每家企业都在采用人工智能。这已不再是预测，而是预算中的固定项目。但我始终在思考这样一个问题：这些人工智能投资大多在讨论你的网络，但其中又有多少真正与之对话？
在Digi，我们思考这个问题已久。最终得出的答案并非从聊天机器人开始，而是从更根本的东西出发：一个开放、基于标准的基础架构，让您现有的AI工具能够无缝接入整个Digi网络。
我们将这项计划命名为DANI，即数字化人工智能网络。请允许我向您详细说明我们构建的内容以及采用这种方式的缘由。
跳转至：
人工智能概述
DANI：一个开放的MCP基金会，让您的数字网络具备人工智能就绪能力
DANI（Digi人工智能网络智能）是Digi推出的开放式标准解决方案，可将您现有的AI平台——包括ChatGPT、Claude、Copilot、Gemini及其他兼容MCP的系统——直接连接至Digi环境。 与引入封闭式AI控制台不同，Digi提供托管的模型上下文协议（MCP）服务器，通过标准化接口向AI系统开放您的Digi设备集群——涵盖设备、遥测数据、日志、固件状态、警报及分析数据——使您首选的AI能够安全地查询并基于真实网络数据进行推理。
开放标准（MCP） 兼容您的AI平台 快速设置（约5分钟） 设计为只读模式（当前版本） 专为AIOps与IoT 打造
DANI解决了什么问题？
网络环境中的许多人工智能功能虽提供仪表盘或文档助手，却无法真正处理跨系统的实时网络数据。DANI通过Digi Remote Manager Ventus Genesis向任何兼容MCP协议的人工智能开放，实现了对蜂窝IoT 分布式车队的AI辅助运营。 工程师可提出查询："过去24小时内哪些设备离线？其事件日志显示什么信息？"系统将基于实时数据生成综合性、情境感知型解答。
基于MCP的架构为何重要
- 您的AI，您的选择：使用贵组织已标准化部署的AI模型。
- 融合而非孤立：构建能将Digi运营与工单系统、云服务及其他供应商相连接的集成代理。
- 面向未来的基石：随着AI模型的演进，MCP始终是连接层。
- 可扩展的经济模式：您使用自己的AI账户和代币预算，而Digi负责托管MCP端点。
现已推出适用于 Digi Remote Manager和Digi Ventus Genesis用户。初始MCP端点按设计为只读模式。应用内DANI Agent的扩展功能（包括写入操作和主动管理）已列入路线图。
DANI专为企业IT团队、网络运营负责人及管理型服务提供商设计，助力其管理分布式蜂窝IoT 。该平台提供人工智能辅助诊断功能，缩短平均故障修复时间，实现可扩展的运营可视性，且不受供应商锁定限制。
AIOps市场正呈现爆发式增长，当前规模在160亿至280亿美元之间（具体数值取决于市场边界划定方式），几乎所有预测都显示该市场将在五年内实现翻番。 推动这一增长的驱动力已广为人知：IT环境日益复杂，技术娴熟的网络工程师愈发稀缺，而联网设备产生的遥测数据量早已超出人工可处理的范围。
在蜂窝IoT 分布式网络管理（我们的领域）中，这些压力被放大。分支路由器、工业网关、交通系统、关键基础设施终端——它们产生海量的信号强度数据、连接事件、固件状态更新和配置漂移。管理数百甚至数千台此类设备需要自动化，而智能管理则需要人工智能。
我们的竞争对手也意识到了这一点。整个网络行业正掀起一场技术竞赛，厂商们争相推出人工智能功能——主要是能解答文档问题的聊天机器人、具备预测分析功能的仪表盘以及自主故障排除工具。其中部分功能确实实用，但几乎所有这些技术都存在根本性的架构缺陷：它们都是封闭系统。
我的意思是这样的：当供应商构建的人工智能助手仅存在于其管理控制台中时，他们解决的是自身问题，而非您的需求。 你的网络并非孤立存在。你的Digi路由器与交换机、防火墙、云服务以及来自十几个其他供应商的定制化运维工具并存。只能看到局部图景的人工智能并非运维伙伴，而是带聊天界面的孤岛系统。
我们决定打造与众不同的东西。
我们并未从聊天机器人入手，而是从基础架构开始构建——正是这套架构让任何人工智能（无论是我们的、您的，还是尚未问世的突破性模型）都能理解并与您的Digi网络进行交互。
我们的基础是MCP（模型上下文协议）服务器，这是基于模型上下文协议构建的托管端点。该开放标准正迅速成为连接人工智能系统与现实世界工具及数据的通用语言。 所有主流AI平台均已采用MCP协议，包括Anthropic的Claude、OpenAI的ChatGPT、微软的Copilot，以及现由Linux基金会开源托管的谷歌Gemini。所谓"开放标准"，我们绝非虚言。
实际应用场景如下：无需编写数千行定制API集成代码来让AI理解Digi Remote Manager或Digi Ventus Genesis，您只需将AI平台指向我们的MCP端点，通过API密钥完成身份验证，即可实现连接。 AI将立即掌握如何通过自然语言查询设备状态、提取遥测数据、审查事件日志、检查固件状态、分析警报配置，并全面管理整个设备群组。
设置只需五分钟。不是几周。没有冲刺。是分钟。
这种架构设计是经过深思熟虑的，它体现了我们对客户实际运营场景的考量。
我们的MCP服务器所提供的功能范围极为广泛。我们构建了数十种工具，涵盖设备管理、遥测与数据流、远程设备操作、警报与监控、自动化工作流、固件管理、配置模板、审计追踪、用户与账户管理，以及全面的车队分析。
这并非API的简单封装，而是专为AI系统实际问题推理方式设计的专用接口。 当网络工程师向AI询问"过去24小时内哪些设备离线？其事件日志显示了什么？"时，AI不会简单地返回数据堆栈。它会自动发现合适的工具，按正确顺序调用它们，整合处理结果，并以自然语言给出答案。
您可以连接到实时运行的Digi MCP服务器环境，并实时观察其诊断网络问题。短短数秒内，您就能查看哪些设备处于离线状态、查阅事件日志，并判断设备是否被物理拔除。真实诊断。真实数据。实时呈现。
这就是仅读取文档的人工智能与读取整个网络的人工智能之间的区别。
我想直截了当地说明哪些功能已上线，哪些功能已在规划中，因为我认为透明度比炒作更重要。
MCP服务器是基础架构。DANI代理在发布后将成为其上的体验层：这不仅是能解答网络问题的AI，更能对故障进行推理分析、提出解决方案，最终成为真正的网络运维伙伴。它对您的Digi网络了如指掌，远超任何人。
但在引擎启动前，我不会承诺交付整车。今天我们交付的是支撑所有功能的基础设施，它已成为蜂窝IoT 管理中最强大的AI集成平台。
IT技能缺口并未缩小。超过四分之三的企业报告技术人才短缺，且这一问题正逐年恶化。 人工智能并非取代网络工程师，而是实现人力倍增。它让顶尖人才专注于需要专业技能的工作，同时由人工智能处理那些耗费他们大量时间的日常事务——例如"哪些设备处于离线状态"、"站点固件状态如何"等基础问题。
能够让工程师摆脱重复性诊断工作的团队，便能将专业能力转向架构优化与业务增长。 研究一致表明，人工智能辅助诊断可将平均解决时间缩短30%至50%，并将支持升级率降低15%至25%。这些并非理论数据——当人工智能真正洞察网络运行状态而非仅依赖文档时，实际成效正是如此。
Digi MCP服务器让您的Digi网络即刻具备AI就绪能力。任何AI。任何工作流。您的网络。
您不必等待我们打造完美的AI助手。您完全可以使用已信赖的助手。我们已确保它能与您的网络无缝衔接。
那么——如果你的社交圈能回答问题，你会问它什么？
Digi MCP服务器现已面向Digi Remote Manager和Digi Ventus Genesis用户开放。请联系您的Digi客户代表或直接联系我们的团队，立即开始使用！
什么是DANI（数字人工网络智能）？
DANI（数字人工网络智能）是Digi的人工智能生态系统。其核心基础是托管的MCP服务器，该服务器将您的AI平台与Digi网络相连，使其能够通过自然语言访问设备遥测数据、事件日志、固件状态、警报及设备群分析。
Digi MCP服务器是只读的吗？
是的。当前的MCP端点仅提供监控和管理数据的只读访问权限。此设计优先考虑了操作安全性和可信度。扩展功能计划在即将推出的DANI Agent体验层中实现。
谁应该使用DANI？
DANI专为企业IT团队、网络运营负责人及管理型服务提供商设计，助力其管理分布式蜂窝IoT 。该平台提供人工智能辅助诊断功能，缩短平均故障修复时间，实现可扩展的运营可视性，且不受供应商锁定限制。
如何保障对Digi MCP服务器的访问安全？
访问Digi MCP服务器需经过身份验证，且仅限于您的Digi环境。当前实现采用只读设计，确保人工智能系统能够分析监控与管理数据，而不会进行配置更改。
使用DANI是否需要采用新的AI平台？
不。DANI的设计旨在与贵组织现有的AI平台协同工作，只要该平台支持模型上下文协议（MCP）。您只需将现有AI工具连接至Digi MCP服务器，即可立即开始查询您的Digi网络。
通过DANI我可以提出哪些类型的网络问题？
您可以提出诸如以下操作性问题：
-
过去24小时内哪些设备离线了？
-
我的整个设备群中正在运行哪些固件版本？
-
该站点的事件日志显示了什么？
-
是否有任何设备出现反复断连的情况？
该人工智能利用MCP工具从您的Digi环境中检索并合成实时数据。
托管服务提供商（MSP）能否在多个客户环境中使用DANI？
是的。MSP（管理服务提供商）可通过经过身份验证的MCP（多云平台）端点，将他们的AI平台连接至多个Digi环境。这使得能够创建统一的AI驱动型运营工作流，覆盖多个客户车队及基础设施系统。
DANI 与传统 AIOps 解决方案有何不同？
传统AIOps工具通常嵌入单一供应商的管理控制台中。DANI基于MCP构建——该标准已被所有主流AI平台采用，使企业能够使用首选的AI平台，并将Digi网络数据整合到更广泛的跨供应商运营工作流中。