在企业级应用场景中，人工智能（AI）技术必将重塑架构、应用和生态。但AI在改变这一切的同时，也在呼唤能够满足其应用所需的底层基础设施的支持。因此，AI原生的基础架构，包括AI原生的计算、存储和网络成了业内关注和研究的重点。
HPE Networking中国区总经理 竺宏
以构建"自动驾驶的网络"为己任，HPE Networking致力于打造覆盖全场景的端到端整体解决方案，不断夯实AI时代的网络基础设施。对此，HPE Networking中国区总经理竺宏回应说："随着2025年HPE完成对Juniper Networks的收购，HPE Networking正以'自动驾驶网络'为战略方向，引领全球网络产业迈入智能发展的新阶段。"
AI for Networks（AI赋能网络），Networks for AI（网络承载AI），新的赛道或将引发网络产业的范式重构，推动技术、产品与生态的全链条升级，甚至可能带来行业重新洗牌。
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AI时代需要什么样的网络？
高带宽、低时延、高可靠性、智能化运维等已成为AI时代网络的核心诉求。企业越来越清醒地认识到，传统依赖人工运维的网络架构已经难以适配。自动驾驶网络应运而生，成为加速AI应用落地的关键支撑。
从AI的需求来分析，一方面，AI大模型训练需要海量数据在GPU集群间高速传输，因此网络带宽从百G级向T级跨越，1.6Tbps甚至更高速率的传输成为刚需；另一方面，AI推理向边缘延伸，要求网络具备低时延、高稳定性，以保障工业互联网、智能医疗等实时应用的流畅运行。Gartner预测，到2030年，50%的组织将采用智能体网络运维，未采用该技术的企业将在网络管理上多支出25%的成本。AI时代，网络的智能化转型已刻不容缓。
从网络自身演进的情况来看，企业用户的网络覆盖从园区、分支机构延伸至云端与边缘，连接设备的数量呈指数级增长，网络故障排查、性能优化等运维工作的难度和强度大幅提升。竺宏表示，以前的网络就像人工驾驶的汽车，发动、驾驶都要亲力亲为，而AI的出现让网络运维迎来了根本性变革。
在此背景下，自动驾驶网络成为破解行业痛点的选择。所谓自动驾驶网络，即通过AI技术实现网络的自主部署、自动优化、智能诊断和主动修复，将IT团队从繁琐的重复性工作中解放出来，专注于核心业务创新。正如HPE执行副总裁、HPE Networking总裁兼总经理Rami Rahim所言："AI时代，客户需要专为AI构建、并以AI为核心的网络，以应对连接设备的快速增长、复杂的环境及日益严峻的安全威胁。"
自动驾驶网络的快速发展，不仅是技术升级的必然结果，更是AI持续发展的重要保障。
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自动驾驶网络在演进
HPE Networking将自动驾驶网络的发展与汽车自动驾驶的分级进行类比，清晰勾勒出其演进路线。
第一阶段，为数据采集与AI数据湖构建。在此阶段，核心是收集海量网络运行数据，包括用户体验数据、设备状态数据、应用性能数据等。HPE Aruba Networking基于超30亿个连接终端、600万台网络设备，构建了业界领先的数据湖，为AI训练提供了高质量的数据基础。
第二阶段，专业洞察的形成。建立网络性能的评判标准，进一步明确"什么是好的网络"、"什么是需要优化的网络"等。HPE Networking通过全球数据中心的平均运营数据，为客户提供精准的网络性能评估。
第三阶段，实现跨域关联与自动诊断。借助AI算法对多维度数据进行深度分析，以自动识别网络异常，并初步定位问题根源。AI系统可以快速整合链路层、网络层、应用层等多方面数据，大幅提升故障诊断效率。
第四阶段，基于授权的主动修复。在获得用户授权后，系统能够针对诊断出的问题自动执行修复操作，无需人工干预。
第五阶段，实现全栈智能预判与自主修复，这是自动驾驶网络的最高阶段。系统能够通过持续监测和AI预测，提前发现潜在的网络风险，并在问题影响用户体验之前主动完成修复，防患于未然。HPE Networking正加速迈入这一阶段，通过整合HPE Aruba Networking和HPE Juniper Networking两大核心平台的优势，实现网络的全生命周期智能管理。
HPE Networking中国区企业网络技术总监 俞世丹
自动驾驶网络将为企业带来重要收益。首先，大幅提升运营效率，降低运营成本。ServiceNow的实践数据显示，采用HPE自动驾驶网络后，网络运营成本降低70%。其次，实现运维自动化，减少人为错误。自动驾驶网络可实现复杂网络运维工作的自动化、智能化，运维人员通过自然语言与系统交互，便可轻松完成故障排查、性能优化等工作。HPE Networking中国区企业网络技术总监俞世丹表示，AI能够填补运维人员的技能缺口，避免很多原来人为因素导致的错误。再者，优化用户体验，提升业务支撑能力。自动驾驶网络能够实时监测应用性能，快速定位问题并优化。最后，增强网络的可扩展性与适应性。自动驾驶网络能够根据业务负载的波动自动调整网络资源分配，支持业务的快速扩张与灵活调整。
03
HPE"织网"：融合+创新
在完成对Juniper Networks的收购后，HPE Networking拥有了HPE Aruba Networking与HPE Juniper Networking两大子品牌的核心能力，由此打造出业界领先的自动驾驶网络解决方案。竺宏表示，HPE Networking拥有端到端网络解决方案，再加上HPE的计算、存储，其独特的全栈优势，让HPE在自动驾驶网络领域具备强大的竞争力。
HPE Aruba Networking Central与HPE Juniper Networking Mist均处于Gartner魔力象限的领导者象限。通过整合，两者实现了取长补短，快速融合发展，具体体现在：建立起业界领先的数据湖，为AI模型训练提供了坚实基础；拥有先进的AI引擎，能够提供精准的数据分析与智能决策；率先落地智能体，HPE Aruba Networking Central与HPE Juniper Networking Mist都发布了智能体；具备生成式 AI交互能力，能够支持运维人员通过自然语言与系统沟通，大幅降低操作门槛。
目前，HPE Juniper Networking Mist的大型体验模型（LEM）已上线HPE Aruba Networking Central平台，能够快速检测、修复及预测应用体验的波动；而HPE Aruba Networking的终端洞察（Client Insight）技术也将应用于HPE Juniper Networking Mist平台，以强化连接终端的精准识别和行为分析。这种融合模式既有效保护了现有客户的投资，又让双方用户都能享受到更强大的功能。
在整合、融合的基础上，HPE Networking还围绕AI for Networks与Networks for AI两大方向，推出了一系列重磅产品与解决方案，全面支撑自动驾驶网络的落地。在AI for Networks方面，HPE Aruba Networking Central本地部署版3.0在安全的本地部署环境中，集成了先进的生成式与传统AIOps能力，支持可执行的AI告警、主动修复、智能终端洞察和简化的文档检索功能等，同时通过全新设计的用户界面实现统一管理，无需依赖公有云即可让用户享受到强大的自动驾驶网络能力。
在Networks for AI方面，HPE Networking发布了三款重磅硬件产品，以满足AI时代对高带宽、低时延、高可靠性的网络需求。HPE Juniper Networking QFX5250交换机搭载博通Tomahawk 6芯片，具备102.4Tbps带宽，并支持高密度1.6T以太网端口，能够满足AI数据中心GPU集群互联的超高带宽需求。紧凑型的HPE Juniper Networking MX301多服务边缘路由器提供高达1.6Tbps的性能和 400G连接能力，能够让AI推理更靠近数据生成源，适用于推理、多业务、城域网、移动回传及企业路由环境等多种业务场景。HPE Juniper Networking SRX4700 防火墙在1U空间内可提供1.4Tbps防火墙吞吐量和1.2亿并发会话数，支持400G 以太网端口并提供线速MACsec加密保护，为AI数据中心提供了高效可靠的安全防护。
在生态方面，HPE Networking通过与NVIDIA、AMD等的紧密合作，不断强化AI网络能力，为数据中心智能化赋能。
需要特别强调的是，HPE具备独特的全栈能力，能够为用户提供"计算+存储+网络"的一体化解决方案，从整体的角度优化AI基础设施的性能，确保网络与计算、存储等的无缝协同，为AI工作负载提供端到端的优化支持。
04
构建下一代智能网络新格局
随着AI技术的持续演进，可以预见，未来自动驾驶网络将迎来更广阔的发展空间。HPE Networking提出的"自动驾驶网络"战略，将持续引领行业发展方向，并为AI时代的网络变革注入强大动力。
从技术层面看，自动驾驶网络将朝着更智能、更融合、更安全的方向演进。俞世丹表示，安全将深度融入网络架构，零信任安全理念将全面落地，通过AI驱动的异常检测、动态隔离和全链路加密，为AI数据提供全方位保护。
从应用层面看，自动驾驶网络将全面赋能千行百业的AI转型。网络越来越成为一个基础设施，企业的IT人员不必每天关心网络会出什么问题，而是可以放心地专注于自己的核心业务应用。
面对AI时代的挑战，HPE Networking以自动驾驶网络为核心支撑，凭借双平台融合的技术优势、端到端的解决方案，以及深度协同的生态布局，将为企业用户提供安全、智能、高效的网络解决方案。如竺宏所言，HPE Networking将以更开放的架构、更先进的智能能力和更完备的安全体系，助力企业加速释放AI潜能，构建下一代智能网络的新格局。
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