重塑教育数智基石：华为李武东详解AI时代的网络变革之道-中国教育和科研计算机网CERNET

资讯

校园信息化

技术

资源与应用

产品与装备

信息服务

首页 > 教育信息化 > 专题报道 > 数智基座：重塑教育未来

重塑教育数智基石：华为李武东详解AI时代的网络变革之道

2026-04-16 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。

李武东华为中国政企数通总经理

　　人工智能，正以前所未有的力量渗透并重塑着教育领域的每一个细胞。从基础科研的范式突破，到“一块屏幕”背后的教育普惠，再到校园管理的精细高效，一个共识已然形成：AI是驱动教育变革的核心引擎，而这一切都构建在一个坚实、高效、智能的数字基座之上。然而，当澎湃的算力因网络瓶颈而“堵在路上”；当智慧教室的丰富应用呼唤更灵活、更稳定的联接，我们必须正视一个核心问题：面向AI时代的新一代数字基础设施，应当走向何方？

　　近日，我们就这一关键议题，专访了华为中国政企数通总经理李武东。在他看来，这场变革并非简单的设备升级，而是一场从底层架构、技术路径到运维模式的系统性重构。面对教育行业在追求前沿创新与现实预算、运维挑战之间的平衡，华为给出的答案，是一条以“无损以太网”为核心，深度融合全光、Wi-Fi 7与AI智能体的演进之路。这不仅是对技术路线的战略抉择，更是对未来教育形态的深刻思考。

战略抉择——场景驱动，为何以太网是AI时代的价值之选？

　　在高性能计算与AI训练的网络世界里，InfiniBand（IB）曾长期占据主导地位。面对华为选择“无损以太网”的战略路径，李武东首先给出了一个辩证的判断：“技术路线并无绝对对错，本质上都是适配不同时代场景需求的产物。”

　　他进一步解释，以太网诞生之初的核心目标是“确保网络在任何场景下可用”，安全与可用性是其底层基因。而IB则聚焦超算场景，在带宽和无损传输上表现优异，但其发展也受限于早期超算的应用边界（如集中在单一机房内）。华为选择无损以太网，正是基于当前客户需求已从单一特性诉求，转向了“全场景适配”的迭代升级。客户不再接受“二选一”的局限，而希望网络能同时满足高性能与大规模灵活扩展的需求。

　　在高校追求卓越科研性能的场景中，以太网路线的核心优势尤为凸显：

　　1.全需求覆盖能力：能够同时满足高校对“大带宽”（如400G、800G）与“大流量”的核心性能需求，无需在关键指标上妥协。

　　2.灵活扩展特性：突破了IB“短距离传输”的限制，能够支撑跨楼宇、长距离的集群连接，完美适配高校未来十万卡甚至更大规模集群的部署，并契合“东数西算”等国家级算力调度场景。

　　3.产业生态兼容性：当前全球多数厂商已逐步转向以太网方向，形成了更成熟的产业生态，这意味着高校在设备适配、技术协作上的成本更低。

　　华为在该领域布局深远，从2018年推出400G原型机，到与香港科技大学等高校联合发表论文，技术积累与“知行合一”的实践模式正加速技术的成熟。北京大学算力中心采用华为技术后，有效地改善了算力使用不足、排队时间过长的问题，正是这一路线价值的有力证明。

技术深潜——从联接到赋能，释放算力的“极致效率”

　　清晰的战略方向，需要坚实的技术创新来赋予其生命力。为了让AI算力真正转化为教育生产力，华为围绕算力释放、教学体验和智慧管理三个维度，构建了一套从数据中心到教学终端的创新技术体系，旨在打通数字基座的“最后一公里”。

　　网络级负载均衡（NSLB）：让AI训练“跑满带宽”

　　高校投入巨资建设的AI算力，常因网络瓶颈而无法充分发挥。李武东指出，传统的ECMP负载均衡算法在处理AI训练这类“流数少、流量大”的业务时，其采用的哈希算法容易失效。AI业务要求每条数据流都能达到400G甚至800G的端口带宽，这与传统网络中几K到几M的流量模型截然不同。

　　针对这一痛点，华为NSLB（网络级负载均衡）算法能智能识别高性能计算服务器的通信特征，预先规划路径策略，确保每一条AI训练的数据流都能获得充足的带宽资源。通过NSLB技术，网络能够做到“物尽其用”，让GPU之间的互访流量达到端口最大带宽，从而将算力性能极致发挥。

　　以太全光（PEN）：为智慧教学铺设“信息高速路”

　　当AI算力在云端高效运转时，如何将高质量的教学内容无损、无卡顿地传递到每一间教室，是另一个巨大挑战。特别是在“双师课堂”、VR/AR沉浸式教学等应用不断扩展的今天，对网络的需求已远超传统方案的能力。

　　“我们非常多的技术创新，都来源于真实的客户需求”，李武东分享道。无论是武汉市育才小学智慧教室里日益增多的终端设备带来的布线难题，还是成都七中东部学校通过直播课堂将优质教育资源输送到三岔湖高级中学等其他学校的普惠梦想，都指向一个共同的需求：一张更稳定、更大带宽、更易于扩展的校园网络。

　　为此，华为推出了星脉PEN（Passive Ethernet Network）无源以太全光网络方案。它创新性地实现了万兆光纤直接入室，且与传统全光方案需要1:8分光不同，PEN方案无需分光，确保每个教室都能“货真价实”地独享万兆带宽，为高清直播和多媒体互动提供了坚实保障。同时，其统一的以太网架构，让信息中心的老师无需学习新的技术体系，运维简单高效。灵活的远端模块设计，使得信息点位可以“即插即用”地扩展，彻底告别了反复穿墙打孔布线的烦恼。

　　在深圳市云端学校，正是基于华为以太全光和Wi-Fi 7打造的联接底座，才得以将音乐厅、博物馆甚至污水处理厂“搬上”云端共生课堂，让15所学校的1400多名学生同时打破教室边界，看见更广阔的世界。李武东动情地介绍道：“如果说大城市的老师们是在精美的环境里培养珍贵花卉，那么通过品智联接网络的支持，这样的能力终将改变整片森林的长势。”

　　Wi-Fi 7通感一体：让校园空间“会思考、懂节能”

　　在无线网络覆盖无处不在的今天，华为的思考更近一步：除了联接，网络还能做什么？华为Wi-Fi 7 AP给出的答案是“感知”。

　　校园里，晚自习后空无一人的教室依旧灯火通明，图书馆里人流稀疏的区域空调仍在全速运转。这些“微小”的能源浪费正成为制约绿色校园发展的隐形成本。传统的红外传感器对静坐的学生感知不灵敏，而摄像头又涉及隐私争议。

　　为此，华为推出了Wi-Fi通感一体技术，其原理是利用Wi-Fi信号在传播中因人体活动而产生的细微变化（即信道状态信息CSI）来感知空间内是否有人。这项技术让AP具备了感知能力，从而实现智能化管理。在国内某985院校的应用中，部署了该技术的教学楼，灯光和空调能真正“跟着人走”，无人时自动关闭，实现了能耗管理节约30%。更有趣的是，该校还基于这一技术开发出了“进阶能力”：通过实时监测和显示图书馆各楼层的座位使用率，成功将过去使用率仅40%的区域盘活，有效地解决了“一座难求”与“座位闲置”并存的矛盾。

范式革命——迈向“自动驾驶”，重构运维与服务模式

　　先进的基础设施只是序章，真正的变革在于重塑人与系统的交互方式，让复杂的网络管理变得简单，让稀缺的算力资源得以普惠。华为正通过“网络自动驾驶”与“算力即服务”两大理念，推动教育信息化的管理与服务范式发生深刻革命。

　　NetMaster网络智能体：从“救火队”到“领航员”

　　“在很多高校，信息中心的老师们自嘲为‘救火队’。”李武东一语道出了网络运维的普遍困境。一个典型的高校园区往往拥有近3万台网络设备，每月网络报障高达250多次，平均每张工单需要2.5天才能闭环，运维老师为此每天需要额外加班3到4小时。

　　为破解此局，华为推出了园区网络NetMaster网络智能体。它集成了华为全球网络专家的经验知识图谱、100多个独有专业模型和千亿级语料，目标是实现80%的无线网络问题自处置，帮助运维人员从被动的故障响应，转向主动的预测与处置。在北京师范大学，引入NetMaster后，网络报障次数下降了80%，运维老师的运维压力降低，师生的满意度也大幅提升。

　　在清华大学，这一变革则迈向了更高的阶段——“自动驾驶”。NetMaster与清华大学本地部署的DeepSeek大模型深度协同，构建起网络运维Copilot和Wi-Fi优化Agent。现在，师生只需用自然语言输入“某某用户下载慢，请定位原因”，Copilot便能自动理解意图，在“网络数字地图”上迅速定位问题根源，并推送优化方案。而业界首个能处理网络问题的Wi-Fi优化Agent，则可以7x24小时守护宿舍区的网络，一旦发现弱覆盖或高干扰，就能自动推理出最优处置方案并执行。这标志着校园网络运维，正迈入“自动驾驶”时代。

　　算力运营：打破“孤岛”，让AI算力“即取即用”

　　当前，许多高校内部不同院系自建的“算力孤岛”现象普遍存在，资源难以共享。AI算力资源不像云计算那样可以被灵活调度，任务结束后，分配好的GPU卡往往就被闲置，形成资源“碎片”。

　　“这个问题的本质，是‘算力运营’的问题。”李武东指出。华为的思路，是借鉴过去十几年来成熟的SDN网络经验，将通算网络的控制器能力复制到智算网络中，把校内所有分散的算力资源放入一个统一的管理池。通过这套方案，可以实现：

　　1.超大规模组网：华为在过去两年多建设了超过180个AI集群，积累了从百卡到3.2万卡规模的丰富工程经验，足以支撑任何规模的校园算力平台。

　　2.资源灵活调度：针对高校教学、科研等不同需求，SDN方案可以实现算力资源的即时分配与回收，极大提升资源利用率。

　　3.数据安全隔离：方案天然支持转发路径的控制和数据安全隔离，可以满足不同院系对数据安全和信息隔离的严格要求。

　　通过这种方式，算力“孤岛”被联结成统一的算力“平台”，AI算力得以像“水和电”一样，按需、便捷地被全校师生使用，实现“AI as a Service”的目标。

未来展望——构建产学研联动的“双向飞轮”

　　技术浪潮滚滚向前，网络的下一站将去向何方？李武东认为，未来的突破点将围绕三大核心方向展开：ICT深度融合、行业属性驱动迭代，以及产学研双向飞轮联动。

　　网络不再是孤立的技术，而是与业务系统深度绑定的“黑土地”，其发展必须由行业真实需求驱动。特别是在教育领域，网络需要更紧密地贴合教育资源公平性等特性需求。

　　面对AIGC与多模态大模型的发展，网络必须具备高可靠的“非脆弱性”，并能提供行业定制化与协同创新的能力。

　　在这样一幅未来图景中，华为致力于在教育数智化的征途中扮演三重角色：

　　1.基础支撑者：提供“黑土地”般坚固、非脆弱的品智联接网络，保障教育资源的高效、公平传输。

　　2.战略投入者与合作者：将教育视为重要领域并持续进行战略投入，与高校深化合作，通过产品使用反馈与创新课题共创，形成“商业诉求与科研诉求”的正向飞轮。

　　3.场景赋能者：围绕教育领域的独特需求打造专属网络方案，以更优的网络能力为师生赋能，优化数智化体验，助力教育场景的深度转型。

　　这不仅是一个技术提供者的蓝图，更是一位长期同行者与教育事业共创未来的承诺。

　　特别声明：本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者在两周内速来电或来函联系。