12月18日，微软亚洲研究院宣布，将联合清华大学、北京大学、南京大学、兰州大学、新加坡国立大学、首尔国立大学等多所亚洲地区高校，成立OpenNetLab开放网络平台联盟。通过为研究人员提供通用的分布式网络测试平台，以及真实的网络评测数据集，OpenNetLab将推动人工智能（AI）在网络研究中的应用与发展，构建健康、可持续的网络研究生态系统。

微软亚洲研究院常务副院长周礼栋告诉《中国科学报》：“网络是‘新基建’的核心基础设施之一，重要性日益凸显。随着5G时代来临，应用越来越多样，网络环境也更加复杂。此外，今年随着新冠疫情的暴发，在线会议、在线教育、网络直播等实时通信需求激增，也对底层的网络基础提出巨大挑战。在此情况下，通过人工智能技术来应对网络这种前所未有的复杂性挑战将成为一种趋势。”基于此，微软亚洲研究院将与高校共同构建新一代的开放网络平台OpenNetLab，推动“以数据为中心”的网络新范式的研究。

截至目前，AI在视觉、语音、自然语言等领域的应用已如火如荼，而上层不断发展变化的各种应用，则需要底层网络架构的稳固支撑才能得以实现。如何挖掘AI技术的潜力来提升网络领域的研究，是目前学术界和工业界共同关注的焦点。

然而，AI技术在网络领域的应用也面临诸多挑战。一方面，网络AI模型的训练和验证需要大量的数据，真实且有代表性的网络数据能提升模型的准确性和适用性，但研究人员获取大规模真实网络数据具有较大难度；另一方面，由于网络结构的多样性，以及网络设备、连接方式的异构性，如果希望一个网络模型适用于不同的场景，那么一次性离线训练的模型显然远远不够，而适合于此的强化学习模型对训练环境和场景要求很高。周礼栋表示，OpenNetLab的诞生正是为了应对这些挑战，为研究人员提供基于现实网络的真实数据，并能实地训练和验证网络模型。

据介绍，OpenNetLab开放网络平台通过构建分布式节点收集不同区域、形态、场景的网络数据。现阶段，微软亚洲研究院计划将与合作高校一起在亚洲范围内建设40多个分布式异构节点。每个节点将由服务器、笔记本电脑、智能设备等组件构成，同时提供有线宽带、无线局域网和4G/5G移动网络的接入能力，数据存储、集成、分享的标准化接口，以及适用于不同网络环境的AI模型运行、训练和验证工具，帮助研究人员专注于网络AI算法和模型。今后，这些节点将在平台用户同意的情况下，实时收集网络状态、数据包跟踪等非隐私/非敏感数据，为各类网络AI模型的训练及验证提供支持。

据悉，OpenNetLab开放网络平台联盟的主要发起机构为微软亚洲研究院、清华大学、南京大学和北京大学，其他合作成员还包括兰州大学、新加坡国立大学、首尔国立大学、韩国科学技术院、南方科技大学、上海交通大学等亚洲范围内的高校。目前，该平台已经完成了多个节点的建设及小规模部署测试，并且正在逐步进入大规模测试阶段。

OpenNetLab平台的真实数据集不仅为高校提供了丰富的实验资源，也使得相关课程教学及实验更加接近现实世界的网络应用情况。多所合作高校已基于该平台展开了相关研究。南京大学计算机科学与技术系副教授田臣告诉《中国科学报》，“OpenNetLab平台对促进广域网下一代多媒体传输协议研究具有至关重要的意义。通过真实的实验平台和测量数据，OpenNetLab平台可以极大地降低该领域新进入者的实验门槛，并树立一个可信的评价标杆。我们期望未来能为该平台建立更多的节点，覆盖更多的典型网络地域和接入场景，通过为协议研究提供充分可信的资源，消弭广域网学术研究与产业应用之间的距离。“

周礼栋透露，未来OpenNetLab平台的网络状态数据集将在GitHub上发布，为网络研究提供日渐丰富的训练数据和验证数据。OpenNetLab平台的节点覆盖区域也计划逐步扩展至亚洲以外地区。他表示，OpenNetLab开放网络平台联盟将面向网络、多媒体、人工智能等多领域的科研组织和研究人员开放，希望更多志同道合的科研工作者加入，一起推动网络研究的发展。