“过去一年，低轨卫星星座加速部署，全球低轨互联网络走向规模组网。”在中国指挥与控制学会网络空间测绘专委会日前主办的网络空间测绘和反测绘论坛上，北京电子科技学院教授封化民表示，随着互联网向太空空间的拓展，急需网络空间测绘从传统平面IP（互联网协议）探测迈向空天地海的一体化感知。

　　“网络空间测绘是通过多种方式实现空间资源的可感知、可度量和可追溯，最终构建一张全面、动态、智能反映网络空间真实面貌的‘全息地图’。”清华大学网络科学与网络空间研究院教授杨家海认为，网络空间的指数级增长对探测效率提出了新要求：在相同的成本和时间内，探测到的活跃地址数量越多越好。

　　大语言模型的出现，让探测者可以利用自然语言交互和智能化逻辑推理，实现对活跃地址、端口服务的精准捕捉。“利用AI大模型，可以先汇总分析大量地址的规律和结构，形成一个专用模型，并生成可能的候选地址。”杨家海解释，这就好比拿到了一个街区的门牌号索引，然后去逐一核对，大大降低了摸排的成本和时间。

　　当日发布的《网络空间资产测绘与反测绘2025年度报告》显示，国内近来在AI赋能测绘技术方面取得了一系列进展，不仅逐步解决了大规模探测的效率问题，还形成了部分卫星网络的测量数据集，为天地一体化网络的性能评估与协议优化提供了重要数据基础。

　　“AI将成为驱动网络空间测绘技术升级的核心驱动力。”中国指挥与控制学会网络空间测绘专委会副主任、盛邦安全董事长权小文表示，利用机器学习、强化学习不仅能够实现对网络空间中隐蔽资产的精准聚焦，提升测绘效率与覆盖率，还可以挖掘测绘数据中的隐藏关联，自动识别风险和异常网络行为，并对漏洞等进行智能预警和分级。

　　与会专家认为，利用AI实现对天地一体化资产“全息图”式的描绘，需产学研用多方参与，推动新技术新策略的落地应用。需加强协同合作，增强全局性“读图”理解能力，并通过持续打磨技术、适配各类新兴场景，推动行业数据共享与合规协作，让网络空间测绘成为数据资产自主运作的“智能管家”，护航数字时代的安全发展。