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从“被动响应”迈向“网络自动驾驶”：清华大学网络运维新思路

2026-04-08 中国教育和科研计算机网

　　随着国家教育数字化战略的纵深推进，人工智能技术在高校的深度应用，高校智慧校园建设的理念、方案、路径，甚至建设的目标和建设成效的评价标准，都较过去发生了较大变化。鉴于此，高校信息化应用携手华为，共同推出“数智基座：重塑教育未来”专栏，介绍高校基于教育新基建建设的高校智慧校园建设从“数字化”向“智能化”乃至“数智化”深刻转型的实践与经验，以期能为高校建设数智校园提供更多有益参考和经验借鉴。

　　2025年8月，国务院印发的《深入实施“人工智能+”行动的意见》明确，要积极推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，强调要将“人工智能+”作为了加快形成智能经济和智能社会新形态的关键抓手，进而加快发展新质生产力。在这场AI赋能千行百业大发展的智能时代变革中，教育领域被赋予了创新人机协同教育教学新模式”、实现“大规模因材施教”的重任。

　　若要绘就“智能学伴”“智能教师”等未来教育图景，首先应建设好、运维好作为教育“数字基座”的关键基础设施——校园网络。这张虽隐于无形、却无处不在的校园网络，正支撑着智慧校园运行的“数字神经系统”。

　　然而，当前如何破除传统运维模式下校园网络连接难、卡顿严重等高频问题，如何以智能运营新模式打通校园“数字神经系统”，切实管好数据、跑通数据、用活数据，助力学校教学、科研、管理效能跃升，已成为教育实现高质量发展道路上必须面对的重要课题。

　　在此背景下，清华大学携手华为深度探索校园网络运维新范式。双方的合作，不仅是一次技术层面的迭代升级，更是一场深刻的运维理念变革：旨在打造行业领先的园区网络“智能体”，推动校园网络运维从“被动响应”迈向“网络自动驾驶”。

　　这不仅是教育系统落实“人工智能+”行动的生动实践，也为我国高校探索数字化技术赋能教育高质量发展，开辟了一条具有标杆意义的新路径。

思想的跃迁：运维的终极目标是“体验”而非“在线”

　　长期以来，网络运维的核心指标是设备的在线率和网络的连通性。但在清华大学，这一理念正被颠覆。他们认识到，随着网络应用的深化，用户体验才是评判校园网络是否建的好、运维的好的“金标准”。比如，一个设备即便在线，如果用户打开APP图标加载缓慢，那么这次网络服务就是失败的。

　　这一思想的转变是所有变革的起点，意味着运维的视角将从“设备”转向“人”，从关心“通不通”升级到关心“好不好用”。

　　清华大学的校园网规模庞大且复杂：超过17万用户，每月活跃设备超过25万台，网络设备来自多个厂商，并存着自研的多套网管系统。这种“万国军”式的网络环境，使得以“用户体验”为中心的运维目标面临巨大挑战。如何在一个分裂的、数据不互通的系统之上，构建起统一的用户体验视图？这是清华与华为必须共同攻克的第一道难关。

根基的重塑：从“数据孤岛”到“网络数字地图”

　　智能化的前提是数字化。没有全面、精准、实时的数字化呈现，一切智能分析与决策都将是空中楼阁。清华大学与华为合作的第一步，便是基于华为的iMaster NCE-CampusInsight平台，构建一张“网络数字地图”。

　　这并非简单的网络拓扑图，而是一个动态的、多维度的“数字孪生”系统。其核心在于“统一”二字：

　　统一纳管：通过联合创新，逐步攻克了多厂商设备的统一运维难题。无论是华为、还是其他厂商的设备，其关键性能指标都被统一采集和监控，打破了厂商壁垒。

　　统一平台：逐步替换和收编了运行多年学校自研的旧系统，将设备状态、链路流量、异常数据等整合到唯一的入口，彻底解决了数据割裂问题。

　　在此基础上，清华大学打破了以往“头痛医头、脚痛医脚”的盲盒式运维，实现了针对网络状态的精细化治理与全局洞察。其中，最核心的转变在于系统化地构建了四大分析能力：

　　全网质量分析：通过建立多维度的网络健康度评估模型，系统能够实时呈现全校、各校区乃至特定楼宇的用网体验宏观态势，让网络质量从“不可见”变为“直观可读”。

　　质差分析：一旦监测到特定区域或群体的体验降级，系统会从带宽、负载、干扰等多个维度自动下钻，精准锁定导致质量恶化的根源，从源头上遏制大面积网络拥堵的发生。

　　用户旅程回放：这张数字地图不仅描绘了“网”，更细致刻画了“网中的人”。运维人员可以像“看录像”一样，在时间和空间两个维度回溯任意用户终端从接入、漫游到掉线的全生命周期，直观查看每一步的信号强度、协议交互与时延跳变。

　　故障根因分析：基于上述庞大且详实的过程数据，系统能够通过算法模型将海量、琐碎的网络告警进行智能收敛，穿透表象直指故障根因。

　　这套扎实的全栈数据治理与深度分析机制，让校园网络具备了“感知”的能力。正是因为拥有了这些颗粒度极细的底层数据支撑，学校的网络运维模式迈出了从被动应对的“救火队”到注重体验的智能运维的关键一步。

智能的飞跃：AI驱动的“Copilot”与“智能驾舱”

　　如果说“网络数字地图”让运维人员拥有了“鹰眼”，那么AI大模型的引入，则为这双眼睛装上了“大脑”。这正是“人工智能+”行动计划中“人机协同”理念的生动体现。清华大学与华为联合创新，打造了名为NetMaster的网络智能体，其核心能力便是“网络运维Copilot”和“Wi-Fi优化Agent”。

　　网络运维Copilot：让自然语言交互成为现实

　　传统的网管系统界面复杂，对运维人员的经验和技能要求极高。而Copilot（数字助理）则彻底改变了这种交互模式。运维老师无需再记忆繁琐的命令或在层层菜单中寻找，只需用自然语言提问，例如：“某用户反馈网速慢，请定位原因。”

　　AI大模型会理解意图，并自动调用数字地图中的数据进行分析，最终通过“脑图联动”的方式，在地图上直观地展示问题根因。这种交互方式不仅极大地降低了运维门槛，更重要的是，它通过可视化的推理过程，提升了AI回答的可信度，解决了AI应用中的“黑盒”难题。

　　智能驾舱/Agent：迈向“自动驾驶”的无人之境

　　如果Copilot是人机协同，那么“智能驾舱”或“Wi-Fi优化Agent”则代表着更高阶的自主智能，是国家“人工智能+”行动中重点培育的“智能体”应用形态的成功落地。在无线网络环境复杂多变的宿舍区，清华大学部署了这一创新能力，让AI 7x24小时值守网络。

　　如果说传统优化如同解一元一次方程，那么AI则能像解多元高次方程一样，综合考虑覆盖、干扰、带宽、负载等多个维度，推理出最优解决方案并自动执行。

　　从实践案例来看，其核心价值体现在：

　　自动修复信道冲突：以往设备自带的夜间自动调优功能，仍会留下约14%的信道冲突问题。然而，智能驾舱启用后，借助数字地图和AP间的“互听”信息，实现了宿舍楼零信道冲突，且无需每日调整。

　　动态优化覆盖：在有隔断的自习室，智能驾舱能根据终端的实际信号强度，感知到弱覆盖区域，并自动将AP功率从12dbm动态调整到17dbm，在保证覆盖效果的同时，又避免了对邻居的干扰。

　　规避隐形干扰：在紫荆公寓，由于AP安装位置的遮挡，无法感知到人员感应器对学生上网位置的间歇性干扰。智能驾舱则通过分析终端侧的数据，成功识别并全局调优，避开了干扰信道，解决了这个困扰许久的疑难杂症。

　　这些案例标志着，校园网络运维正从过去依赖人力排查和手动配置的时代，真正迈向由AI自主感知、分析、决策和执行的“自动驾驶”新阶段。

深远洞察：为高校数智化转型树立了新标杆

　　清华大学与华为的实践，深刻呼应了国家教育数字化战略行动和“人工智能+”的战略发展布局。它不仅仅是一个校园网的优化项目，更是在为全国高校的数智化转型贡献了一种可复制、可推广的“清华路径”。

　　解放“新质生产力”：通过AI将运维团队从繁琐的日常故障处理中解放出来，使其能专注于网络架构优化、前沿技术探索等更具创造性的工作，赋能技术团队的价值升级。

　　夯实“数字基座”：一个稳定、智能、高体验的网络，是智慧教室、在线教学、AI科研等一切上层创新应用得以实现的坚实底座。清华大学的探索，正是为教育新基建夯实了最关键的智能网络基石。

　　构建“产教融合”新范式：在国家大力推进“人工智能+”行动计划的背景下，清华大学与华为的合作，成功构建了一个“产教融合”的经典范例，即：高校开放应用场景，科技企业投入核心研发力量，共同打磨出的NetMaster智能体等解决方案，为行业树立了技术与场景深度融合的标杆。

　　展望未来，清华大学提出的“AI辅助运维人员——AI辅助师生自服务——AI自动驾驶”三步走战略，为数智校园网络描绘了清晰的演进蓝图。

　　但是，这并非一条可以轻松踏足的平坦大道。从“被动救火”向“自动驾驶”的跨越，本质上是一场触及底层逻辑的深刻重构。在清华大学庞杂、异构且历史包袱沉重的现网环境中，这套智能体方案的落地绝非一蹴而就。在这场与华为的深度联合创新中，双方团队经历了漫长且艰难的探索：从多厂商协议的逐一对齐，到海量脏数据的清洗；从AI大模型在校园特定场景下的反复调优，到打破原有运维管理惯性的组织适应。

　　这不仅是一次技术上的破冰，更是一场脚踏实地的勇敢探索。正是这种直面痛点、“在摸索中前行、在联创中攻坚”的务实精神，才使得NetMaster等智能体方案真正洗去了“实验室里的理想色彩”，深深扎根于复杂的校园业务泥土之中。

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