专题：智能网络技术

内容导读

随着人工智能技术的快速发展，AI赋予了传统网络技术更多可能，物联网、5G、工业互联网等带来的通信基础设施的改善，成为了智慧网络技术的主要驱动力；同时，数据平面可编程芯片、智能网卡等技术的发展为智能网络的发展提供了硬件基础，也成为数据中心网络、行业专网的发展趋势，促进了网络虚拟化、智能运维、安全检测与防护等技术的跨越式发展。芯片、AI、大数据、物联网和云计算等各类型技术的相互渗透，催生了各种类型智能网络技术。学术界和工业界都对智能网络基础产生了极大兴趣，从智能网络的架构、应用系统、计算模型、数据处理、知识发现等各方面展开了研究。本专栏针对当前智能网络技术发展趋势，重点探讨了智能计算方法与网络性能感知、预警与故障定位、传输与资源分配、服务质量保障等技术的结合与应用。

自动化、安全可靠的感知是网络智能化运行的基础。论文《基于批量计算的网络状态细粒度感知方法》在数据平面可编程芯片的硬件基础上，针对在高速网络测量中无法兼顾测量精度、覆盖面和计算成本的问题，讨论了一种可部署在硬件交换机上的智能化批量计算测量方法，从而在Tbit/s级流量下实现精确的网络测量，并且只需要消耗很低的硬件资源，既保障了测量指标的丰富程度,又降低了计算成本。

网络智能化决策必须基于可靠的网络状态获取、预警和故障定位，而流量作为网络状态的基础载体，有效的预测有助于网络服务质量的提升，对优化网络管理与运营、保障用户体验质量至关重要。《基于神经网络的网络流量预测算法研究》将BPNN、RBFNN和LSTMNN应用于网络流量预测，为基于神经网络的故障预测和故障定位的学术研究和实际应用提供技术支撑。

智能算法在网络资源分配中的应用可以有效提高资源分配的合理程度，而网络虚拟化又为智能化的网络资源分配提供了基础。《基于TDMA和定向天线的无线Mesh网络广播技术》针对自组织、基于多接口和定向天线的Mesh网络，优化了邻居发现过程和信道分配过程。减少了邻居发现时间，提高了时隙的复用率和信道利用率，整体上提升了广播过程的性能。《基于智能网络的租户服务质量保证技术》 在多租户虚拟网络环境中，用户对于网络服务的多样性以及性能的稳定性需求，并不会随着网络架构和运营模式的升级而削弱，用户需求之间的差异性和动态性对于不同切片间资源的分配和调度效率提出了新的挑战。

目前智能网络的研究离不开仿真平台的支持，网络仿真软件对网络的设计、运营、优化与综合评估至关重要。《网络性能仿真软件综述》综述了主流的通用型和专用型网络性能仿真软件的基本功能、主要特点与适用范围，总结并分析它们的多种属性，提出符合未来智能网络规划、优化的仿真软件的发展设想，旨在为专业人员挑选合适的网络性能仿真软件提供参考。

综上所述，本专题旨在围绕智能化技术和网络软硬件技术的具体结合点展开讨论，希望为智能网络在各技术方面新思路的发展抛砖引玉。衷心感谢各位作者精心撰稿！