中國工程院院士，江蘇省未來網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新研究院院長，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院院長，中國聯(lián)通科技委主任。通信與信息系統(tǒng)專家，主要研究領(lǐng)域?yàn)樾畔⒒�網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)發(fā)展、三網(wǎng)融合、未來網(wǎng)絡(luò)與人工智能的研究等。

　　互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)在經(jīng)歷了四十多年的歷程，在商業(yè)消費(fèi)領(lǐng)域取得了巨大的成功。當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用正在從消費(fèi)領(lǐng)域向生產(chǎn)領(lǐng)域擴(kuò)展，與工業(yè)、能源等實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域深度融合，這對網(wǎng)絡(luò)通信的實(shí)時(shí)性、安全可靠、服務(wù)等級劃分、海量數(shù)據(jù)處理和資源調(diào)度提出了更高的需求，網(wǎng)絡(luò)可持續(xù)發(fā)展已逐漸成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。為滿足行業(yè)數(shù)字化、智能化的根本性轉(zhuǎn)變，需要從多層次、多維度研究新的基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法，包括：設(shè)計(jì)克服現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)缺陷的新型網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，研究適合未來網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用創(chuàng)新的關(guān)鍵技術(shù)，研發(fā)未來網(wǎng)絡(luò)核心設(shè)備及系統(tǒng)，并進(jìn)行大規(guī)模組網(wǎng)驗(yàn)證。

　　目前，國內(nèi)外紛紛布局未來網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)的研究，其中軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）受到了全球范圍的廣泛關(guān)注與重視。受益于集中式控制機(jī)制，SDN能夠極大地提升現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的可控可管性和靈活性，可有效降低網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的投資成本和運(yùn)營管理成本，并具備實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)平面的海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的能力。

　　隨著未來網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和復(fù)雜度的持續(xù)增長，尤其是物聯(lián)網(wǎng)等新型應(yīng)用場景，單純依靠人類編寫的集中式控制程序（SDN）將無法有效應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度的增加和可能出現(xiàn)的各種異常突發(fā)事件。

　　引入大數(shù)據(jù)分析、人工智能技術(shù)，對利用網(wǎng)絡(luò)遙測等機(jī)制實(shí)時(shí)采集的大數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，具備人工智能能力的計(jì)算機(jī)就有可能對百分之九十的網(wǎng)絡(luò)故障或安全隱患進(jìn)行排查并給出供參考的解決方法。人類專家只需要集中智慧和精力解決機(jī)器無法給出答案的剩下的百分之十的難題。并且，這個(gè)解決難題的過程可以進(jìn)行反復(fù)迭代，使得機(jī)器處理復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)問題的能力越來越高。另外，在路徑規(guī)劃和流量調(diào)度方面，未來網(wǎng)絡(luò)需要滿足應(yīng)用高吞吐、低時(shí)延的要求，使用傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法很難根據(jù)鏈路負(fù)載的動(dòng)態(tài)情況實(shí)時(shí)的給出最優(yōu)的流量調(diào)度方案。在這里，基于人工智能技術(shù)有希望基于歷史的海量流量數(shù)據(jù)，對鏈路承載的流量進(jìn)行主動(dòng)預(yù)測和有效調(diào)度�？梢哉f，人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理、故障檢測、網(wǎng)絡(luò)安全、路徑規(guī)劃、流量調(diào)度等領(lǐng)域大有可為。“網(wǎng)絡(luò)大腦”的智力高低正成為制約網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和復(fù)雜度可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

　　在未來網(wǎng)絡(luò)中引入人工智能這樣的新事物可能會遇到一些技術(shù)挑戰(zhàn)，其中比較重要的一點(diǎn)是如何提高人工智能決策的可靠性。因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)中的路徑規(guī)劃和流量調(diào)度與語音識別等消費(fèi)終端業(yè)務(wù)具有較大不同。人工智能訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型在做語音識別時(shí)可以允許存在一定的誤差，而在網(wǎng)絡(luò)中這通常是不被允許的。路徑規(guī)劃的失誤將有可能導(dǎo)致大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)癱瘓，造成重大損失。因此，在未來網(wǎng)絡(luò)中引入人工智能技術(shù)應(yīng)該是分階段逐步開展的。首先應(yīng)突破使用人工智能技術(shù)基于大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障檢測和網(wǎng)絡(luò)安全診斷。在這一階段，人工智能將自主解決一些簡單的網(wǎng)絡(luò)問題，并輔助人類專家分析解決復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)問題。隨著人工智能不斷成熟，具有足夠高可靠性的“網(wǎng)絡(luò)大腦”將對網(wǎng)絡(luò)路徑進(jìn)行主動(dòng)規(guī)劃，其對高動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化效率將有可能超過傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)算法。

　　我們相信，隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，未來必將會在網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)界掀起一場革命，也必將給我國打造自主、可控、安全的新型網(wǎng)絡(luò)提供一個(gè)重要的歷史機(jī)遇。

　　*本文原載于《中國人工智能學(xué)會通訊》，現(xiàn)經(jīng)作者修訂后重新發(fā)表。