當智能化以前所未有的速度深入千行萬業時，網絡的價值就不再只是連線使用者、系統和套用，還要進一步連線算力和數據。
不管是政務數碼化的持續深入，生產網IP化加速，還是影片會議、智能計算等新興業務，一張超高運力、超寬極速接入、確定性體驗和智能運維的廣域網路絡，早已成為千行萬業的剛需。
剛剛結束的華為全聯接大會2024上，華為重磅升級了星河AI廣域網路絡，同時回答了業內普遍關心的話題：廣域網路絡怎麽向智能化演進，怎麽適應智能化時代的聯接需求？
01 激發新質生產力，網絡是不應被忽略的一環
進入到2024年後，新質生產力成為高質素發展的重要著力點，大模型、智算中心、AIGC等新業態以肉眼可見的速度滲透到千行萬業，不斷和一線生產場景碰撞、融合，激發出了澎湃的新質生產力。
新質生產力是一項系統性工程，套用到「木桶效應」的理論下，想要加速新質生產力的價值釋放，需要把每一個環節的長板做得更長，以適應新的環境和客戶需求。作為新質生產力聯接基石的網絡基礎設施，就是必須要做長的長板之一。
以無數人生活息息相關的政務服務為例，在政務上雲的大背景下，推動網絡統一建設已經是不可逆的趨勢。
不同部門建設獨立專網的方式，導致了網絡重復建設、建網成本高的現象，運維也越來越復雜。而基層單位基本上沒有專業的運維人員，一旦出現網絡故障，大概率會造成服務中斷。 想要打通政務服務的「最後一公裏」，首先要實作網絡架構的演進，改變過去的煙囪式建網方案，實作政務網絡多級全覆蓋。
比政務網絡更棘手的，是企業的生產網絡。在生產網絡IP化的趨勢下，面臨頻寬需求高、業務體驗無法保障、運維效率低等一系列挑戰。
一個典型場景就是鐵路數據通訊網，現網存在近二十種業務，由於業務隔離性不足，不同業務間存在相互影響，影片會議等對網絡質素要求極高的業務無法進行保障，且出現故障後，往往需要10個小時以上才能解決；同樣的問題也出現在傳統電力通訊網，網絡部署周期長、連線數量有限，出現復雜故障後需要逐級上報，無形中增加了電網管理的風險。
生產網絡的落後，影響的不僅僅是現有系統執行的穩定和安全，還為企業的智能化行程蒙上了一層不確定的陰影。
在大模型訓練和推理過程中，如果網絡不給力，數據傳輸速度慢，算力就要等待數據，導致利用率下降。而算力利用率低，訓練時間就會增加，成本也會增加；網絡不給力還涉及到丟包問題，0.1%的網絡丟包會帶來50%的計算效能下降……打一個比方的話，智算中心是大模型訓練和推理的「心臟」，網絡就是「血管」，擔負著算力、數據等資源的流動效率，沒有好的網絡，所謂的智能化轉型也就無從談起。
正是因為網絡在生活、生產、創新等方方面面的無處不在，在討論新質生產力的課題時，不少人將註意力聚焦在了網絡的「供給側改革」： 建立智能敏捷、安全可靠的廣域網路絡聯接，透過打造高效、穩定、智能的網絡環境，貫通千行萬業的數智化轉型路徑，為發展新質生產力「保駕護航」。
02 以智賦網，打造自感知自最佳化智能廣域網路
對於下一代目標網怎麽適應智能化時代的需求，華為數據通訊產品線總裁王雷在華為全聯接大會2024的主題演講中給出了方向：「千行萬業智能化轉型加速，驅動網絡向Net5.5G新代際演進。」
其中肩負著安全快速接入和高質素傳輸使命的星河AI廣域網路絡，為了應對廣域網路絡的新挑戰，提出了清晰的目標：透過引入系列智能化技術，實作百萬級流量智能排程，業務體驗精準調優。
問題在於，千行萬業的智能化轉型已經是一種現在進行時，星河AI廣域網路絡怎麽將長板變得更長呢？
我們不妨將答案拆解為兩個維度。
一是網絡基礎設施向集約化建設、多業務統一承載的方向演進。
廣域網路的建設可以概括為三個核心要素——承載、體驗和運維。
在承載方面，星河AI廣域網路絡引入了SRv6、網絡切片等技術，具備TDM網絡不具備的能力，過去執行在多張SDH生產專網的業務，可以融合承載在一張IP綜合承載網上，大幅降低企業營運和建設成本。
在體驗方面，星河AI廣域網路絡可以透過有線+無線的方式，快速完成任意地點、場景的網絡覆蓋。對於智算等場景需求，透過精準流控技術、靈活彈性頻寬、路徑選擇演算法和可承諾的SLA，保障彈性入算，無失真聯算。
在運維方面，星河AI廣域網路絡搭載的iMaster NCE-IP網絡數碼地圖，擁有網絡配置仿真、網絡自動巡檢、網絡六維可視等能力，可透過類似交通導航地圖的方式，實作從網絡到套用的全像可視和路徑導航。
二是以智賦網，進一步提升網絡運維效率，保障網絡的安全性、可靠性、靈活性。
AI和網絡基礎設施的協同，帶來了超乎想象的個人化體驗和差異化保障。
透過自動化網絡管理、智能路由最佳化、流量精細化管理、大數據分析與決策支持等智能化能力，顯著提高了網絡運維的效率的精度，並且為各行各業的網絡體驗開啟了新的想象空間。
比如智能網元的體驗自最佳化。網元作為整個網絡的神經末梢，對業務、流量、套用等全量數據進行毫秒級感知。AI使能的智能網元可以精準辨識套用，透過對套用流量行為的學習，實作流量異常秒級感知，進而保障套用體驗。
再比如智能大腦的隱患自維護。傳統運維常常是被動響應，擁有「智能大腦」的星河AI廣域網路絡，更像是一個運維智能體，可以自動進行隱患預測、故障辨識、根因分析、問題修復，以預防+故障自閉環的方式提升網絡可靠性。
由此可以給出的結論是： 廣域網路絡的「供給側改革」並不算復雜，一面在網絡基礎設施上「夯實地基」，提升網絡的承載能力、差異化體驗、可靠性和安全防護，為行業智能化奠定物理基礎；一面融合AI進行體驗創新，不斷降低網絡管理、運維等門檻，讓客戶專註於業務本身，幫助客戶創造更大的價值。
03 釋放網絡潛能，啟用千行萬業生產力躍遷
在星河AI廣域網路絡的使能下，千行萬業是否能夠打破「網絡枷鎖」，在下一代目標網的環境裏釋放出「壓抑」多年的智能化潛能呢？想要驗證星河AI廣域網路絡的能力，還需要回到具體的場景中。
一個利好的訊息在於，在網絡領域深耕數十載的華為，不只是給出了星河AI廣域網路解決方案，早已將創新的觸手滲透進各行各業，沈澱出了一個又一個解決實際業務難題的場景化解決方案。
為了方便大家理解，我們選取了幾個和前述痛點對號入座的場景。
第一個是智能政務。
覆蓋不足、重復建設、運維能力差等問題，都可以歸結為一個「散」字，華為的解題思路是集約建網、一網多用，基於領先的IPv6+技術架構，構建一張標準統一、技術先進、管理智能、安全可靠、堅強有力的新型政務IP承載網。
比如廣東省的政務骨幹網和10+地市政務網，在星河AI政務網絡解決方案基礎上將政府各部門和公共服務都聯接到了一個統一的網絡平台上，實作了政務服務一網通辦、城市執行一網統管、數據賦能一網興業。
相比之前，政務全程網辦率提升了83%，公文處理效率提升了41%，市民辦理社保、稅務等政務服務更加高效。
第二個是智能鐵路。
鐵路網絡的癥結在於：落後的網絡基礎設施，無法滿足數碼化、智能化的轉型要求。星河AI廣域網路絡的大頻寬、融合覆蓋、智能運維、一網承載等能力，可以說和鐵路場景下的網絡訴求不謀而合。
目前國內多個省市的鐵路管理局已經落地星河AI鐵路網絡解決方案，透過SDN、SRv6、網絡切片、IFIT、數碼地圖等技術，不僅實作了鐵路生產、辦公、旅服、影片等各類業務的一網承載，還確保了各類業務能夠獨享網絡頻寬，對關鍵業務提供SLA保障。
以某鐵路管理局為例，高可靠、靈活、可演進的鐵路營運通訊網，讓故障定位時間縮短至5分鐘，節省了30%運維成本。
第三個是智能計算。
正如前面所提到的，網絡在某種程度上決定算力釋放和數據傳輸效率，特別是在海量樣本上傳、存算拉遠、跨DC聯算等典型智算場景，要求廣域網路絡提供極致彈性頻寬保障海量數據的傳輸效率，提供存算一體化服務保障企業快速入算。
星河AI廣域網路解決方案的800GE超高速互聯、零擁塞的超高吞吐、距無失真廣域傳輸等能力，無疑有著不可小覷的用武之地。
除此之外，星河AI廣域網路解決方案還針對智算場景做了諸多技術創新，包括在廣域網路關鍵節點中增加智能算力卡，實作異常流量辨識和處理；基於全域的網絡排程，保障算力排程中選擇最低時延的路徑等。
可以找到的場景還有很多，這裏不再一一贅述。
比場景更重要的，其實是背後所揭示的規律：「工欲善其事，必先利其器」的古老箴言，在智能化時代依然適用。放到行業智能化的語境裏，一個智能化的網絡基礎，將是生產力躍遷的先決條件。至少在政務、鐵路、智算等場景中已經證實，網絡也是培育新質生產力的「源動力」。
04 寫在最後
早在1996年，唐·泰普史葛就在【數碼經濟——網絡智能時代的承諾與危機】中首次提出數碼經濟的概念，並特別強調了「網絡」與「智能」的重要性。
過去近30年時間裏，數碼經濟的潛力不斷被變現，在GDP中的占比越來越高，在很大程度上得益於網絡和智能技術。兩個要素的組合，不斷拓展出無窮無盡的新空間，迸發出源源不斷的新動能。
也讓我們有理由相信，在星河AI廣域網路絡的使能下，千行萬業的智能化之路將越來越寬闊。
