“光速未来 智联算力新生态” 技术论坛于 2025 年 9 月 13 日在辽宁沈阳第三届中国网络大会期间圆满举办。此次论坛由 YOCSEF 长沙承办，旨在深入探讨光网络在算力网络应用中的前沿话题，为行业发展提供交流合作平台。

论坛紧密围绕新一代人工智能背景下算力网络的发展需求，聚焦光网络这一关键领域。随着人工智能的迅猛发展，算力需求急剧增长，智算中心网络的重要性日益凸显。然而传统电交换机面临物理瓶颈和技术难题，光网络虽优势突出，但也存在诸多困境。本次论坛旨在从光电混合网络的应用场景、技术难点与产业痛点、技术演进的路径等多方面，深入研讨光网络在算力网络应用中的挑战和潜力，为推动光网络技术在算力网络中的应用与发展提供思路和方向，助力构建高效、稳定的智算网络生态。

国防科技大学窦勇教授以 “应用场景牵引算力网络技术发展” 为题展开报告。窦勇指出，当前国产算力平台硬件架构呈现出异构多样化的特征，这使得软件适配面临诸多困难，在实际应用中，不同架构的算力平台需要开发不同版本的软件，增加了开发成本和时间。但以电商订单式为导向的算力服务新模式逐渐兴起，用户可根据自身需求，像在电商平台下单一样，灵活购买算力服务，这种模式极大地提高了算力资源的利用效率。面向未来超算智算融合的新型应用场景，也将为算力网络技术发展开辟新的道路，有望实现更强大的计算能力和更广泛的应用。

湖南大学陈果教授在 “光交换网络重构时延分析与优化算法研究” 报告中指出，随着 AI 大模型的兴起，模型训练和推理对网络的需求急剧增长，传统电交换网络在规模、带宽、能耗等方面面临瓶颈，难以满足 AI 的网络需求。光交换组网凭借其高密度、低延迟与低功耗等优势，成为下一代 AI 网络的关键演进方向。在实际部署中，光交换的拓扑重构引入了显著的延迟，这一延迟远高于现有算法。陈果教授团队旨在系统解耦光交换重构的延迟组成，从物理层、链路层和网络层等多个层面分析延迟产生的原因；分析主流算法在真实场景下的性能衰减，通过实际测试和模拟仿真，深入了解现有算法在面对复杂网络环境时的不足；设计基于实际延迟的拓扑重构算法，通过优化算法，减少重构过程中的延迟，为构建低延迟、高弹性的智算网络提供关键技术支撑。

上海交通大学赵世振副教授在“光电混合互连的数据中心网络”报告中探讨了光电混合网络在拓扑、路由、和网络协议方面的挑战与解决思路。在拓扑方面，需要设计合理的光交换机与电交换机之间的物理互连架构，以满足上线后的网络带宽需求，同时要考虑如何在数据中心上线前，在网络流量模式未知的情况下，确保架构的性能。在路由方面，要解决光交换机灵活性较差，难以通过实时重构光交换机的方法响应流量突变的问题，以及直连拓扑在支持 RDMA 时可能触发网络死锁的问题。在网络协议方面，需探索适合光电混合网络的协议，以提高网络的兼容性和互操作性。

北京邮电大学张娇教授在“面向异地算力协同的高速智算网络传输控制研究” 报告中指出，单一智算集群算力增长受限，如何将异地算力高效协同来共同支撑上层大模型训练等高算力需求业务成为重要研究难题。现有智算中心网络传输控制协议难以直接迁移应用到广域智算中心互联场景，存在拥塞/丢包反馈慢、长短距流耦合影响、多类型业务流混合等挑战。针对这些问题，张娇教授团队提出一种面向异地算力协同的新型长距 RDMA 传输控制方法。该方法通过优化数据传输路径选择，实现跨智算集群高吞吐低时延抗丢包数据传输。通过实时监测网络状态，动态调整传输参数，有效应对拥塞和丢包问题，提高数据传输的稳定性和可靠性。

华为2012实验室中央研究院网络技术实验室以太网首席技术专家钟其文在 “智算光互联的挑战和创新实践”报告中，分享了智算光互联在接口和组网方面的挑战与创新实践。在接口方面，通过采用先进的加密算法，实现光模块内生物理层安全加解密，保护数据传输的安全性；利用智能传感器和算法，实现光模块内生光路哑资源自诊断，及时发现和解决潜在问题。在组网方面，通过实现光域和电域的解耦，提高网络的灵活性和可扩展性；将光域和电域交换进行融合，充分发挥两者的优势，提高网络性能和效率。

随后参会嘉宾就“光电混合网络是否适配于人工智能大模型的训练与推理应用场景?”、“应用光电混合网络所面临的技术难点与产业痛点具体体现在哪些方面？”、“从传统电交换向全面光电交换过渡，其技术演进的路径是如何展开的?”三个方面展开思辨。专家们从不同角度深入剖析了光网络在算力网络应用中的关键问题，为研究人员提供了从实际需求出发开展技术研究的新思路，促使学术界更加关注算力网络与实际应用场景的结合，推动研究成果更好地落地转化。

本次论坛深入剖析了光网络在算力网络应用中的关键问题，汇聚了学术界和产业界的智慧，取得了丰硕的成果。在光网络与算力网络融合发展的道路上，虽挑战重重，但前景广阔。随着技术的不断创新和产业生态的逐步完善，光网络有望突破现有困境，在算力网络中发挥更大作用，为人工智能、大数据等新兴技术的发展提供坚实支撑，推动数字经济迈向新的高度。