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中國電信首席科學家吳杰：智能泛在云構筑云網融合新底座

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中國電信首席科學家吳杰：智能泛在云構筑云網融合新底座

C114訊 6月20日消息（水易）當大模型訓練和推理需要千萬億次算力支撐、邊緣推理低空物流要求毫秒級時延響應、智慧城市催生百萬級終端連接 ， 原有以集中供算為主的數據中心架構已顯乏力 。 “新型場景正在倒逼基礎設施形態發生深刻變革 。 ”首席科學家、云計算研究院院長吳杰在2025 MWC 上海期間接受C114專訪時表示 。
為此 ， 作為中國電信總部直屬的高層次學術研究機構 ， 中國電信云計算研究院聚焦云計算基礎理論和前沿技術的研究探索 ， 創新提出“智能泛在云”這一原創性、引領性的新一代云計算技術架構 。 采訪期間 ， 吳杰院長向C114深度闡述了“智能泛在云”的技術內核以及未來的演進方向 。

從集中走向泛在 ， 從堆疊走向智能
云網是中國電信以云網一體化技術重構數字基礎設施的戰略核心 ， 同時也是云計算研究院重點布局研究的課題 。 因此“智能泛在云”也是在云網融合基礎上 ， 面向智能時代提出的新一代云計算技術架構 。
吳杰院長介紹 ， 智能泛在云以中國電信遍布全國的“2+4+31+X”泛在基礎設施為底座 ， 一體化調度為核心 ， 智能自驅為動力 ， 推動數據中心從集中走向泛在 ， 從堆疊走向智能 。 該架構突破了云網分治的局限 ， 為AI、、智慧城市等新興場景提供無處不在、高效智能、安全可靠的云計算服務 。
與此同時 ， 智能泛在云還將實現“Cloud for AI”和“AI for Cloud”的雙向賦能：一方面 ， 為AI應用提供泛在連接、彈性算力和邊云協同能力；另一方面 ， 借助 AI驅動云平臺自身在調度優化、運維管理、安全保障等方面的智能升級 。
目前智能泛在云已經構建起上下協同、內外貫通的五層技術體系：運維層聚焦全局可觀測與智能管理 ， 保障系統運行的安全性與可靠性；基礎設施層云、網、邊、端多源異構資源 ， 構建全面覆蓋的供給能力；調度層承擔多維資源的統一建模與一體化調配 ， 實現真正意義上的云網一體；平臺層支撐分布式計算、數據融合與AI服務化 ， 提升數據向智能轉換的效率；應用層則面向千行百業及新興場景 ， 提供多樣化、敏捷化、可定制的智能服務 。
“通過這一五層架構 ， 智能泛在云不僅打通了‘感知—傳輸—計算—服務’的全鏈路智能閉環 ， 也具備了在復雜環境下進行跨域協同、按需調度與智能服務的能力 。 ”吳杰院長向C114表示 。
一體化調度 ， 智能泛在云的“靈魂”
如前文所述 ， 隨著AI大模型、邊緣智能和行業數字化的快速演進 ， 算力需求呈現出突發性強、分布廣泛、時延敏感等新特征 。
“當AI應用需要跨域部署、邊緣場景要求就近響應 ， 單一資源維度的優化已難以滿足業務的動態性與復雜性 。 ”吳杰院長強調 ， 必須從系統層面推動計算資源與資源的統一建模、統一調配和聯合調度 。 這不僅是提升資源使用效率的手段 ， 更是實現“按需供給、就近響應”和“服務隨需而動”的能力前提 。
中國電信長期推進云網融合戰略 ， 在智能泛在云架構中 ， 將一體化調度置于核心位置 ， 構建了基于hose模型的資源建模體系 ， 引入彈性調度與智能路由算法 ， 實現計算、網絡、存儲等資源的全域統一調度 。 “我們特別強調調度與業務的動態適配能力 ， 從而支撐AI應用的‘泛在調用’和‘跨域部署’ 。 ”
不過 ， 吳杰院長坦言 ， 一體化調度的研究和落地也面臨多重挑戰 。 一方面 ， 云網資源在物理層面天然異構 ， 如何構建可統一建模、動態優化的通用抽象框架 ， 是基礎問題；另一方面 ， 業務類型多樣 ， 網絡條件復雜 ， 調度系統在實時性、穩定性與策略智能性之間需要持續權衡；此外 ， 跨域場景中的狀態保持、數據一致性與運維協同 ， 也都對調度系統的架構穩定性和智能能力提出了更高要求 。
正因如此 ， 中國電信云計算研究院將一體化調度作為智能泛在云的技術中樞 ， 持續通過算法、系統架構與調度策略優化 ， 推動云計算平臺向真正“智能自驅、全局協同”的方向演進 。 可以說 ， 一體化調度能力是智能泛在云區別于傳統云架構的根本所在 。
資源服務化供給 ， 智能全流程貫通
值得一提的是 ， AI時代的算力需求還呈現高度動態和異構特征 ， 傳統集中式資源供給模式已難以滿足快速變化的業務訴求 。 中國電信在智能泛在云架構中 ， 以資源解耦和池化為關鍵方向 ， 基于CXL與RDMA技術 ， 構建新一代解耦型數據中心架構 ， 計算、內存、存儲等資源得以跨節點統一編排、動態組合 ， 實現“資源即服務”的靈活供給能力 。
另外 ， 面對分布式數據、多模態任務的挑戰 ， 智能泛在云通過融合查詢引擎、元數據管理、Serverless 等平臺層技術研究布局 ， 打通數據從采集、傳輸、處理到服務的全流程 ， 不僅提升了數據處理的效率與敏捷性 ， 也讓AI能力具備服務化封裝和快速部署的能力 ， 可廣泛適配低時延、高并發、強協同的行業場景 ， 例如低空經濟、智慧城市、視覺網絡等 。
在此基礎上 ， 智能泛在云還在持續拓展能力邊界 。 一方面 ， 聚焦邊云協同機制優化 ， 強化平臺在輕量模型調度、邊緣智能下沉、服務就近響應等方面的能力；另一方面 ， 持續演進智能調度體系 ， 使其具備更強的多域感知、資源編排與業務場景適配能力；此外 ， 前瞻布局異構資源融合、視覺類數據處理與跨域智能協同等平臺技術 ， 提升對新型感知與智能任務的承載能力 。
吳杰院長表示 ， 通過這些體系性演進 ， 智能泛在云將進一步增強對復雜、多變、實時場景的服務能力 ， 構建面向未來的智能基礎設施底座 ， 支撐AI能力真正“隨需而動、無縫覆蓋” ， 為新興產業智能化發展提供持續牽引力 。
寫在最后：人才支撐智能泛在云持續變革
不難發現 ， 在AI與數字化的雙重驅動下 ， 中國電信以“智能泛在云”為支點 ， 正在撬動一場算力基礎設施的范式革命 ， 也是中國電信持續向科技型企業的生動實踐 ， 其背后需要人才的支撐 。
正如中國電信董事長柯瑞文所言：“既然是科技型企業 ， 企業的主體應該是科技人員 。 我們把科技人才工作當做企業的戰略重點 ， 實施人才強企工程 。 中國電信立志成為科技領軍企業 ， 信心來自我們的人才隊伍 。 ”
【中國電信首席科學家吳杰：智能泛在云構筑云網融合新底座】對于人才生態 ， 吳杰院長介紹 ， 中國電信云計算研究院與上海交大成立云計算聯合實驗室 ， 設立專家團隊集中研究算力調度、操作系統優化、云邊端協同領域；建立博士后工作站 ， 通過與國內外頂尖科研機構和高校的合作 ， 吸引和培養高水平的科研人才；設立工程博士培養計劃 ， 結合學術前沿與市場應用 ， 推動技術突破和創新 ， 引領中國電信云計算未來發展方向 。

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