在國家“教育新基建”戰略引領下，作為“雙一流”建設高校的上海科技大學，持續領航智慧校園建設。目前，學校已成功建成覆蓋全校的無線網絡，支撐隨時隨地的學習、科研數據的高速傳輸和線上流程的及時辦理。在教室中，學生可通過無線網絡高效完成小組分享、課件共享、作業下發、隨堂檢測等。校園網為學校的教學、科研及管理服務構建了高效穩定的數字基座。

面向未來發展，上科大已將智慧校園建設確立為高等教育數字化轉型的核心議題。校園網絡的升級不僅是帶寬的提升，更是智能化轉型，需通過先進算法保障用戶體驗。為此，上海科技大學攜手華為，依托華為網絡分析器iMaster NCE-CampusInsight和網絡智能體NetMaster，實現了數字化管理、智能化運維與網絡自管理，逐步邁向“L4自智網絡”階段，而人工智能技術的快速發展，將加速這一進程。

校園網從服務型轉變成生產型，運維運營壓力增大

隨著AI輔助的教學模式和科研范式的轉變，校園網已從服務型網絡轉變為生產型網絡，運維工作面臨新的挑戰。

網絡規模與場景復雜度加大：

設備數量龐大（AP超萬臺，交換機逾千臺）且部署場景多樣，AP體驗優及日常運維難度大。

終端與業務需求多樣：

師生的無線終端型號繁雜，需支撐各類業務場景，包括隨時隨地學習、高密度互動教學、海量科研數據傳輸等，這對網絡體驗提出了極高要求。

“潮汐式”漫游挑戰突出：

師生日常在宿舍、教室、食堂等區域間大范圍移動，形成了顯著的“潮汐式”Wi-Fi漫游現象，進一步加劇了網絡保障的難度。

網絡數字地圖+網絡智能體，驅動網絡加速邁向L4高階自智

上海科技大學信息中心秉持“師生體驗是衡量網絡質量的核心標準”這一理念，攜手華為，共同構建了以“網絡數字地圖+網絡智能體”為核心的智能網絡中樞——“一圖一腦”，從而打造出AI賦能的“自動駕駛”式校園網絡。

網絡數字地圖，從網絡檢測到全景分析

上海科技大學通過部署華為網絡分析器iMaster NCE-CampusInsight，推動了網絡運維的智能化升級。它基于數字孿生技術構建網絡數字地圖，融合網絡、用戶與應用三大維度數據，具備強大的全景可視與分析能力。在時間與空間維度上完整記錄學生網絡體驗，可精準追溯用戶連接的AP設備、真實信號強度、下載速率及網絡時延等關鍵指標。無論師生何時何地遇到網絡問題，該地圖均能回溯定位原因，顯著提升問題解決的效率，讓運維工作從基礎設備監測邁入了智能全景分析的階段。

網絡智能體，從被動響應到自動優化

網絡智能體NetMaster徹底顛覆了傳統運維模式，其核心“Wi-Fi優化Agent”實現了從被動響應到主動優化的躍遷。它是業界首個能自主閉環網絡問題的智能Agent，基于華為AP感知下的200多個體驗指標，能精準感知終端位置、AP布局、網絡體驗等，相當于建了一個“高精地圖”，再也不用像“盲人摸象式”的去優化網絡問題。加上依托100多專利打造的多目標均衡決策算法，能像一個全天在線的網絡專家，可以自己決策和優化，80%以上的無線問題可以無需人工介入，就能自動修復。

應用實例1：

多媒體教室部署若干臺AP，部分座位出現無線信號弱的情況。雖然尚未影響教學，但智能體已及時感知隱患，并自主計算出每臺AP的最佳發射功率區間——在提升本教室信號強度的同時，避免了對相鄰教室的信號干擾。經此精準調控，信號強度恢復“滿格”，速率提升20%以上，保障了智慧教學的順暢進行。

應用實例2：

圖書館部署了數百臺AP，但因建筑結構復雜，導致嚴重的同頻干擾。網絡智能體自動感知到該問題，結合網絡數字地圖的布局信息，清晰構建出所有AP的相對位置關系，分析出最優的信道分布方案，并在檢測到無人用網時自主執行。優化后，圖書館杜絕了信道沖突問題，用戶體驗顯著提升。

未來，上海科技大學將加速升級至L4自智網絡，構建更高效的“網絡自動駕駛”模式：在此模式下，復雜的優化分析與決策執行均由系統自主完成，即使是硬件類故障，也可以通過系統的分析和決策輔助運維人員處理，更好地支撐智慧校園發展。