隨著國家教育數字化戰略的縱深推進，人工智能技術在高校的深度應用，高校智慧校園建設的理念、方案、路徑，甚至建設的目標和建設成效的評價標準，都較過去發生了較大變化。鑒于此，高校信息化應用攜手華為，共同推出“數智基座：重塑教育未來”專欄，介紹高校基于教育新基建建設的高校智慧校園建設從“數字化”向“智能化”乃至“數智化”深刻轉型的實踐與經驗，以期能為高校建設數智校園提供更多有益參考和經驗借鑒。
2025年8月，國務院印發的《深入實施“人工智能+”行動的意見》明確，要積極推動人工智能與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合，強調要將“人工智能+”作為了加快形成智能經濟和智能社會新形態的關鍵抓手，進而加快發展新質生產力。在這場AI賦能千行百業大發展的智能時代變革中，教育領域被賦予了創新人機協同教育教學新模式”、實現“大規模因材施教”的重任。
若要繪就“智能學伴”“智能教師”等未來教育圖景，首先應建設好、運維好作為教育“數字基座”的關鍵基礎設施——校園網絡。這張雖隱于無形、卻無處不在的校園網絡，正支撐著智慧校園運行的“數字神經系統”。
然而，當前如何破除傳統運維模式下校園網絡連接難、卡頓嚴重等高頻問題，如何以智能運營新模式打通校園“數字神經系統”，切實管好數據、跑通數據、用活數據，助力學校教學、科研、管理效能躍升，已成為教育實現高質量發展道路上必須面對的重要課題。
在此背景下，清華大學攜手華為深度探索校園網絡運維新范式。雙方的合作，不僅是一次技術層面的迭代升級，更是一場深刻的運維理念變革：旨在打造行業領先的園區網絡“智能體”，推動校園網絡運維從“被動響應”邁向“網絡自動駕駛”。
這不僅是教育系統落實“人工智能+”行動的生動實踐，也為我國高校探索數字化技術賦能教育高質量發展，開辟了一條具有標桿意義的新路徑。
思想的躍遷：運維的終極目標是“體驗”而非“在線”
長期以來，網絡運維的核心指標是設備的在線率和網絡的連通性。但在清華大學，這一理念正被顛覆。他們認識到，隨著網絡應用的深化，用戶體驗才是評判校園網絡是否建的好、運維的好的“金標準”。比如，一個設備即便在線，如果用戶打開APP圖標加載緩慢，那么這次網絡服務就是失敗的。
這一思想的轉變是所有變革的起點，意味著運維的視角將從“設備”轉向“人”，從關心“通不通”升級到關心“好不好用”。
清華大學的校園網規模龐大且復雜：超過17萬用戶，每月活躍設備超過25萬臺，網絡設備來自多個廠商，并存著自研的多套網管系統。這種“萬國軍”式的網絡環境，使得以“用戶體驗”為中心的運維目標面臨巨大挑戰。如何在一個分裂的、數據不互通的系統之上，構建起統一的用戶體驗視圖？這是清華與華為必須共同攻克的第一道難關。
根基的重塑：從“數據孤島”到“網絡數字地圖”
智能化的前提是數字化。沒有全面、精準、實時的數字化呈現，一切智能分析與決策都將是空中樓閣。清華大學與華為合作的第一步，便是基于華為的iMaster NCE-CampusInsight平臺，構建一張“網絡數字地圖”。
這并非簡單的網絡拓撲圖，而是一個動態的、多維度的“數字孿生”系統。其核心在于“統一”二字：
統一納管：通過聯合創新，逐步攻克了多廠商設備的統一運維難題。無論是華為、還是其他廠商的設備，其關鍵性能指標都被統一采集和監控，打破了廠商壁壘。
統一平臺：逐步替換和收編了運行多年學校自研的舊系統，將設備狀態、鏈路流量、異常數據等整合到唯一的入口，徹底解決了數據割裂問題。
在此基礎上，清華大學打破了以往“頭痛醫頭、腳痛醫腳”的盲盒式運維，實現了針對網絡狀態的精細化治理與全局洞察。其中，最核心的轉變在于系統化地構建了四大分析能力：
全網質量分析：通過建立多維度的網絡健康度評估模型，系統能夠實時呈現全校、各校區乃至特定樓宇的用網體驗宏觀態勢，讓網絡質量從“不可見”變為“直觀可讀”。
質差分析：一旦監測到特定區域或群體的體驗降級，系統會從帶寬、負載、干擾等多個維度自動下鉆，精準鎖定導致質量惡化的根源，從源頭上遏制大面積網絡擁堵的發生。
用戶旅程回放：這張數字地圖不僅描繪了“網”，更細致刻畫了“網中的人”。運維人員可以像“看錄像”一樣，在時間和空間兩個維度回溯任意用戶終端從接入、漫游到掉線的全生命周期，直觀查看每一步的信號強度、協議交互與時延跳變。
故障根因分析：基于上述龐大且詳實的過程數據，系統能夠通過算法模型將海量、瑣碎的網絡告警進行智能收斂，穿透表象直指故障根因。
這套扎實的全棧數據治理與深度分析機制，讓校園網絡具備了“感知”的能力。正是因為擁有了這些顆粒度極細的底層數據支撐，學校的網絡運維模式邁出了從被動應對的“救火隊”到注重體驗的智能運維的關鍵一步。
智能的飛躍：AI驅動的“Copilot”與“智能駕艙”
如果說“網絡數字地圖”讓運維人員擁有了“鷹眼”，那么AI大模型的引入，則為這雙眼睛裝上了“大腦”。這正是“人工智能+”行動計劃中“人機協同”理念的生動體現。清華大學與華為聯合創新，打造了名為NetMaster的網絡智能體，其核心能力便是“網絡運維Copilot”和“Wi-Fi優化Agent”。
網絡運維Copilot：讓自然語言交互成為現實
傳統的網管系統界面復雜，對運維人員的經驗和技能要求極高。而Copilot（數字助理）則徹底改變了這種交互模式。運維老師無需再記憶繁瑣的命令或在層層菜單中尋找，只需用自然語言提問，例如：“某用戶反饋網速慢，請定位原因。”
AI大模型會理解意圖，并自動調用數字地圖中的數據進行分析，最終通過“腦圖聯動”的方式，在地圖上直觀地展示問題根因。這種交互方式不僅極大地降低了運維門檻，更重要的是，它通過可視化的推理過程，提升了AI回答的可信度，解決了AI應用中的“黑盒”難題。
智能駕艙/Agent：邁向“自動駕駛”的無人之境
如果Copilot是人機協同，那么“智能駕艙”或“Wi-Fi優化Agent”則代表著更高階的自主智能，是國家“人工智能+”行動中重點培育的“智能體”應用形態的成功落地。在無線網絡環境復雜多變的宿舍區，清華大學部署了這一創新能力，讓AI 7x24小時值守網絡。
如果說傳統優化如同解一元一次方程，那么AI則能像解多元高次方程一樣，綜合考慮覆蓋、干擾、帶寬、負載等多個維度，推理出最優解決方案并自動執行。
從實踐案例來看，其核心價值體現在：
自動修復信道沖突：以往設備自帶的夜間自動調優功能，仍會留下約14%的信道沖突問題。然而，智能駕艙啟用后，借助數字地圖和AP間的“互聽”信息，實現了宿舍樓零信道沖突，且無需每日調整。
動態優化覆蓋：在有隔斷的自習室，智能駕艙能根據終端的實際信號強度，感知到弱覆蓋區域，并自動將AP功率從12dbm動態調整到17dbm，在保證覆蓋效果的同時，又避免了對鄰居的干擾。
規避隱形干擾：在紫荊公寓，由于AP安裝位置的遮擋，無法感知到人員感應器對學生上網位置的間歇性干擾。智能駕艙則通過分析終端側的數據，成功識別并全局調優，避開了干擾信道，解決了這個困擾許久的疑難雜癥。
這些案例標志著，校園網絡運維正從過去依賴人力排查和手動配置的時代，真正邁向由AI自主感知、分析、決策和執行的“自動駕駛”新階段。
深遠洞察：為高校數智化轉型樹立了新標桿
清華大學與華為的實踐，深刻呼應了國家教育數字化戰略行動和“人工智能+”的戰略發展布局。它不僅僅是一個校園網的優化項目，更是在為全國高校的數智化轉型貢獻了一種可復制、可推廣的“清華路徑”。
解放“新質生產力”：通過AI將運維團隊從繁瑣的日常故障處理中解放出來，使其能專注于網絡架構優化、前沿技術探索等更具創造性的工作，賦能技術團隊的價值升級。
夯實“數字基座”：一個穩定、智能、高體驗的網絡，是智慧教室、在線教學、AI科研等一切上層創新應用得以實現的堅實底座。清華大學的探索，正是為教育新基建夯實了最關鍵的智能網絡基石。
構建“產教融合”新范式：在國家大力推進“人工智能+”行動計劃的背景下，清華大學與華為的合作，成功構建了一個“產教融合”的經典范例，即：高校開放應用場景，科技企業投入核心研發力量，共同打磨出的NetMaster智能體等解決方案，為行業樹立了技術與場景深度融合的標桿。
展望未來，清華大學提出的“AI輔助運維人員——AI輔助師生自服務——AI自動駕駛”三步走戰略，為數智校園網絡描繪了清晰的演進藍圖。
但是，這并非一條可以輕松踏足的平坦大道。從“被動救火”向“自動駕駛”的跨越，本質上是一場觸及底層邏輯的深刻重構。在清華大學龐雜、異構且歷史包袱沉重的現網環境中，這套智能體方案的落地絕非一蹴而就。在這場與華為的深度聯合創新中，雙方團隊經歷了漫長且艱難的探索：從多廠商協議的逐一對齊，到海量臟數據的清洗；從AI大模型在校園特定場景下的反復調優，到打破原有運維管理慣性的組織適應。
這不僅是一次技術上的破冰，更是一場腳踏實地的勇敢探索。正是這種直面痛點、“在摸索中前行、在聯創中攻堅”的務實精神，才使得NetMaster等智能體方案真正洗去了“實驗室里的理想色彩”，深深扎根于復雜的校園業務泥土之中。
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