8月19日，“2025未来之光——未来网络科技创新大赛”决赛在南京圆满落幕。在全国60余所高校、800余名参赛者中，15支创新队伍闯进决赛，在当日进行了成果汇报演示。湖南大学“且听风吟”团队的“基于矩阵填充的低开销带内全网遥测”，清华大学“OK大队”团队的“数据面深度学习推理框架”，天津大学“凌波智芯”团队的“凌波RDMA网卡”等一批项目脱颖而出，获得大赛优秀作品奖项。

作为第九届未来网络发展大会的重要组成部分，“2025未来之光—未来网络科技创新大赛”聚焦算网融合、高性能智算网络、广域无损传输等主题，涌现出一批兼具技术前瞻性与产业落地性的创新成果，为未来网络的创新发展提供新思路、贡献新方案。

人工智能已经成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。本次获奖的清华大学团队“OK大队”作品——“数据面深度学习推理框架”，是一套面向网络人工智能的通用解决方案，旨在解决高速网络设备在实时流量处理中的低延迟智能推理难题。

“我们的核心是首创了通用可扩展的数据平面AI引擎”，团队成员、清华大学计算机科学与技术系在读硕士张寅超介绍道，“这相当于让交换芯片具备智能芯片的能力，将深度学习模型直接部署在网络交换设备上。用一个比喻来说，曾经的网络设备只会传话，而现在网络设备升级成了一个‘智能门卫’，在网络攻击到达你的电脑之前，就在半路上把它拦截下来”。网络设备可以在不降低数据转发速度的前提下，对网络流量进行实时的、基于智能模型的分析和检测。目前，该项目已在推进产学研合作的落地。

随着智能交通走入现实，其安全问题也日益凸显。武汉大学“樱花大道职业赛车手”团队则将目光聚焦于此。团队的项目“Sentinel－V2V首创无信任下的恶意车辆识别机制”主要针对车联网（V2V）通信中的协同感知场景，解决因恶意攻击或外部干扰导致的感知数据失真问题。

在未来的智能交通图景中，汽车可以互相“聊天”，共享自己“看”到的信息，比如周边路况如何、盲区中是否有危险，这就是能让驾驶更加安全的“协同感知”。然而，在这样的背景下，如何识别周边的车辆是否是“恶意车”，分享的信息是真是假，成为智能交通安全面临的问题之一。

武汉大学国家网络安全学院在读研究生余意介绍，项目的核心理念是通过算法主动识别并过滤虚假信息，比如，将前一时间帧的感知结果作为良性参考物，通过计算和比对不同时间帧的感知结果，来判断数据是否存在异常，并进一步通过算法溯源，识别发送恶意数据的车辆。项目针对激光照射、放置干扰物等外部手段造成的点云干扰攻击，为智能交通系统筑牢“安全底座”。目前，相关研究论文正处于评审状态。

决赛评委、紫金山实验室网络架构师陈娟娟表示，本次许多参赛项目不仅紧跟技术前沿，更展现出优秀的产业落地潜力。她举例，湖南大学“且听风吟”团队的“基于矩阵填充的低开销带内全网遥测”项目，通过算法改进，实现了一种低成本、低消耗的部署方案，巧妙地解决了大规模网络遥测技术中的核心痛点；北京邮电大学“小灰楼”团队的“低轨卫星多租户虚拟网络协议与系统”项目，则通过连接低轨卫星与公有云，探索了将网络边界拓展至“空天地一体化”的创新应用。

陈娟娟表示，本届参赛项目覆盖了车联网、人工智能大模型等多个热点领域，精准地契合了当前的技术探索方向。“无论是面向大模型集群的高性能网卡，还是利用AI大模型去智能管理和控制网络，这些都代表了未来网络技术发展的关键趋势。”她补充，“我们希望通过竞赛这种形式搭建一个桥梁，让参赛团队的‘好思想’能够从一个想法加速孵化为一个原型系统，甚至是接近可用的技术方案，筛选出未来能够真正转化并服务于社会的前沿技术。”

新华日报·交汇点记者杨易臻张宣蔡姝雯实习生卢欣怡

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