“智传网AI Flow”新进展在IEEE Network发表，基于端边云网，让智能传递，让智慧涌现，让AI普惠

近日，中国电信人工智能研究院（TeleAI）关于智传网（AI Flow）的最新研究进展在 IEEE Communications Society 旗下期刊 IEEE Network 发表，题目为 AI Flow at the Network Edge。此项工作由中国电信集团 CTO、首席科学家、中国电信人工智能研究院（TeleAI）院长李学龙教授指导完成。

智传网（AI Flow）集结了人工智能、通信、网络三项关键技术，能够实现从基于数据的智能涌现迈向基于连接和交互的智能涌现。

IEEE Network 是 IEEE 通信协会旗下的专业学术期刊，在通信与网络领域具有极高的权威性与广泛的影响力。

论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/10884554

Jiawei Shao and Xuelong Li, "AI Flow at the Network Edge," in IEEE Network, doi: 10.1109/MNET.2025.3541208.

试想一下，当我们下单一个快递，它是如何被送达的？

电商平台的物流系统会激活一个「就近响应-动态补给-中心统筹」的机制：本地仓库优先响应订单，若库存有货则直接配送；若库存不足，则邻近的其他站点协助调货补位。如果遇到大宗订单，还会由中枢平台统一调度货源。

这样的物流协作网络，不仅可以快速满足每个城市和地区的用户需求，实现资源优化配置，更通过持续的数据沉淀与分析，在保障运送效率的同时，完成系统的不断优化，进一步提升服务质量。

这是人类社会中群体协作的智慧，也为智能的协同进化提供了启示。

假如我们将物流映射到 AI 领域：每个智能体都是一个“认知仓库”，既具备独立处理任务的能力，又能通过知识共享形成群体智能。

当用户需求被触发时，系统可自动调度最适配的智能体单元来响应；遇到复杂任务时，智能体之间会启动“认知补货”，通过知识迁移形成能力增强，最终实现智能的弹性供给与按需涌现。这种智能生态的构建，亟需新型智能基础设施支撑。

智传网（AI Flow）通过网络和通信将“端-边-云”高效串联，让智能可以在家居生活、生产制造、农林维护、海洋勘探等多种场景发挥巨大价值，正成为国家人工智能基础设施的大势所趋。

它通过网络分层架构，基于智能体间的连接，以及智能体和人的交互，实现智能的传递和涌现。

中国电信人工智能研究院（TeleAI）正在加速推进“智传网（AI Flow）”的研究工作，并与 AI 治理、智能体、智能光电，形成“一治+三智”的完整布局。

通信网络传递智能

端边云网协同提效

在智传网（AI Flow）的构建过程中，通信网络系统将发挥关键作用。其作为智能信息的重要载体，借助多级节点协同组网构建起全域覆盖的智能网络，实现智能信息的高效交互与传递，为低时延、高可靠的智能服务提供保障。

同时，基于端边云网架构，系统通过动态调度计算与通信资源，结合各层网络在响应速度与异构算力上的优势，实现网络与算力资源的灵活编排，有效降低传输及推理时延，提升服务效率。

在这之中，分布式推理是一项关键技术，它旨在把计算任务划分到各个节点上，将大任务拆解成简单-中等-复杂的子任务，通过平衡通信和计算开销来降低端到端延迟。

首先，通过分割推理，终端设备先在本地完成部分计算，提取数据的关键特征，剔除冗余信息，然后将特征传输给服务器做进一步推理。基于合理的模型分割，可以降低系统端到端的延迟。

同时，通过大小模型并行采样，终端设备使用本地的小模型生成初步结果（Draft token），随后将其发送给服务器并使用大模型对初步结果进行修正。这种架构可以充分利用终端设备的计算能力，减小服务器的负载压力。

传递初步结果的通信开销要远小于传递原始数据的通信开销，这会降低系统整体的端到端延迟，提升运行效率。实验结果显示，该方法可以减少近一半的系统推理延迟。

未来，智传网（AI Flow）将围绕两个关键点展开持续探索与发展。

第一，家族式同源模型协同。

通过同源定制形成特征对齐的一系列家族模型，其同源特性可支持模型间的无缝切换与信息共享。当家族模型部署于端边云网各个位置时，能通过分布式计算实现推理效率倍增。

第二，基于连接和交互的智能涌现。

在高质量数据资源枯竭的背景下，智传网（AI Flow）将突破传统的以数据驱动的智能涌现范式，转而探索以连接和交互来驱动的智能涌现新范式，即通过多模型连接协作、知识共享及环境交互，实现超越单体模型的群体智能涌现。

智传网 AI Flow 未来应用

贯通三大空间经济

TeleAI 目标通过智传网（AI Flow）打通由 AI 驱动的“三大空间”经济，包括赛博空间、临地空间、广域空间。

赛博空间是和我们的生活息息相关的网络系统、网络服务，它聚焦的是智能基础服务。

临地空间则主要覆盖地面和海面以下100米到以上1000米的核心区域，包含低空经济、城市安防等应用场景。

广域空间进一步将人类的活动范围拓展到深空、深海等更广阔的领域。

智传网（AI Flow）提供了一种新的服务模式，能够发挥电信庞大主干网的优势，可以解决数据传输延迟高、网络带宽占用大等问题。未来，三大空间将充满智能的流动，一切都是高效的、有序的、便捷的。

在海洋等涉水环境中存在通信信道狭窄的问题，通过智传网（AI Flow）可以协同端边云网，构建起立体化的智能监测网络，进而拓展涉水光学技术的应用范围，为海洋光学工程提供有力支撑。例如，在海洋牧场可以依托边缘计算设备追踪鱼类生长周期，助力科学养殖。针对跨海大桥的桥墩裂缝及腐蚀情况，通过集成多模态传感器与智能诊断系统，就能实现时时安全预警。

上到航空领域，智传网（AI Flow）能够依托天地一体网络和云网融合能力，通过分层网络架构助力航空产业智能升级，推动其业务从单点智能向全域智能演进。随着量子通信与6G技术的融合，未来从“人驾驶飞机”到“飞机驾驶系统”的转化将成为现实。

下到矿山行业，智传网（AI Flow）将为高危属性的矿山注入"群体智慧"，通过数字网联、无人操作、智能巡视、远程干预，实现高危环境作业替代，在战略矿产开发中确保精准调度，既保障人员安全又提升开采效率。

进入到制造业等实体经济，智传网（AI Flow）可以整合工业场景中的智能体集群，通过家族式同源模型实现设备协同。比如在钢铁厂，机器狗负责AI巡检，机械臂执行高精度的物料传输，人机协作机器人完成复杂装配。系统还能支持24小时动态任务分配，在化工、电力等领域可复制推广，让"不停工工厂"成为现实。

未来，智传网（AI Flow）将会让智能的流动跨越边界，赋能更多行业场景，为社会发展与民众生活带来全方位的智能化升级。随着智传网贯通三大空间经济，新一轮的产业图景已经触手可及。