InnovateAsia26 催化剂 C26.5.1010 校园园区IP网络自智及绿色节能方案

高校校园网络普遍存在两大独立痛点：重大教学活动缺少面向内网机房的事前全栈仿真校验手段；课堂授课、实训过程中接入侧故障多发，人工介入修复容易打断教学；同时学校运营面临节能减排的需求。

本方案的独特性：复用 CSI 无线感知底座，融合 iFlow 全栈仿真、故障自闭环与另外两项网络自智能力，一套感知底座同时支撑重大活动事前重保、课中故障自动自愈；基于CSI感知人员活动状态，对电气和网络设备能耗进行动态管理，打通网络自智和楼宇智控的边界。

新型教学业务对网络确定性、可靠性提出更高标准。校园接入终端规模大，人流跟随课表、考试、大型讲座形成明显潮汐变化；运维专业人力有限，传统被动运维模式依靠师生报障启动处置，网络隐患无法提前发现，故障排查高度依赖人工，处置周期偏长，此外，开学典礼、重大考试等活动前保障需要投入大量人力。同时，大量网络设备在课间、夜间、假期等业务低谷保持满功率运行，业务保障与节能管控难以兼顾。

园区网络自智解决方案，打造隐患自识别、故障自闭环、重大活动自保障、能耗自调控四大自治能力。 方案持续采集交换机、AP、终端全量接入指标，在用户发起投诉前捕捉潜在风险；针对弱信号覆盖、无线高干扰、负载不均这类接入侧典型故障，自动定位并完成处置，减少人工工作量；依托 iFlow2.0，面向大型机考、专题讲座等关键教学场景开展事前仿真拨测，完成认证、DHCP、DNS、页面访问全栈核验，提前规避网络风险；结合时间、在线终端数量、业务负载联动策略，动态调节 AP 发射功率、管控设备休眠，同时基于CSI技术，联动楼宇管理系统，实现照明、空调灯设备自动化开启和关停，实现能耗自动化调控。

本项目采用 CSI 无线感知底座，融合 iFlow 全栈仿真、故障自闭环与另外两项网络自智能力，一套感知底座同时支撑重大活动事前重保、课中故障自动自愈、全域低碳管控，打通数通自智和楼宇智控的边界。

1. AI巡检助力隐患自动识别

• 告警收敛将几十条衍生告警合并1条根因告警，预期提升效率70%以上

• 运维人员根因定位自动化加处置建议自动推荐，预期提升效率50%以上

• 报修响应时间方面，自然语言报修自动解析和自动分流使常见问题自助解决，响应时间从小时级降至分钟级

2. 网络故障自处置

• 80%无线故障自处理

• 无线故障修复，从手工修复的小时级别，降低到5分钟

3. 重大活动前仿真验证

• 重大故障100%识别

• 故障处理时长节省76%

4. 园区节能

• 空调系统节能8%

• 照明系统节能16%

• 网络设备节能30%

  
  

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