两会专访 | 全国政协委员，中国联通云南省分公司党委书记、总经理张云勇：“算力”与“运力”结合不是简单叠加

“近年来运营商电话、短信、流量业务的收入比重逐年下降，把越来越多的精力、人才开始投入到数字经济中。而数字经济纵深发展的关键，就是算力。运营商正围绕这一点开展下一代网络转型，试图将数据中心的算力与网络的运力结合，同时发展云游戏、VR/AR、自动驾驶等更多创新应用。目前创新应用占运营商收入的30%，未来还会更高。”全国政协委员、云南联通总经理张云勇在接受《中国电子报》记者专访时表示。

以算力网络为代表的下一代网络转型已成为产业关注焦点

最近元宇宙很火，万物智联正在生产生活中加速渗透，算力作为背后的驱动力，得到世界诸多国家的高度重视。我国陆续出台多项政策，加快数据中心等新型基础设施建设，2021年5月，明确部署“东数西算”工程；7月，工信部明确用3年时间形成布局合理、技术先进、绿色低碳、算力规模与数字经济增长相适应的新型数据中心发展格局；今年2月底又正式批准“东数西算”工程建设。

“算力网络是一种根据业务需求，在云、网、边之间按需分配并灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施。在万物智联时代，算力网络自然可以满足自动驾驶、云游戏、人脸识别、VR/AR等新兴应用的实时计算需求。”他向记者介绍。

以算力网络为代表的下一代网络转型逐渐成为产业各方共同关注的热点。对于运营商来说，近年来的网络发生了怎样的变化？

张云勇告诉记者，原来的通信网络和计算是相对分离的，数据中心的主要功能是数据存储，通信则主要负责信息的传输。

在过去十年间，传统的“硬”的通信网络逐渐“软”化，变得更灵活、可以编程，可以“与云共舞”。软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化技术（NFV）的引入，使原来只做信号传输的通信网络，底层变成了IP网络，上层能力IT化。实现了转发与承载分离的SDN走进了数据中心，运营商通过SDN控制器,以简化的网络实现了对数据中心资源的灵活调用；而NFV走进运营商的核心网络，实现了计算、存储、网络资源的池化。

算力与运力的结合并不是简单叠加

据罗兰贝格预测，从2018年到2030年，自动驾驶对算力的需求将增加390倍，智慧工厂需求将增长110倍。

“数据量呈现指数型增长，现在的流量模型也和过去大不相同。过去，路由器、交换机的控制面、数据面是分离的，这就导致大的数据包传播时延高、抖动大、传播效率低，我们需要在新的模型上重新规划骨干网、核心网和承载网三张网，将算力和运力结合起来，真正达到线速转发。”张云勇说。

但是，算力与运力的结合并不是简单的叠加，在实现算力网络的道路上还有很多问题有待解决。张云勇指出，未来的计算模式是以数据为中心，强调通过承载数据流的可编程网络，实现快速数据计算。下一代网络需要把计算作为一种业务需求，通过网络使能计算资源的灵活部署与智能调度，同时利用DPU等创新技术，实现在网络中流动计算的新范式，形成计算和通信有机融合的“算力网络”新体系。

在最近IMT-2030推进组发布的网络架构白皮书中，已经把算力网络技术作为6G的核心技术之一，包括算力服务功能、算力路由功能、算网编排管理功能等。面向未来，算网时代对电信运营企业是机遇与挑战并存，从现网过渡到全新的算力网络，实现算力运营、建立算力生态、提供算力服务等不仅需要技术创新，还需要在管理体制机制上做更多的探索，这既是电信运营企业转型的必由之路，也是新一代信息基础设施的升级版，将为全社会的数字化、网络化和智能化发展夯实底座，打通经济社会发展的信息“大动脉”。

加大技术创新力度，积极拥抱“双碳”

我国东部地区比西部地区将产生更多的数据。张云勇坦言，算力与能耗是正相关的，我国的能源结构是“西电东送”，大容量算力装置尤其是“冷数据”适合于设置在能源供应地区，特别是绿色能源丰富的西部地区。因此从东部的多个数据源到西部多个计算中心间需要通过网络来互联，实现跨区域的算力协调调度，支撑数据要素的高效流通，基于算网协同的算力网络是盘活算力资源的关键。

数据中心面临绿色低碳发展挑战。数据中心机柜中设备的安装密度不断增加，给机柜的热量管理、电源分配、线缆管理、安装迁移等方面带来巨大挑战。为确保实现碳达峰碳中和目标，张云勇建议在算力网络、数据中心的建设模式、技术、标准、可再生能源利用等方面进一步挖掘节能减排潜力，处理好发展和节能的关系。通过国家枢纽节点和数据中心集群建设，扩大绿色能源对数据中心供给，提升能效标准，推动绿色高质量发展。大力开展节约资源、节能降耗的算力基础设施关键技术的研发。

针对如何建立算力网络交易平台？张云勇建议，积极探索算力度量和可信交易。目前计算资源的衡量缺少一个统一且简单的度量单位，因此如何评估不同类型算力资源的大小成为一个亟需解决的难题。由于算力网络中的各类资源归属不同所有者，算力网络作为一个中间平台，需要考虑如何确保资源交易可溯源。