2026年7月21日，北京。HPE Networking以“智能·融合·安全，领创自动驾驶的网络”为主题举办了一场媒体沟通会。这距离HPE完成对Juniper Networks的收购恰好过去一年。

　　HPE Networking中国区总经理 竺宏

　　现场，HPE Networking中国区总经理竺宏展示了一组数据：麦肯锡2025年调研显示，39%的企业已开始进行智能体测试，23%已进入规模化部署阶段；Gartner的报告则指出，去年仅5%的企业应用与智能体相关，而今年这一比例已提升至40%。

　　数字背后是一个清晰的信号：AI正在从“回答问题”进化到“执行任务”，企业正从AI试点迈向智能体企业（Agentic Enterprise）。当智能体开始自主感知、规划和执行任务时，一个问题变得尖锐起来——底层网络，跟得上吗？

　　智能体来了，网络准备好了吗？

　　IDC在2026年发布的一项调查揭示了问题的严峻性：企业AI项目从试点走向生产的主要瓶颈不是AI模型本身，而是基础设施——网络已成为项目延误甚至被放弃的重要原因。32.6%的受访者将安全视为最大隐忧，26.8%指向自动化挑战，24.7%则受困于人才短缺。

　　这些挑战在智能体场景下被急剧放大。智能体的工作方式与传统的问答式AI截然不同：它需要跨设备、跨应用、跨网络调用数据，多轮交互的Token调用量变得不可预测。HPE Networking中国区总经理竺宏在沟通会上打了个比方：“如果一辆车要自动驾驶，现在智能体等于驾驶员——你把驾驶员换成机器人了，底层还要手动换挡，不可能让它完全发挥出来。”

　　这正是HPE Networking提出“自动驾驶的网络”战略的底层逻辑。HPE Networking中国区企业网络技术总监俞世丹介绍，自动驾驶网络的发展路径与自动驾驶汽车类似，分为五个阶段：从数据采集、形成洞察、自动诊断建议，到授权下的主动修复，最终迈向全栈智能的完全自动驾驶。

　　三个方向，一张网络

　　围绕“自动驾驶的网络”这一战略，HPE Networking划定了三条清晰的技术主线：AI赋能网络、网络承载AI、内生安全架构。

　　AI赋能网络解决的是“网络如何变得更聪明”的问题。完成对Juniper的收购后，HPE将Aruba Central与Juniper Mist两个平台进行了深度融合。俞世丹在演示中展示了Aruba Central平台上的AI智能体功能：记者向系统发出“请帮我做一次网络巡检”的指令，智能体自动将任务拆解为站点健康、设备状态、客户端连接、安全威胁等多个子任务，收集数据后生成完整报告。这不是简单的一问一答，而是智能体自主完成的复杂任务。

　　目前，HPE已将Juniper Mist平台上的Marvis智能助理和Marvis Actions功能融合到Aruba Central中；同时，HPE Aruba Networking CX交换机也开始支持Juniper Mist平台管理。用俞世丹的话说：“未来用户不再需要在菜单里一层层点击，系统会自动生成内容。”

　　网络承载AI回答的是“如何让算力跑得更快”的问题。HPE Networking发布了多款面向AI场景的新品：Juniper QFX5140交换机专为推理集群和边缘AI部署设计，在1U空间内提供24个400G端口和8个800G端口；Juniper QFX5252交换机托盘则面向AMD Helios AI机架级平台，提供纵向扩展能力。

　　在AI算力中心场景中，网络性能直接决定GPU利用率——GPU等待数据的时间越短，算力释放就越充分。HPE Networking还通过Apstra实现基于意图的自动化网络编排，大幅缩短部署周期。国内某千卡规模AI算力中心的案例显示，通过Apstra自动完成全网设计和配置下发后，网络部署时间从数周缩短到一天之内。

　　在Gartner 2026年的数据中心交换机魔力象限关键能力报告中，Juniper在传统企业数据中心场景中排名领先，在AI算力中心以太网场景中，排名第二。华特迪士尼公司IT总监在HPE Discover 2026大会上分享时表示，他们每年并行制作200多个影视项目，单部影片素材已达PB级。他给出了两个关键词：Speed和Simple——速度与简单。这恰好也是HPE Networking正在解决的两个命题。

　　安全：从边界到内生

　　第三个方向是内生安全架构。HPE Networking认为，传统的边界安全已经不足以应对智能体时代的威胁——勒索病毒一旦攻破一台终端，就可以在网络内部横向移动长达200多天。AI的发展让漏洞发现速度更快，也让威胁变得更加不可预测。

　　HPE Networking的解决思路是将安全能力融入网络本身，而非在外部叠加安全产品。通过ClearPass实现基于角色的精细访问控制，对东西向流量进行管控，有效遏制威胁的横向扩散。在此基础上，HPE还推出了统一SASE平台，将SD-WAN与云安全服务整合到统一控制台，加速零信任部署。

　　国内某大型港口的案例颇具说服力。该港口推进智能码头项目，通过5G网络传输高清视频实现龙门吊远程操控，但5G信号波动导致视频卡顿，影响作业安全。HPE Networking部署EdgeConnect SD-WAN方案后，利用线路纠错和智能选路能力克服了无线信号波动，业务中断时间减少，安全事故风险降低。

　　写在最后

　　沟通会结束前，有记者问了一个带有哲学意味的问题：如果自动驾驶的网络在某一天出了错，客户会不会来找HPE担责？

　　竺宏的回答很坦诚：“厂商很难担保客户的间接损失，但保险公司可以。就像自动驾驶汽车需要购买保险一样，未来自动驾驶的网络也可能出现类似机制。”

　　这或许正是这项技术走向成熟的必经之路——从技术自信到机制保障，从愿景到现实。当网络开始“自动驾驶”，IT运维人员终于可以从繁琐的手动操作中解放出来，去解决真正需要人类智慧的问题。而对企业而言，这意味着AI规模化落地的最后一个瓶颈，正在被一点点打通。