隨著人工智能技術進入爆發式發展階段，大模型訓練對算力的需求呈現指數級攀升態勢，傳統智算基礎設施在組網效率、通信質量及能耗控制等方面遭遇多重瓶頸。中國電信研究院聯合多家科研機構發布的《基于光電協同的智算網絡技術白皮書》，系統梳理了智算時代網絡架構的革新方向，通過理論創新與實踐驗證，為構建新一代智算網絡提供了完整技術路線。

研究指出，當前智算業務發展呈現三大特征：模型參數規模突破萬億級導致算力需求激增，產業底層架構需重構；入算網絡需具備毫秒級響應能力與TB級吞吐量；算內集群通信延遲需壓縮至納秒級，算間跨域傳輸帶寬需突破Pbps量級。然而，現有技術方案多聚焦單一環節優化，缺乏從接入到協同的全鏈條系統設計，難以滿足智算業務對網絡彈性、可靠性和能效比的嚴苛要求。

針對上述挑戰，白皮書提出"四層三域"立體化架構方案。在縱向維度上，網絡設施層提供光傳輸與算力硬件的物理支撐，網絡能力層集成光電混合調度算法，網絡管控層實現智能流量預測與資源分配，業務應用層則對接具體場景需求。橫向維度中，入算網絡通過算網感知技術實現業務自動適配，算內網絡采用光電混合互聯架構提升集群并行效率，算間網絡依托全光傳輸與IP管控融合技術打破地理限制。這種分層分域的設計使網絡具備超高通量傳輸、亞毫秒級時延控制及彈性擴展能力。

核心技術突破方面，入算環節研發的彈性帶寬分配技術可將資源利用率提升至90%以上，無損傳輸協議使數據包丟失率降至10^-9量級；算內網絡的光電混合交換架構實現單節點400Tbps交換能力，較傳統方案提升5倍；算間網絡的光層直連技術將跨數據中心訓練效率提高30%。配套開發的光網算用一體化調度平臺，通過五層資源抽象模型實現算力、存儲、光網絡的動態匹配，調度響應時間縮短至微秒級。

在實踐驗證環節，中國電信構建了覆蓋入算、算內、算間的全場景試驗環境。入算測試中，業務開通時間從小時級壓縮至分鐘級，單用戶帶寬達100Gbps且時延穩定在20μs以內；算內集群采用光電協同組網后，千卡規模訓練任務完成時間縮短22%，模型收斂速度提升18%；算間跨域傳輸測試實現500公里范圍內算力資源無感調用，資源利用率提高40%。這些成果驗證了技術體系在降低TCO（總擁有成本）35%的同時，將系統能效比（PUE）優化至1.2以下。

該技術體系已形成完整專利布局，涵蓋光電混合調度算法、全光互聯協議等核心領域。通過與國家東數西算工程深度對接，相關成果正在京津冀、長三角等算力樞紐節點規模化部署，為自動駕駛、生物醫藥等高算力需求行業提供基礎設施支撐。研究團隊表示，下一步將重點突破跨域光網絡智能運維、量子加密傳輸等前沿技術，推動智算網絡向"零丟包、零時延、零碳排"目標演進。