近日，江南讲坛第151期在Bet365国内网址 D328举行。浙江大学求是特聘教授贺诗波应邀作题为《面向时间敏感网络的编排方法演进：从指标驱动到大模型赋能》的专题报告，吸引了150位本硕学子聆听。活动由副院长王子赟主持。

活动伊始，王子赟先代表学院对贺诗波教授的到来表示欢迎。他简要介绍了学院近年来为推动科研交流、拓展学生视野所做的工作，指出学院一直致力于营造开放活跃的学术氛围，持续打造“唯实讲坛”“唯实·惟先”学术创新论坛、前沿创新赋能营等系列品牌学术活动，年均组织高水平学术报告二十余场，覆盖智能制造、人工智能、工业互联网等多个前沿领域，为学生接触行业前沿、了解最新研究进展提供更多机会，有效激发了学生的科研热情与创新思维，为培养高素质创新型人才提供了有力支撑。

随后，报告环节开始。贺诗波首先回顾了我国工业互联网的十多年发展历程，强调了工业现场数据量的快速积累和对网络性能的日益增长要求。随着工厂设备规模的扩大和业务类型的多样化，传统工业网络在实时性和稳定性方面难以满足现代需求，工业互联网越发受到重视。而时间敏感网络（TSN）突破了传统以太网在传输性能上的瓶颈，让关键数据准时、安全、可靠地送达。

贺诗波详细讲解了时间敏感网络（TSN），并提出如何让TSN更易于使用的研究方向。他回顾了团队早期的启发式优化方法及其局限性，并指出大模型正在推动工业网络的智能化与自动化，致力于实现网络自我识别、自动调度和设备配置，降低工程师的负担。团队搭建了 TSN 测试平台，验证了大模型在智能编排中的潜力，虽然目前仍处于研究阶段，但已展示出巨大的潜力。

在交流环节，在场师生相继提出关于大语言模型的选择等问题，贺诗波结合真实项目经验逐一解答，指出未来工业设备将逐步具备更高的边缘计算能力，为智能网络提供更好的应用基础。

最后，贺诗波表示希望未来 TSN 技术能够真正走向易用化与规模化。他认为，只有让网络配置变得像“插上电就能用”一样简单，工业互联网才能真正服务生产现场。他期待未来与江南大学在更多科研领域开展合作，共同推动智能制造与工业网络技术的发展，也欢迎对工业网络、人工智能等方向感兴趣的同学加入团队，共同参与科研探索。

本次讲座内容生动、结构清晰，为同学们揭开了工业网络智能编排技术的前沿图景。今后，学院将进一步着眼于系统性提升物联学子的科研素养与创新能力，一方面，持续打造品牌学术活动，邀请海内外顶尖学者来校交流，拓宽学生学术视野；另一方面，优化科研资源平台共享机制，通过举办科研方法训练营、硕博经验分享会等活动，强化研究生的学术规范意识与科研实践能力，为物联学子开展原创性、高水平研究提供全方位保障，助力研究生教育高质量发展。

活动现场（一）

活动现场（二）

王子赟主持活动

贺诗波作专题报告