2024年新质互联网智鉴报告（V1.0）

新质互联网研究组 前 言 自上世纪末互联网商业化以来，它已深刻改变了人类的生活方式、工作模式以及社会互动的形式。随着社会生产不断迈向新质生产力阶段，各行业数字化、智能化转型的需求日趋迫切，互联网正在经历着前所未有的变革。站在智能化发展的新起点上，我们将见证一个更加激动人心新质互联网时代的到来。 2024年，按照相关工作安排，推进IPv6规模部署和应用专家委秘书处组织部分单位组成“新质互联网研究组”，对新质互联网的概念、架构、技术及发展进行了初步研究。新质互联网不仅是对当前互联网的一次升级，更是面向未来的一种全新构想，旨在通过融合人工智能（AI）、IPv6+、卫星通信、边缘计算、一体化安全等前沿技术，构建一个更加智能、高效且安全可靠的网络环境。新质互联网不仅是对网络技术、网络设备、网络架构的一次重塑，而且将更好支撑数字经济和新质生产力的高质量发展。 本报告作为研究的阶段性成果，阐述了新质互联网的发展背景、核心内涵及其应用场景，并探讨其目标架构和技术基础。我们希望通过这份报告，初步揭示新质互联网所蕴含的巨大潜力以及它对未来社会可能带来的深远影响。同时，我们也期待更多业界专家能够积极参与到这一创新进程中来，共同探索并实现新质互联网的美好愿景，在探索未知的过程中创造无限可能。 本报告在研究和编写过程中得到了中国电信、中国移动、中国联通、中国信息通信研究院，以及全球固定网络创新联盟（NIDA）等单位相关专家的大力支持与帮助，在此表示诚挚的感谢！ 目录 “新质互联网”的发展背景0101 “新质互联网”的内涵与外延0202 “新质互联网”的场景0303 030405053.1 “联算”场景3.2 “联智”场景3.3 “联数”场景3.4 “联空”场景 “新质互联网”目标网架构0407 4.1 “联算”目标网架构4.2 “联智”目标网架构4.3 “联数”目标网架构4.4 “联空”目标网架构09131517 “新质互联网”的关键技术0520 5.1超宽新联接5.2IPv6+新扩展5.3网络新智能5.4安全新机制20212223 “新质互联网”的发展愿景0625 “新质互联网”的发展背景01 互联网诞生已超过半个世纪，这期间互联网经历了飞速的发展和演变，以TCP/IP技术为基础的数据通信网络技术与产业已经渗透进生产、生活的各个领域，对人类社会产生了深远的影响，催生了全球数字经济的奇迹。 近年来，虽然以硅基半导体性能提升为假设的摩尔定律逐步失效，但雷·库兹韦尔提出的“加速循环定律”并未停下脚步，人类技术前进的速度仍在以指数方式发展，这其中最具代表性的包括人工智能的惊人突破，低空经济的潜在爆发，数据要素的高效流动，等等。 2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察调研期间首次提到“新质生产力”。新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。这种生产力超越了传统的增长模式，其核心在于“新”与“质”的结合，即通过科技创新为核心驱动力，实现生产方式的变革，并符合高质量发展的要求。 “新质生产力”完美阐释了新时代生产力发展的底层逻辑——不再依靠生产资料的简单加工和生产过程的低水平重复，而是依赖技术创新所带来的生产力要素自身的突破性变革。“新质生产力”的劳动者将不再仅限于生物意义的“人”，而扩展为智能意义的“人”；劳动资料从来自物理世界的生产设备，扩展为构建虚拟世界的算力与算法；劳动对象从自然界产出的物质材料，扩展为存在于网络空间的数据要素。 新质生产力的发展必然要以更加高质量、高效率、高智能、高安全的基础网络来承载。业界将这一新型的网络技术体系称之为“新质互联网”。“新质互联网”不仅仅连接传统的网络用户、系统、应用，而且要进一步连接算力、数据，并不断扩展其物理空间范畴；其业务模型不仅仅是信息的访问，而更多表现为信息的产生、爆发、重组、流动，从而极大的改变网络的整体结构和技术需求。 新质互联网是人工智能时代的互联网升级演进，将服务于新质生产力背景下数字经济、数字政府、数字社会的发展。 “新质互联网”的内涵与外延02 “新质互联网”是国内产业界在总结新产业需求、新应用领域、新技术方向的基础上提出的数据通信网络技术体系，是适应新质生产力发展的网络新底座，是智能化时代网络技术升级的演进新方向，服务于全社会的数字化转型和高质量发展。 “新质互联网”是面向人工智能等新技术大规模应用所带来的算力部署新需求，基于IPv6/IPv6+等网络基础技术，对包括地面、近空、深空的广阔物理空间的各类算力、终端和数据要素实现泛在连接，所构建的可靠、高效、安全、智能、绿色的网络技术体系。 在以新质生产力为支撑目标的前提下，“新质互联网”体现了人工智能与网络协同发展的趋势，进一步扩展了网络的连接主体和服务形态，并在新的场景需求中不断带动了网络的技术创新： 新主体 算力，尤其是智能算力成为网络连接的新主体，“新质互联网”需要实现算力供应者、算力使用者、样本提供者等各类主体之间，在样本入算、训练推理、模型分发等各个阶段的高效连接。 新终端 网络的用户不仅限于生物意义的“人”，“新质互联网”需要实现对包括但不限于人（个人用户）、企（企业用户）、机（生产设备）、智（智能体）、物（物联终端）等各类智能化终端的泛在连接。 新要素 “新质互联网”需要为各类数据资源提供适应其实时性、完整性、隐私性、合规性等要求的可靠连接。 新空间 “新质互联网”突破近地空间局限，为地面、低空、深空等各层面空间范围的各类网络业务主体和应用终端提供的广泛连接。 “新质互联网”的场景03 回顾互联网的发展，从PC互联网到移动互联网，从消费互联网到产业互联网，互联网基础设施在促进社会经济数字化转型方面发挥了巨大的作用。当前以生成式AI为代表的人工智能技术发展激荡人心，未来，我们将经历从数字社会向智能社会的转变，人工智能的发展会对应用场景、网络架构和治理模式产生前所未有的影响。互联网从连接主体，终端类型，业务特征，空间覆盖都将面临众多前所未见的新场景，我们将其总结为“联算”、“联智”、“联数”、”联空”。 3.1“联算”场景 算力是数字经济时代的核心基础设施，对促进经济增长、推动科技进步以及满足日益增长的数据处理需求具有至关重要的作用。随着ChatGPT引爆大模型热潮，让人类看到了通用人工智能“生成创造世界”的曙光，也促使人们对人工智能加快社会各领域数字化转型及智能化发展，促进全社会生产效率提升，抱有极高的期望。算力既是智能时代的“引擎”，也是智算时代最宝贵的资源。联算是在算力供给者和需求者之间架起了连接的桥梁，联算网络就是连接算力、算卡的网络，从算力使用场景上需要关注算内、算间、入算三张网络。 算内网络实现数据中心内算卡的互联，需满足单数据中心算卡从百卡到万卡、十万卡的超大规模集群连接，需要具备超大规模组网、无损高吞吐，以及智能容错能力。生成式人工智能训练的第一性原则就是Scalinglaw，即大模型的智能水平与模型参数、数据样本和算力三个因素成正比。业界推测GPT-4 参数量约1.8万亿，训练中使用了大约 2.15e25 FLOPS算力，训练集群使用约25,000 个 A100 GPU。随着模型参数量从千亿到万亿、十万亿的增长，模型训练使用的算力卡也从万到十万发展，对数据中心网络提出了超大规模组网调度、超高吞吐、无损传输、快速故障闭环的要求，以实现算力效率的100%释放。 算间网络实现多智算中心间的高速互联，突破地域限制，通过高吞吐，长距无损协同，有效提升算卡资源利用率。大模型算力需求快速增长，由于电力资源等原因限制，单数据中心算力规模受限，业界大模型厂商采用多数据中心资源联合训练大模型。另一方面，当前国内普遍是千卡集群，单体无法满足万卡训练诉求。通过构建多数据中心协同训练能力，城市内多智算中心、区域内（区域省份间）、区域间（国家算力枢纽间）算力可实现高效协同，实现碎片化算力整合利用，提升算卡利用率，支撑更大模型的训练和缩短模型训练时间。多DC互联网络需要具备长距无损、高吞吐的能力，以支持算间协同，突破地域限制，整合全国算力资源。 入算网络作为算力管道，连接大量企业、科研机构与算力中心，需要具备差异化调度和调优能力，满足海量数据高效入算。AI大模型训练催生大数据入算需求，模型数据集通常需要数十GB到数百TB的数据。典型如某车企每天上传一次100T~160T数据，年数据量约38PB；某基因公司每天上传一次15T数据，年数据量约4.5PB。大数据量入算对网络的挑战主要在三方面：一是接入带宽挑战，大数据量上传百兆专线耗时太长，万兆专线成本太高；二 是网络利用率挑战，大数据入算产生大量大象流，现有网络负载均衡策略中无法区分流量规模，将由于流量不均衡而造成网络利用率的大幅下降；三是数据安全挑战，部分企业敏感数据需要入算训练，但又不希望异地存储造成可能的泄露。这些挑战导致目前90%以上的企业还都选择寄硬盘方式传递数据。因此，新质互联网需要给企业构建一张更具备性价比和安全传输的入算网络，提供任务式服务的高弹性，提升整网带宽利用率，并实现数据的高安全传输和数据主权保护。 3.2“联智”场景 AI技术的广泛应用大幅加速了各行业的数智化转型。随着生成式AI、多模态理解和具身智能技术的发展，虚拟与现实世界的实时交互不断深化。AI智能体（AI Agent）与各类智能终端深度融合，创造出更多的创新应用场景。以智能助手、具身机器人和沉浸式系统为代表的AI终端，已在生活和生产领域产生了显著影响。同时对网络提出了更大带宽，更高可靠，更低时延和更高安全的要求。 面向个人服务，AI终端和数字人作为人与AI连接的入口，重塑了新型人机关系，并引发了多级推理的网络架构变革，端云之间需满足高带宽，低时延的诉求。预计到2030年，随着全息投影、脑机接口技术及新型材料的发展，可穿戴终端和数字人结合多模态识别和自主决策能力将实现更加逼真、自然的交互体验。同时，自动驾驶技术也将从单车视距逐步演进至超视距的车路协同自动驾驶。由于端侧算力的局限，以上服务都将依赖端云协同，远端推理。因此，未来面向个人业务的网络需具备端云及端端之间10至20毫秒的确定性交互时延、每终端超100Mbps的带宽吞吐能力，并具备自动故障感知与快速修复功能。 面向家庭服务，以陪伴型具身机器人为核心的互联互通的家庭智能生态系统成为主流，网络除了提供低时延体验，还需具备安全认证和数据加密功能。到2030年，智能家居设备、个人助理与健康监测设备、陪伴与服务机器人、VR/AR设备以及智能安防系统等终端将得到广泛应用，形成高度智能化的家庭生态系统。家庭服务不仅需要边缘推理的自决策和多系统的联动处理，还对数据安全提出极高要求。网络尤其是BNG等网关设备需要具备终端级的接入认证、业务级的策略控制、以及端到端的业务加密能力，以保障家庭生态系统的安全性与稳定性。 面向企业业务，沉浸式协同办公、AI助手和智能制造机器人等技术正在迅速应用，互动性更强、生产效率更高，人人、人机、机机间紧密协作。网络需要保障虚实融合体验，低时延，厘米级定位，并提供应用级策略控制和数据立体防护。全息投影和虚拟化身将使远程协作更加直观真实，这类全方位的沉浸式体验要求边缘渲染、超高分辨率和低时延交互的支持，办公网络需具备每终端1Gbps、每接入点（AP）100Gbps的超高带宽，并确保低于10ms的超低时延处理能力。同时，AI助手作为不可或缺的支撑系统，需与员工具备一致的访问权限和安全策略，确保内网安全并防止数据泄露。具身智能制造机器人将在工业生产中发挥着重要作用，IDC预计到2027-2030年，中国制造业具身机器人密度将扩展到每万人650台，为满足多机器人协作的需求，生产网络必须提供每终端1Gbps的带宽，并将智能体间的交互反馈时延控制在20ms内，同时确保频繁移动时无信息丢失，并通过厘米级高精度定位，防止碰撞事故的发生。 3.3“联数”场景 随着数字经济的深