12月18日，微软亚洲研究院宣布联合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，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。
在微软研究院看来，AI在视觉、语音、自然语言等领域的应用稳步发展，而上层不断发展的各种应用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面临诸多挑战。
具体而言，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，一个网络模型如果想要适用于不同的场景，一次性离线训练的模型是不够的，而适合于此的强化学习模型对训练环境和场景要求很高。
OpenNetLab的诞生正是为了应对这些挑战，可以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。据了解，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。
对此，微软亚洲研究院常务副院长周礼栋博士表示：“随着5G时代来临，应用越来越多样，网络环境也更加复杂，加上今年在线会议、在线教育、网络直播等实时通信需求的激增，都对底层的网络基础提出巨大挑战，用人工智能技术来应对这些挑战成为大势所趋。因此，微软亚洲研究院与高校共同构建了新一代的开放网络平台OpenNetLab，以推动‘以数据为中心’的网络新范式的研究。网络本身的分布式架构决定了这样的研究不可能单点进行，而是需要大家齐心协力、共建平台、共享数据，这样才能更好地利用人工智能提升网络研究水平。”
据了解，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，其它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，并且正逐步进入大规模测试阶段。
微软亚洲研究院指出，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。
