文/魯鴻駒 華為公共開發部總裁

　　數字化轉型已經成為全球領先企業的戰略共識。企業數字化已從降本增效變成生存之本，特別是新冠疫情的突發，使每家企業都深刻感受到ICT能力的重要性，從遠程辦公到研-產-銷協同，企業的數字化能力決定了快速響應和應急創新能力。

　　IDC發布的報告表明，執行數字化優先戰略的企業不僅在本次疫情中受到的影響程度較小，且在后疫情時代也會帶頭復蘇。到2024年，51%的全球IT預算將來源于數字化創新/數字化轉型，中國這一占比將超過70%。

　　全球信息通信技術正進入技術架構大遷徙時代，企業數字化轉型正在經歷從基于傳統IT架構的信息化管理，邁向基于云架構的智能化運營。AI將進入千行百業，并深入每個企業的生產系統和業務流程。規?；铀賱撔乱殉蔀榻裉鞌底只D型的核心，尋找業務突破點和創新點，實現健康可持續發展是企業的重中之重。

　　聯接力即生產力，三大驅動力呼喚網絡自動駕駛

　　聯接+計算是企業數字化轉型的兩大核心要素。聯接密度乘以計算精度，二者融合產生的聚變效應，不僅為企業的數字化轉型提供了動能，也大幅提升了數字經濟的水平。

　　一方面，隨著萬物互聯的推進，聯接節點數還有很大的提升空間;另一方面，聯接服務的場景、聯接的對象、業務的多樣性越來越復雜，對聯接的質量提出了更高的要求，聯接需要智能識別業務場景，高效編排網絡資源，快速準確地提供可靠安全的聯接服務。

　　綜上所述，聯接力已成為關乎企業數字化進展的生產力，而傳統聯接持續提升帶寬的演進方式，已無法滿足數字化轉型對聯接的訴求。

　　驅動力之一：從輔助辦公到支撐生產，網絡關乎企業的生存問題。

　　過去20年，企業構建聯接網絡的主要目的是服務于辦公場景，隨著數字化轉型的深入，數字化辦公、數字化作業、數字化交易、數字化運營等逐漸成為轉型的主戰場。

　　隨著全行業、全流程、全業務、全受眾智能化時代的逐漸到來，聯接網絡需要服務的場景從辦公延伸到生產、上云等全場景。以某晶圓制造工廠為例，由于晶圓生產的特殊性，晶圓在生產過程中如果停止就會報廢，一次13分鐘的網絡中斷就將造成60億元以上的損失。高品質網絡對比普通網絡將為生產帶來6%的效率提升，利潤高達30億元。

　　驅動力之二：從單域管理到全域一張網協同，網絡不斷突破邊界。

　　在企業數字化的轉型過程中，大量應用開始從線下轉移到線上，從上云到多云，一個應用往往需要穿越企業分支、總部、廣域、數據中心等多張網絡，加上各種差異化的體驗需求，網絡需要從全域一張網協同的維度管理，才能滿足需求。

　　以金融DC為例，金融的數字化創新大致分為三個階段：

　　Bank2.0時代主要是7×24服務的ATM自助銀行，線上業務并不多，應用以集中式部署為主，數據中心是單DC，業務上線周期以月為單位。

　　Bank3.0時代，互聯網金融業務的創新層出不窮，支付轉賬的各類業務轉為線上，應用從集中式走向分布式，數據中心從單DC走向多DC，業務上線周期以周為單位。

　　到了Bank4.0時代，線上業務越發活躍。比如疫情期間，線下業務嚴重萎縮，而線上業務迅猛增長，金融機構快速推出了很多創新應用，為抗擊疫情、保障民生做出了貢獻。例如1周之內上線的“線上資金去向綠色通道”業務;1天之內上線的“積分圓夢”業務;甚至8小時之內上線的“現金管理”業務等等。數據中心已經演進到多云，業務上線的周期縮短到天甚至小時級。如何在異構廠家、異構網絡、異構計算的多云環境中快速部署業務，成為金融行業面臨的巨大的挑戰。

　　驅動力之三：從靜態部署到動態變化，保障高品質體驗需求。

　　隨著企業越來越多、越來越關鍵的業務需要在短期內快速完成調整，頻繁的變更挑戰著網絡人工運維的極限，這就要求網絡能夠靈活實現從傳統靜態策略到動態策略的智能感知和自主變化。如廣東政務網的建設中，20多個部門的專網業務不僅種類繁多，聯接訴求也各不相同。

　　其中，敏感類業務如應急指揮、財政廳財務數據等，要求低時延，且帶寬要求要絕對保障，因此需要硬隔離承載通道;實時應用類業務，如視頻會議、在線培訓，要求網絡能夠實時響應，業務能夠快速開通;而上云流量和云間DC互訪流量的激增，則要求大帶寬聯接。

　　再以教育行業為例，國內疫情期間有近3億人次在家上網課。疫情得到控制后，53萬所學校復課，防疫措施需要全面就緒，很多學校推出了創新的教學模式：通過“多室教室”，一個教師最多可以給8個教室的學生上課;在“雨課堂”，一個老師可以與150個學生進行并發終端互動，包括下發課件、上傳作業、實時答疑、彈幕互動等;除了互動+直播教學等視頻業務外，校園網還承載了選課系統、教務系統、圖書館檢索，以及學生瀏覽網頁、觀看視頻、打游戲等業務。在校園一張網承載大量不同業務的情況下，如何保障教學、科研等核心業務的高品質體驗，成為一個關鍵挑戰。

　　全棧引入AI，ADN為企業裝上“網絡大腦”

　　華為在聯接領域全棧引入AI，打造的自動駕駛網絡ADN解決方案，旨在通過知識和數據驅動網絡架構的持續創新，打造一張自動、自愈、自優的自治網絡，為網絡“注智賦能”。

　　ADN解決方案通過網元、網絡和云端三層AI能力的協同，為企業裝上了“網絡大腦”，助力企業網絡邁向自動駕駛時代，使能行業數字化業務和運營的超自動化。

　　網元+AI：把AI引入網元，將設備升級為數字化智能設備，讓每個盒子和整個網絡可以更加敏銳地感知、處理數據和推理執行，可基于業務意圖調整轉發策略，實時保障業務體驗。

　　網絡+AI：利用AI重構網管，通過智能管控系統構建網絡的數字孿生，實現網絡的動態控制和閉環，例如自動部署、事前仿真、事后校驗、預防預測以及主動優化等。華為打造的“管控析”融合智能管控系統iMaster NCE和MAE，可向下實時感知網絡動態，通過構建網絡數字孿生，洞察每個用戶、每項業務、每個時刻的聯接服務體驗，同時基于應用意圖自動推薦網絡聯接、自動修復網絡故障、自動優化網絡性能。

　　云端+AI：提供云上的網絡AI訓練和模型服務，持續升級設備和網絡上已經搭載的軟件系統和AI模型，以獲得更多的自動駕駛能力，讓整個網絡越用越聰明。華為iMaster NAIE主要基于云平臺提供數據湖服務、模型與訓練服務、生態開放及開發者服務。

　　使能行業數字化創新，共迎自動駕駛網絡時代

　　當前，智能技術變革創新，智能產業蓬勃興起，推動著世界開始從互聯時代進入智能時代，并對人們的生產生活方式帶來了顛覆性影響，而華為自動駕駛網絡解決方案ADN的推出正切合了智能時代發展的要求。

　　在疫情最嚴重的時期，武漢火神山醫院用時10天即建成完工，在“火神山速度”創造中國奇跡的同時，醫院信息化網絡的部署與開通速度也同樣創造了奇跡。火神山醫院的園區網絡通過云管理網絡的即插即用，3天就完成了1000多臺Wi-Fi 6設備的自動化部署;無線網絡基于硬件自識別和自配置，僅用30個小時就開通了3個4/5G融合基站。在速度奇跡的背后，正是ADN自運行的能力，帶來了網絡搭建和運維的“極速”。

　　為抗擊疫情，中國人保積極履行社會責任，簡化理賠單證和流程，全面升級“拇指理賠”、“互碰快賠”等7X24小時的在線服務。當車主遇到事故時，用戶只要通過App或手機微信，就可以在事故現場完成從出險報案到付款理賠的全流程服務。在實踐中人保客服中心發現，用戶投訴中有50%左右的問題與數據中心的網絡有關。對此，華為ADN通過機器學習實現了故障及異常的1分鐘感知，并通過知識圖譜與專家經驗相結合實現3分鐘故障定位和5分鐘快速修復，確保了保險服務客戶的全天候體驗。

　　以華為自身網絡為例，全網覆蓋170多個國家和地區，每天支撐19萬人的無線辦公，8萬次音視頻會議，疫情期間視頻和直播流量更是增長了350%。而且，當Wi-Fi網絡從辦公網絡走進生產制造，聯接了更多的終端和應用時，無線信號的高干擾及漫游失敗等問題將會影響業務的體驗。華為ADN自動駕駛網絡解決方案，結合華為辦公、制造場景持續實踐和創新，利用AI和大數據技術提供的無線射頻調優、智能漫游等特性，不僅將全網性能有效提升了58%以上，而且大幅提升了柔性制造的生產效率。以手機產線為例，每28.5秒就可以生產一部華為P40手機。

　　在未來智能時代蓬勃發展的黃金10年，華為計劃在聯接領域，全面引入AI，通過數據與知識驅動，改變傳統運維模式，打造自動駕駛網絡ADN，讓網絡從簡單的自動化，走向人機協同的超自動化，機器從輔助人、到增強人和賦能人，未來3年全面達到L3級的有條件自治，5年邁入L4的高度自治，7~10年邁入L5的完全自治網絡。

　　把復雜留給華為，簡單留給客戶。 網絡邁向完全的自動駕駛注定是一個長期的過程，好比攀登珠穆朗瑪峰，越往上爬越困難。華為愿意與更多的政企客戶、合作伙伴、研究機構及標準組織攜手并進、堅定前行，共迎自動駕駛的網絡時代。