“過去一年，低軌衛星星座加速部署，全球低軌互聯網絡走向規模組網。”在中國指揮與控制學會網絡空間測繪專委會日前主辦的網絡空間測繪和反測繪論壇上，北京電子科技學院教授封化民表示，隨著互聯網向太空空間的拓展，急需網絡空間測繪從傳統平面IP（互聯網協議）探測邁向空天地海的一體化感知。

　　“網絡空間測繪是通過多種方式實現空間資源的可感知、可度量和可追溯，最終構建一張全面、動態、智慧反映網絡空間真實面貌的‘全息地圖’。”清華大學網絡科學與網絡空間研究院教授楊家海認為，網絡空間的指數級增長對探測效率提出了新要求：在相同的成本和時間內，探測到的活躍地址數量越多越好。

　　大語言模型的出現，讓探測者可以利用自然語言交互和智慧化邏輯推理，實現對活躍地址、端口服務的精準捕捉。“利用AI大模型，可以先匯總分析大量地址的規律和結構，形成一個專用模型，並生成可能的候選地址。”楊家海解釋，這就好比拿到了一個街區的門牌號索引，然後去逐一核對，大大降低了摸排的成本和時間。

　　當日發佈的《網絡空間資産測繪與反測繪2025年度報告》顯示，國內近來在AI賦能測繪技術方面取得了一系列進展，不僅逐步解決了大規模探測的效率問題，還形成了部分衛星網絡的測量數據集，為天地一體化網絡的性能評估與協議優化提供了重要數據基礎。

　　“AI將成為驅動網絡空間測繪技術升級的核心驅動力。”中國指揮與控制學會網絡空間測繪專委會副主任、盛邦安全董事長權小文表示，利用機器學習、強化學習不僅能夠實現對網絡空間中隱蔽資産的精準聚焦，提升測繪效率與覆蓋率，還可以挖掘測繪數據中的隱藏關聯，自動識別風險和異常網絡行為，並對漏洞等進行智慧預警和分級。

　　與會專家認為，利用AI實現對天地一體化資産“全息圖”式的描繪，需産學研用多方參與，推動新技術新策略的落地應用。需加強協同合作，增強全局性“讀圖”理解能力，並通過持續打磨技術、適配各類新興場景，推動行業數據共享與合規協作，讓網絡空間測繪成為數據資産自主運作的“智慧管家”，護航數字時代的安全發展。