“工业4.0”的概念异常火爆,随着互联网+思维的出现,产城融合的“产业园区4.0”阶段也已经到来。早已脱离盖厂房、修马路、种绿树的最基础园区建设,也跨越了为园区引进商店、餐饮等配套服务的阶段,新的智慧园区更加注重园区的硬件智慧化。它提供弹性云服务、云办公、企业金融服务、市场推广等增值服务,全方位高智能地协助企业成长,甚至帮助一个创业型企业从“孵化”到融资上市的全过程。
共谋“智慧园区”江山
深圳的天安云谷就是这样一个提供了高水准服务的智慧园区,并专门成立了深圳智慧园区信息技术有限公司。该公司从早期就介入,负责天安云谷智慧园区平台的整体规划和顶层设计,依据用户需求进行规划、整合并创新自主研发天安云谷智慧园区平台框架和多项上层应用服务产品。
同时天安云谷联合行业内众多领先的合作伙伴如华为、IBM、顺丰、百度、民生银行、国家信息中心等将创新理念落地实践,如能效管理系统、智慧一卡通系统、无卡智能停车场、全覆盖WiFi等多项智慧的基础设施和服务。园区更强调其系统化思维的链接以及融合,通过生活、信息、交通的链接,将工作和生活融合在一起。
而在智慧园区和“用户价值”之间,有一个用户看不见、却无比重要的支撑地带,就是“敏捷网络”。华为凭借丰富的产品线和成熟的实践经验,与天安云谷强强联合,共谋“智慧园区”江山。
天安云谷智慧园区“成王之路”挑战
在天安云谷内部企业的网络规模不断扩大之际,园区的视频监控、企业桌面云服务、园区wifi覆盖等等功能,都必须依靠非常高效、安全、稳定的网络支撑。而谈到网络质量,很多人都有一个误解——有了带宽,业务体验自然就有了保证。但除了大家熟知的业务体验带宽和断网等故障外,还有很多容易被忽略的原因:如光纤劣化、硬件老化等,导致网络亚健康,从而影响着天安云谷园区用户的业务体验(如视频马赛克等现象)。
当问题发生时,园区传统网络用户体验受损,只要用户不去投诉,网络和网络管理员就不知道这个问题。即使有人投诉,问题也非常难以被发现。因此这些问题就会长期隐藏在网络中。
“江左梅郎”华为出奇谋
万物互联 高效管理 简易运维
华为iPCA网络监控
影响网络质量的因素主要有以下方面:带宽、丢包、时延和抖动、网络设备故障等。虽然传统测量技术有直接测量和间接测量,但都不是真实业务的丢包、时延,存在检测报文与业务不同路径等问题,有不能确定反映业务性能状况的局限性。
为了更好地服务于敏捷智慧园区,华为启用了自研的包守恒算法iPCA,通过对真实业务流染色和对网络进行分区域的包守恒监控方法,实现了网络自动感知业务质量和快速故障定界,同时解决了传统测量技术的限制。针对监控对象不同,质量感知iPCA可以实现对单个敏捷设备的设备级监控、设备间物理链路的监控和指定业务流的端到端链路的网络级监控。
智慧园区,敏捷网络
在此基础上,华为针对天安云谷的网络建设目标,提供了成熟且全面的端到端智慧解决方案,从接入终端到基础设施乃至平台能力、服务、园区运营管理都做了规划并分期实施,具体如下图所示:
华为方案为天安云谷打造出高效、敏捷、精简的网络基础设施
针对天安云谷接入设备分布广,设备数量多,并且接入业务简单、配置归一化程度高等特点,使用敏捷网络的SVF特性对系统进行管理,使得网络管理和维护更加高效。为后继平滑升级奠定基础,从而将园区打造成为更贴近客户,能更快速地响应市场变化的新型智慧园区。
智慧园区 山河如画,再赴前程
在天安云谷规划之初,智慧园区公司就建构了一支拥有近百人的研发团队并成立了敏捷开发中心,目前该公司已经是国家级高新技术企业和双软认证企业,拥有核心知识产权二十几项。智慧园区公司将与众多行业领先的合作伙伴共同将天安云谷智慧园区的创新理念落地实践。
华为作为智慧园区公司的合作伙伴,参与打造了天安云谷智慧的基础网络、智慧的云桌面等解决方案落地,推动了天安云谷智慧园区的发展,提升了园区运作的效率,最终智慧园区获得了市场的认可。在这个新的起点上,华为和天安云谷将继续深化合作、相互协作、互相学习,将在智慧园区与其他合作领域持续地提供更高价值的服务和产品。
重要说明:
“智慧园区”为深圳智慧园区信息技术有限公司的注册商标,本文章引用“智慧园区”之处为经商标所有人深圳智慧园区信息技术有限公司授权使用。
好文章,需要你的鼓励
Coursera在2025年连接大会上宣布多项AI功能更新。10月将推出角色扮演功能,通过AI人物帮助学生练习面试技巧并获得实时反馈。新增AI评分系统可即时批改代码、论文和视频作业。同时引入完整性检查和监考系统,通过锁定浏览器和真实性验证打击作弊行为,据称可减少95%的不当行为。此外,AI课程构建器将扩展至所有合作伙伴,帮助教育者快速设计课程。
腾讯ARC实验室推出AudioStory系统,首次实现AI根据复杂指令创作完整长篇音频故事。该系统结合大语言模型的叙事推理能力与音频生成技术,通过交错式推理生成、解耦桥接机制和渐进式训练,能够将复杂指令分解为连续音频场景并保持整体连贯性。在AudioStory-10K基准测试中表现优异,为AI音频创作开辟新方向。
英国政府研究显示,神经多样性员工从AI聊天机器人中获得的收益远超普通同事。在Microsoft 365 Copilot试点中,神经多样性员工满意度达90%置信水平,推荐度达95%置信水平,均显著高于其他用户。患有ADHD和阅读障碍的员工表示AI工具为他们提供了前所未有的工作支持,特别是在报告撰写方面。研究表明,AI工具正在填补传统无障碍技术未能解决的职场差距,为残障人士提供了隐形的工作辅助。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。