AI原生路由器白皮书-2024.07-37正式版

AI

原生路由器白皮书中国联合网络通信集团有限公司华为技术有限公司2024

年

07

月AI

原生路由器白皮书前

言近年来，伴随人工智能（AI）技术的迅猛发展，其应用领域持续拓展。以大模型为代表的

AI

技术引领自动化和智能化的进程，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，加速推动新质生产力的发展。智能原生作为“互联网

2030”的关键技术特征之一，将

AI

深度、广泛地集成到互联网架构中，以提高网络运营效率和服务确定性。当前，通过大数据分析和机器学习算法在网络业务及管控运维中的应用，实现了对海量网络数据的深度挖掘和精准预测，逐步推进网络向自动、自愈、自优、自治的智能化转型。未来，AI

技术不仅要融入网络架构中，更要渗透至网络组件及部件层面，以此构建从上到下的一体化网络智能能力，推动网络向更高层级的智能化和自治化演进。本白皮书聚焦于智能原生网络架构中的智能网元层，创新性地提出“AI

原生路由器”技术发展演进理念。通过智能主控板、智能线卡以及智能算力卡协作，AI

原生路由器将具备智能感知、智能转发、智能控制的三大能力特征，并赋能

AI

可靠、AI

运维、AI

安全及

AI节能四大应用场景。本白皮书从能力特征、应用场景及发展愿景三个维度，对

AI

原生路由器技术发展演进进行全面论述，旨在为行业提供共识性指引和方向性参考，推动相关产业链的创新发展，为构建更加智能、高效的网络环境奠定坚实基础。在本白皮书编撰过程中，得到了多家产业合作伙伴单位的鼎力支IAI

原生路由器白皮书持，汇集了业界多位专家的意见建议，在此深表谢忱！期待与各界同仁携手，共同探索智能原生网络的无限可能，共创下一代互联网的美好未来！联合编写单位：中国联合网络通信集团有限公司，华为技术有限公司IIAI

原生路由器白皮书1.

AI

原生路由器产生背景近年来，人工智能（AI）发展速度之快、应用范围之广备受瞩目。以大模型为代表的新一代

AI

技术的崛起和迅猛发展正在深刻影响各个领域，AI

技术的应用将进一步得到推广和深入。《2024

年国务院政府工作报告》中提出，大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。深化大数据和

AI

等领域的研发和应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。这种发展趋势促使智能技术与下一代互联网紧密结合，进而提供智能原生网络能力，推动各行业的数字化转型和创新发展。智能原生作为“互联网

2030”的关键特征之一，将

AI

深度和广泛地集成到智能基础设施中，包括系统、设备、部件等体系结构，实现全自动运营和最高效资源利用。智能原生网络以实时感知、充分数字化为基础，以

AI

算法为核心，融合各种模型进行智能决策，提供智能协同优化的网络服务。网络的智能原生是指从设计之初就将

AI

集成作为核心组件的网络系统，通过

AI

来自动化运维，优化性能和增强安全性，也就是说，面向未来的智能原生网络架构包括智能业务、智能网络、智能网元及智能部件四个渐进式层级结构，自上而下相互依赖，且逐层细化。当前阶段，智能业务与智能网络层正经历着快速且显著的发展。在智能业务层面，通过大小模型的配合，以业务为单位，实现跨域的自智协同和业务级的商业闭环。在智能网络层面，网络智能管控系统依托于专业领域的大、小模型，结合网络知识图谱、专业

AI

算法等

AI

技术和数字孪生技术对单域内网络业务、网络拓扑结构以及网络系统进行规建维优，同时考虑节能和安全保障，从而实现单域内网络级的闭环管理体系。这一系列技术的协同作用，正驱动着业务处理与网络管控能力向着更为智能化和高效化的方向演进。本白皮书聚焦于智能网元层的研究，从传统的网络设备能力来看，虽能满足-1-AI

原生路由器白皮书基本的网络连接需求，但在应对复杂多变的网络环境时，其局限性日益凸显。传统设备缺乏根据网络流量动态调整与优化的能力，也难以抵御各类网络安全威胁。因此，需要以

AI

为基础架构能力，新增智能面融合数据和知识，赋能网元实现动态目标管理，显著提升其自适应、自学习以及跨网元群体协同能力。基于上述背景，本白皮书创新地提出

AI

原生路由器概念，即在保留传统路由器功能的基础上，集成先进的

AI

和机器学习技术，实现对网络状态的实时监测和深度分析，同时能够根据网络流量的变化自动调整配置，优化网络连接路径，确保终端用户持续享有稳定、高速的网络体验。作为下一代互联网发展的重要产物，AI

原生路由器的出现不仅满足了用户对于高效、智能、安全的网络连接需求，也体现了互联网技术的持续创新与进步。本白皮书阐述了

AI

原生路由器的能力特征、应用场景及发展愿景，旨在为行业提供共识性指引和方向性参考，以期共同推动相关产业链的创新发展，为构建更加智能、高效的网络环境奠定坚实基础。-2-AI

原生路由器白皮书2.

AI

原生路由器能力特征与逻辑架构2.1.AI

原生路由器能力特征AI

原生路由器，作为集成

AI

技术的新型网络路由设备，不仅保留传统的网络连接能力，其内置的

AI

算法具备自主学习和用户需求解析能力，能够灵活响应网络和流量的变化趋势，实现网元的自动化管理、组网和参数的自动化调整、业务的适应性感知、故障的提前预测和自动定位以及业务的快速恢复，使互联网达到最佳的性能，给用户提供最佳的使用体验。AI

原生路由器将集成智能感知、智能转发与智能控制三大核心能力特征，旨在深度感知网络中的各种业务和流量模式。通过对数据流的实时监测和分析，AI

原生路由器可以准确地获取网络实时状态与需求变动，进而实现网络运营、运维自治。智能感知体现在对网络流量的实时监控与分析能力。AI

原生路由器能够实时监控网络中的数据传输情况，包括数据的传输速度、传输量以及数据所属应用类别等。这使得

AI

原生路由器能够迅速发现网络中的异常情况，如网络拥堵、数据泄露等，从而及时采取措施进行干预，保障网络的稳定运行。智能感知不仅可以显著提升网络稳定性和安全性的保障能力，同时也为用户提供了更为便捷和优质的网络使用体验。智能转发体现在对网络流量的智能预测和调度能力。AI

原生路由器能够根据如应用优先级、设备类型、网络负载情况等历史数据和当前网络状况，预测未来一段时间内网络流量的变化趋势。基于这些预测结果，AI

原生路由器可以提前进行带宽的调度和分配，为关键应用或设备提供充足的网络资源保障。智能控制体现在对网络的自动故障排查和修复能力。AI

原生路由器能够通过实时监测网络状态，可以对故障或异常自动进行诊断和修复；通过搭配智能光模块，还能够将链路故障进行分类，为用户提供更加稳定的网络服务。-3-AI

原生路由器白皮书AI

原生路由器通过三大能力特征，赋能

AI

可靠、AI

运维、AI

安全、AI

节能四大场景，提升了网络性能和效率，降低了运营成本和安全风险，为用户提供了更加优质、稳定的网络服务，最终推动网络实现高度自治。2.2.AI

原生路由器逻辑架构AI

原生路由器主要由智能主控板、智能线卡以及智能算力卡三大核心部件构成，集成通用算力及

AI

算力模块，并在原有控制面及管理面基础上，新增包含嵌入式

AI

算法层、数据层和框架层的智能面，如图

1

所示，这三者各自承载着不同的功能，但又紧密协作，共同为网络智能化服务。图

1

AI

原生路由器逻辑架构同时，AI

原生路由器通过边界网关协议（BGP）、telemetry

等协议与智能管控系统紧密交互，实时传递网络状态、流量等信息。智能管控系统则根据这些信息，结合

AI

原生路由器的智能感知、转发和控制能力，共同构建一个智能网络。智能网络能够自动识别网络中的异常情况和性能瓶颈，自动调整网络策略，优化网络资源分配，确保网络的稳定性和高效性。更进一步，智能网络还能够根-4-AI

原生路由器白皮书据用户的需求和业务场景，提供个性化的网络服务和支持，满足用户不同的网络服务需求。2.2.1.

智能主控板智能主控板作为

AI

原生路由器的“大脑”，承载着路由器的核心功能和运算重任。在

AI

原生路由器初期发展阶段，设备运算主要依赖路由引擎所搭载的芯片，包括中央处理器（CPU）和网络处理器（NP），以内生算力应对网络数据处理及基础

AI

任务执行。其中，路由引擎芯片负责整体控制与管理职责，而NP

则专门用于高速数据处理，尤其在网络数据包转发和安全处理领域发挥关键作用。智能主控板集成通用算力与

AI

芯片，构建高性能计算平台，提升数据处理和分析能力。具体而言，通用算力主要负责网络数据流与控制信号的常规处理，确保网络基础设施的稳定运作。而

AI

芯片则运用深度学习、机器学习等先进算法，实现对网络流量的智能化分析与预测，为网络性能优化及策略制定提供精准数据支撑。智能主控板设计上划分为控制面、管理面与智能面。控制面负责路由协议和业务管理，确保网络传输效率与稳定性。并且通过引入

AI

算法，实现路由协议的智能优化与动态配置，自动选择最优路由路径，进而提高网络传输效率。同时，控制面还能对业务进行智能管理，针对业务需求动态调整网络资源，确保业务的顺畅运行；管理面负责配置管理和设备管理功能，确保网络的可维护性与管理效率。通过与智能管控系统交互，增强管理面功能，并借助直观的图形化界面与智能化管理工具，简化路由器配置和管理流程。同时，管理面还能实时监控设备的运行状态与性能数据，及时识别并解决潜在问题。此外，管理面还支持远程管理和自动化运维，大幅度提升网络管理的便捷性和智能化水平；智能面依托嵌入式AI

技术，构建内置于网络设备中的

AI

功能通用框架系统，包含框架层、数据层-5-AI

原生路由器白皮书和算法层，为基于

AI

算法的功能模块提供公共模型管理、数据获取和预处理，并支持为业务模块发送推理结果的功能。也就是说，通过嵌入式

AI

技术在设备层面实现特定的智能化功能，如流量优化、安全防护等，充分利用路由器的数据收集和处理计算能力，降低数据传送成本，保障数据安全，确保推理决策的实时性。目前，嵌入式

AI

技术已为路由器提供智能监控与防护等智能化功能。随着技术的演进，嵌入式

AI

技术将在路由器中提供更复杂的智能化功能，如自动调整路由策略、优化网络连接等。智能面中嵌入式

AI

功能通用框架系统对软硬件环境提出明确要求，在软件层面，需具备数据智能化处理、全线速缓存及超强算力特性。在硬件层面，则需支持

AI

智算分布式训练场景下

TB

至

PB

级海量数据的超宽带传输，配以超大容量设备以承载大规模数据传输。面向扩展性良好的集群路由器，需确保单台

AI原生路由器可以提供

512T

乃至

P

级的存储能力。AI

原生路由器的智能主控板，融合通用算力和

AI

技术于一体，辅以控制面和管理面的全面强化，新增依托嵌入式

AI

技术的智能面，通过软硬件一体化设计，开发定制

AI

网络模型与应用组件，实现局部节点的快速策略响应、网元级智能化，不仅显著提升了数据传输效能与网络稳定性，同时有效降低运维成本，简化管理流程，为现代网络通信的智能、高效发展注入了新的活力。2.2.2.

智能线卡智能线卡作为

AI

原生路由器在网络通信架构的关键组件，负责处理网络数据包，融合通用算力与

AI

技术，引入智能面，配合智能光模块，显著增强网络链路感知能力，确保数据在网络中的高效传输。AI

原生路由器的智能线卡立足于主控与转发平面架构，深度融合核心

CPU及

AI

芯片，构建由嵌入式

AI

系统组建的智能面，通过嵌入式

AI

数据层，对数据流进行精准识别、分类和排序等，与线卡转发面对接，采集流数据并提取输出-6-AI

原生路由器白皮书流的特征信息。通过嵌入式

AI

算法层，能够实时地对网络流量进行深度分析，精准识别网络异常流量、恶意攻击等安全隐患，并自动采取相应的防护措施。智能线卡智能面采用流模型

AI

建模技术，对指定链路或者流通过基于五元组等方式进行逐包检测，实现毫秒级乃至微秒级的监测能力。通过机器学习建立正常业务模型，在遇到故障或异常情况时，智能面作为转发与控制的桥梁，可以实现快速告警，并对业务流进行快速响应，例如实现包的备份路由转发以减少丢包率；实现路由的快速收敛，确保网络的流畅性。智能面采用的逐包检测分析技术，相对传统的采样分析，具备建模准确、实时分析、实时推理与智能决策优势，可以实现故障或异常的快速、准确检测以及快速反馈。同时，智能面可以根据网络流量的变化，动态调整转发策略，实现网络流量的智能调度和优化，提高网络的传输效率和稳定性。智能线卡除智能面增强外，还支持集成智能光模块。借助智能光模块的实时监测和反馈功能，进一步提升网络故障的精确定位能力，使网络通信的智能化水平迈向更高层次。通过集成内置了

AI

分析算法的智能光模块，可实时收集并解析光信号强度、噪声水平、延迟等关键参数，同步反映网络传输质量。通过

AI模型，基于历史故障数据训练，智能线卡能够精准识别各类专线故障特征，实现故障类型的快速判定与定位。未来，智能线卡的转发芯片可按需集成

AI

加速器，大幅提升

AI

算法执行效率，加速网络流量的智能分析与处理，进一步确保

AI

原生路由器在复杂网络环境和大规模数据流量场景下，能够维持高效的转发性能和智能化的决策能力。2.2.3.

智能算力卡为进一步提升

AI

原生路由器的处理能力，在初期阶段，可采取集成专用算力扩展模块的方式，即通过外插

AI

加速卡，来针对性地提升设备处理人工智能-7-AI

原生路由器白皮书任务的能力，如深度学习推断。这种方法允许在无需全面更新硬件的前提下，灵活提升其

AI

处理能力。智能算力卡作为

AI

原生路由器的关键组件，通过流量感知技术提供对网络流量的实时监控与分析能力。其中，服务感知（SA）卡是智能算力卡的典型代表，承担流量的应用分析与感知任务，为网络管理引入智能化维度。SA

卡集成高性能的处理器和优化的算法，能够实时捕获和分析网络中的流量数据，不仅限于传统流量统计，如包大小与传输速率，更深入至终端传输过程中的业务指标。通过对这些数据深入分析，能够准确地感知各个终端的网络质量状况，并利用内置算法对这些参数进行精细化的分析，以评估网络传输对业务质量的影响。在流量感知的过程中，智能管控系统扮演着“大脑”的角色，持续汇聚各个SA

卡反馈的网络流量基线信息，包括流量的平均速率、峰值速率、数据包大小分布等关键指标，它们共同构成了网络流量的“正常行为模式”。同时，智能管控系统实时分析跨

SA

卡数据，形成整体流量视图，为异常检测提供全面依据。在掌握全局基线信息后，智能管控系统会运用概率统计的方法计算各项流量指标的概率分布，估计出一个全局的判断阈值，以表示正常流量行为与异常流量行为间的界限，用来识别流量异常情况并触发告警机制。为了提高流量处理的效率和响应速度，SA

卡采用多

CPU

架构，可实现流量数据的并行处理，确保在高负载情况下仍能提供高效处理能力。SA

卡中引入智能面，基于嵌入式

AI

技术可动态感知并分类第三方应用，实时调整流量基准，保持与网络环境同步。这有助于捕捉基于应用的网络流量最新变化，确保基线始终与当前的网络环境相匹配。此外，建立历史数据基线库，有助于长期进行网络行为分析，呈现网络流量的长期趋势和周期性变化特征。结合实时更新的基线和历史基线库的比对，SA

卡能够准确地感知网络流量的异常行为，并及时将相关信息上报给智能管控系统进行全局的分析和判断。这种融合分布式与集中式架构的异常检测方案，显著增强了对-8-AI

原生路由器白皮书整个网络流量异常的感知能力和响应速度。-9-AI

原生路由器白皮书3.

AI

原生路由器应用场景3.1.AI

可靠3.1.1.

设备级可靠：快速感知隔离自愈在设备层级，当前路由器面临的挑战主要源于设备处理能力局限及处理架构设计不合理等，导致网络系统频遭重大故障。例如，不当的路由器升级操作导致AS

边界路由器中关键路由过滤规则被误删，致使核心路由器由于大规模（90万+）超负荷互联网路由条目而崩溃，继而引发

BGP

邻居大量中断和路由信息频繁波动，最终引发全网协议剧烈震荡及流量大幅波动。此连锁反应对数据包转发与服务可用性构成了严重影响，同时大幅度降低了用户体验质量，设备面临着配置管理严谨性、大规模路由处理能力、BGP

协议稳健性、网络流量管理及系统韧性的可靠性挑战。为解决上述问题，AI

原生路由器的感知（Awareness）、故障隔离（Risk-isolation）和自愈（Kernel-recovery）能力构成

ARK

超稳机制，如图2

所示，AI

原生路由器具备感知技术特征，可实现故障秒级检测与响应，确保了对异常状况的即时感知与精准隔离，同时赋能路由器自我修复功能，有效减少人工干预需求，实现了设备级可靠。具体而言，AI

路由器通过感知技术，可实现数据流量秒级检测，配合健康状态感知技术对人为错误、火灾事故、网络攻击等网络运行状态进行实时感知，并在线关联分析

CPU、内存等性能数据，及时发现并解决潜在问题，提供全天候（7*24

小时）实时数据分析能力；通过智能故障隔离策略，能够在不影响全局系统性能的前提下，实现故障的微秒级精确隔离，有效遏制问题蔓延，保证在网络负载超出设计容量十倍的情况下仍能维持稳定运行；通过自愈机制的创新应-10-AI

原生路由器白皮书用，使路由器具备内核级故障的自动恢复能力，无需人工介入重启，实现了自动数据同步与校验，确保数据完整性与零丢失，同时保障业务运行的无缝连续性，达到真正的零中断目标。图

2

设备级可靠方案3.1.2.

链路级可靠：微秒级链路倒换在链路层级，光纤故障作为网络事故的主要诱因，显著影响用户体验并增加运营商的投诉负担。举例而言，光纤闪断问题会凸显出传统路由协议分钟级收敛时间所具有的局限性，即使借助双向转发检测（BFD）协议将倒换时间缩短至100

毫秒级，仍难以满足诸如金融交易等

2B

业务场景，具体而言金融交易场景对交易数据包丢失敏感以及网络可靠性要求严格，如需低于毫秒级的故障收敛时间等，且网络层本身不具备丢包感知能力和应对措施。传统上依靠传输层或应用层实施重传策略补偿，不可避免地增加了时延。这一现状不仅加剧了业务连续性受损的风险，同时突显了对更高层次链路级可靠性的迫切需求。为解决上述问题，AI

原生路由器采用嵌入式

AI

技术结合

NP

的快速检测方案，通过智能化流量画像分析，在

NP

实现故障辨识后，完成微秒级流量切换，无需等待传输层通信。该方案具备光层无关、协议无关、业务无感的三重特性。其中，微秒级的流量自动切换功能是依托于嵌入式

AI

技术的高效处理能力，整-11-AI

原生路由器白皮书合了快速故障感知、恢复控制以及设备内快速通告技术。专有硬件主动实时监测，无需等待传输层协议通信，可及时识别光纤故障并通过转发面进行路径切换，将流量转发至备份接口，促使系统故障收敛时间从以往的几十毫秒缩短至百微秒级别。例如，在多路径负载均衡场景中，使用等价多路径路由（ECMP）机制，具体如图

3

所示，若两设备间的某光纤链路故障，AI

原生路由器能主动识别该情况，并迅速将流量切换至其余正常的

ECMP

路径上，确保了故障链路下的数据转发快速转移，维持网络服务连续性。图

3

微妙级链路倒换AI

原生路由器所具备的微秒级链路切换能力，可以有效缩减故障响应时延，实现“0”业务中断和“0”协议震荡的高效故障倒换，大幅度降低了网络隐形（网络协议容错内）丢包水平。而运营商试点验证结果，也证实了

AI

原生路由器在链路层可靠的能力。结果对比表明，在路由器未使用此技术时，无论是路由器直连还是跨传输光纤故障，丢包延迟均超过

20

毫秒，而使用后，两种情况下的丢包延迟均被控制在

100

微秒以内，显著改善。总之，该方案为提升网络韧性与保障高敏感度业务流畅运行提供了创新路径，为建设高质量

IP

网络、保障-12-AI

原生路由器白皮书优质应用体验提供了坚实的支撑。3.1.3.

网络级可靠：秒级拥塞解除在网络层级，当前网络运维面临的关键挑战为设备故障引发的链路中断和随之而来的流量拥塞，这对关键业务的稳定运行构成了直接威胁。同时，还存在故障定位复杂、处置流程繁琐、人工排查耗时长，故障二次处理时仍不够精准高效的问题。特别是在如城域网与骨干网光纤故障的场景下，依赖人工介入实施手工疏导拥塞流量，响应迟缓，耗时可长达数小时乃至数日不等。为解决上述问题，AI

原生路由器通过嵌入式

AI

技术结合

NP

判断出现故障时需要调整的流量。举例而言，如图

4

所示，当城域网至骨干网间发生故障，如核心路由器（CR1）至

C1

方向光纤中断引起拥塞时，CR1

通过嵌入式

AI

算法与

NP

模块，基于流量分析智能地计算出需要重新分配的流量量级。随后，通过设备间的协议通告与路由优先级自动调整机制，将计算确定的流量调拨至其配对的城域设备

CR2

上，以此来缓解原路径的拥塞。图

4

秒级拥塞解除该方案的实施使得网络在面对链路故障和流量拥塞挑战时，能够实现即时的智能响应与自我修复。流量的动态且精准调拨不仅有效解除了拥塞问题，还确保了数据传输的连续性和服务质量，减少了因网络故障导致的服务中断时间。设备-13-AI

原生路由器白皮书间互备及协同工作的自适应与自闭环能力，进一步巩固了网络的韧性与可靠性，使得在网络局部故障情况下，整体服务不受影响，保障了用户体验的连续性和高质量，实现网络层可靠。3.1.4.

协议级可靠：预测下一跳实现极速收敛在协议层级，当前网络环境复杂多变，特别是大型企业网络、数据中心及云计算场景中，传统路由技术面对庞大的数据流量与复杂多变的网络状态，往往难以迅速响应，导致路由收敛缓慢、网络性能受限。尤其对于实时性要求极高的应用如在线游戏、视频会议等，任何延迟或中断都将严重影响用户体验，突显了现有路由技术在满足低时延、高可靠需求上的局限性。为解决上述问题，AI

原生路由器通过内置

AI

路由算法，实时分析网络流量、路由表及链路状态等多种信息，结合历史数据和趋势分析预测数据包的最优下一跳位置。通过预判，AI

原生路由器预先优化转发策略，包括最佳路径选择与带宽资源预留，确保当数据包抵达时，能即刻执行高效转发，极大减少转发延迟，实现网络的快速收敛。该方案显著增强了网络的响应速度与稳定性，特别是在面对网络故障或拓扑变化时，能即时恢复至稳定运行状态，极大提升了网络的自适应与恢复能力，实现协议层可靠。举例而言，对于实时性敏感应用，用户可以享受到流畅无阻的网络体验，无感知的切换与极低的延迟满足。3.2.AI

运维3.2.1.

光纤故障智能定位在接入环裸纤场景中，光路中断问题较为突出，故障占比超过

55%，严重影响网络稳定与用户满意度，同时加重运营商运维负担。故障根源多样化（如光纤断裂、接头松动、线路老化等）且位置隐蔽（如地下、建筑物内部等），加大了诊断难度，常需要运维人员反复上站，并且借助专业工具逐段排查。即便如此，-14-AI

原生路由器白皮书由于故障点的不确定性和复杂性，难以迅速定位，处理流程繁复且耗时，严重时需要运维人员多次往返故障可能发生的站点，不仅影响作业效率与成本控制，故障处理时长也面临着极大的挑战。针对上述挑战，AI

原生路由器借助插入的智能光模块具备实时监测和反馈能力，可进一步提升网络故障的精确定位能力。具体而言，通信网络中各专线配置与传输需求各异，通过智能分析光模块，针对不同专线的运行状态和性能指标进行实时监测，并通过

AI

模型算法对采集数据实施预处理及特征抽取，同时结合历史数据，对故障类型进行精准判断，常见的故障类型如尾纤中断、光缆中断、设备掉电等。一旦故障类型被明确，即依据故障种类与地理位置，合理协调和分配维修任务，并生成故障维修建议，内含故障位置、故障类型及修复策略推荐，并确保所需资源配置精准到位。此方案基于智能光模块，能够智能化判断故障类别并精确锁定故障位置，大幅度降低非必要维修频次，加速故障解决进程并提升解决精度，有效缩减了故障解决周期，进而增强了通信网络的稳定性和可靠性。同时，此方案对于维系业务运营的连贯性与优化终端用户体验也至关重要，也标志着与

AI

结合的网络故障管理策略正向更高效率与智能化水平迈进。3.2.2.

流量静默故障识别在实际网络运维实践中，静默故障也称为无告警故障，因其隐蔽性高的特性，成为了网络运维管理中的重大难题。尽管其发生频率相对较低，但由于不会触发明显的报警信号，此类故障极易被忽视，导致处理滞后，可能会逐渐演变为系统性问题，乃至酿成网络重大事件。当前，网络环境下的流量模型复杂多变，传统的人工设定故障阈值方法难以适应动态变化，无法有效识别静默故障，凸显出对更智能、动态识别机制的需求。AI

原生路由器引入智能面，并运用先进的学习与流量分析算法，通过持续-15-AI

原生路由器白皮书监控并归档网络全流量数据，特别是关注整机流量的出入差异，以实现对网络行为的深度理解。其内置的

AI

监控模块专注于单个网元内各端口流量趋势的智能识别，以及关键性能指标（KPI）的异常波动监测，当捕捉到激增或骤降等非常规变化时，将异常事件上报至监控系统，进行更高维度的网络级

AI

流量分析。网络层的监控系统，对汇聚层设备的端口流量信息进行监测感知，借助网络级AI

算法进行深层次的分析，有效过滤掉由网络割接、业务切换等引起的误报，精准识别真正影响业务连续性的流量异常下降情况，如图

5

所示。通过深度学习模型，AI

原生路由器能够分析流量的正常波动区间，建立起动态的基线模型，精确掌握网络流量的变化规律。当流量行为出现非预期的急剧变化时，AI

原生路由器可以迅速响应并准确识别流量异常，这些变化往往是网络攻击、硬件故障或配置失误的直接反映。同时，实时监控机制可以及时向网络管理员发出预警，为快速故障诊断与恢复提供了强有力的支持。图

5

流量静默故障识别AI

原生路由器不仅能够有效监控明显的流量异常，还可用于感知转发层面的静默故障，这类故障虽不直接引发明显的流量波动，但却会对数据转发效率造成潜在影响。通过监测数据包的转发路径与状态，AI

原生路由器能够及时识别这些难以直观观测的故障并迅速响应。在综合流量监控、异常变化识别、静默故障检测及减少故障中断时间等方面，AI

原生路由器展现了其在现代网络管理中的广泛应用潜力。在此基础上，网络层能够依据详尽的分析结论，提出精确的故障定位建议、恢复策略等，有效指导运维管理。这一应用实例证明了

AI

原生路-16-AI

原生路由器白皮书由器为提升网络性能与稳定性提供了重要技术支持，推动了网络运维管理的智能化进步。3.2.3.

智能视频质差识别及故障定界随着科技进步，视频会议系统从基本通讯工具跃升为关键的生产调度平台，广泛渗透各行各业并日益频繁，成为即时之策、指令传达与工作进度监控的高效桥梁。然而，伴随其重要性与使用频次的增长，用户对会议体验的期望也随之上升，追求高清流畅的视听效果以促进高效沟通。会议中偶发的花屏、卡顿等问题，会严重阻碍会议进程。这类瞬时故障不仅难以捕捉，且受限于系统复杂性和网络环境的多样性，延误了故障解决时间，问题的根源定位更是难上加难。当前面临的挑战集中于两点：首先，视频会议质量评估缺乏客观标准，过度依赖主观视觉评估和网络指标，两者皆有局限。个体感知差异导致评价不一，而网络参数虽量化了网络状况，却未能全面反映会议质量。由于缺失明确质量指标，当问题出现时难以快速定位问题根源。其次，故障定位依赖事后回顾性复现，效率低下且范围受限。此过程耗时长，需逐步回溯问题情境与变量，严重滞后于问题响应需求，影响服务效率与用户体验。AI

原生路由器通过

SA

卡/随板内置嵌入式

AI

模块，实现在网计算分析能力，能在数据传输过程中实时分析网络流量和音视频流，强化视频会议体验。在视频会议中，当监测到网络传输卡顿、花屏故障时，及时启动智能识别功能，体现设备主动介入的能力。在功能启动之后，首先快速判断故障模式，将其归类并推测潜在原因。随后对特定视频会议系统进行质差识别，进一步细化分析，精准界定故障原因，并定位故障问题领域，有效缩短问题解决的周期，确保网络与视频业务顺畅运行。总而言之，AI

路由器通过智能视频质差识别及故障定界功能，从根本上提升了视频会议的稳定性和故障应对策略，为用户创造了更加稳定、高质量的沟通-17-AI

原生路由器白皮书环境。3.2.4.

整网分钟级环路探测和溯源传统通信产品位于网络架构的核心位置，承载庞大的业务流量，但频遭配置不当或规划失策导致的三层路由环路问题，造成业务中断事故，影响重大，此类环路故障不仅复现困难，且难以定位根本原因，严重阻碍了故障排除的时间。尤其在涉及动态路由协议互引的场景下，问题发生率高达

70%，进一步加剧了运维管理挑战。当前，尽管已有若干环路防控方案被提出，却普遍缺乏有效的根源分析与精确定位功能，协议扩展互通问题依旧无法解决，凸显了在复杂协议交互中实现高效故障溯源的迫切需求。AI

原生路由器通过创新性地将数字地图功能融入路由反射器（RR），故障诊断与网络优化过程得以显著简化与加速。传统上，路由故障排查高度依赖人工逐点检查，耗时冗长且难以准确定位故障根本，而

AI

原生路由器的部署仅需升级单个节点，即可促成全网路由管理的智能化转型。这一智能化策略极大提升了故障定位的效率，缩减了人工干预的时间成本，同时有效抑制了路由异常对业务连续性的潜在威胁。此外，AI

原生路由器配备的实时监控与预警功能，赋能网络管理员预判并迅速应对网络隐患，确保了网络的长期稳定与高效运作，充分展现了

AI

技术在提升网络运维管理智能化水平上的核心作用。总而言之，网络中

AI

原生路由器的部署，显著增强了网络架构的智能化管理与优化效能，实现整网分钟级环路探测和溯源，有力提升了网络稳定性和运行效率。3.2.5.

路由策略在线预验证近年来，路由策略配置失误频发，对网络基础设施造成了重大冲击，直接影响了民众的互联网及移动通信服务，波及范围广，后果严重，甚至触及国家和社会稳定层面。显著案例包括

2021

年

10

月

4

日，某社交平台遭遇近

6

小时服务-18-AI

原生路由器白皮书中断，其根源为

BGP

路由配置不当引发域名系统（DNS）服务失效；2022

年7

月

8

日，某国通信网络大范围瘫痪超过

15

小时，归咎于错误的路由策略配置，导致内存超载、BGP

连接中断及系统运行异常；2024

年

1

月，某地区用户在访问某游戏时遭遇掉线及登录困难，直接原因在于路由策略操作失误，引发路由匹配错误。这些事件不仅揭示了路由配置精确性的重要性，也凸显了加强路由策略在线预验证的紧迫性，以防范此类人为错误造成的重大网络事故。AI

原生路由器构筑了创新的仿真平台功能，赋能网络管理人员在实施路由策略前进行预验证操作，具体如图

6

所示。该平台通过直观的仿真视图、策略预验证、即时仿真生效及实时查看路由变化等功能模块，构建了一个所见即所得的仿真环境，确保策略调整的合理性。仿真过程在单一设备上在线完成，无需额外工具或复杂的组网结构，也免除了离线导入路由信息的繁琐，极大提升了操作便捷性。仿真平台设计充分考虑了系统隔离性，通过数据与配置的隔离，自动执行数据库备份的同时，保证了仿真活动与现有业务运行互不影响，维护了网络服务的连续性和安全性。图

6

路由策略在线预验证这一路由策略在线预验证机制允许用户在真实网络环境之外模拟策略调整，预测并验证改动后的路由行为是否满足预期目标，从而指导用户做出正确的路由策略配置决策，简化了复杂网络环境下的策略测试与验证流程，显著降低了因配-19-AI

原生路由器白皮书置错误引发的网络事故风险，为运维人员提供了一个高效、低风险的策略调整与优化平台。3.3.AI

安全3.3.1.

设备安全：设备内生安全设备安全是保证网络基础设施安全可信的基础，通过软硬件等关键能力的构建，实现设备内生安全全生命周期保护。安全启动验证功能保障启动软件的合法性，防止非授权修改，而可信启动功能在此基础上进一步确认软件版本符合预期，保障系统免受篡改与非指定版本威胁。当前挑战在于维持软件“零篡改”与数据“零泄密”，并实现安全态势的自动感知，以动态应对不断演变的网络安全威胁。AI

原生路由器采用设备身份合成引擎（DICE）机制，该机制依托硬件安全机制保障的统一诊断服务（UDS），实现链式生成安全启动流程中每一阶段的独特加密信息，如图

7

所示。各层级通过继承上级传递的加密信息并以安全方式存储，确保信息的私密性与层级间的独立性。任何对安全启动中各层代码或配置的修改都将触发各层加密信息的更新，实现差异化变更。一旦检测到安全漏洞引发密钥泄露，系统将通过补丁触发系统自动更新密钥，实现持续的安全重构。图

7

设备内生安全DICE

机制通过在安全设备各启动层级应用动态密钥，建立起从硬件至应用-20-AI

原生路由器白皮书层的坚固安全链，实现了端到端的安全强化，能有效隔离和抵御当前设备层网络安全中面临的攻击，支持安全策略的灵活进化，并确立了基于硬件的可信根，为数字化环境提供了强大、灵活且持久的安全保障。3.3.2.

网络安全：AI-DDoS

秒级闪防当前网络环境下面临的分布式拒绝服务（DDoS）攻击愈发严峻，特征趋向于短时间内突发的

T

比特级大流量攻击，这对依赖传统检测手段（通常耗时分钟级的抽样检测）的防御体系构成巨大挑战，难以有效应对“短平快”的新型攻击模式。传统防护机制，如基于

Netstream

流量

5000:1

比例，采样上报至检测设备，并据此五元组信息识别攻击，继而通知安全中心下发指令至

DDoS

清洗设备介入处理。由于采样比粗、攻击识别阈值单一且上报周期长，不仅降低了攻击检测的精确度，导致漏检问题，还难以应对“短平快”的攻击模式，特别是对于

2

分钟以内突发的大规模流量攻击反应滞后，因此亟需更为高效、即时的防御解决方案。AI

原生路由器通过嵌入式

AI

技术和可编程

NP

芯片结合的创新方案，实现全量

1:1

流量采样，对流量模型进行深度分析，能实现秒级的攻击流量精确诊断。一旦确认攻击，即刻将安全警报传送至检测系统，该系统随即解析上报的攻击时间并迅速触发与清洗中心的协同机制，依据预设策略执行精确的流量牵引操作，将受攻击流量引流至专门的

DDoS

清洗设备进行清洗动作，以此高效应对网络攻击威胁，如图

8

所示，其中

Flow

采集设备的主要功能为

Netstream

日志采集和

DDoS

攻击流分析，DDoS

清洗设备的主要功能为过滤攻击流量和回注业务流量。-21-AI

原生路由器白皮书图

8

AI-DDoS

秒级“闪防”运营商现网已成功验证了智能

DDoS

秒级防御技术（“闪防”）的可行性，通过与传统

DDoS

防御策略的实际效能对比，彰显出“闪防”方案的显著优势。传统防御技术在遭遇攻击时反应迟缓，往往需

61

秒方能启动防御措施，期间业务连续性受到严重影响；相反，“闪防”方案展现出更高的敏捷性与准确性，能够在

2

秒内即刻发现攻击行为，并在短短

5

秒内完成流量清洗作业，极大缩短了从检测到响应的时间差，确保了业务运营的连续性和稳定性，如图

9

所示。这一方案不仅大幅提升了网络对抗

DDoS

攻击的效率，更为维护网络服务的高可用性与客户体验提供了新的解决思路，满足了现代网络对即时性和精准防护的迫切需求。图

9

DDOS

瞬时攻击秒级实现闭环处理-22-AI

原生路由器白皮书3.3.3.

管控安全：全网安全检测与自闭环管控安全作为网络及设备层面的安全中枢，扮演着“智能大脑”的角色，通过持续不断地监测单个设备及全网范围的安全状态，确保所有操作和行为的可信性，旨在构建一个高度一体化、预测性的防御体系，以增强网络的内在安全韧性。此体系追求的目标是使安全结果不仅可预期，而且可验证，确保了网络活动的透明度与可控性。面对日益复杂的外部威胁环境，管控安全体系正面临前所未有的挑战，尤其是如何在瞬息万变的网络攻防战中，实现威胁的即时发现与高效处置。全网安全监测通过本域与全域的闭环防御策略，实现了网络空间的深度安全管控：在单域层面，受攻击设备立即上报至控制器，触发威胁关联分析并下发针对性的安全策略至网元层，确保单域事件的自主处置与闭环；而在全域层面，安全大脑集成端到端风险信息，执行跨域关联分析，并在网络内部实施近源威胁阻断，构建起一个自适应、自闭环的全方位安全防护体系，如图

10

所示。图

10

管控安全检测机制-23-AI

原生路由器白皮书综上所述，管控安全方案不仅加强了网络的主动防御能力，还通过智能化、自动化手段提升了安全运维的效率与质量，有效提升了网络安全的自治与韧性，为构建可持续发展的数字安全环境提供了坚实的支撑。3.4.AI

节能3.4.1.

静态节能随着

AI

技术的广泛应用，AI

原生路由器在网络基础设施中的核心地位日益凸显，但其高性能运作的同时也带来了较高的能源消耗挑战。为应对这一能耗难题，研究与实践将聚焦于节能技术的创新应用。传统方法致力于在不牺牲系统性能的前提下，通过优化硬件结构与材料选用，有效降低设备能耗。当前，关键技术包括提高芯片集成度、采用先进制程工艺、以及实现严格的主设备功耗控制，旨在将整体功耗压制在

20KW

以下，进而简化机房部署，无需额外空调支持，促进机房能效（PUE）的优化。然而，伴随路由器设备性能的提升，其内部热管理成为一大挑战，尤其是主芯片产生的集中热量难以快速散出。为解决这一难题，AI

原生路由器在优化设备热管理的静态节能方面取得了重要进展，具体体现在三个方面：首先，通过精密设计风道结构以促进气流的畅通无阻，结合风扇结构的优化，既确保了单板区散热的均匀性，又在减小运行阻力、增加风量的同时降低了风扇能耗；其次，新兴散热材料的应用，选用高性能导热材质优化芯片内外的热传导路径，通过提升材料的导热系数，有效减少了热阻；再者，通过引入冷板式液冷这一创新散热方案，并与数据中心的冷却液分配单元（CDU）实现标准化接口对接，不仅简化了部署复杂度，还显著提升了能源使用效率（PUE），最大改善幅度可达

30%，有力地推动了数据中心的绿色可持续发展。静态节能技术的发展将趋向于更高效率、更长寿命的散热风扇研发，以及智-24-AI

原生路由器白皮书能散热控制系统精细化，以适应多样化的运行环境。这将不仅巩固

AI

原生路由器的稳定性与可靠性，还将进一步推动其在复杂网络环境中提供卓越的服务表现，引领绿色、高效网络设备的新纪元。3.4.2.

动态节能动态节能技术作为

AI

原生路由器能耗管理的核心组成部分，动态节能技术需要通过高级智能调度机制，在确保网络及设备运行效率的同时，最大限度地降低了运行期间的能量消耗，实现了按需供能、非必要时低耗或零耗的节能目标。当前，动态节能技术的实践融合了多个层面的关键技术，包括能耗数据采集技术，利用工作台周期性数据采集实时监控各部件能耗并进行可视化分析，确保能耗管理的透明与即时调控；智能风扇技术，依据芯片温度动态调整风扇转速，实现高效散热并节省能耗；电源动态配置策略，按业务负载手工灵活供电，提升供电效率；手动与自动相结合的低功耗模式切换，智能识别并关闭非必要组件，减少闲置能耗；以及网板与通道级的动态节能措施，如网板休眠、Slice

通道管理与

SERDES

链路的智能启闭，根据网络实时需求精细调整，深度挖掘节能空间。根据对现有节能技术的深入分析，网络流量转发，尤其是转发线卡所消耗的巨大能量，是导致网元设备高能耗的主要因素。因此，优化流量转发机制成为提升节能效果的关键。当前的节能实践多依赖人工设定的阈值来调节网板交换能力，但这种方法未能充分利用网络流量的动态变化特征。通过对现网流量的深入分析，揭示了流量的潮汐规律，为动态节能策略的设计提供了新思路，也为网络流量的精准预测提供了坚实依据。AI

原生路由器所设计的动态节能方案，通过引入智能面，支持在线学习并预测流量潮汐的变化趋势，可动态调整网络的转发能力，以适应实时的流量需求，同时避免因预设阈值不合理导致的数据丢包。此方案不仅提升了节能效率，还为网络流量的精确预测提供了有效依据，实-25-AI

原生路由器白皮书现了节能与网络性能的双赢。同时，也为绿色通信技术的进步奠定了基础，标志着路由器向智能化、自适应节能模式的转变，为未来网络节能策略的制定与实施开辟了新的路径。-26-AI

原生路由器白皮书4.

总结与展望4.1.AI

原生路由器部署建议在未来发展中随着网络架构扁平化，在不同应用场景下，单台网络设备需要具备大路由、大带宽、大容量、大缓存、绿色节能、AI

智能、高安全可靠等单一或者多种能力维度的组合。根据设备在网络架构中所处的不同层级和节点位置，AI

原生路由器会展现出各异的具体能力特征，以适应其在整体网络中的特定角色和需求，具体如图

11

所示。图

11

AI

原生路由器部署建议集群

AI

原生路由器在骨干网、城域网核心及互联网数据中心（IDC）核心的实际部署应用中，在

AI

可靠维度，通过

AI

赋能的数据流自检测、自感知和自调整机制，确保在面对光纤故障时能迅速自动倒换流量，加固网络的高可靠性防线；在

AI

运维维度，通过

AI

驱动地自动化运维大幅降低了故障排查与修复成本，并利用

AI

和优化预测算法智能调度骨干网流量，优化资源配比，提速网络响应；在

AI

安全维度，集成的

AI

安全防护系统能有效识别并抵御网络攻击，加固安全-27-AI

原生路由器白皮书屏障；在

AI

节能维度，通过芯片、设备级的以光补电、动态休眠技术、以及基础设施能效提升策略；通过光电合封技术构建

T

级别端口，通过大容量转发芯片以及硬件三高的突破构建百

T

级别单机，通过集群技术的进一步发展构建

Pb

级别转发系统。城域

AI

原生路由器在城域网和

IDC

核心部署场景下，在

AI

可靠维度，需具备多业务承载能力，包括数据、语音和视频，以满足多样需求，利用

AI

技术对城域网内的流量实现智能控制，以避免网络拥堵和延迟，并对服务质量实施智能化控制策略，确保关键业务的高优先级传输；在

AI

运维维度，利用

AI

技术提供智能化的管理和维护功能，降低运营商的运维成本；在

AI

安全维度，通过

AI技术加强对城域网的安全防护，确保用户数据的安全传输；在

AI

节能维度，需结合

AI

技术实现动态的能耗管理，以降低能源消耗，延长设备使用寿命。4.2.AI

原生路由器应用趋势在

AI

可靠场景下，AI

原生路由器利用其深度学习能力，在增强网络可靠性方面展现了显著优势。在提升用户体验方面，AI

原生路由器实现了对用户网络行为模式的深度理解和动态适应，确保了资源的智能化优先分配，并有效预测及规避潜在的网络故障风险。具体应用中，AI

原生路由器能够智能识别如高清视频播放、视频会议等高带宽需求场景，据此动态优化带宽配置，为

4K

视频流和实时视频通信提供无缝、流畅的体验环境。对于追求极低延迟的游戏用户，AI原生路由器通过精确诊断游戏流量并优先处理，保障了游戏交互的迅捷响应与稳定性，极大提升了游戏体验品质。在故障预防与维护方面，AI

原生路由器利用深度学习技术分析历史数据，预测硬件故障性能下降趋势，及时采取维护或更换措施，确保网络运行的持续稳定。更为重要的是，其自我修复功能能够在故障发生的第一时间自动执行故障检测与修复流程，显著增强了网络系统的可靠性与韧性。综上所述，AI

原生路由器在提升网络服务质量、保障用户体验及维护网络-28-AI

原生路由器白皮书稳定性方面发挥了不可替代的作用，代表了网络智能化管理与维护的前沿趋势。在

AI

运维场景下，通过内置的自动化工具和算法，AI

原生路由器实现了自我诊断修复、主动通知、配置调整及路由优化等功能，全面提升运维效率与网络性能。具体应用中，在主动通知方面，当遭遇网络故障或性能下降情况时，AI原生路由器会主动通知管理员，促使问题得到迅速响应与处理，极大地减少了人工介入的需求，同步增强了网络的稳定性和持续可用性。在配置调整方面，AI原生路由器能够自主根据网络实时使用情况，执行软件版本更新与配置参数的动态优化，确保网络设施时刻维持在最优运行状态。在路由优化方面，传统路由依赖于静态或预定义的规则，AI

原生路由器则利用深度学习算法，综合分析网络拓扑结构、流量分布特征与用户行为习惯等多元数据，动态计算并实施最优的路由路径，这一策略显著提升了数据传输效率与整体网络的性能，不仅增强了网络架构的灵活性与扩展性，还直接惠及终端用户，提供了更为流畅、无延迟的网络体验。总之，通过自动化工具与算法使

AI

原生路由器具备自我管理与优化的能力，不仅提升了网络运维的效率与智能化水平，还为未来网络发展铺垫了更加稳定、高效、自适应的基础，引领网络运维管理向更深层次的智能化转型