在网络作为至关重要的基础设施的今天,打造一张智能园区网,是加速行业数字化转型的必由之路。尤其是中小园区的迅猛发展,对其信息化提出了更高的需求。

不同行业场景,
同样的中小网络问题
不同行业因其场景方案的不同也会有具体的场景化问题:教育行业中,校园内部智慧教学业务的发展越来越全面,尤其是直播课、巡课等业务,受制于带宽教学流畅受到影响;医疗行业中,由于安全限制,网络升级扩展困难,影响医疗影像的调阅时间;政企行业中,传统网络架构复杂桥架负担重,频繁变动而多个厂家设备运维联调困难,等等。
尽管不同行业之间中小网络面临着各自场景中不同的详细问题,但具有整体网络的通病:
•传统网络层级结构复杂,业务多样,运维管理难度大;
•施工建设成本高,弱电间混乱桥架压力大,扩展升级受限;
•信息点位新增难,传统以太铜缆网络带宽不足,新增点位需要从弱电间拉线。

受限于经济成本和缺乏专业运维人员的现状,中小园区在进行网络升级建设时困难重重,日常需要为信息点位拓展苦恼,为高成本网络建设烦心,为后期运维难发愁。因此如何在提高网络质量的同时,能够降低总建设成本、减少运维压力,成了各行业中小网络建设需要考虑的核心问题。
重新定义中小网络
锐捷推出全新产品方案
基于对场景的深入洞察,以及持续不断的研发投入,锐捷网络发布针对中小网络的“一机一网”解决方案,可部署在企业、学校、医院、政府委办等场景。该方案既能满足中小园区网络快速安全接入、部署简单便利的需求,又能支持智能运维,大大降低运维复杂难度,为中小园区的用户提供一张更简单、更高效、更方便的光网络,助力中小园区数字化转型。

方案架构图
简架构,多层变一层
传统网络部署设备多,架构复杂,不同业务的设备间兼容性差,且部署成本高周期长,于中小园区而言无形中增加了经济压力。一机一网解决方案将多层网络架构变为一层:核心侧,核心星链主机融合交换、无线、路由、基础安全能力于一体,可以代替原本核心机房的多种设备,一网服务整个园区;接入侧,远端拓展模块可直接入室,内置POE取电,房间内需要入网的终端可就近接入,减少部署的时间和人力成本。

这次随方案一同发布的中小核心产品星链主机RG-SG7000L系列,也为了中小网络客户的优质体验做了许多“匠心”设计。
锐捷将正交架构应用在星链主机中,提高设备的交互性能,满足业务卡间高并发交互;同时,设备也做了模块化设计,多速率交换接口卡、路由卡、基础安全业务卡等,不同业务卡间互相隔离,方便用户按需选择,灵活组网;子卡竖插的高密布局,降低了设备整体高度,在“寸土寸金”的核心机房节省了2U的机架空间。
降成本,TCO降低40%
经济成本是制约中小网络建设的重要因素之一,“一机一网”解决方案在降本增效上也做了着重的投入。以一栋楼宇建设400个信息点位为例,传统方案每个信息点都需要从弱电间拉网线,共需400根。而采用“一机一网”方案,远端拓展模块部署在房间内部,入网终端可就近接入,这样就可以节约大量从弱电间到房间网线,简化部署减少施工。
从成本上来说,采用了锐捷“一机一网”方案,对比传统方案总布线减少82%,布线费用减少61%,施工费用减少59% 。整网建设成本降低40%。
不仅如此,远端拓展模块产品采用了低功耗设计,更加绿色环保,单端口能耗仅0.7W,配合星链主机统一供电管理能力,根据时间、区域的不同,可以进行独立的供电策略,进一步实现节能减排。

“一机一网”解决方案采用了可光可电的灵活组网模式,可以弹性易扩展网络带宽,再加上远端拓展模块入室部署,未来网络升级无需更改主链路,仅需在房间内部进行改动,在保证网络带宽的同时提供了灵活的扩展空间。
易运维,省心省力省时间
运维也是中小网络建设管理中需要重视的内容。由于业务复杂,设备数量多,中小网络的整体运维管理效率一直是运维人员头疼的问题。
而“一机一网”解决方案,在软件侧和产品侧都做了相应的设计,尽可能地减少运维工作量:
在软件侧,一台主机一张网,内嵌了锐捷的INC管理平台,可以做到全网智能管控;支持WIS云管理网络远程运维,实时监控,将终端状态可视化,端到端全路径追踪,快速定位故障,精准溯源。
在产品侧,远端模块端口默认隔离,避免了网络环路风险,同时设备支持即插即用,零配置上线,任意端口盲插替换,做到网络快速开局,缩短业务恢复时间,运维门槛大大降低。
一机一网解决方案含多种形态产品,星链主机以及远端拓展模块系列灵活组合,全面适配各行业场景。未来,锐捷将继续从客户的应用场景出发,坚持场景化创新,进一步促进光网络为中小园区业务保驾护航。
好文章,需要你的鼓励
谷歌发布新的AI学术搜索工具Scholar Labs,旨在回答详细研究问题。该工具使用AI识别查询中的主要话题和关系,目前仅对部分登录用户开放。与传统学术搜索不同,Scholar Labs不依赖引用次数或期刊影响因子等传统指标来筛选研究质量,而是通过分析文档全文、发表位置、作者信息及引用频次来排序。科学界对这种忽略传统质量评估方式的新方法持谨慎态度,认为研究者仍需保持对文献质量的最终判断权。
Meta公司FAIR实验室与UCLA合作开发了名为HoneyBee的超大规模视觉推理数据集,包含250万训练样本。研究揭示了构建高质量AI视觉推理训练数据的系统方法,发现数据质量比数量更重要,最佳数据源比最差数据源性能提升11.4%。关键创新包括"图片说明书"技术和文字-图片混合训练法,分别提升3.3%和7.5%准确率。HoneyBee训练的AI在多项测试中显著超越同规模模型,同时降低73%推理成本。
Meta发布第三代SAM(分割一切模型)系列AI模型,专注于视觉智能而非语言处理。该模型擅长物体检测,能够精确识别图像和视频中的特定对象。SAM 3在海量图像视频数据集上训练,可通过点击或文本描述准确标识目标物体。Meta将其应用于Instagram编辑工具和Facebook市场功能改进。在野生动物保护方面,SAM 3与保护组织合作分析超万台摄像头捕获的动物视频,成功识别百余种物种,为生态研究提供重要技术支持。
上海AI实验室团队提出ViCO训练策略,让多模态大语言模型能够根据图像语义复杂度智能分配计算资源。通过两阶段训练和视觉路由器,该方法在压缩50%视觉词汇的同时保持99.6%性能,推理速度提升近一倍,为AI效率优化提供了新思路。