《分布式算力感知与调度技术白皮书》由中国铁塔、北京邮电大学等联合编制，聚焦算力泛在化、异构化趋势下的资源高效利用难题，系统阐述技术体系与应用价值，为数字经济转型提供支撑。
背景与需求方面，分布式算力感知与调度通过实时感知多节点资源，结合任务特征与约束智能分配任务，核心是“感知”与“调度”，具有异构性、动态性等特征。其研究意义重大，关乎国家数字竞争力与产业转型。需求上，国家战略需其支撑“东数西算”等工程；产业要解决边缘算力分散问题；技术演进需适配硬件异构与算法升级；用户需求呈分层化、场景化特点；功能需覆盖感知、路由等全流程。发展目标是构建统一算力度量体系等，最终形成高效算力服务网络。
架构与技术层面，系统采用“分层分域”架构，含六大功能层，各层协同实现资源接入与业务支撑。关键技术有分布式算力资源度量模型，通过三级标识与多维度指标实现资源标准化；分级分域感知技术，以三级架构提升扩展性与实时性；分级分域调度技术，划分三级调度域优化响应；分布式算力路由技术，融合算网信息实现联合优化；自智技术，整合自动化与智能化提升效率；安全保障技术，构建全链路防护体系。
应用场景丰富，远程医疗构建广域算力网提升诊断效率与公平性；智慧城市实时感知调度，推动治理模式升级；大模型训推优化资源利用，缩短迭代周期；云游戏保障低时延与流畅体验；低空经济网络动态调度资源，支撑多元业务；战术网络提升通信可靠性与决策速度；智能制造优化生产全流程；自动驾驶构建“车 - 路 - 云”体系，突破算力瓶颈。
挑战与建议方面，当前面临技术、基础设施、标准、经济多方面挑战。发展分起步、整合、智能化、生态化四阶段。对策建议包括加强技术创新、完善基础设施、统一标准、健全经济协同机制，以推动技术落地与产业发展。
未来，该技术将向智能化与生态化融合演进，助力实现算力泛在，为数字化转型奠定基础。
