如果只看流程，这应该是一场再标准不过的媒体沟通会：HPE Networking中国区新任负责人的首次系统性发声，并与核心技术管理者一道，围绕战略▲▷、产品与趋势等，与一众专业媒体的记者们展开一次坦诚和深入的交流。
不过当静心坐下来聆听完整场，你会发现这次沟通的重点，并不在=△“新官上任★”☆…▼，而在方向是否仍然成立：当AI成为基础生产力★，网络正在重新成为决定效率上限、创新速度，乃至安全边界的关键基础设施。
■▽△“HPE Networking是全球范围内极个别具备端到端网络解决方案能力的厂商之一=-。▼…★”HPE Networking中国区总经理竺宏在交流一开始就给出了这个判断，“如果再叠加HPE本身的计算和存储优势，能够同时覆盖计算、存储以及端到端网络能力的公司在全世界都寥寥无几。▲◆”
这句话当然并非是为了强调规模或者说突出地位•，而是在为接下来所有讨论设定一个必不可少的重要前提：网络早已不再只是IT体系中最稳定和最不需要讨论的那一层，它必须被重新理解。
竺宏并没有急于谈AI，也没有从产品路线切入▷▼，而是先回到了网络本身的演进史。▲■□“上个世纪90年代，网络能联通就很好了▼。”他说•-，▼☆“那时的网络，更像一辆完全依赖人工驾驶的汽车，所有操作都需要人来完成•▲□。”
因为当年的“人工驾驶○”，面对的是有限的设备▼、稳定的拓扑和相对单一的业务形态■•▽；今天的网络★•◇，承载的却是高度动态的云应用◇、AI训练与推理流量，以及成倍甚至指数级增长的终端与边缘节点。
实际上，当前网络的复杂度，已经远远超过人力可以线性管理的程度-。这并不是运维能力的问题，而是系统规模本身发生了质变。如果继续依赖原有的人肉运维模式■●▽，只会让网络越来越脆弱•☆△。
正是在这样的背景下◆●，HPE提出了“自动驾驶网络”这一长期目标。◆“我们并不是在创造一个新名词•◁△。■●”竺宏表示，“而是试图用一个更直观的方式，去描述网络和AI在深度融合后应该达到的状态。”
在HPE Networking的定义中，自动驾驶不是一步到位▽，而是一个清晰的演进过程▼▲：从数据采集▽，到洞察分析◇，再到跨域关联与授权修复，最终让网络具备提前发现问题并自动处置的能力。
竺宏指出，“就像汽车一样◇，从最初只有油门和刹车，到辅助驾驶-=▪，再到高度自动化，这个方向必须明确下来。”HPE Networking将网络智能化划分为五个阶段，从数据采集•、洞察分析••、关联诊断，到授权修复，最终迈向真正的全栈自动驾驶□。
作为智能时代新的基础设施★▲，网络必然是需要被衡量的。当网络不再只是告诉管理员发生了什么，而是能回答为什么会发生、接下来该怎么办=，甚至□△★“我已经帮你处理好了”时•，企业的业务创新才会更加地融会贯通，无往不利。
在这样的背景下，HPE Networking梳理出一条清晰的技术与产业路线，判定AI世界即将迈向真正具备感知、判断、行动与自我修复能力的网络自动驾驶。藉此，企业可以知道▽，何时在哪些场景下是系统在决策◆，哪些场景还需人力介入▼☆。
当方向被确认之后•-◆，又一个问题随之而来：为什么是HPE Networking？
某种程度上，这个答案其实隐藏在Gartner《企业级有线和无线局域网基础设施魔力象限》里■。在过去很长的时间里•，在该象限右上角的“领导者”区域，寥寥无几的几家厂商中总也少不了两个名字：Aruba和Juniper△•▲。
正因为如此，今年HPE Networking对Aruba和Juniper的整合△，不仅是HPE的大事，也同样是整个网络世界★◇，乃至整个信息技术领域的大事件。
在交流中…•◆，HPE Networking中国区企业网络技术总监俞世丹直言不讳，“我们的目的•，是打造这个星球上最好的网络和网络公司=。”平心而论，新的HPE Networking，确实有这样的底气和抱负。
俞世丹指出，这里的“最好”•，并不是单点性能的领先，而是系统能力的完整性。在HPE Networking的判断中，真正的自动驾驶网络，离不开两个前提△-●：一是专门为网络场景训练的AI模型；二是长期◇▼•、真实◇◁、可闭环的数据积累=□。
“我们讲的AI，是AI for Network。”俞世丹解释说，“不是通用模型简单套用…，而是针对网络运维、故障定位和优化决策的专用AI。”与之对应的，是Network for AI——即网络本身，也必须为AI负载而生。
正是在这一逻辑下▪，HPE Aruba Networking Central与HPE Juniper Networking Mist成为战略核心=•☆。两大平台的整合，并不是简单拼接□，而是为了构建一个能够覆盖部署■★-、运维与优化全流程的自动驾驶体系。
据介绍◆▪，自动驾驶网络绝对不是PPT上的设想，或是说沙盘中的演练，而是已经在大量真实客户网络中被反复验证。来自客户侧的数据，也不断验证这一判断：运维成本下降、故障工单显著减少、人为误操作风险被系统性规避-◆▪。
“真正的自动驾驶网络，不是某一个功能，而是一整套体系▷□。”俞世丹在交流中强调，•△…“这套体系必须覆盖从感知、分析，到决策和执行的完整闭环。•☆▽”
这句话也点出了一个常被忽略的事实，即自动驾驶网络并不是一项技术突破，而是一项系统工程，它要求的不只是算法能力，而是长期▪、稳定、可持续的工程积累，包括硬件、软件、数据▷、运维模型，以及对客户场景的深度理解。
在竺宏看来☆▷◆，未来的网络必须从设计之初就围绕AI展开○。“未来最好的网络，一定是网络和AI深度融合的网络◆…△。▽◆△”他说，“这种融合，不是后期叠加，而是原生设计□•=。◆■”
这也解释了HPE Networking为什么反复强调●“安全赋能的AI原生网络”••。随着AI应用从数据中心走向园区和边缘，网络不仅要解决性能问题，更要解决安全与可靠性问题。在这一过程中○=▼，智能体AI被视为关键能力。
“在自动驾驶网络的演进过程中▲，有一个非常重要的阶段-，就是引入智能体AI。★”俞世丹指出，◁★◇“它不是一个单点智能，而是多个智能体协同完成感知、分析和执行。”
在北京东城某书店的活动现场，俞世丹为我们演示了智能体AI在网络管理上的真实表现★••。通过中央控制台▷，管理者无需大量操作，也不用借助命令行工具•，用自然语言就可以下达指令，比如“XX节点哪些设备表现不佳”、“网络拥堵背后的原因是什么”等，关键信息一目了然。
不止于此，智能体AI还会对未来的网络流量变化及趋势做出预测，并提供相应的优化建议◇▪●。实际上，这些只是智能体AI在网络管理中的少许缩影而已●。从运营商核心网到企业 IT 架构▷☆★，智能体AI正以“自动驾驶▷”的智能水平，成为数字时代网络高效▪◁、安全▷△●、可持续运行的核心支撑○。
用AI重塑网络运维，而不是给运维加一个智能插件=▲。在技术层面，HPE Networking没有选择推倒重来，而是采取了一条更艰难、也更务实的路径：数据湖与AI引擎融合、智能体能力互通○◁、数字孪生与体验模型共享□▷、自然语言交互成为统一入口。
HPE Networking也不会以一个新平台取代旧平台，而是让原有的HPE Aruba Networking Central与HPE Juniper Networking Mist在各自形态中，逐步获得同样强大的自动驾驶能力。俞世丹表示，“这也是最大程度上对客户现有投资的保护。”
采访临近结束时，有媒体问了一个并不复杂的问题：“您希望外界如何看待现在的HPE Networking•◁？▲■…”竺宏的回答很简单：“我们正在构建面向未来的统一网络底座，以更开放的架构、更先进的智能能力和更完备的安全体系■，帮助客户加速释放AI价值，共同构建下一代全球智能网络的新格局■★。”
