[中国,上海,2025年6月18日] 2025 MWC上海期间,由中国信息通信研究院主办,以“拥抱AI,激发网络新质生产力”为主题的智能IP广域网(AI WAN)产业论坛成功举办。该论坛聚焦智能时代的产业热点和技术趋势,深度剖析智能IP广域网的应用场景和优秀创新,系统整合先行者的实践经验,打造AItoX引擎,助力加速运营商业务新增长。同时,《智能IP广域网(AI WAN)研究报告》的发布,标志着产业界在IP广域网未来发展方向达成共识,通过AI与网络深度融合,激发网络新质生产力。
《智能IP广域网(AI WAN)研究报告》
随着智能时代加速到来,AI驱动的创新应用场景层出不穷,新技术、新业务与新模式的涌现,对IP广域网络基础设施提出了前所未有的挑战,急需升级新一代网络。中国工程院邬贺铨院士指出:“智能IP广域网(AI WAN)是人工智能与IP广域网双向赋能的结果,是新质互联网的重要特征之一。”
中国信息通信研究院总工程师敖立强调:“当今世界正处于新一轮科技革命和产业变革的历史交汇点,数字化、智能化浪潮席卷全球,网络技术作为数字经济发展的基石,正以前所未有的速度演进与升级。在这个背景下,智能IP广域网(AI WAN)作为新一代信息网络技术的重要发展方向,正在成为推动各行业数字化转型、实现AI普惠发展的重要动力。”
针对IP广域网的AI赋能产业趋势,业界领先的运营商联合华为展开了一系列技术架构创新和AItoX实践成果,为产业落地树立了标杆。
华为高级副总裁、ICT销售与服务总裁李鹏表示:“AI WAN通过AI与WAN网络的深度融合,实现算网、体验和安全的重新定义,帮助运营商更好地发挥网络的优势,把握智能化时代新机会。”
华为数据通信产品线总裁王雷表示:“全球运营商加速AI与网络融合迈向AI WAN,华为AI WAN解决方案以AI全面赋能IP网络,通过感知体验升级、运维体验升级和安全体验升级,助力运营商实现承载网价值跃迁和变现。”
自MWC25巴塞罗那期间华为发布AI WAN解决方案以来,各大运营商取得显著实践成果。中国信通院、中国电信、中国移动、中国联通和华为联合进行了智能IP广域网(AI WAN)阶段性成果发布,河南移动、上海电信、内蒙古联通和联通数字科技等运营商代表们现场分享智能IP广域网的创新实践成果。这些实践成果的发布意味着智能IP广域网(AI WAN)通过IP网络与AI深度融合,为政企、行业、公众用户提供智能化高品质的网络服务。例如,上海电信立足“智云上海”新型基础架构,采用AI WAN 智算广域网解决方案部署城域智算POD,推动算力资源在运营商和企业侧高效流转,为千行万业提供像水电一样的算力公共服务。
本次论坛的成功举办与研究报告的发布,不仅为网络智能化转型提供了系统的理论支撑与清晰的技术路径,更为推动IP广域网演进和繁荣产业生态奠定了坚实基础。
2025 MWC 上海于6月18日至6月20日在中国上海举行。华为展区位于上海新国际博览中心(SNIEC)N1馆。2025年5G-A商用加速发展,华为与全球运营商、行业精英、意见领袖等一同深入探讨通过AI技术创新,重塑业务、基础设施及运营运维,实现商业新增长,加速迈向智能世界。欲了解更多详情,请阅: https://carrier.huawei.com/cn/events/mwcs2025
好文章,需要你的鼓励
美国网络安全和基础设施安全局指示联邦机构修补影响思科ASA 5500-X系列防火墙设备的两个零日漏洞CVE-2025-20362和CVE-2025-20333。这些漏洞可绕过VPN身份验证并获取root访问权限,已被黑客积极利用。攻击与国家支持的ArcaneDoor黑客活动有关,黑客通过漏洞安装bootkit恶意软件并操控只读存储器实现持久化。思科已发布补丁,CISA要求机构清点易受攻击系统并在今日前完成修补。
康考迪亚大学研究团队通过对比混合量子-经典神经网络与传统模型在三个基准数据集上的表现,发现量子增强模型在准确率、训练速度和资源效率方面均显著优于传统方法。研究显示混合模型的优势随数据集复杂度提升而增强,在CIFAR100上准确率提升9.44%,训练速度提升5-12倍,且参数更少。该成果为实用化量子增强人工智能铺平道路。
TimeWave是一款功能全面的计时器应用,超越了苹果自带时钟应用的功能。它支持创建流式计时器,让用户可以设置连续的任务计时,帮助专注工作。应用采用简洁的黑白设计,融入了Liquid Glass元素。内置冥想、番茄工作法、20-20-20护眼等多种计时模式,支持实时活动显示和Siri快捷指令。免费版提供基础功能,高级版需付费订阅。
沙特KAUST大学团队开发了专门针对阿拉伯语的AI模型家族"Hala",通过创新的"翻译再调优"技术路线,将高质量英语指令数据转化为450万规模的阿拉伯语语料库,训练出350M到9B参数的多个模型。在阿拉伯语专项测试中,Hala在同规模模型中表现最佳,证明了语言专门化策略的有效性,为阿拉伯语AI发展和其他语言的专门化模型提供了可复制的技术方案。