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基于智能体的校园自智网络技术白皮书

文化传媒2025-12-15中国矿业大学&大连理工大学大***

AI智能总结

校园自智网络技术白皮书总结

校园网发展趋势

智慧校园发展趋势：
- 线上教学、沉浸式教学与智慧教室等新兴教学模式的应用规模持续扩大。
- 物联网和无线通信推动了校园后勤服务的智慧化。
- 多校区办学成为普遍现象，数字化手段加强校区协同管理。
校园网典型场景及面临的运维挑战：
- 大规模异构设备管理与运维效率低下。
- 突发性网络需求变化与资源动态优化矛盾。
- 资源便捷获取与特殊用户质量保障矛盾。
- 绿色低碳发展融入校园建设。
下一代校园网络智能运维典型特征：
- AI 技术驱动的智能运维，实现网络管理的自动化、智能化和精准化。
- 从被动响应转向主动预测，从经验依赖转向算法优化。
- 全面提升校园网的可靠性、效率与安全性。
智慧校园发展趋势总结：
- 教学模式从传统教学向智慧教学演进。
- 物联网和无线化正在加速高校后勤服务智慧化。
- 校园管理远程化和在线化成常态。
- 大规模异构设备管理与运维效率低下。
- 矛盾爆发性网络需求变化与资源动态优化矛盾。
- 资源便捷获取与特殊用户质量保障矛盾。
- 绿色低碳发展融入校园建设。

校园自智网络解决方案

基于智能体的校园自智网络方案架构：
- 以全域 Telemetry 数据采集为基础，通过 AI 算法实现对网络质量劣化、潜在故障风险的精准预测与分钟级定界定位。
- 借助网络数字孪生实现从物理设施、关键业务到用户体验的端到端可视化管理。
- 融合大模型的理解与推理能力，实现自然语言交互。
- 部署具备“感知 - 分析 - 决策 - 执行”能力的网络智能体，实现从“人工处置”到“网络自治”的智能运维模式转型。
可视化监测：
- 网络健康可视、用户体验可视、应用体验可视。
- 自然语言交互、知识问答、智能故障编排处置。
大模型运维：
- 通过自然语言交互与海量数据分析，实现根因定位与处置建议的智能生成。
- 将被动响应转为主动预警，显著提升运维效率与系统可靠性。
无人化运维：
- 网络节能、楼宇节能。
绿色运营：
- 网络节能、楼宇节能。

校园自智网络关键技术

数据采集技术：
- Telemetry 技术介绍：采用 Streaming Telemetry 技术，设备通过推模式主动向采集器上送信息，提供更实时、更高速、更精确的网络监测功能。
- 数据采集原理：利用 GRPC 协议将数据从设备推送给网络智能分析平台。
数字孪生技术：
- 网络健康度建模：通过秒级粒度的海量数据采集，构建多维度、可量化的评估框架，精准反映网络的真实运行状态与用户感知质量。
- 用户体验评估：通过强化学习构建终端自动行为识别系统，利用网络侧指标建立动态网络体验评估系统，并基于终端数据挖掘端侧共性故障；同时，结合重保应用动态评估系统对应用侧体验进行量化。
应用随流检测：
- iPCA2.0 网络包守恒算法：实现对网络和设备的丢包情况进行统计，并支持对终端到 AP 之间的空口上行报文的网络质量的监测。
- AQM（Application Quality Measurement）：模拟应用流的特征进行发包，结合流量路径和探测结果实现故障定界定位。
- iFlow（Intelligent Flow）：基于传输层实现的、同时支持长短流业务质量的检测技术，可以扩展关键应用的全生命周期监测能力。
- 在线体验评估系统：基于应用流量特征识别，结合访问、交互、视听、卡顿等多维指标，对每次会议中每个终端的会话体验进行精准评估。
大模型技术：
- 大模型工具调用技术：将用户的自然语言请求转化为对运维工具或 API 的精准调用，从而获取实时数据，并在此基础上生成准确的响应。
- 增强型知识问答技术：将运维知识转化为结构化知识库，通过自然语言处理技术，使师生和运维人员能以对话形式快速获取精准解决方案。
- 思维链编排技术：将“告警 -定位 - 诊断 - 处置”串联为自动化闭环流程，实现从被动响应到主动预防的跨越。
- 准确率提升技术：从工具设计、模型优化、数据闭环三个维度协同发力，构建一个高准确率、可持续进化的智能运维体系。
AI Agent 技术：
- Wi-Fi 优化 Agent：具备“自感知、自分析、自决策、自执行”的闭环机制，实现从“人工驾驶”向“自动驾驶”的范式变革。
- 环境感知技术：深度融合数字地图自还原与数字孪生等关键技术，对网络基础设施及其运行环境进行系统性数字化映射。
- 意图驱动决策技术：构建多维度协同的先进决策引擎，自主达成最优网络意图模式的选择。
- 自适应执行技术：通过调用预集成的自动化工具、多样化 API 接口或直接向设备下发控制指令，高效驱动底层基础设施执行预设的优化操作流程。
- 反思优化技术：自动对任务结果、执行效率及所采用策略进行多维度评估与分析，动态调整后续策略、优化内部模型参数并实时更新知识库。
绿色节能技术：
- 潮汐预测技术：通过对历史网络流量、接入终端数量等关键指标进行周期性分析，精准识别不同场景下的网络使用“潮汐规律”，实现分区域、分时段的精细化节能策略部署。
- 动态节能技术：依托芯片级变频节能与按需唤醒机制，实现“网随人亮”的智能化节能目标。
- 存在感知技术：利用无线信号的传播特性，通过分析信道状态信息来获取环境中的物体运动、位置变化等信息，实现智慧节能、智能安防等场景。

校园自智网络部署方案

网络智能分析平台部署方案：
- 基础分析平台：采用微服务化或容器化系统架构，具备高性能、高可靠、安全可扩展等技术卓越性。
- 网络智能体：具备架构可拆卸、可复用的灵活对接能力，其组网设计需满足去耦合、简洁性、即插即用及低带宽等核心诉求。
可维护性方案：
- 产品监测告警、健康巡检、日志采集、故障定位定界、备份恢复、故障替换、故障恢复（含故障自愈）。
可靠性方案：
- 硬件高可靠、软件级高可靠、站点级高可靠。

校园自智网络成功案例

清华大学：业内首个园区网络智能体，与清华本地部署的 DeepSeek 深度协同，智能体自主处置网络故障，推动网络运维从 " 被动应对 " 跃入 "自动驾驶 " 新时代。
上海交通大学：基于网络大模型的 AI" 大运维 "，依托其完善先进的基础网络设施、标准完整的数据结构以及充沛的算力资源，构建了“大数据 + 大模型 = 大运维”的智慧运维体系。
哈尔滨工业大学：通感一体与运管 AI 中枢方案，深度融合华为 CSI 智能空间感知技术和基于 AI 大模型的网络运维智能体，打造绿色低碳、极简运维的校园网络智慧空间。
南京大学：破解超大规模校园无线网络运维难题，引入华为 iMaster NCE-CampusInsight 智能运维平台，利用 AI 技术构建一个能够自我感知、自我优化的“自智网络”。
西安交通大学：基于 AI Agent 打造智慧校园新范式，以 AI Agent 为智慧大脑，驱动网络运维智能化升级，打造出具有示范意义的智慧校园新范式。
东南大学：AI 智能体重塑校园网络新体验，深度融合大模型技术，具备自然语言对话式、隐患自动定位、性能自动优化三大核心能力。
上海科技大学：打造“AI+ 教育”自智网络，依托华为网络分析器 iMaster NCE-CampusInsight 和网络智能体NetMaster，实现了数字化管理、智能化运维与网络自管理，逐步迈向“L4 自智网络”阶段。
中国地质大学（武汉）：地学砺新、智慧运维，加快推进学校数字化转型，积极与产学研用伙伴协同推进基于网络智能的智慧校园标准建设。

未来与展望

数字化浪潮席卷全球，校园网络正从传统的服务支撑走向支撑学校战略发展的智能系统，其运维模式的革新已成为智慧校园建设的关键一环。
“十五五”时期将是校园网络智能运维全面普及的关键阶段，人工智能技术将深度赋能网络运维，网络数字孪生、网络大模型、算法小模型、大小模型协同等关键技术将广泛应用，实现任务级自智闭环系统，构建有温度、有智慧的校园网络智能体。

主编单位： NIDA 战略咨询委员会：邓一鸥、郭晓岩、黄伟红白皮书编制和案例贡献人：主编委员：潘丽、马云龙、刘乃嘉、赵淼、许旻、陈向泽、周曜、谢锐、于游、金代亮、赵旭、刘长龙、何湘东、蒋冠翔、徐友清、李虎群、张哲、张心、赵立业、胡轶宁、唐洁、史德伟、林杰、宋焘、张锐、赵云翔、郭晓东、王彬、王辉、殷玉楼、韦乃文、范建桃、季平、包德伟参编委员：孙磊、周琼、杨阳、霍跃华、董加卿、于广辉、陈晓筹、宋继冉、叶颖泽、杨军、张骏、宋文文、夏光峰、王朝杰、应一凡、夏浩军、陈高锋、高飞、王钊、曹帅、吴哲文、陈佩珊、赵亮、朱倩雯、王晨阳、孙爱正、吴家辉、罗运人、刘志帆、项壹、徐照、王东、张娇、叶浩楠、赵文禄、杨镇安、曹平、刘春、杨康宁、王孝农、徐维蔓、张小康、刘上忠、马再飞、陈昂、薛广栩、陈宇杰、侯立华参编单位：中国矿业大学大连理工大学华中农业大学中国石油大学（华东）陕西农林职业技术大学中国矿业大学（北京）厦门大学宁夏大学合肥大学中国传媒大学湖南大学中国海洋大学温州医科大学 3.535绿色节能技术....................................................................................................................................... 目录 3.5.13.5.23.5.3353637潮汐预测技术.............................................................................................................................动态节能技术.............................................................................................................................存在感知技术............................................................................................................................. 01- 校园网发展趋势06 1.11.21.3070810智慧校园发展趋势................................................................................................................................校园网典型场景及面临的运维挑战........................................................................................................下一代校园网络智能运维典型特征........................................................................................................ 04- 校园自智网络部署方案40 4.141网络智能分析平台部署方案.................................................................................................................. 4.1.14.1.24243基础分析平台.............................................................................................................................智能体组件................................................................................................................................. 02- 校园自智网络解决方案14 4.346可维护性方案....................................................................................................................................... 2.12.22.32.42.52.2.12.2.22.2.32.3.12.3.22.3.32.5.12.5.216161717171718181516171818基于智能体的校园自智网络方案架构....................................................................................................可视化监测..........................................................................................................................................大模型运维..........................................................................................................................................无人化运维..........................................................................................................................................绿色运营..............................................................................................................................................网络健康可视 .............................................................................................................................用户体验可视 .............................................................................................................................应用体验可视.............................................................................................................................自然语言交互 .............................................................................................................................知识问答....................................................................................................................................智能故障编排处置......................................................................................................................网络节能 ....................................................................................................................................楼宇节能.................................................................................................................................... 05- 校园自智网络成功案例48 5.15.25.35.45.55.65.75.84951525355565758清华大学——业内首个园区网络智能体.................................................................................................上海交通大学——基于网络大模型的 AI" 大运维 "..................................................................................哈尔滨工业大学——通感一体与运管 AI 中枢方案..................................................................................南京大学——破解超大规模校园无线网络运维难题...............................................................................西安交通大学——基于 AI Agent 打造智慧校园新范式........................................................................东南大学——AI 智能体重塑校园网络新体验.........................................................................................上海科技大学——打造“AI+ 教育”自智网络.......................................................................................中国地质大学（武汉）——地学砺新、智慧运维................................................................................... 06- 未来与展望60 03- 校园自智网络关键技术20 3.1.13.1.22122Telemetry 技术介绍...................................................................................................................数据采集原理...............................................

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