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一体化调度的研究和落地也面临多重挑战。一方面，云网资源在物理层面天然异构，如何构建可统一建模、动态优化的通用抽象框架，是基础问题；另一方面，业务类型多样，网络条件复杂，调度系统在实时性、稳定性与策略智能性之间需要持续权衡；此外，跨域场景中的状态保持、数据一致性与运维协同，也都对调度系统的架构稳定性和智能能力提出了更高要求。

正因如此，中国电信云计算研究院将一体化调度作为智能泛在云的技术中枢，持续通过算法、系统架构与调度策略优化，推动云计算平台向真正“智能自驱、全局协同”的方向演进。可以说，一体化调度能力是智能泛在云区别于传统云架构的根本所在。

资源服务化供给，智能全流程贯通

值得一提的是，AI时代的算力需求还呈现高度动态和异构特征，传统集中式资源供给模式已难以满足快速变化的业务诉求。中国电信在智能泛在云架构中，以资源解耦和池化为关键方向，基于CXL与RDMA技术，构建新一代解耦型数据中心架构，计算、内存、存储等资源得以跨节点统一编排、动态组合，实现“资源即服务”的灵活供给能力。

另外，面对分布式数据、多模态任务的挑战，智能泛在云通过融合查询引擎、元数据管理、Serverless 等平台层技术研究布局，打通数据从采集、传输、处理到服务的全流程，不仅提升了数据处理的效率与敏捷性，也让AI能力具备服务化封装和快速部署的能力，可广泛适配低时延、高并发、强协同的行业场景，例如低空经济、智慧城市、视觉网络等。

在此基础上，智能泛在云还在持续拓展能力边界。一方面，聚焦边云协同机制优化，强化平台在轻量模型调度、边缘智能下沉、服务就近响应等方面的能力；另一方面，持续演进智能调度体系，使其具备更强的多域感知、资源编排与业务场景适配能力；此外，前瞻布局异构资源融合、视觉类数据处理与跨域智能协同等平台技术，提升对新型感知与智能任务的承载能力。

吴杰院长表示，通过这些体系性演进，智能泛在云将进一步增强对复杂、多变、实时场景的服务能力，构建面向未来的智能基础设施底座，支撑AI能力真正“随需而动、无缝覆盖”，为新兴产业智能化发展提供持续牵引力。

写在最后：人才支撑智能泛在云持续变革

不难发现，在AI与数字化的双重驱动下，中国电信以“智能泛在云”为支点，正在撬动一场算力基础设施的范式革命，也是中国电信持续向科技型企业转型的生动实践，其背后需要人才的支撑。