C114讯 10月19日消息（岳明）10月16日，第十届未来网络发展大会在南京启幕。本届大会由南京市人民政府主办，紫金山实验室、中国通信学会、江苏省未来网络创新研究院、江苏未来网络集团有限公司承办，以“智能未来网・十年CENI路——共塑新一代通信网的智能底座和产业生态”为主题。
在AI与网络深度融合的时代拐点之上，本届大会成为研判下一代网络演进路线的关键平台。如果说过去十年通信产业的主线是“连接”，那么未来十年，“智能”将成为产业最强音。网络不再只是简单的流量管道，正在向着支撑大模型、智能体、具身智能的智能底座演进。
在大会主论坛环节，一场题为“从‘连接’到‘智能’—未来网络下一个十年的演进方向”的高端对话重磅登场。本次对话由中国信息通信科技集团副总经理、总工程师、科技委主任陈山枝主持，邬贺铨、刘韵洁、丁文华、张平、王晓云五位院士同台论道，围绕AI时代网络挑战、技术破局路径、2035智能社会远景三大议题，共同寻找未来网络的技术奇点，为新一代通信网的架构革新、技术攻关与产业落地输出院士级研判。
多重业务范式叠加：现有网络架构难以承载AI新需求
对话开篇，陈山枝抛出核心命题：大模型、智能体、具身智能持续涌现，正在从底层重塑数字基础设施，网络需要从传统连接管理走向感知、通信、算力、智能的深度融合。五位院士从流量架构、算力互联、AIGC内容治理、信息基础理论、通智算一体化多个维度，完整勾勒出AI时代网络面临的立体挑战。
邬贺铨院士从全域业务流量结构给出判断：到2035年，广域网流量主体依然是沉浸式视频，预计将占到流量的50%。智能体流量增长很快，但大部分跑在智算中心内部，广域网上仅占10%~15%；而跨域算力任务则对确定性、低时延提出严苛要求。邬贺铨院士指出，这三类业务诉求完全分化：视频追求超大带宽，智能体需要大上行、无损高可靠，智算任务要求绝对低时延，“一套传统网络很难同时承接差异化诉求。”
刘韵洁院士将目光投向一体化算力网络与智能体生态。“有两个需求，会倒逼网络发生重大变革。”一方面，算力需求呈指数级扩张，业界预测2035年全社会算力或将达到当前十万倍量级，智算中心T级大带宽互联迫在眉睫；另一方面，海量智能体将成为网络主体，2035年全球将诞生九千亿智能体。智能体业务要求无损、安全的网络生态，更关键的是，智能体是扁平化东西向通信架构，与运营商沿用多年的分层网络架构天然冲突，现有体系很难适配。
丁文华院士从视听与AIGC、具身智能视角，点出内容生态与实体智能带来的新命题。“AIGC 在2024年底生成的文本、音视频内容总量已经超过人类创作内容。”AIGC大幅降低创作门槛，但可控性短板突出，优质内容生成需要数十次迭代，距离工业化电影级创作尚有距离。而具身智能代表AI从“认知”走向“行动”，它不只是语言理解，还要根据环境做出运动决策。制约具身智能的瓶颈不是算力与算法，而是训练数据，想要实现泛化能力，行业需要上亿级实体动作轨迹数据，当前存量仅有数十万，缺口巨大。
张平院士直击基础理论短板。张平院士指出，当前通信体系扎根香农信息论，但AI、世界模型、具身智能的崛起，需要重新定义信息。“人工智能不是通信的简单相加，而是乘法，是化学反应。”张平指出，香农理论可以解释大语言模型，但无法覆盖世界模型。产业界需要站在语义、语用层面，构建统一信息论；而SI相比AI更进一步，如何打通香农信息论、维纳控制论与决策理论，让智能体像人一样感知、决策、行动，是信息学科的底层难题。
王晓云院士提出“以网强智”的核心定位。在她看来，网络作为智能底座，承载两大使命：一是支撑智算互联，做强大模型；二是实现智能普惠泛在。但当下网络存在连接天花板：DCN数据中心内部连接规模达到数百万，骨干IP网仅有数万连接，智算互联要求在大带宽、无损、低时延之外，兼顾低成本、低功耗，突破难度极大。王晓云强调，能否突破连接天花板、实现多要素泛在供给，直接关系到我国在人工智能全球竞争中的主动权。
锚定技术破局路径：架构演进、光电融合、网络自治协同发力
看清挑战之后，对话进入第二个议题：产业界如何拿出可落地的技术方案，破解上述难题。
邬贺铨院士提出，互联网仍然是未来业务的核心承载底座，但需要架构范式变革，IPv6仍将作为转发面的根基，并且持续深化部署。 网络层继续承担物理寻址，智能体寻址放在应用层。在传统控制面、转发面之外，可以独立增设智能数据面，将AI推理节点部署在边缘网关。传统网络高层能力（L4-L7）以往全部由终端承担，未来部分高层能力会迁移到核心网，甚至催生出独立服务面，支撑智能体之间跨主体协同调用工具链。
刘韵洁院士明确主张，面向算力网、海量智能体，应当建设统一的网络底座，而非一个业务一张专网，光电融合是适配国内场景的优选路线。通过波分技术解决T级大带宽、高通量互联，叠加数据网平面承载智能体业务的弹性、无损、安全需求。据刘韵洁介绍，未来网络集团相关团队已经在国内9城部署光电融合试验网络，稳定运行近两年，成本下降60%。
丁文华院士聚焦AIGC与具身智能的落地思路。他认为AIGC本质是创作工具，不能完全替代人类创作，产业攻关重心放在内容可控性、生产效率提升。而解决具身智能的数据瓶颈，核心方案是虚拟仿真场景。借助生成式 AI，仅凭几张平面图片，即可生成360° 全景虚拟环境，在虚拟世界中大规模训练智能体，补齐动作轨迹时序数据短板，向亿级样本目标推进。虚拟仿真与真机反馈结合，有望打通具身智能训练最大卡点。
张平院士指出，行业需要寻找拐点级基础技术，重点攻克三大问题：大模型压缩机理、低信噪比环境下通信能力、低算力条件下智能涌现。香农理论给出了通信的热力学边界，而通信与AI融合的目标，就是探索如何突破这一边界。
王晓云院士针对智算互联的天花板，提出三条突围方向。首先，用好我国光通信产业优势，推进智算中心内部 “光进电退”，发力光纤与光器件创新，这也是全球AI算力竞争的制高点；其次，依托开放架构，打造自主可控的互联协议体系，牵引全产业链协同；最后，推进跨域协同，纵向深耕光电融合，横向打通DCN、DCR、卡间、机间、集群之间多域网络，为大模型训练与推理提供底层互联支撑。
陈山枝指出，五大院士的方案覆盖网络架构革新、统一底座、光电融合、网络自治、AIGC 可控、具身智能虚拟仿真、语义通信、自主互联协议等方向，形成从基础理论、核心技术到产业协同的务实路线图。
远眺2035智能社会：用智能体重构网络，落地普惠智能
对话第三环节，各位院士将时间轴拉至2035年，围绕智能经济、智能社会目标，给出长远方向建议。
邬贺铨院士提出，智能经济最终要落地到真实应用。卫星通信、低空通感、算力调度属于高价值场景，但并非大众刚需。面向2035，智能体技术的主战场，是面向普通消费者与工业场景，推动应用落地，实现普惠价值。
刘韵洁院士给出清晰目标：“在智能体应用赛道，中国完全有机会做到全球第一。”他引用一组对比数据，当前国内AI应用渗透率59%，美国71%。2035年智能体应用将成为衡量AI产业水平的核心指标，确定性网络、光电融合，是支撑我国站上AI创新高地的关键技术。
丁文华院士描绘了一个颇具想象空间的未来图景：未来社交网络中大量发言主体是BOT虚拟智能体，真人交流占比持续下降，具身智能实体进入现实场景。随之而来的是全球AI治理难题，虚拟智能体、实体具身智能带来的伦理、管控问题，需要跨国联合机制来约束与管理。
张平院士回归基础理论的长远使命。AI for Science 时代，香农信息论、维纳控制论、决策理论三大经典体系各自独立优化。面向2035，要重构三大理论，让信息、控制、决策体系统一，支撑具身智能、机器人实现如同人类一般顺滑的感知与行动。
王晓云院士提出一个核心判断：2035年，我们要用智能体重构网络架构。当前3GPP规划的6G目标，到2030年最多只是在现有网络上外挂意图识别智能体，底层架构没有本质改变。网络的概率化决策、业务确定性保障、安全边界、多系统兼容演进等难题，至今没有得到解决。面向2035智能社会，学术界与产业界需要从现在起步，系统研究智能体原生网络的理论、协议与治理体系，让网络真正成为智能社会的底座。
陈山枝在总结中谈到，整场对话完整梳理 AI 时代网络的多维挑战、技术解决方案与2035远景，多位院士共同指向智能体应用落地与安全治理。从“连接”走向“智能”，未来网络是通信、感知、算力、智能深度融合的综合数字基础设施底座，离不开科研界持续的核心技术攻关、产业协同，加速技术标准、设备产品研发，最终落脚于场景落地。
