当AI成为重塑一切基础设施的底层力量，网络这个承载数字化业务的“主动脉”正在经历一场深刻的智力革命。从运维、安全到体验，网络的每一个毛孔都在被AI重新定义。

　　在这场“AI入网”的竞速赛中，HPE Networking正试图走出一条独特的道路——以“体验至上”为核心，通过HPE Aruba Networking Central与HPE Juniper Networking Mist两大AI平台的交叉融合，构建从园区到数据中心、从路由基础设施到安全的完整版图。

　　近日，IT168记者专访了HPE Networking中国区企业网络技术总监俞世丹，试图解码这家网络巨头在AI时代的战略布局与思考。

　　HPE Networking中国区企业网络技术总监俞世丹

　　战略原点：网络从未如此重要

　　在采访开始前，俞世丹首先用一份PPT向记者展示了HPE Networking的愿景：“打造这个星球上最好的网络业务。”

　　这个野心背后，是HPE近年来在网络领域的持续加码。2015年收购Aruba，2020年收购Silver Peak，再到2025年完成对Juniper Networks的收购——这一系列动作让HPE的网络业务版图迅速扩张。

　　“网络从来没有像现在这么重要。”俞世丹在采访中反复强调这一点，“因为我们要发展AI，网络已经变成了一个必不可少的基础设施。”

　　正是基于这样的判断，HPE Networking确立了三大战略方向：通过AI for Networks帮助用户降低运维成本、提升网络可用性、借助Networks for AI来承载AI、帮助用户加速AI创新，以及通过业务增长为股东带来回报。俞世丹用一个形象的比喻来形容前两者的关系——“一枚硬币的两面”。

　　体验至上：被低估的“用户视角”

　　在本次“AI入网”专题的策划案中，我们将HPE/Aruba归为“体验至上的AI”流派。当记者向俞世丹求证这一分类是否准确时，他给出了肯定的回答，并进一步阐释了“体验”的双重内涵。

　　“一是终端用户的真实网络体验，实际使用网络的人可以更少断线，获得更好、更稳定的连接。”俞世丹说，“第二个体验来自运维团队，让运维团队可以获得更好的运维体验。”

　　这个区分很有洞察力。过去，我们谈论网络体验时，往往只关注最终用户的上网感受。但在AI驱动的网络时代，运维人员的体验同样关键——尤其是无线网络“看不见摸不着”的特性，让问题定位变得异常困难。

　　俞世丹坦言，在早期进行无线网络建设和运维时，运维人员往往面临较大挑战，“网络运行状态究竟如何、是否存在问题，是否已经达到最优，其实很难观测和判断。”

　　而AI的价值，正体现在对运维团队的赋能上，用AI帮助运维团队获得更多洞察力——“在用户还没有感受到问题影响之前，就已经发现问题”，甚至进一步明确“这个问题是因为什么原因引起的，应该怎么样去解决”。

　　这正是HPE Networking所倡导的“自动驾驶的网络”之路——将网络运维从人工诊断，逐步推向自动配置、自动优化、自动修复的更高阶段。

　　技术融合：HPE Aruba Networking Central与HPE Juniper Networking Mist的“交叉融合”

　　HPE Aruba Networking Central与HPE Juniper Networking Mist，这两个曾经独立发展的AI平台，如今正在HPE的体系内走向深度融合。俞世丹用“交叉融合”四个字概括了这一趋势。

　　具体而言，双方正在互相移植各自的优势技术：HPE Juniper Networking Mist的大体验模型（LEM）被移植到HPE Aruba Networking Central上；HPE Aruba Networking Central的Organizational Insight和AI-Based Client Insights则被引入HPE Juniper Networking Mist。

　　“未来大家会看到，尽管我们拥有两个不同的平台，但它们在功能层面上会变得越来越接近。”俞世丹说，“对用户而言，无论选择HPE Aruba Networking Central还是HPE Juniper Networking Mist，都可以根据自身的使用习惯和偏好作出选择。”

　　这种融合的直接价值，体现在对“体验”的深度保障上。以“会议室卡顿”为例，这是长期困扰IT运维人员的典型场景。俞世丹解释道，通过大体验模型，系统可以实时监测用户体验分下降，并自动关联分析网络设备状态、周围用户是否也存在同类问题、无线AP是否过载、信道是否被干扰等因素，最终给出根因分析。

　　在L4级别（自动建议修复）和L5级别（自动修复）的自动驾驶的网络阶段，系统甚至可以在用户毫无感知的情况下完成网络优化。“处理完成后，系统才会告知运维人员——在昨天的某个时间点发生了什么问题，我采取了哪些措施，又达到了怎样的效果。”俞世丹这样描述理想状态。

　　安全内生：从“识别终端”到“最小权限”

　　在AI驱动的网络体系中，安全与体验不再是非此即彼的对立关系。HPE Networking试图通过“内嵌安全”能力，实现既精准又无感的防护机制。

　　俞世丹以HPE Aruba Networking Central的Client Insight为例，说明了这一逻辑。传统的终端识别主要依赖DHCP指纹、MAC OUI等静态特征，但这种方式极易被绕过。“设备只要换张网卡、改个指纹，就可能无法被识别出来。”

　　而AI加持下的Client Insight，能够基于终端的行为特征来判断其类型，例如其与服务器通信时使用的端口、通信的时间间隔等。“有了这样的能力，我们就可以通过 AI，基于终端行为特征，显著提升对终端类型的识别准确性。”俞世丹表示。

　　这正是安全的第一步——“明确终端是什么，用户是谁”。在此基础上，系统可以为终端打上标签（如“摄像头”“打印机”“生产线机器人”），并根据角色分配最小权限，实现零信任安全的核心要求。

　　更为关键的是，HPE Aruba Networking基于角色的策略控制能力，实现了安全策略与VLAN、IP网段解耦。“即便两台摄像头处于同一网段，也可以基于其角色，对彼此之间的访问权限进行精细化控制。”这种对“东西向流量”的精细控制，正是当前多数企业安全体系中的明显短板。

　　开放性与深度集成的平衡

　　在整合两大平台后，HPE Networking面临一个重要的战略抉择：走向更开放的AI能力架构，还是依托全栈可控性打造深度集成的体验闭环？

　　对此，俞世丹的回答是“两方面都在推进”。

　　一方面，HPE Networking正在持续强化自身产品之间的深度整合，“希望把AI做得更好，让用户在真正使用的时候能够获得更好的体验”。

　　另一方面，HPE Networking也在不断增强平台的开放性——不仅服务于自身产品体系，还能够统一管理第三方设备。这里的关键是HPE的另一款云平台OpsRamp。通过与OpsRamp的深度集成，HPE Networking得以实现对不同厂商网络设备、服务器、存储资源的统一管理，例如第三方的交换机、防火墙、VMware虚拟机等。

　　“这正是我们在开放性方面所做的另一层布局。”俞世丹补充道。

　　写在最后

　　在近一个小时的采访中，俞世丹反复提到一个关键词——“自动驾驶的网络之路”。这并非一个新鲜的概念，但HPE Networking的路径选择有其独特之处。

　　第一，AI的“双重角色”定位清晰。 HPE Networking 既将AI作为赋能网络运维的工具，又将其作为网络需要承载的业务负载，这种对AI“两面性”的认知，反映了HPE Networking对AI时代网络角色的深度理解——网络不再只是被动的数据管道，而是主动的参与业务运行与保障的重要组成部分。

　　第二，“体验至上”不是一句空话。 从大体验模型到Client Insight，从会议室卡顿诊断到基于角色的安全策略，HPE Networking的技术布局始终围绕“用户体验”与“运维体验”展开。这种“以人为本”的视角，或许正是其在Gartner魔力象限中持续领先的重要原因之一。

　　第三，融合不等于消灭选择。 面对HPE Aruba Networking Central与HPE Juniper Networking Mist两个平台，HPE Networking选择了“交叉融合”而非“二选一”。这一策略不仅尊重了原有用户的使用习惯，也保留了面向不同场景的灵活性——对于需要本地部署的客户，HPE Aruba Networking Central是唯一选择；而面向云端部署的客户，则拥有更大的自主选择空间。

　　第四，长期积累的数据资产构成了真正的护城河。当记者问及“体验数据湖”的门槛时，俞世丹的回答颇为坦诚：“这是因为HPE Aruba Networking Central和HPE Juniper Networking Mist都已经发展了十多年，在数据采集、数据湖建设方面走在了行业最前列。”再加上成千上万客户积累的知识库，“高质量数据+专业领域积累”的组合，构成了竞争对手难以复制的壁垒。

　　当然，挑战依然存在。如何将业务层面的意图（如“保障生产线零中断”）精准映射为网络层面的策略，仍是通往L5级自动驾驶网络的最大瓶颈。正如俞世丹所言，“这条路可能还需要再走一段。”

　　但对于HPE Networking而言，这条路的方向已经清晰——从被动联通走向主动保障，从设备视角走向用户视角，从运维自治走向业务使能。这不仅是技术的演进，更是网络价值的一次升维。