新华三技术服务的发展路径、技术能力和落地实践，与媒体进行了一场深入交流对话
数字化转型迈入深水区，IT基础设施的复杂度正以前所未有的速度攀升。在新华三集团高级副总裁、技术服务部总裁毕首文看来，智算中心的建设热潮背后，是海量数据的洪流与算力调度的难题。“三分建设，七分维护” ——这句行业箴言，正是新华三技术服务在AI时代下的核心逻辑。 2026年5月，北京中关村国际创新中心，NAVIGATE 2026领航者峰会现场，毕首文围绕新华三技术服务的发展路径、技术能力和落地实践，与媒体进行了一场深入交流对话。这次对话，更像是一次新华三技术服务二十多年进化史的浓缩回放，以及面向AI时代的技术宣言。 在传统运维时代，企业的IT环境往往处于“被动响应”的困境。设备告警、业务中断、故障排查……几乎都依赖工程师的经验与反应速度。但在AI时代，这一逻辑正在被彻底改写。 过去客户对技术服务的诉求相对简单：设备坏了能修、网络断了能通、系统崩了能恢复。但今天，这种”救火式”的服务模式已经远远跟不上客户需求。在与毕首文的交谈中，笔者了解到AI时代对于运维要求的三大显著变化： 一是技术架构的复杂性正在压垮传统服务模式。云计算、大数据、人工智能、物联网……客户的IT环境早已不是几台服务器加一套网络那么简单。多云架构、混合云部署以及分散的边缘计算节点，让故障定位和根因分析变得异常困难。 二是数据沉睡，经验难以被复用。过去，新华三服务了超过1.2亿台全球在网设备，积累了海量运维案例。大量数据沉淀在工程师的电脑里、日志文件中，无法形成有效的知识闭环。而在AI大模型时代，“数据即燃料”成为共识。如何唤醒数据，如何将经验转化为可复用的智能体能力，成为新华三必须跨越的鸿沟。 三是人机交互方式正在被重写。传统运维人员需要记住大量命令行、产品手册、参数配置。即便是经验丰富的工程师，也难免遗漏或出错。而AI带来的最大变革之一，是自然语言交互的普及。这意味着，运维的门槛正在被拉低，但同时也对系统的智能化水平提出了更高要求——不仅要懂命令，还要懂上下文、懂业务逻辑、懂故障溯源路径。 在笔者看来，新华三面临的挑战，并非个例，而是整个行业进入智能运维深水区的缩影。真正的难点不在于技术本身，而在于如何将过去二十多年积累的“经验资产”系统化、模型化、产品化。这不是一个算法团队能独立完成的任务，而是需要服务、产品、数据、工程多域协同的系统工程。 面对上述挑战，新华三并没有选择“大而全”的空泛平台策略，而是走出了一条场景驱动、智能体优先的务实路径。 新华三集团高级副总裁、技术服务部总裁毕首文发表主题演讲 沟通会上，毕首文详细介绍了新华三在技术与产品层面的布局。其技术服务体系涵盖“规划、建设、开发、运维、运营”全生命周期，并根据不同行业的需求进行精细化定制。其中，AIO(All-in-One)一站式运维管理服务与灵犀运维智能体构成了新华三在运维领域的重要支柱。 本次峰会正式发布的灵犀运维智能体，既是新华三“AI in ALL”战略落地的重要实践，也是新华三技术服务体系的“智慧引擎”。 据新华三集团副总裁、技术服务部副总裁、基础服务产品部总经理李劲松介绍，灵犀运维智能体并非单一产品，而是一系列针对特定运维场景的智能解决方案集合。通过自然语言交互(LUI)，灵犀运维智能体打破了传统运维中复杂的命令行与菜单壁垒，让非专业人员也能轻松进行网络管理与故障排查。其背后依托的是新华三23年的运维积累、5000万+高质量数据、全系列AI Ready产品，为运维世界大模型提供了扎实的基础与持续进化能力。这使得智能体不仅能够“听懂”用户的需求，更能“理解”复杂的网络环境，并“执行”精准的操作。 此外，新华三精选了开局上线、日常巡检、指标观测、告警处理、故障排查、业务变更六个客户最典型的运维场景进行智能体赋能，这些场景并非空中楼阁，而是新华三在与金融、政府、运营商、医疗等行业客户长期磨合中，提炼出的高频痛点。 在具体的技术实现上，新华三采取了灵活的“多模”策略。针对互联网客户追求极致性能与速度的特点，采用通用大模型结合公有云部署，利用FP-Growth等算法实现告警的快速压缩与根因定位;而对于金融、政务等对安全性与可靠性要求极高的行业，则更多采用基于私域数据训练的垂直小模型，在本地化环境部署，确保数据安全与业务稳定。这种因需而变的技术路线，体现了新华三在AI落地应用上的务实与成熟。...
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