算力路由系统的实现根据网络部署情况，支持集中式、分布式、混合式等多种组网方案。从集中式方案开 始，分阶段逐步推进算力路由实验验证。海量数据跨广域网传输的场景越来越多，数据异地上云、云迁移等场景的数据规模越来越大。实现高吞吐、高可靠、低时延、低算力损耗“两高两低”特性的算网高性能互联网络。数字孪生网络（DTN）通过网络本体与虚拟孪生体间的实时交互映射，助力实现网络的全生命周期管理以 及创新优化策略的低风险、高效率部署，是面向算网一体的关键技术之一。真实数据缺失：生产网络数据具有较高价值，但较难获取， 且数量、类型和精度有限。 多源数据：网络数据来源多样，质量不一，难以直接用于 DTN AI模型。问题设置：基于某DTN AI模型（如RouteNet-Fermi模 型），基于小规模网络生成高质量训练数据，能够扩展到 大规模网络。
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