系列白皮书（2025） 东数西算算网协同调度 业务场景白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 ● 本白皮书版权属于紫金山实验室及其合作单位所有并受法律保 护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书中的 文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：紫金山实验室等”。 否则将可能违反中国有关知识产权的相关法律和法规，对此紫金山实 验室有权追究侵权者的相关法律责任。 限公司、中航信云数据有限公司 II 主要编写人员： 罗曙晖、张晨、孙婵娟、张玉军、潘凤薇、周俊、芮美芳、陆明明、 高新平、李屹、陈晓波、赵芷晴、梁木 III 前 言 2023 年底《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体 化算力网的实施意见》（简称意见）发布后，全国一体化算力网的建 设浩荡展开。《意见》中多次提及“算网协同”，明确指出“加快算网 协同编排调度技术部署应用”、“探索算网协同运营机制”。 就是面向东数西算的算网协同。 《东数西算算网协同调度-业务场景白皮书》（简称白皮书）的编 制，是基于国家东数西算“安全新总线”项目所开展的算网协同工程 实践。“安全新总线”通过 400Gbps 互联了国家八大枢纽节点、以及 多个国家超算中心，可根据任务时延、带宽需求提供广域确定性网络 传输质量，并通过网络操作系统开放网络资源的调度能力，算网协同 调度平台即原生构建其上。 白皮书以业务场景视角切入，对东数西算算网协同调度的调度架

中关村泛联移动通信技术 创新应用研究院 编制单位：中关村泛联移动通信技术创新应用研究院、北京邮电 大学、中信科移动通信技术股份有限公司、中国联合网络通信有限公 司研究院、中国移动通信研究院 · 前 言 随着 6G 网络的快速发展，通信系统正迈向智能化、差异化和多样化需求的 新阶段。在此背景下，针对未来机器人等智能化终端泛用所导致的海量多模态数 ....... 38 1. 引言 随着 6G 网络的快速发展，通信系统正迈向智能化、差异化和多样化需求的 新阶段。在此背景下，针对未来机器人等智能化终端泛用所导致的海量多模态数 据（如图像、视频、点云等）传输需求，传统以精确到比特级信息传输为核心的 编码调制方法逐渐接近香农极限，信息传输速率和系统性能的提升遭遇瓶颈。传 统通信范式已然难以适配 6G 节点可采用排演策略，保存部分数据于内存{𝑀}用于 微调。AI 模型被解耦为特征提取器与任务执行模块。模型迁移性主要受特征提 取器影响：高层神经元更专注于原始任务，泛化能力弱，可能损害新任务性能。 因此，需识别原始模型中可泛化至新任务的特征提取器部分并复用，扩展结构以 提升新任务的特征提取能力。增量 SMC 学习分为两阶段： 1）广义特征提取器的学习：假设基站拥有原始任务和目标任务的模型，学

6G 无线网络开放与云化技术 白皮书 中关村泛联移动通信技术创新应用研究院 中国移动研究院 北京佰才邦技术股份有限公司 京信网络系统股份有限公司 联想移动通信科技有限公司 2022 年 12 月 前 言 本白皮书旨在分析 6G 无线网络向开放与云化演进的驱动力、历程与演进理 念，并针对相关关键技术趋势及挑战进行剖析。希望能够为产业在研究与设计 6G 开放云化无线网络相关技术、产品和解决方案时提供参考。 6G 开放云化的无线网络既是我国经济与社会发展的时代要求， 也是 6G 自身内在的产业与技术驱动因素的需求，而基于以上理念打造的 6G 开放云化无线网 络将进一步帮助 6G 实现“数字孪生，智慧泛在”的愿景，为通信、计算、大数据、感知、AI、 安全一体融合的新型 6G 移动信息网络提供基础载体。 2 发展历程与演进理念 构建 6G 开放云化无线网络并非一蹴而就的简单构想，而是无线网络发展演进的必然内 模块接口：从整体角度来看，集中式 AI 和分布式 AI 都是需要的。集中式 AI 平台利用外部和内部数据进行全局处理，并根据具体用例的需求调用 AI 能力，然后将结 果分发到特定执行域的 AI 平台。基于此，网络将具备泛在 AI 能力。此外，网络还应该 能够将感知功能作为服务提供给用户。根据用户的要求，帮助终端调度相应的 AI 算法和 模型，便于用户更好地使用网络的 AI 能力。  智能安全系统接口：主要由智

CIIT FORUM 工信论坛 44 中国工业和信息化 ｜CHINA INDUSTRY & INFORMATION TECHNOLOGY 智算中心成为新基建的基本条件 与智慧时代动力源 文／王恩东 计算力就是生产力，智慧计算改造升级了生产力三要素，最终 驱动了人类社会的转型升级。智慧计算将计算力驱动的信息化设备变 成了生产工具，使生产力得到前所未有的解放。智算中心融合多元算 力，为社会 生在线上课；腾讯课堂有超过140万 老师，每天有2000万中小学生在腾 讯课堂上学习。工信部发布的数据显 示，2020年春节期间，移动互联网流 量270万TB，同比增长36%。经济活 王恩东 中国工程院院士 DOI:10.19609/j.cnki.cn10-1299/f.2020.04.006 工信论坛 45 ｜ 2020 年 4 月刊 动的线上化变革，让大家在这个过程

组成，如图3所示。 最基础的感知层，利用新型灵敏度高、 可靠性好的传感器等对“人机环”参数信息 全面采集。传统采矿多依赖经验、凭借定性 分析开采，精准开采是传统采矿与定量化智 能化的高度结合，泛在实时的传感技术和设 备是煤矿智能化的基础。通过基于统一操作 系 统 的 上 位 机 ， 为 数 据 的 交 互 、 上 传 、 入 湖，提供统一标准的接口和数据格式，避免 协议的不统一，形成信息孤岛。 让设备实现即插即用、互联互通，实现高可 靠、低延时的联动。统一的操作系统不仅是 设备互联互通、联动控制的核心，而且从源 头即各种设备输出格式统一、结构统一的数 据，实现数据入湖，激活这些数据。国家能 源集团神东公司乌兰木伦煤矿，目前全部设 备已接入华为矿鸿操作系统，主运输巡检机 器人、变电所巡检机器人、皮带机控制器、 泵站电控系统等均实现了远程控制。陕煤集 团柠条塔煤矿形成了采掘机器人群、运输及 仓储机器人群、安控类机器人群、工程作业 数字化技术创新、标准研制、检测验证、工业 数据等基础能力建设，加快煤矿数字化平台 软件、应用软件工程化开发，实现生产质量分 析与控制软件关键技术的突破；其次要加强煤 矿数字基础设施建设，建设高速泛在、天地一 体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可 控的综合性数字信息基础设施，有序推进5G等 先进网络基础设施建设；第三，还要推动数据 资源标准体系建设，聚焦数据的采集、清洗、 聚合、分析等环节，打破技术和协议壁垒，实

间 航 段 按 50%统 计 。 符 合 规 定 的 船 舶 获 欧 盟 燃 料 符 合 证 书 ， 否 则 将 受 处 罚 。 该 条 例 对 航 运 及 能 源 全 产 业 链 影 响 广 泛 深 远 ， 影 响 广 度 和 深 度 或 超 EU ETS。 1.3 中国 在 国 际 航 运 减 排 规 则 和 国 内 碳 达 峰 碳 中 和 目 标 的 双 层 驱 动 下 ， 我 态 运 输 ， 采 用 长 管 拖 车 ， 灵 活 性 强 ， 适 合 短 距 离 、 小 规 模 运 输 ， 单 次 运 输 量 有 限 ， 能 量 损 耗 较 大 ； 技 术 成 熟 ， 广 泛 用 于 氢 气 分 销 ， 但 运 输 成 本 高 ， 主 要 用 于 200公 里 以 内 的 短 距 离 应 用 场 景 。 （ 2） 低 温 液 氢 运 输 ， 适 合 长 距 离 、 大 中 应 用 。 3.2.2 港 口 储 存 加 注 全 球 超 过 100个 港 口 正 在 推 进 氢 能 项 目 ， 这 些 氢 能 项 目 主 要 分 布 于 欧 洲 、 北 美 和 东 亚 。 欧 盟 计 划 到 2030年 实 现 每 年 1000万 吨 氢 的 进 口 与 本 地 生 产 ， 支 持 工 业 和 航 运 业 脱 碳 。 多 个 港 口 正 开 发 氢 气 进

编制组成员 中国铁塔股份有限公司 闫亚旗、董玉池、潘三明、聂昌、贾平胜、徐佳祥、安颖、王东、汪涛 北京邮电大学 谢人超、唐琴琴、杨煜天、马霄鹏、汪硕 江苏省未来网络创新研究院 魏亮、方辉、孙玉刚、尹鹏、林枭、韩风、占昊天、王磊 I 前 言 随着算力网络的飞速发展，算力资源呈现出泛在化、异构化、分 布化的显著趋势。如何高效感知、协同调度这些广泛分布且动态变化 的算力资源，以 算力已成为驱动社会进步的核心生产力。随着人工智能、物联网、元 宇宙等技术的爆炸式发展，传统的集中式算力计算模式面对如此庞大 且多样化需求，已经难以有效应对。分布式算力感知与调度技术应运 而生，成为应对海量、泛在、实时计算需求的关键基础设施。这一理 念旨在构建一个能够动态感知全网算力资源，并根据任务需求进行智 2 能化、自动化、最优化调度的新型信息基础设施，降低计算延迟与成 本，支撑新型智能化应用的落地。 分布式算力感知与调度是现代计算范式的核心支柱。它通过构建 全域资源认知神经网和智能调度决策中枢，实现了对泛在、异构、动 态算力资源的有效整合与按需供给。其核心在于全局化资源视图、多 目标动态优化、高度环境适应、跨域无缝协同、智能学习进化以及对 可持续性的深度关切。随着算力网络（CPN，Computing Power Network） 概念的兴起和“东数西算”等国家级工程的推进，分布式算力感知与 调度技术将持续演进，其智能化、自动化、绿色化水平将不断提升，

青岛市微电网发展中的利益相关者诉求分析 ............... 16 ◎ 第三章 青岛市微电网典型示范案例效益评估 .......................... 19 （一） 青岛东软载波信息产业园微电网 .................................19 （二） 中德生态园多能互补综合能源示范项目 ...................... 24 ◎ 电网 示范项目带动下，青岛初步构建起了硬件供应商、综合解决方案提供商、微电网工程方、 微电网运营商等的微电网产业配套。代表性企业主要有青岛乾程科技股份有限公司、青 岛鼎信通讯股份有限公司、青岛东软载波科技股份有限公司、特来电股份有限公司。 其中，青岛鼎信通讯股份有限公司专注于电力线载波通信技术和总线通信技术，是 电力行业中压载波、配电网自动化、电能质量、10kV 充电站、电弧故障保护等技术产品 青岛市微电网发展研究—基于典型示范项目的调查 的供应商；青岛乾程科技股份有限公司主要提供智能电表、热力表、水表等智能化终端， 为客户提供涵盖“智慧能源计量 + 储能产品 + 智能微电网及综合能源服务”的一体化解 决方案；青岛东软载波科技股份有限公司主要围绕智能配电、智能用电、智能微电网及 综合能源应用需求，提供智能微电网、智能配电室、分布式光伏运维、分布式储能、虚 拟电厂智能化运营、光储充一体化电站等系统方案的整体规划、设计、施工、运维等服

二零二四年二月二十三日 证券研究报告 当前 AI 与金融的结合主要有两条技术路径：①通用模型 + 金融语料训练金融大模型 ，②金融垂类大模型。 1 ）双方优劣具有相对性。通用大模 型 优势：泛用性强、灵活性和利用率高、可迁移性强。劣势：特定领域深度较浅、模型复杂、训练时间长；金融垂类模型优势：领域专业性、针 对 性的解决方案、高精度和合规性。劣势：适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。 1. 通用+金融VS金融垂类哪方更强 通用 + 金融 VS 金融垂类哪方更强 通用语言大模型 金融垂类大模型 优势 泛用性强 由于在多样化的数据集上进行了训练，通用模 型能够处理各种话题和领域的问题 领域专业性 在金融领域具有专业的理解能力，更精熟于金 融术语和概念 灵活性和利用率高 大量数据训练提高了模型的准确率，并可以应 当前 AI 与金融的结合主要有两条技术路径：①通用模型 + 金融语料训练金融大模型，②金融垂类大模型。 由于设计和训练目的不同，通用语言大模型与金融垂类模型在优劣上具有相对性。通用语言大模型在泛用性、灵活性、数据利用率、 迁移性上相比金融垂类更有优势，而在专业性、针对性、高精度和合规性上，金融垂类模型更胜一筹；在复杂度问题上，通用语言大模 型在结构上更加复杂，影响模型效率，而金融垂类模型则是在更新维护上具有复杂性。