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当智能化以前所未有的速度深入千行万业时，网络的价值就不再只是连接用户、系统和应用，还要进一步连接算力和数据。

不管是政务数字化的持续深入，生产网 IP 化加速，还是视频会议、智能计算等新兴业务，一张超高运力、超宽极速接入、确定性体验和智能运维的广域网络，早已成为千行万业的刚需。

刚刚结束的华为全联接大会 2024 上，华为重磅升级了星河 AI 广域网络，同时回答了业内普遍关心的话题：广域网络怎么向智能化演进，怎么适应智能化时代的联接需求？

01 激发新质生产力，网络是不应被忽略的一环

进入到 2024 年后，新质生产力成为高质量发展的重要着力点，大模型、智算中心、AIGC 等新业态以肉眼可见的速度渗透到千行万业，不断和一线生产场景碰撞、融合，激发出了澎湃的新质生产力。

新质生产力是一项系统性工程，套用到 " 木桶效应 " 的理论下，想要加速新质生产力的价值释放，需要把每一个环节的长板做得更长，以适应新的环境和客户需求。作为新质生产力联接基石的网络基础设施，就是必须要做长的长板之一。

以无数人生活息息相关的政务服务为例，在政务上云的大背景下，推动网络统一建设已经是不可逆的趋势。

不同部门建设独立专网的方式，导致了网络重复建设、建网成本高的现象，运维也越来越复杂。而基层单位基本上没有专业的运维人员，一旦出现网络故障，大概率会造成服务中断。想要打通政务服务的 " 最后一公里 "，首先要实现网络架构的演进，改变过去的烟囱式建网方案，实现政务网络多级全覆盖。

比政务网络更棘手的，是企业的生产网络。在生产网络 IP 化的趋势下，面临带宽需求高、业务体验无法保障、运维效率低等一系列挑战。

一个典型场景就是铁路数据通信网，现网存在近二十种业务，由于业务隔离性不足，不同业务间存在相互影响，视频会议等对网络质量要求极高的业务无法进行保障，且出现故障后，往往需要 10 个小时以上才能解决；同样的问题也出现在传统电力通信网，网络部署周期长、连接数量有限，出现复杂故障后需要逐级上报，无形中增加了电网管理的风险。

生产网络的落后，影响的不仅仅是现有系统运行的稳定和安全，还为企业的智能化进程蒙上了一层不确定的阴影。

在大模型训练和推理过程中，如果网络不给力，数据传输速度慢，算力就要等待数据，导致利用率下降。而算力利用率低，训练时间就会增加，成本也会增加；网络不给力还涉及到丢包问题，0.1% 的网络丢包会带来 50% 的计算性能下降……打一个比方的话，智算中心是大模型训练和推理的 " 心脏 "，网络就是 " 血管 "，担负着算力、数据等资源的流动效率，没有好的网络，所谓的智能化转型也就无从谈起。

正是因为网络在生活、生产、创新等方方面面的无处不在，在讨论新质生产力的课题时，不少人将注意力聚焦在了网络的 " 供给侧改革 "：建立智能敏捷、安全可靠的广域网络联接，通过打造高效、稳定、智能的网络环境，贯通千行万业的数智化转型路径，为发展新质生产力 " 保驾护航 "。

02 以智赋网，打造自感知自优化智能广域网

对于下一代目标网怎么适应智能化时代的需求，华为数据通信产品线总裁王雷在华为全联接大会 2024 的主题演讲中给出了方向：" 千行万业智能化转型加速，驱动网络向 Net5.5G 新代际演进。"

其中肩负着安全快速接入和高质量传输使命的星河 AI 广域网络，为了应对广域网络的新挑战，提出了清晰的目标：通过引入系列智能化技术，实现百万级流量智能调度，业务体验精准调优。

问题在于，千行万业的智能化转型已经是一种现在进行时，星河 AI 广域网络怎么将长板变得更长呢？

我们不妨将答案拆解为两个维度。

一是网络基础设施向集约化建设、多业务统一承载的方向演进。

广域网的建设可以概括为三个核心要素——承载、体验和运维。

在承载方面，星河 AI 广域网络引入了 SRv6、网络切片等技术，具备 TDM 网络不具备的能力，过去运行在多张 SDH 生产专网的业务，可以融合承载在一张 IP 综合承载网上，大幅降低企业运营和建设成本。

在体验方面，星河 AI 广域网络可以通过有线 + 无线的方式，快速完成任意地点、场景的网络覆盖。对于智算等场景需求，通过精准流控技术、灵活弹性带宽、路径选择算法和可承诺的 SLA，保障弹性入算，无损联算。

在运维方面，星河 AI 广域网络搭载的 iMaster NCE-IP 网络数字地图，拥有网络配置仿真、网络自动巡检、网络六维可视等能力，可通过类似交通导航地图的方式，实现从网络到应用的全息可视和路径导航。

二是以智赋网，进一步提升网络运维效率，保障网络的安全性、可靠性、灵活性。

AI 和网络基础设施的协同，带来了超乎想象的个性化体验和差异化保障。

通过自动化网络管理、智能路由优化、流量精细化管理、大数据分析与决策支持等智能化能力，显著提高了网络运维的效率的精度，并且为各行各业的网络体验打开了新的想象空间。

比如智能网元的体验自优化。网元作为整个网络的神经末梢，对业务、流量、应用等全量数据进行毫秒级感知。AI 使能的智能网元可以精准识别应用，通过对应用流量行为的学习，实现流量异常秒级感知，进而保障应用体验。

再比如智能大脑的隐患自维护。传统运维常常是被动响应，拥有 " 智能大脑 " 的星河 AI 广域网络，更像是一个运维智能体，可以自动进行隐患预测、故障识别、根因分析、问题修复，以预防 + 故障自闭环的方式提升网络可靠性。

由此可以给出的结论是：广域网络的 " 供给侧改革 " 并不算复杂，一面在网络基础设施上 " 夯实地基 "，提升网络的承载能力、差异化体验、可靠性和安全防护，为行业智能化奠定物理基础；一面融合 AI 进行体验创新，不断降低网络管理、运维等门槛，让客户专注于业务本身，帮助客户创造更大的价值。

03 释放网络潜能，激活千行万业生产力跃迁

在星河 AI 广域网络的使能下，千行万业是否能够打破 " 网络枷锁 "，在下一代目标网的环境里释放出 " 压抑 " 多年的智能化潜能呢？想要验证星河 AI 广域网络的能力，还需要回到具体的场景中。

一个利好的消息在于，在网络领域深耕数十载的华为，不只是给出了星河 AI 广域网解决方案，早已将创新的触手渗透进各行各业，沉淀出了一个又一个解决实际业务难题的场景化解决方案。

为了方便大家理解，我们选取了几个和前述痛点对号入座的场景。

第一个是智能政务。

覆盖不足、重复建设、运维能力差等问题，都可以归结为一个 " 散 " 字，华为的解题思路是集约建网、一网多用，基于领先的 IPv6+ 技术架构，构建一张标准统一、技术先进、管理智能、安全可靠、坚强有力的新型政务 IP 承载网。

比如广东省的政务骨干网和 10+ 地市政务网，在星河 AI 政务网络解决方案基础上将政府各部门和公共服务都联接到了一个统一的网络平台上，实现了政务服务一网通办、城市运行一网统管、数据赋能一网兴业。

相比之前，政务全程网办率提升了 83%，公文处理效率提升了 41%，市民办理社保、税务等政务服务更加高效。

第二个是智能铁路。

铁路网络的症结在于：落后的网络基础设施，无法满足数字化、智能化的转型要求。星河 AI 广域网络的大带宽、融合覆盖、智能运维、一网承载等能力，可以说和铁路场景下的网络诉求不谋而合。

目前国内多个省市的铁路局已经落地星河 AI 铁路网络解决方案，通过 SDN、SRv6、网络切片、IFIT、数字地图等技术，不仅实现了铁路生产、办公、旅服、视频等各类业务的一网承载，还确保了各类业务能够独享网络带宽，对关键业务提供 SLA 保障。

以某铁路局为例，高可靠、灵活、可演进的铁路运营通信网，让故障定位时间缩短至 5 分钟，节省了 30% 运维成本。

第三个是智能计算。

正如前面所提到的，网络在某种程度上决定算力释放和数据传输效率，特别是在海量样本上传、存算拉远、跨 DC 联算等典型智算场景，要求广域网络提供极致弹性带宽保障海量数据的传输效率，提供存算一体化服务保障企业快速入算。

星河 AI 广域网解决方案的 800GE 超高速互联、零拥塞的超高吞吐、距无损广域传输等能力，无疑有着不可小觑的用武之地。

除此之外，星河 AI 广域网解决方案还针对智算场景做了诸多技术创新，包括在广域网关键节点中增加智能算力卡，实现异常流量识别和处理；基于全局的网络调度，保障算力调度中选择最低时延的路径等。

可以找到的场景还有很多，这里不再一一赘述。

比场景更重要的，其实是背后所揭示的规律：" 工欲善其事，必先利其器 " 的古老箴言，在智能化时代依然适用。放到行业智能化的语境里，一个智能化的网络基础，将是生产力跃迁的先决条件。至少在政务、铁路、智算等场景中已经证实，网络也是培育新质生产力的 " 源动力 "。

04 写在最后

早在 1996 年，唐 · 泰普斯科特就在《数字经济——网络智能时代的承诺与危机》中首次提出数字经济的概念，并特别强调了 " 网络 " 与 " 智能 " 的重要性。

过去近 30 年时间里，数字经济的潜力不断被变现，在 GDP 中的占比越来越高，在很大程度上得益于网络和智能技术。两个要素的组合，不断拓展出无穷无尽的新空间，迸发出源源不断的新动能。

也让我们有理由相信，在星河 AI 广域网络的使能下，千行万业的智能化之路将越来越宽阔。