加州圣克拉拉 - 2026年5月20日（星期三） - 网络数字分身技术的业界领导者 Forward（原名 Forward Networks）今日宣布推出突破性功能「Forward Predict」，能够在实施网络变更前，全面掌握其可能造成的影响。Forward Predict 会在针对整个正式网络所创建、数学上精准的数字分身上运行所有提议的变更，从而防止代价高昂的错误波及正式环境。这使企业组织能获得信心，以更快的速度和各种规模安全营运，并为创建自主网络奠定基础。 Forward 首席执行官兼共同创办人 David Erickson 表示：「十多年前创立 Forward 时，我们就已经将目光投向自主网络的未来。包含全球首创的网络数字分身在内，我们所创建的一切，都是为了实现该目标而反向工程开发出来的。优秀的团队、运算技术的进步，以及 12 年来与全球规模最大、最复杂的网络紧密合作，促成了这一刻的到来。Forward Predict 是这段旅程中下一个关键的里程碑，专为所有重视网络的组织所开发。」 正式网络不再是测试网络 数十年来，正式网络一直是唯一真实的测试环境。即使经过数周的准备、制定标准作业进程（MOP）、实验室测试与变更咨询委员会等流程，在实际部署前，结果依然无法验证，导致每一次变更都伴随着不确定性、风险与延迟。在其他任何关键任务领域，这种情况都是绝对无法接受的。软件工程团队在将代码推上正式环境前，早就已经在测试环境中进行了严格的测试。 其影响极为深远： 变更期间的系统停机，会因回复原状、复原及延误而产生高昂的费用。 安全漏洞与合规性缺口往往在损害发生后才浮出水面。 重要项目将面临数周至数个月的延迟。 缺乏数学精准数据支持的 AI 代理，若以机器的速度和规模运行，将成为无法控制的风险，这也让自主网络至今仍难以实现。 Forward 首席人工智能长兼共同创办人 Nikhil Handigol 表示：「我们创立 Forward 的信念是，数学能够实现人工永远无法达成的目标。过去因为工程师对网络行为缺乏明确的认知，网络变更总是伴随着不必要的风险。Forward Predict 借由在变更发生前验证一切，彻底颠覆了这种典范。这意味着工程团队可以基于确定性而非直觉来展开工作。这种程度的确定性是实现自主网络不可或缺的先决条件，它让 AI 代码能以机器的速度提案、验证并部署，且完全不需要人为介入。」 实现这一切的数字分身 Forward Predict 是创建在 Forward 的网络数字分身之上。这是一个完整且精准的行为模型，包含了从网络层到应用程序层，所有供应商的每一个设备状态。该模型了解网络处理封包的所有方式，能识别策略冲突点，并提供数学上确定的答案。 通过 Forward Predict，这些功能将延伸至网络的未来状态。提议的变更将在涵盖所有供应商与云端、与正式环境对等的网络数字分身中进行验证。风险会在影响到真实网络前就被发现并解决。该平台通过测试来验证变更的影响，并提供结果的确定性证据。 IG Group 资深网络工程师 Steve Bamford 表示：「只要看过这个平台并了解其运作原理，就很容易对它产生信任。我们刻意测试了一些场景，例如部署到正式环境会隔离部分网络并导致整个网络瘫痪的情况。Predict 能够侦测出这些风险。在转移到正式环境之前，跨越整个正式网络......」