人工智能驅(qū)動(dòng)型助手將很大程度上取代網(wǎng)絡(luò)中的排障過程。人們常談起視頻取代了廣播，而現(xiàn)在，人工智能、自然語(yǔ)言處理（NLP）和自然語(yǔ)言理解（NLU）也將取代“控制面板”。當(dāng)我們只需輸入問題就會(huì)得到答案，或人工智能助手主動(dòng)為我們找出問題，并在某些情況下自動(dòng)解決這些問題時(shí)，大量鍵盤輸入或查看圖表的日子將一去不復(fù)返——這就是所謂的自主運(yùn)行。我們將看到人工智能驅(qū)動(dòng)的助手取代控制面板，并改變我們排障的方式，IT人員也不再需要在不同的界面中來(lái)回跳轉(zhuǎn)。

　　數(shù)據(jù)中心員工短缺將促進(jìn)對(duì)于自動(dòng)化的需求。最新的報(bào)告顯示，47%擁有數(shù)據(jù)中心的企業(yè)找不到合適的人員去運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)中心，并且，這將是一個(gè)長(zhǎng)期存在的問題。因此，我們會(huì)看到越來(lái)越多的自動(dòng)化取代人力，無(wú)論是自動(dòng)化的光纖網(wǎng)絡(luò)管理、基于意圖的網(wǎng)絡(luò)還是自動(dòng)保障。

　　網(wǎng)絡(luò)與安全之間的界限繼續(xù)變得模糊。在過去，往往網(wǎng)絡(luò)專家說(shuō)一種語(yǔ)言，安全專家則說(shuō)另一種語(yǔ)言，而現(xiàn)在我們更需要是雙語(yǔ)使用者，尤其是在安全訪問服務(wù)邊緣（SASE）等架構(gòu)的邊緣。傳統(tǒng)上是安全公司的企業(yè)正在進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，反之亦然，因此必須使用整合的解決方案。在每一個(gè)環(huán)節(jié)企業(yè)都需將安全機(jī)制與路由器、交換機(jī)和接入點(diǎn)相結(jié)合，以做出決定并在整個(gè)連接的網(wǎng)絡(luò)中執(zhí)行決定。

　　全棧智能運(yùn)維將是2022年企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的主要人工智能主題。在日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)和分布式工作負(fù)載的推動(dòng)下，智能運(yùn)維（AIOps）快速成為了2022年的首要議題。預(yù)計(jì)會(huì)看到企業(yè)向智能運(yùn)維影響最大的四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行投資：用戶體驗(yàn)、運(yùn)營(yíng)體驗(yàn)、DevOps/應(yīng)用體驗(yàn)和定位服務(wù)。此外，企業(yè)也將越來(lái)越多地通過智能運(yùn)維提升網(wǎng)絡(luò)安全性，快速地提前發(fā)現(xiàn)和解決潛在問題。

　　隨著遠(yuǎn)程和混合工作環(huán)境繼續(xù)成為常態(tài)，企業(yè)級(jí)網(wǎng)絡(luò)和安全將進(jìn)入家庭網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。在2022年，家庭將成為企業(yè)的一個(gè)分支，推動(dòng)企業(yè)的IT團(tuán)隊(duì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行更深入的研究。為了確保端到端的網(wǎng)絡(luò)可見性、可靠性和安全性，我們可以看到企業(yè)級(jí)網(wǎng)絡(luò)解決方案開始滲透到遠(yuǎn)程和混和辦公當(dāng)中。很多企業(yè)將會(huì)采取混合的方式，從原來(lái)的安全解決方案轉(zhuǎn)向客戶端到云的安全訪問服務(wù)邊緣（SASE）方法，將風(fēng)險(xiǎn)最高的遠(yuǎn)程辦公人員遷移至SASE，該架構(gòu)將網(wǎng)絡(luò)和安全融合在一起，在遷移至云端的過程中讓員工直接、安全地使用應(yīng)用程序。

　　在2022年，像人類專家一樣管理網(wǎng)絡(luò)和解決網(wǎng)絡(luò)問題的人工智能助手將成為IT團(tuán)隊(duì)的一員。在企業(yè)中，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和智能運(yùn)維最終可能會(huì)像最有經(jīng)驗(yàn)的IT專家一樣備受信賴。雖然我們目前還沒有做到這一點(diǎn)，但在2022年，我們可以期待人工智能助手和對(duì)話界面在企業(yè)內(nèi)扮演更重要、更受信任的角色。目前，人工智能對(duì)話界面可響應(yīng)多達(dá)70%的支持工單，且效率與人類專家相同。隨著網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和分布式工作負(fù)載的日益增多，智能運(yùn)維和虛擬人工智能助手將被視為IT團(tuán)隊(duì)不可或缺的成員。此外，隨著云服務(wù)繼續(xù)擴(kuò)展，提供無(wú)限的、具有成本效益的處理和存儲(chǔ)能力，企業(yè)和技術(shù)提供商將可以為不同的支持團(tuán)隊(duì)采用人工智能助手，從而提升數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量，更好地訓(xùn)練人工智能技術(shù)，以提升其準(zhǔn)確性。

　　Longformer和小樣本機(jī)器學(xué)習(xí)算法將讓對(duì)話界面更接近通過圖靈測(cè)試。在未來(lái)的10年內(nèi)，很多行業(yè)的人工智能技術(shù)將開始達(dá)到與人類專業(yè)知識(shí)相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確度水平。在企業(yè)中，當(dāng)今由智能運(yùn)維支持的對(duì)話界面只需幾年即可達(dá)到90%的準(zhǔn)確率，這是一項(xiàng)重大成就，可與IBM Watson挑戰(zhàn)Jeopardy節(jié)目比賽取得的成就相媲美。這意味著我們正在不斷進(jìn)步，最終將開發(fā)出像IT專家一樣回答問題和解決技術(shù)問題的人工智能技術(shù)。而且就像普通員工一樣，人工智能可以隨著時(shí)間的推移進(jìn)行學(xué)習(xí)和改進(jìn)，最終變得與人類專家沒有區(qū)別。

　　隨著新冠疫情持續(xù)導(dǎo)致辦公樓內(nèi)人員減少或數(shù)量波動(dòng)，室內(nèi)定位技術(shù)將成為設(shè)施管理者的必要選擇。任何規(guī)模的企業(yè)都應(yīng)考慮投資人工智能驅(qū)動(dòng)型的數(shù)據(jù)分析和室內(nèi)定位技術(shù)，包括低功耗藍(lán)牙技術(shù)(BLE)。室內(nèi)定位技術(shù)以前被認(rèn)為是“最好擁有”的科技，而現(xiàn)在則成為了幾乎任何企業(yè)都“必須擁有”的解決方案，從零售商到大型倉(cāng)庫(kù)，企業(yè)都需要了解其場(chǎng)內(nèi)人員的狀況。盡管在有效的管控下，一些地區(qū)逐步開放或進(jìn)行靈活管控，設(shè)施管理者都應(yīng)以長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度去看待室內(nèi)定位技術(shù)所帶來(lái)的改變。

瞻博網(wǎng)絡(luò)人工智能化企業(yè)業(yè)務(wù)副總裁兼首席技術(shù)官 Bob Friday