浙江大学 邓淑敏 研究员
报告生成时间：2026年8月20日
个人主页：邓淑敏
所属团队：浙江大学知识引擎实验室（ZJUKG/zjunlp）
一、学者基本信息
| 字段 | 信息 |
|---|---|
| 姓名 | 邓淑敏（Shumin Deng） |
| 出生年份 | （待核实） |
| 职称 | 浙江大学"百人计划"研究员（ZJU100 Young Professor）、博士生导师 |
| 所属单位 | 浙江大学人工智能学院（College of Artificial Intelligence） |
| 实验室职务 | ZJUKG/zjunlp 核心教师；浙江大学-阿里巴巴-蚂蚁集团知识引擎联合实验室成员 |
| 学术头衔 | 国家级青年人才项目入选者；斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单入选者 |
| 国家级人才 | 国家级青年人才项目（具体名称待核实，疑为国家自然科学基金优秀青年科学基金项目/海外优青或同类青年人才计划） |
| 其他任职 | CAAI青工委委员；CIPS青工委委员；CCF信息系统专委执委；CIPS语言与知识计算专委委员 |
| 邮箱 | 231sm [AT] zju.edu.cn |
| 研究方向 | 自然语言处理、大模型智能体及知识机理、知识图谱、具身智能、AI4Science（分子与蛋白质） |
二、教育背景与职业履历
邓淑敏的学术道路始于西安电子科技大学。2013年，她进入西安电子科技大学软件学院"卓越工程师班"学习，本科期间学业成绩在全年级名列前茅，每学年获国家励志奖学金或学校奖学金，并积极参加数学建模竞赛，于2016年获美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）一等奖（Meritorious Winner）。本科期间她还担任班级团支部书记、年级党小组组长，是蓝精灵志愿者总队成员。2017年，她以优异成绩获推荐免试攻读浙江大学计算机科学与技术学院博士学位。
在浙江大学攻读博士期间，邓淑敏师从陈华钧教授，并受到张宁豫副教授的联合指导。她的博士研究聚焦于知识图谱、信息抽取与结构化预测，深入探索低资源场景下的知识获取与表示学习。博士期间，她作为核心成员参与了浙江大学知识引擎实验室（ZJUKG/zjunlp）的多项重要研究工作，包括知识抽取工具包DeepKE的开发、蛋白质预训练框架OntoProtein（ICLR 2022）等。此外，她还在知识图谱与深度学习赋能内容安全（2019年发表于《信息安全研究》）、知识图谱嵌入处理概念漂移等方向有早期贡献。OntoProtein是将基因本体（Gene Ontology）知识图谱融入蛋白质预训练模型的开创性工作，体现了她在AI4Science方向的早期布局。关于博士毕业年份：根据其官方主页记载，她于2022年10月赴新加坡国立大学（NUS）担任Research Fellow，推测其博士毕业时间约为2022年（具体月份待核实）。
2022年10月至2026年1月，邓淑敏在新加坡国立大学（National University of Singapore）计算机科学系（Department of Computer Science, School of Computing）担任Research Fellow（博士后研究员），合作导师为Bryan Hooi助理教授。Bryan Hooi是卡内基梅隆大学（CMU）机器学习博士，师从Christos Faloutsos，研究方向涵盖可信机器学习、图与结构化数据以及生物医学应用。在NUS期间，邓淑敏的研究方向从知识图谱扩展至大语言模型安全、知识编辑、LLM智能体协作等前沿领域，与Bryan Hooi团队以及zjunlp团队保持密切合作，成为连接两大研究团队的核心桥梁。
2026年初，邓淑敏回归浙江大学，受聘为人工智能学院"百人计划"研究员（ZJU100 Young Professor）、博士生导师，入选国家级青年人才项目。她目前独立带领研究团队，主要方向为大模型智能体及知识机理、具身智能等，并面向2027年入学招收博士生和硕士生。她的个人主页显示团队长期招聘科研实习生，欢迎有自驱力的学生开展大模型智能体、具身智能等方向的研究。
三、学生培养情况
邓淑敏于2026年初正式作为独立PI在浙江大学人工智能学院建组，目前尚无以她为导师已毕业的学生。然而，在博士研究生和博士后阶段，她已在zjunlp实验室中扮演了重要的指导角色——作为多篇论文的通讯作者或资深作者，直接指导或联合指导了多名研究生。以下列出她指导或联合指导的代表性学生及团队成员。
1. 王梦如（Mengru Wang，浙江大学博士研究生，联合指导）
王梦如是zjunlp实验室的博士研究生，由张宁豫与陈华钧指导，邓淑敏在多篇文章中担任联合指导或通讯作者角色。王梦如是SafeEdit项目（通过知识编辑为大模型解毒）的第一作者，该工作由浙江大学-蚂蚁集团知识图谱联合实验室、新加坡国立大学、西湖大学和微软亚洲研究院联合完成。她还在Knowledge Mechanisms in Large Language Models综述（arXiv 2024）中担任共同第一作者，以及参与ReLearn: Unlearning via Learning for Large Language Models论文（SEMEval 2025竞赛第二名）。王梦如的研究方向聚焦于大模型知识机理与安全性，是邓淑敏在NUS期间远程指导的核心学生之一，体现了邓淑敏在"大模型安全与知识编辑"这一新兴方向的人才培养布局。
2. 张晋天（Jintian Zhang，浙江大学学生，邓淑敏担任通讯作者指导）
张晋天是zjunlp实验室的学生，在"Exploring Collaboration Mechanisms for LLM Agents: A Social Psychology View"（ACL 2024 Main）论文中担任第一作者。该论文的通讯作者为邓淑敏（论文从其邮箱提交），是她作为独立指导者培养学生的标志性工作。该研究从社会心理学视角探索大语言模型智能体的协作机制，构建了四种不同性格特征和思维模式的LLM智能体"社会"，发现特定协作策略不仅能超越顶尖方法还能优化效率。张晋天还参与了zjunlp的LLM Agents论文列表维护工作，是该方向的核心贡献者。
3. 徐浩铭（Haoming Xu，浙江大学学生，联合指导）
徐浩铭是zjunlp实验室的学生，在多篇重要论文中担任核心作者。他在ReLearn: Unlearning via Learning for Large Language Models论文（SEMEval 2025竞赛第二名）中担任第一作者，该论文由邓淑敏（NUS）、Bryan Hooi（NUS）、张宁豫（ZJU，通讯作者）、陈华钧（ZJU）等联合指导。他还在DeCo: Dynamic Correction Decoding for Hallucination Mitigation（ICLR 2025）论文中担任作者，该论文由邓淑敏、张宁豫、陈华钧联合指导。徐浩铭的研究方向聚焦于大模型知识遗忘与幻觉治理，是邓淑敏在"大模型可信性"方向培养的重要学生。
4. 王晨曦（Chenxi Wang，浙江大学学生，联合指导）
王晨曦是zjunlp实验室的学生，在DeCo: Dynamic Correction Decoding for Hallucination Mitigation（ICLR 2025）论文中担任第一作者。该工作发现多模态大语言模型虽然最终输出生成了错误对象，但在前序层中实际上能够识别视觉对象，并提出了一种动态校正解码方法来缓解幻觉问题。论文由张宁豫（通讯作者）、邓淑敏、陈华钧联合指导，王晨曦是该工作的核心执行者。这项发表于ICLR 2025的工作是邓淑敏团队在多模态大模型幻觉治理方向的重要成果。
5. 陈想（Xiang Chen，原浙江大学博士研究生→南京航空航天大学教授，联合指导毕业生）
陈想是zjunlp实验室培养的博士毕业生，由张宁豫与陈华钧联合指导，邓淑敏在其博士期间多篇论文中担任合作者及指导角色。陈想现已任南京航空航天大学计算机科学与技术学院教授，入选首批江苏青年科技人才"U35培育"对象。其研究方向涵盖大模型安全与可信人工智能、知识图谱、具身智能等，在NeurIPS、ICLR、IJCAI、ACL、EMNLP等发表50余篇论文，Google Scholar引用4000余次。陈想曾获中国中文信息学会"博士学位论文激励计划"、浙江大学优秀毕业生、阿里巴巴优秀学术实习生等荣誉，是zjunlp实验室中走向独立学术生涯的优秀代表。他与邓淑敏在On Robustness and Bias Analysis of BERT-based Relation Extraction（CCKS 2021）、Schema-aware Reference as Prompt（SIGIR 2023）、DeCo（ICLR 2025）等多篇论文上有合作关系。
6. 毛圣宇（Shengyu Mao，浙江大学学生，联合指导）
毛圣宇是zjunlp实验室的学生，在邓淑敏作为第一作者的两篇重要论文中担任核心合作者。在SPEECH: Structured Prediction with Energy-Based Event-Centric Hyperspheres（ACL 2023）中，毛圣宇为第二作者，该论文由邓淑敏、张宁豫和Bryan Hooi联合完成。在Schema-aware Reference as Prompt Improves Data-Efficient Knowledge Graph Construction（SIGIR 2023）中，毛圣宇同样担任第二作者。这些工作体现了邓淑敏在结构化预测和数据高效知识图谱构建方向对学生的系统性指导。
7. 许鑫（Xin Xu，浙江大学学生，联合指导）
许鑫是zjunlp实验室的学生，在"Exploring Collaboration Mechanisms for LLM Agents: A Social Psychology View"（ACL 2024 Main）论文中担任共同第一作者（与张晋天并列），由邓淑敏担任通讯作者指导。许鑫还参与了DeepKE知识抽取工具包（arXiv 2022）的开发工作，以及LLMs for Knowledge Graph Construction and Reasoning综述（arXiv 2023）的撰写。他的研究方向聚焦于大模型智能体与知识图谱构建。
8. 田伯中（Bozhong Tian，浙江大学学生，联合指导）
田伯中是zjunlp实验室的学生，在多篇知识编辑相关论文中担任核心作者。他参与了Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities（arXiv 2023，后扩展为EasyEdit框架）的撰写，以及DeCo（ICLR 2025）等论文。田伯中在EasyEdit知识编辑框架的开发中发挥了重要作用，该框架是zjunlp团队在知识编辑方向的开源标杆项目。邓淑敏在知识编辑方向对田伯中及其他学生进行了系统性指导。
四、学术合作网络
4.1 实验室内部合作
邓淑敏的学术根基深植于浙江大学知识引擎实验室（ZJUKG/zjunlp），该实验室由陈华钧教授创立并领导。实验室内部的核心合作关系如下：
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陈华钧（Huajun Chen）：邓淑敏的博士导师，浙江大学求是特聘教授、计算机科学与技术学院教授，ZJU-阿里巴巴-蚂蚁集团知识引擎联合实验室主任。陈华钧是邓淑敏所有浙大期间论文的共同作者或通讯作者，是其学术生涯的奠基人。两人合作发表了OntoProtein（ICLR 2022）、DeepKE、KCL（AAAI 2022）、SPEECH（ACL 2023）、DeCo（ICLR 2025）等多篇重要论文。
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张宁豫（Ningyu Zhang）：浙江大学软件学院副教授，zjunlp实验室核心教师。张宁豫是邓淑敏博士阶段的联合指导教师，也是她最频繁的合作者。两人合作发表的论文超过20篇，涵盖知识抽取、知识编辑、大模型智能体等方向。张宁豫在邓淑敏赴NUS期间继续在国内协调学生指导工作，形成了"邓淑敏（NUS/海外）—张宁豫（ZJU/国内）"的远程联合指导模式。
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张文（Wen Zhang）：浙江大学软件学院副教授、特聘研究员，zjunlp实验室教师。与邓淑敏在KCL（AAAI 2022，化学元素知识图谱指导分子图对比学习）等AI4Science方向有合作关系。
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张强（Qiang Zhang）：浙江大学杭州国际科创中心研究员、“浙大科创百人”，zjunlp实验室教师。与邓淑敏在OntoProtein（ICLR 2022）、KCL（AAAI 2022）等蛋白质与分子方向的论文上有合作，体现了实验室在AI4Science方向的集体布局。
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郑国轴（Guozhong Zheng）：浙江大学计算机学院副研究员，zjunlp实验室工程化核心成员。在DeepKE知识抽取工具包等工程类项目上有合作。
4.2 跨机构合作
邓淑敏的跨机构合作主要沿着两条路径展开：
国内跨机构合作：
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西湖大学（Westlake University）：与杨林毅（Linyi Yang）在SafeEdit项目上合作，该工作探索通过知识编辑技术为大语言模型"解毒"，构建了覆盖九种不安全类别的基准数据集。
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微软亚洲研究院（Microsoft Research Asia）：与王金东（Jindong Wang）在SafeEdit项目上合作，体现了zjunlp团队与MSRA在大模型安全方向的长期合作关系。
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厦门大学：赵宁远（Ningyuan Zhao）在ReLearn论文中担任共同作者，该工作获SEMEval 2025竞赛第二名。
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清华大学：杨利明（Liming Yang）在ReLearn论文中担任共同作者。
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哈尔滨工业大学：赵森栋（Sendong Zhao）在ReLearn论文中担任共同作者。
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南京航空航天大学：陈想（Xiang Chen）毕业后加入南航，继续与邓淑敏在DeCo（ICLR 2025）等论文上保持合作。
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浙江大学范骁辉团队：范骁辉（Xiaohui Fan）在KCL（AAAI 2022）中担任共同作者，范骁辉团队在生物信息学方向与zjunlp有AI4Science方向的交叉合作。
NUS合作：
在新加坡国立大学期间，邓淑敏与Bryan Hooi团队建立了深度合作关系。Bryan Hooi（卡内基梅隆大学博士，师从Christos Faloutsos）的研究方向涵盖可信机器学习、图结构化数据和生物医学应用。邓淑敏在NUS期间参与的代表性合作包括： - FlipAttack: Jailbreak LLMs via Flipping（arXiv 2024），与刘悦（Yue Liu）、何小欣（Xiaoxin He）、熊淼（Miao Xiong）、傅金兰（Jinlan Fu）等NUS团队核心成员合作。 - Towards A Unified View of Answer Calibration for Multi-Step Reasoning（NLRSE @ ACL 2024），与张宁豫、Nay Oo、Bryan Hooi合作，该论文直接体现了她作为ZJU-NUS桥梁的角色。 - Exploring Collaboration Mechanisms for LLM Agents（ACL 2024 Main），该论文联合了ZJU（张晋天、许鑫、张宁豫）和NUS（Bryan Hooi）两个团队，由邓淑敏担任通讯作者。
4.3 国际合作
邓淑敏的国际合作网络以NUS为核心，辐射至多个国际机构：
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新加坡国立大学（NUS）：这是邓淑敏最重要的国际合作基地。她以Research Fellow身份在NUS工作了三年多（2022.10-2026.1），与Bryan Hooi团队建立了稳固的合作关系。NUS的合作不仅体现在论文产出上，更体现在她将NUS的研究视角（可信机器学习、图学习）与zjunlp的研究积淀（知识图谱、大模型）进行了深度融合。
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卡内基梅隆大学（CMU）传承：通过Bryan Hooi的学术传承（CMU机器学习博士，Christos Faloutsos门下），邓淑敏间接融入了CMU图挖掘与异常检测的学术脉络。
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美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）：在Knowledge Mechanisms in Large Language Models综述中，与UCLA的Jia-Chen Gu和Yong Jiang合作；彭军杰（Pengjun Xie，亦标注UCLA/Alibaba）在多篇论文中担任合作者。
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Google/Amazon等国际企业：Ruibo Liu在Exploring Collaboration Mechanisms论文中担任合作者（具体机构待核实），拓宽了邓淑敏团队的国际企业合作网络。
五、业界合作关系深度分析
5.1 产业合作
邓淑敏的产业合作深度嵌入于浙江大学知识引擎实验室与阿里巴巴/蚂蚁集团的联合实验室框架之中。浙江大学-阿里巴巴-蚂蚁集团知识引擎联合实验室（ZJU-Alibaba-AntGroup Joint Center for Knowledge Engine）是陈华钧教授主导的产学研合作平台，邓淑敏作为实验室核心成员深度参与了其中的产业合作项目。
阿里巴巴/蚂蚁集团合作：
邓淑敏与阿里巴巴/蚂蚁集团研究人员的合作可追溯至博士早期。在TASLP期刊论文"Contrastive Information Extraction with Generative Transformer"中，她与张宁豫、叶宏彬（浙大）以及阿里巴巴团队的谭传奇、陈漠沙、黄松芳、黄非、陈华钧联合发表，探索生成式信息抽取在医疗等业务场景中的应用。该论文的机构标注明确显示"浙江大学&阿里巴巴知识引擎联合实验室"，体现了产学研一体化的合作模式。
在Low-resource extraction with knowledge-aware pairwise prototype learning（Knowledge-Based Systems期刊）中，邓淑敏作为第一作者，与阿里巴巴团队的谭传奇（Chuanqi Tan）、黄非（Fei Huang）合作，探索低资源知识抽取，该方向直接服务于阿里巴巴搜索和推荐场景中的知识图谱构建需求。
在DeepKE知识抽取工具包中，阿里巴巴团队的谭传奇、陈强（Qiang Chen）、范骁辉（Feiyu Xiong）、黄非等担任共同作者，该工具包面向知识图谱构建的实际业务需求设计，支持低资源、文档级和多模态场景。
在SafeEdit项目中，蚂蚁集团（Ant Group）的参与机构标注为"Zhejiang University-Ant Group Joint Laboratory of Knowledge Graph"和"Ant Group"，张奇森（Qishen Zhang）来自蚂蚁集团。该项目探索通过知识编辑技术为大模型"解毒"，覆盖九种不安全类别（法律、政治敏感、伦理道德等），具有直接的产业安全应用价值。
微软亚洲研究院（MSRA）合作：
在SafeEdit项目中，王金东（Jindong Wang）来自微软亚洲研究院，体现了zjunlp团队与MSRA在大模型安全方向的合作关系。
产业合作的特点与深度：
邓淑敏的产业合作呈现三个显著特点：一是"基础研究—工程工具—业务场景"的全链条覆盖，从OntoProtein的基础理论到DeepKE的工程工具再到阿里巴巴搜索/推荐的实际应用；二是"安全性"导向，SafeEdit、ReLearn等工作直接回应大模型安全合规的产业需求；三是"知识机理"为核心，她的产业合作始终围绕知识图谱与大模型知识能力的结合点展开，而非简单的应用外包式合作。
5.2 创业孵化与开源生态
邓淑敏深度参与了zjunlp实验室的开源生态建设，这在学术界构成了一种独特的"开源孵化"模式：
开源项目贡献：
- DeepKE（http://deepke.zjukg.cn/）：知识抽取工具包，支持命名实体识别、关系抽取和属性抽取，面向知识图谱构建。邓淑敏作为核心贡献者参与开发，该项目在GitHub上获得广泛关注。
- EasyEdit（https://github.com/zjunlp/EasyEdit）：大模型知识编辑框架，邓淑敏在Editing Large Language Models综述及后续工作中参与推动，该框架已成为知识编辑领域的标杆开源工具。
- Oneke/Zhixi：zjunlp的大模型框架KnowLM中的模型，邓淑敏参与了相关研究工作。
- ConceptEdit：概念级知识编辑基准数据集（https://github.com/zjunlp/ConceptEdit），邓淑敏参与指导。
- DeCo（https://github.com/zjunlp/deco）：多模态大模型幻觉缓解的动态校正解码方法。
- LightMem（https://github.com/zjunlp/LightMem）：轻量高效记忆增强生成系统。
- ReLearn/unlearn（https://github.com/zjunlp/unlearn）：大模型知识遗忘框架。
这些开源项目构成了zjunlp实验室的"开源工具矩阵"，邓淑敏在其中扮演了从基础研究到工程实现的全栈角色。开源生态虽非传统意义上的商业创业，但为大模型知识处理方向的技术转化和产业应用奠定了基础设施层面的影响力。邓淑敏在2026年回归浙大后，将继续以PI身份推动这些方向的开源生态建设。
六、重要奖项与学术兼职
| 类别 | 具体内容 |
|---|---|
| 人才计划 | 国家级青年人才项目入选者；浙江大学"百人计划"研究员（ZJU100 Young Professor） |
| 学术排名 | 入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单 |
| 竞赛获奖 | SEMEval 2025 Challenge（大模型敏感内容遗忘）第二名（团队获奖，作为指导教师之一） |
| 本科荣誉 | 2016年美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）一等奖（Meritorious Winner）；国家励志奖学金；西安电子科技大学优秀毕业生 |
| 期刊编委 | IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing（TASLP）副编辑（Associate Editor）；Frontiers in Big Data / Artificial Intelligence 客座编辑 |
| 顶会职务 | ACL Senior Area Chair；EMNLP Senior Area Chair；NeurIPS Area Chair；ACL Area Chair；EMNLP Area Chair；ARR Action Editor |
| 其他会议职务 | CIKM Senior PC member；CoNLL 2023出版主席（Publication Chair）；IJCKG 2026 Demo and In Use Track Chair |
| 学会任职 | 中国人工智能学会（CAAI）青工委委员；中国中文信息学会（CIPS）青工委委员；CCF信息系统专委执委；CIPS语言与知识计算专委委员 |
七、Connection圈层总结
邓淑敏的学术关系网络可从以下圈层进行总结：
第一圈层——学术根基圈（导师与联合指导者）： 陈华钧教授（博士导师）与张宁豫副教授（联合指导者）构成了邓淑敏学术生涯的第一圈层。陈华钧作为知识引擎实验室的创始人和学术带头人，为邓淑敏提供了研究方向的平台与资源；张宁豫作为联合指导者，在日常研究推进和学生指导中扮演了直接的导师角色。邓淑敏的博士论文方向（知识图谱、信息抽取、结构化预测）直接继承了陈华钧-张宁豫研究脉络，并在博士后阶段向大模型安全与智能体方向进行了独立拓展。
第二圈层——实验室同事圈（zjunlp PI团队）： 张文、张强、郑国轴、丁可研等zjunlp实验室的PI团队构成了邓淑敏的同事圈层。她在OntoProtein、KCL等AI4Science方向与张强、张文有密切合作；在DeepKE等工程方向与郑国轴有合作。这一圈层体现了实验室内部的"方向互补"合作模式——邓淑敏在知识图谱与大模型方向的优势与其他PI在分子图、推荐系统等方向形成互补。
第三圈层——国际学术合作圈（NUS与海外）： Bryan Hooi（NUS助理教授）是邓淑敏最重要的国际合作伙伴，二人在NUS共事三年多，联合发表了FlipAttack、SPEECH、Exploring Collaboration Mechanisms等多篇论文。通过Bryan Hooi的CMU学术传承，邓淑敏间接融入了图挖掘与可信机器学习的国际学术网络。此外，与UCLA、微软亚洲研究院等机构的合作进一步拓宽了她的国际网络。这一圈层使邓淑敏成为连接中国知识图谱研究与国际可信AI研究的重要桥梁。
第四圈层——学生与传承圈： 王梦如、张晋天、徐浩铭、王晨曦、许鑫、田伯中等学生构成了邓淑敏的"学术传承圈"。尽管她正式作为独立PI建组的时间尚短（2026年），但她在博士和博士后阶段已通过担任通讯作者和联合指导者的角色，培养了一批在大模型安全、知识编辑、智能体协作等前沿方向有扎实成果的学生。陈想（已任南航教授）是这一传承圈中走向独立学术生涯的代表。随着2027年入学学生的招收，这一圈层将快速扩展。
第五圈层——产业合作圈： 阿里巴巴/蚂蚁集团联合实验室是邓淑敏产业合作的核心平台。谭传奇、黄非、黄松芳、陈漠沙等阿里巴巴研究员是她长期合作的产业伙伴。通过SafeEdit等项目，她还与微软亚洲研究院、西湖大学等建立了产业-学术合作关系。这一圈层使邓淑敏的研究始终与产业实际需求保持对接，特别是在大模型安全合规这一紧迫产业议题上。
网络结构总体评价： 邓淑敏的学术网络呈现出"双枢纽"结构——以浙江大学zjunlp实验室为国内枢纽，以新加坡国立大学Bryan Hooi团队为国际枢纽，通过博士后阶段的三年合作将两大枢纽深度连接。她的网络优势在于：一是研究方向的"基础-安全-应用"全链条覆盖，从知识图谱基础研究到大模型安全到产业落地；二是"学术-产业"双轨并行，既有顶会论文产出又有联合实验室产业合作；三是"国内-国际"双向辐射，在国内深耕zjunlp生态的同时通过NUS建立国际影响力。作为2026年新晋PI，她的网络正处于从"团队核心成员"向"独立学术带头人"转型的关键期，其学生培养和独立研究方向（大模型智能体、具身智能）的拓展将决定其未来网络的独立性与影响力。