高性能开源大模型的不断涌现，极大降低了AI应用创新的门槛和成本，成为驱动行业智算应用发展的核心引擎，支撑快速构建金融、政务、教育、医疗、工业等领域的场景化、专业化智能应用。随着多类行业智算应用的快速发展，不同智算应用场景对网络连接质量提出差异化要求。OTN专线作为行业智算应用的关键承载底座，面向智算应用需求持续升级，提供大带宽、低时延、高可靠保障等能力，支撑算力灵活高效调度，为分布式智算协同等场景下的AI模型训练及推理提供高质量连接保证，赋能行业智算应用创新。
中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）长期深耕光通信网技术与业务研究领域，在面向算力网络全光运力技术等方面有深厚技术积累。为帮助各界深化对高品质算力专线相关技术发展的认识，引导行业伙伴推动相关技术与产业链成熟，中国信通院技术与标准研究所编制了《AI时代高品质全光算力专线研究报告（2025年）》，并于2025年9月25日召开的“全光运力·毫秒用算成果发布会”发布。
报告聚焦行业智算应用景，围绕金融、政务、教育、医疗、公安、文娱、工业及大模型企业等典型应用场景，深入分析对于网络带宽、时延、可用率、安全性及弹性智能等方面的差异化需求。面向AI时代行业数字化应用发展趋势，提出面向智算应用的高品质算力专线智能感知、业务确定性体验、网络弹性按需、智能运维、光算协同五大特征，并详细分析光算融合的高品质算力专线关键技术。期望产业各方凝心聚力，协同推进OTN算力专线技术及应用创新，为行业智算应用的蓬勃发展提供坚实可靠的全光底座，推动我国数字经济持续高质量发展。
报告主要内容
1. 行业智算应用提出差异化专线服务需求
开源大模型降低了行业应用门槛和成本，能够让开发者和企业快速参与到AI研发和应用，结合自身行业知识和数据，进行指令微调与领域适配，快速构建用于工业、金融、政务、教育、医疗等行业的智算应用。总的来看，智算应用存在五方面的高品质网络能力要求。一是摄像头高清化、视频渲染、AI视频监控等应用，促进网络带宽需求的提升。二是分布式推理、云上仿真设计、云上影视渲染和制作等，对网络时延要求高，要求小于5ms。三是数据传输、备份等为避免网络中断、丢包等造成的重传，会降低训练推理效率，需要网络提供高可靠传输能力。四是企业核心数据上云的安全性，要求网络提供硬管道隔离和加密等手段，保障数据安全性。五是企业低成本上云的诉求需要网络提供弹性智能能力，如在大数据快递过程中，将网络正常入云带宽弹性调高，降低网络使用成本。
2. 面向智算应用的高品质算力专线五大特征
随着AI赋能行业数字化转型进程加快，政务、金融、医疗、教育、文旅、工业等行业客户提出差异化入算的网络需求，入算专线SLA定义呈现差异化趋势。面向AI时代智算行业应用，高品质算力专线五大关键特征为具备多维智能感知、业务确定性体验、网络弹性按需、智能运维、光算协同等能力，为企业数字化转型打造智能入口，提供安全、经济、差异化服务。
来源：中国信通院
3. 面向智算应用的高品质算力专线关键技术
（一）多维感知技术。光缆感知通过光纤感知功能器件，实现光纤质量、同沟路由和外部环境威胁等感知预测能力；网络感知方面精准识别和预测网络特征及状态；业务感知精准识别流量特征。
（二）确定性网络保障技术。 fgOTN/OSU/ODUk技术实现多颗粒业务接入，提供硬管道隔离。基于带宽、开通时长、时延等多维SLA分级，构建金银铜管道、任务式管道，实现差异化管道保障。
（三）业务弹性按需调度技术。波长级敏捷建链通过光电协同算路、光电交叉同步创建、光路参数自动调测等快速打通波长传输通道。弹性带宽调整满足数据搬运等应用突发带宽调整需求。
（四）网络智能运维技术。业务层基于意图实现端到端编排调度；管控层实现智能评估、业务配置、品质保障和智能故障诊断等能力；设备层，逐步实现网络多维感知及算力内生。
（五）光算协同技术。物理层协同主要完成光网络实时监控、计算感知；协议层协同通过拥塞协同控制，计算和网络状态信息传递，实现高效光算协同；管控层协同实现业务协同调度、算网协同优化。
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