ZTE中、目錄摘要11智能化時代洞察21.1當前自智網絡標準發展和產業實踐31.2智能化時代運營商網絡的變革422自智網絡發展趨勢72.1趨勢1數字人直播、元宇宙等新業務蓬勃發展,帶來變現新商機82.2趨勢25G-A加速通感融合,促進低空經濟發展,帶來運維新難度92.3趨勢3智算規模增長,算網深入融合,業界持續提升資源利用率102.4趨勢4大模型賦能運營商數智化轉型,加速高階自智112.5趨勢5數字李生加速網絡智能化演進,實現以虛映實,以虛控實122.6趨勢6數智融合促進數據要素和數據基礎設施發展132.7趨勢7多智能體群智協同演進1433中興通訊高階自智網絡演進方案183.1邁向高階自智的整體思路193.2選擇高階自智網絡L4價值場景193.3高階自智網絡解決方案及應用范式演進21 3.3.1解決方案21 3.3.2技術架構233.3.3應用范式演進244中興通訊高階自智網絡實踐案例4中興通訊高階自智網絡實踐案例264.1自動化案例:核心網升級全流程自動化274.2智能化案例:網絡云故障智能化處理284.3智能化案例:移網業務投訴智能化處理294.4智能化案例:家寬業務質差優化304.5能效優化案例:無線網絡能效優化和SPN能效優化32 4.5.1無線網絡能效優化324.5.2SPN能效優化335高階自智網絡演進產業協同倡議5高階自智網絡演進產業協同倡議35縮略語縮略語37參考文獻參考文獻38摘要摘要在產業數字化大潮中,運營商加速構建云網算智一體化、高度自動化、智能化的網絡體系,并通過數智化運營,使網絡成為各行各業數字化轉型的基石。自智網絡以自動化和智能化為核心特征,將成為未來通信網絡的內生能力。多領域,均做出顯著貢獻。本白皮書將介紹中興通訊在支持運營商實現自智網絡演進方向的戰略規劃;闡述中興通訊以價值成效為牽引,通過開放解耦和數智引擎,加速斷點、堵點打通,實現端到端的自動化和智能化運維運營的核心理念。同時呈現中興通訊在自智網絡L4高階演進所取得的典型案例成果。本白皮書主要包括如下內容:智能時代洞察總結網絡演變的六個方面,為理解未來業務和自智網絡提供了重要視角。自智網絡發展趨勢結合當前標準發展和產業實踐,從數字人直播、5G-A等業務發展、云網算智融合的網絡演進、以及大模型IAgent,數字孿生等新技術和應用方面,進行深度洞察,分析自智網絡產業的發展趨勢及面臨的挑戰,并提出解決策略與建議。中興通訊usmartNet高階自智演進方案通過數據和能力的開放解耦,助力端到端自動化流程關鍵技術,解決自動化難點,降低網絡運營技能門檻并逐步代替人工實現網絡自主閉環;通過價值場景及成效落實,助力商業成效的閉環。方案采用可組裝式數字星云架構,通過數智引擎,提供各類服務能力,結合場景自智能力,快速編排上線,并具備未來應用范式演進能力。成功案例分享列舉自動化、智能化、能效優化的高階自智網絡實踐案例,為全球運營商及合作伙伴提供寶貴參考與借鑒資源。產業協同倡議倡議廣大合作伙伴攜手共進,在共創共贏的理念下推動自智網絡產業向更高層次邁進。22智能化時代洞察智能化時代洞察1.1當前自智網絡標準發展和產業實踐自智網絡的標準發展多個國際標準組織如TMForum、NGMN、ITU、3GPP和ETSI等,在體系架構、自智分級、價值場景選擇、價值成效、智能平分級的重要評估依據。等標準組織推進多項自智網絡(大模型)標準,助力自智網絡產業邁向高階自智。ANProject。selfHealingDomainsoGenAIforAutonomousNetworksDigitalTwinforDecisionIntelligenceoANTechnicalArchitecture。AutonomouscomputingNetworkANwhitepapers&IndustryReports&ODA,etc.ANwhitepapersSG15/SG13/SG15/SG13/SG2/TechnicalReportonTechnicalReportonapplyingintelligenttechniquestoopticaltmforumnetworksstudyonAl/MLmanagementphase2studyonManagementDataAnalytcis(MDA)-phase3studyonIDMsformobilenetworkphase3ANproject。AutomationANproject。AutomationandAutonomoussystemArchitectureFramework-phase2oEvaluationframeworkoflargemodel 。Lifecyclemanagementforlargemodel 自智網絡網絡運營管理大模型圖01中興通訊參與自智網絡標準組織自智網絡產業實踐明確提出25年邁向自智L4,并在應用創新方面取得了實質性進展。3智能化時代洞察維,顯著發揮"提質降本增效"應用價值。轉型。中國聯通:構建"三化三層三閉環"的架構,提出四零四自愿景+四精商業價值,推進網絡的智能化升級和智慧運營轉型。國際上,T優化。德國電信DeutscheTelekom:面向L4,提出DarkNOC的觀點。定義網絡運維的目標是一個無人工干預即可高度自運轉的網絡運營中心,希望實現DarkNOC的無人化、數字化。用先進的數據分析、高度自動化和AI技術,加速企業數智化轉型和AN等級提升。1.2智能化時代運營商網絡的變革重塑全球經濟結構與社會運作模式。智能化時代的特征新型信息基礎設施新型信息基礎設施為數字經濟提供感知、傳輸、存儲、計算等基礎性數字公共服務的基礎設施體系,將成為智能化時代的新興基礎能力和創新驅動力。業務創新大模型的出現對業務產生了顛覆性的影響,交互范式發生了巨大改變,多模態內容可實時生成,解鎖了各種極具創意的應用場景,提供更為沉浸的業務體驗和個性化的貼心服務。4智能化時代洞察彌合智能鴻溝智能化時代將讓每個人都可以創造人工智能系統,能獲得強大的人工智能模型和計算資源,而無需高級數學和計算科學技能。這將意味著更多的人能夠利用人工智能進行各自領域的研究和產品開發,大大降低了人工智能的技術門檻。重塑生產方式大模型技術的應用將人們從原來繁瑣的工作中解放出來,聚焦工作目標和業務價值,大大提升了生產效率。數據已經成為數字經濟時代的關鍵生產要素,新質生產力將成為推動智能化新時代發展的關鍵力量,社會分工也伴隨將發生根本性的轉變。智能化時代的運營商網絡變革滿足無人經濟對網絡的高質量要求。科技感、智能化、生態化的流量入口和多觸點互聯互通,滿足用戶的多樣化訴求。在這一轉型過程中,運營商依托其網絡基礎,通過提供數據服務來解決智能化的源頭問題;利用大模型來釋放人力并了實現自智所需的全面AI化,從而推動網絡向高階自智演進。這些將涉及以下六個方面的演變。Al大模型應用范式多模態交互方式以業務為中心圖02自智網絡的全要素AI化演變端到端自動化全棧數字李生5智能化時代洞察范式多Agent群智協同,應用范式將Agent化。范式多Agent群智協同,應用范式將Agent化。即網絡中的智能體(Agent)自動智能協同工作,共同解決復雜問題,實現網絡服務的智能化和自動化。交互多模態意圖人機交互方式變革,使得交互方式更加簡單和自然。結合大模型技術,網絡能夠理解和響應語音、視覺等多種輸入,為用戶提供更加豐富和便捷的交互體驗。業務運維從網絡為中心向以用戶體驗和業務體驗為中心業務運維從網絡為中心向以用戶體驗和業務體驗為中心的轉型,同時意味著網絡服務將更加個性化,能夠根據用戶行為和偏好自動調整,以提供最佳體驗。AI-Native網絡和應用,旨在構建基于云原生的網絡內生智能能力。通過實時數據與預設策略的自動調整配置,優化網絡性能,提升服務質量,從而實現自適應、自學習與自優化的智能網絡。場場景圍繞價值場景,持續提升端到端自動化智能化能力。通過數據開放,能力開放,應用大模型及Agent等技術,實現業務開通,網絡變更,故障處理,網絡優化等各種場景的自動化運維運營。李生全棧數字李生,通過創建網絡的數字副本,實現對網絡狀態的實時監控、故障預測和性能優化,將達到以虛映實,以虛控實,從而實現網絡的可感可視可控。價值。5502自智網絡發展趨勢當前運營商網絡正在面臨新業務的挑戰,同時新技術也為網絡提供了新的變革手段。自智網絡在新業務、網絡演進、新技術及新應用等方面都逐漸顯現了新的趨勢。7自智網絡發展趨勢2.1趨勢1數字人直播、元宇宙等新業務蓬勃發展,帶來變現新商機洞察分析AI數字人直播業務通過利用人工智能技術,創造出虛擬主播或虛擬角色,具備自主的言談和行為能力。這種形式的直播不再依賴于實際存在的主播,而是通過數字技術實現虛擬化的表演。全球新經濟產業第三方數據挖掘和分析機構iiMediaResearch(艾媒咨詢)于2024年4月19日發布的《2024年中國虛擬數字人產業發展白皮書》顯示,2023年中國虛擬人帶動產業市場規模和核心市場規模分別為3334.7億元和205.2億元,預計2025年分別達到6402.7億元和480.6億元,呈現強勁的增長態勢。間直播,進行不間斷的信息播報,這樣可以持續提升品牌曝光率,同時大大減少了人工成本和運營費用。宇宙社交,顯示出用戶對元宇宙的高度興趣和參與意愿。焦低延遲、高穩定、高流暢的全球跨域確定性通信能力。應對建議面對數字人直播和元宇宙業務帶來的挑戰,電信運營商可以采取以下策略:加強網絡基礎設施建設應對流量快速增長,加大5G業務和終端創新,推進超高清、云VR、云AR、云游戲等生態合作。自動化感知和分析能力利用AI和大數據分析技術,運營商可以實現云、網、算的狀態實時監控和智能化優化。例如,通過網絡切片技術,針對不同流量場景進行動態調度,確保資源的最優分配。同時,結合AI監控工具實時分析網絡流量變化,自動檢測網絡瓶頸并進行優化調整,保障用戶SLA,進一步提升用戶體驗。構建算力網絡依托云改數轉戰略,構建承載元宇宙的新型云網智算網絡基礎設施,基于XR、AI技術提供沉浸式服務。設計新的商業模式針對高價值客戶和場景,提升運營商收入,加速商業變現。8自智網絡發展趨勢2.2趨勢25G-A加速通感融合,促進低空經濟發展,帶來運維新難度洞察分析低空經濟成為戰略性新興產業:2023年12月,中央經濟工作會議把低空經濟列入戰略性新興產業。今年政府工作報告提出,積極打造生物制造、商業航天、低空經濟等新增長引擎。2024年11月18日中央空管委表示即將在六個城市開展evTOL試點。六個試點城市初步確定為合肥、杭州、深圳、蘇州、成都、重慶。試點文件對航線和區域都有相關規劃,對600米以下空域授權部分地方政府。第二批試點城市很快也將公布,國內低空空域利用率有望得到提升,行業發展進入了快速發展期。5G-A通感融合支撐低空經濟快速發展,同時為電信運營商開辟了巨大的商業潛力。首先,運營商通過建設低空通感網絡,為低空經濟提供基礎設施,其次,電信運營商在這一領域推動技術創新,擴展應用場景,并參與低空飛行服務中心的運營和低空交通規則的制定。此外,通過成立低空經濟產業聯盟,運營商協調產學研等多方力量,共同培育產業生態。同時,運營商深入理解重點行業的低空經濟需求,提供定制化解決方案,從而豐富低空經濟的應用場景。應對建議低空經濟的發展對電信運營商而言,意味著新的商業機遇和挑戰:。高精度探測感知和高效數據處理:低空經濟的新業務需求推動了通感一體網絡的建設。這種網絡不僅提供通信服務,還具備感知能力,以實現3D立體覆蓋與感知。基礎網絡,如基站升級融合通信和感知服務能力,滿足無人機高速飛行和跨基站運行的需求。通感一體網絡的建設涉及到大張角,連續波、脈沖波,多小區聯合去重,毫米波等技術,這些技術有助于實現高精度的探測和感知。同時,需要構建網絡管理系統,高效、快速地處理無人機飛行數據,實現完整的感知服務。。低空通感安全管理體系建設:安全是發展低空經濟的底線,電信運營商需要在看得見、管得住、能追溯的基礎上,尋找低空經濟的核心應用場景。為了應對低空飛行器的安全性能問題,運營商需要提升關鍵技術的自主能力,以確保產業安全和信息安全。同時,運營商必須在"放"和"管"之間尋找平衡,即在釋放低空經濟活力的同時,確保低空區域的安全,這涉及到用戶信息登記、飛行許可發放平臺的建設,以及低空空域管制系統的完善。通巡檢、物流運輸等領域,低空經濟的應用場景不斷豐富,為運營商提供了新的業績增長點。特別是無人機物流和巡檢市場,市場規模巨大,有望為運營商帶來顯著的收入增長。隨著無線網絡從傳統地面覆蓋向地面與低空的三維立體覆蓋轉變,低空運維能力面臨新的挑戰。由于低空目標體積小、飛行高度低,加之電磁環境復雜,這些因素對網絡規劃和維護提出了更高要求。因此,需要發展更加精準的仿真,更實時、更智能化的網絡優化技術來應對這些挑戰。自智網絡發展趨勢2.3趨勢3智算規模增長,算網深入融合,業界持續提升資源利用率洞察分析智算規模迅速增長:過程中共出現了90次重啟。AI創新應用成為投資熱點:隨著大模型能力的提升,以智能體為主的AI應用正成為投資的新熱點,不斷催生新的AI場能體連接的新時代。這些變化對推理成本和算網融合提出了更大的挑戰。應對建議作業重調度能力,對故障節點進行隔離、替換或自愈,并重新恢復訓練。同時,對checkpoint的讀寫性能進行優化,以快速完成斷點續訓。通過全生命周期的自動化和智能化運維,提高資源利用率,降低運維成本。助于實現低成本推理,滿足自智網絡的發展需求。自智網絡發展趨勢2.4趨勢4大模型賦能運營商數智化轉型,加速高階自智洞察分析運營商提出了多重挑戰,包括如何有效控制運營成本、滿足用戶體驗的持續提升需求,以及應對日益復雜的網絡架構。同時,新一輪科技革命的深入推進,尤其是生成式人工智能(GenAI)的快速發展,正成為企業新質生產力的重要驅動力。根據Gartner預測,企業在生產環境中應用GenAI相關技術的比例將從2023年的5%激增至2026年的超過80%。此外,大語言模型、提示詞工程、多模態技術等預計將在未來2至5年內達到技術成熟期,進一步推動產業智能化進程。在此背景下,以下核心技術正深刻改變電信運營商的運維和運營方式:智能體(Agent)智能體已成為2024年生成式人工智能的核心技術之一。憑借自主學習、任務執行及多任務協作能力,智能體為電信運營商的智能化轉型提供了全新的路徑。通過部署智能體,運營商能夠實現網絡管理和優化的高度自動化,增強網絡的自感知與自修復能力,從而顯著降低運維成本并提升網絡可靠性。多模態大模型多模態大模型具備處理文本、圖像、語音等多種數據形式的能力,為客戶服務創造了更具沉浸感的交互方式。通過結合多模態技術,運營商能夠在客戶服務中提供個性化解決方案,優化用戶體驗并提升服務價值。推理增強openAI于2024年9月發布的01模型在復雜推理任務中表現卓越,開啟了"慢思考"的大模型新范式,為通信網絡的運維與運營提供了全新解決方案。例如,O1模型及其推理增強技術能夠在復雜業務場景中實現任務編排、問題分析、靈活決策和優化執行。通過自動化識別問題根因并生成解決方案,這些技術有效減少了人工干預,提高了運維自動化率。大小模型協同各種傳統AI算法和小模型,在數據分析、數據預測等方面,短期內依然具備精度高、成本低等優勢,因此GenAI與傳統AI相結合,通過大小模型協同,能夠有效縮短實現L4的路徑。應對建議層全面嵌入AI/GenAI技術,實現自動化智能化,建議電信運營商實現以下關鍵能力:業務質量優化等場景中顯著提升運維效率,降低運營支出(opex)。。業務創新與價值擴展:利用A1驅動的洞察和優化能力,拓展新的業務領域,創造更大的客戶價值,助力運營商在競爭中保持領先。自智網絡發展趨勢開啟了高階自智的L4新階段。2.5趨勢5數字李生加速網絡智能化演進,實現以虛映實,以虛控實洞察分析據集成、全生命周期管理、自適應優化、智能決策支持和高度協同等新特點。實網絡環境,進行故障預防、性能優化和資源調度,提升網絡自適應能力。數字李生技術在通信行業的發展演進中也存在諸多挑戰,例如:策;如何確保數字李生模型能夠準確地模擬和反映真實網絡環境;多變的網絡負載、設備狀態和用戶行為,如何保證模型的高精度和高可靠性;信息。變現,未來數字李生將持續成為實現高階自智網絡的關鍵技術理念。應對建議化能力,確保高效、靈活、精準的網絡管理和運營。佳狀態,推動整個網絡的高效和穩定。自智網絡發展趨勢強網絡數字李生的靈活性和可擴展性。業務層數字李生:務質量,并動態調整網絡配置,以滿足不同用戶群體的需求,提升用戶滿意度。跨域服務與單域網絡管適應的網絡管理。與A1大模型技術協同發展:數字李生借助A1大模型提供豐富的動態輸入數據,在更接近實際的環境中進行訓練和推能夠處理更復雜的情境、預測更精細的趨勢,并在決策過程中融入更多的變量與優化因素。2.6趨勢6數智融合促進數據要素和數據基礎設施發展洞察分析合不僅優化了數據處理流程,還增強了數據的洞察力和決策支持能力。型數據管理成本減少20%,同時新用例將增加三倍。數據要素是數字經濟的核心生產要素,已上升為國家級戰略資源。數據基礎設施是支持所有數據相關活動的基礎層,數據基礎設施的建設成為數字化轉型的關鍵。數智融合是數據要素與數據基礎設施發展的催化劑,正在加速數據要素價值釋放。型以及一站式大數據平臺發展的驅動力。化水平,進而推動業務創新和效率的顯著提升。自智網絡發展趨勢應對建議環境。響應市場變化,提高決策的準確性和時效性。創新應用,提升用戶體驗和業務運營效率,為企業創造更多的商業價值。護用戶隱私,增強用戶信任。培養具備數據分析和業務理解的復合型人才。和價值創造。競爭中保持領先地位。2.7趨勢7多智能體群智協同演進洞察分析我們正在進入AI重構Everything的時代,大模型驅動智能化變革,以A1為中心是將是行業深度智能的必然選擇。1、以AI為核心的智能架構:A1驅動下的新產品系統架構演進,是下一個十年的真正走向A1智能架構的關鍵階段,新的智能架構需要以大模型為核心構建,突破傳統限制。2、多智能體協同是未來解決復雜問題的關鍵技術方向:隨著大模型智能的增強,基于大模型的多智能體協同,是解導向性,未來對于處理復雜問題還是還是與進行無縫互動,智能體都會表現得更加高效和有效。自智網絡發展趨勢3、基于多智能體協同的自智網絡設計新范式:A1驅動的自智網絡演進,需要以智能化的終極目標出發,逆向思考和設計今天的產品。未來基于智能體的通信網絡,能夠更好地進行動態資源調度、故障預測與修復、以及用戶體驗優化,從而創造顯著的商業價值并塑造未來的競爭優勢。當前,自智網絡的智能體應用正在處于從創新探索向應用落地轉變,我們提出的A1五大范式和三大技術引擎,是支撐自智網絡智能體應用落地的關鍵判斷和技術支撐。4、智能體應用的關鍵設計要素:未來以AI為中心的自智網絡,將帶來全新的產品形態。用戶自適應的良好體驗:AI可以基于用戶的喜好、關注點以及業務執行的邏輯,提供偏好設置,并通過持續學習個人或者業務的特征數據,實現高度自適應的服務。智能體行為的設計、人與智能體協作機制和流程以及意識和結果的表達會成為設計的重點。智能體的行為設計需要考慮多模態啟發式對話,內外部數據感知,主動處理主動建議,以及圍繞自主迭代,動態生成場景化個性化的多模態結果的呈現及表述。表現層二7框架層結構層意圖和結果的表達呈現設計人與智能協作體機制和流程設計智能體行為設計表現層二7框架層結構層意圖和結果的表達呈現設計人與智能協作體機制和流程設計智能體行為設計內容需求功能規格范圍層內容需求功能規格用戶需求產品目標戰略層用戶需求產品目標圖03智能體行為的設計框架考慮5、多智能體群智協同,快速實現業務的端到端自動閉環:多智能體群智協同作為一種先進的技術范式,由多個獨立自主的智能體在網絡中進行無縫協作。這些智能體通過共享信息、學習彼此的行為模式以及相互適應,實現了業務流程的全面自動化。這種協同機制的核心在于其快速響應和自我優化的能力。當業務需求出現變化時,各個智能體能夠立即調整策略,通過實時學習和決策,共同完成任務并推動業務流程向前發展。它們能夠自動識別問題、分析數據、執行任務,并在過程中進行持續反饋和迭代,形成一個端到端的閉環過程。多智能體群智協同不僅簡化了業務管理,還提升了企業的競爭力和創新力,成為驅動現代商業運營向智能化、高效化轉型的重要驅動力。自智網絡發展趨勢意圖調用調用建模算子服務/XX算子XX算子XX算子XX算子環境M分析>規劃調用沉淀LPI圖04多智能體群智協同未來演進的多智能體協作網絡,還面臨很多挑戰:中通過反饋逐步自我優化,比如學習新技能和優化技能組合。完全不同的環境中運行,徹底背離其最初用途。智能體也可能會以不可預見的方式相互作用,造成意外事故。和協作奠定堅實的基礎16自智網絡發展趨勢應對建議應對上述的新AI智能體應用的趨勢變化和挑戰,我們認為,要強化基于Agent的AI應用架構范式來重構新的AI智能體應用,并持續關注智能體運行安全和通信規范化能力。建議如下:建立適合的智能體應用架構范式基于不同的L0大模型,在人機交互、智能體協同、智能體開放服務等緯度持續探索和研究基于智能體的應用架構范式。智能體服務化開放能力同構、異構智能體統一的通信協議標準規范探索和制定,應該聯合生態協同制定統一的智能體通信協議及服務化開放能力。智能體應用運行安全基于Agent自主進化特征,需要考慮如何篩除有害知識,自主執行行為規范等,針對執行智能體,設定電子圍欄運行管控。智能體的工程化生產和應用以AI生產A1,以一站式工具化工程能力實現高效開發、交付,支撐知識和數據回流、閉環迭代。中興通訊中興通訊高階自智網絡演進方案中興通訊高階自智網絡演進方案3.1邁向高階自智的整體思路表網絡自動化運營從傳統人工導向到網絡自主導向的重大轉變。聚焦L4自智網絡的顯著特點,并在不同運營商網絡中演化為各類不同的挑戰。usmartNet解決方案是中興通訊面向全球運營商提出的高階自智網絡演進方案:.通過數據和能力的開放解耦,助力端到端自動化流程斷點的打通;動化難點;3.2選擇高階自智網絡L4價值場景2024年6月,在全球數字化轉型峰會(DTW24)上,TMForum聯合中國移動、vodafone、Telefonica等產業伙伴發布了《自智網絡L4產業藍圖-高價值場景》白皮書。該白皮書展示了聚焦高價值場景,分階段實現L4高階自智網絡的演進路徑,為電信運營商向L4級邁進提供了參考。端到端的高價值場景是實現L4級別自智網絡的重要載體及核心抓手。明確這些場景有助于界定自治網絡的實踐范圍,實現業務或運營的潛在改進,提高投資回報率,并最終形成商業閉環。通過識別出這些場景,加上網絡開放解耦賦能、+AI輔助向A1+網絡轉變,將消除端到端流程中的斷點和堵點,實現網絡從子環節的自動化、智能化向端到端的價值閉環邁進。TMForum從面向業務和面向網絡兩個維度對第一階段的高價值場景進行了梳理:在業務層面,從個人、家庭和政企三大業務類別出發,按業務開通、網絡投訴處理、業務質量優化三個維度梳理場景;在網絡層面,從無線網、核心網、網絡云、傳輸網、IP網、業務平臺等角度,依據設備入網、網絡故障監控、網絡變更監控、網絡性能優化、網絡能效優化、資源利用率優化等維度梳理場景。根據運營價值和技術成熟度,基于TMForum推薦的20個典型場景,中興通訊進行了擴充,選擇支撐如下高價值場景:中興通訊高階自智網絡演進方案3.3高階自智網絡解決方案及應用范式演進3.3.1解決方案層、分域、分級演進的自智能力,通過獨立部署或者云部署,賦能網絡數字化運營。網絡變現精準營銷創收開通及時率精準營銷成功率提質提效客戶滿意度升級人工時和MTTR自動化率綠色低碳電費和碳排放單設備節電率AI節能覆蓋率單域自動化閉環開放解耦單域自動化閉環copilot助手Agent專家跨域固移融合保障流量經營權益營銷業務質量優化業務投訴處理用戶感知保障跨域固移融合保障流量經營跨域端到端閉環copilot助手Agent專家網絡變更性能優化故障監控能效優化單域網元9無線核心網數智引擎數據引擎圖06中興自智網絡解決方案全景圖核心目標。簡要說明如下:1、基于五個范式的迭代演進,設計了數智引擎:·數據引擎負責數據采集、治理、存儲與處理;·AI大模型引擎通過大模型訓推工具鏈、大小模型協同、模型庫和智能體開發框架推動智能化應用;·數字李生引擎則實現虛實交互、決策分析與可視化展現。這三大引擎共同構建起一個智能化的網絡運維體系,助力自智網絡向更高智能等級邁進。中興通訊高階自智網絡演進方案感知器件和AI推理能力,實現各種網元智能體,支撐實時網絡優化和體驗提升。入訓推一體,在線精調的數智引擎,提供copilot助手(面向角色,AI輔助的智能體應用)和Agent專家(面向場景,AI能優化、故障管理、能效優化等價值場景的自動化智能化閉環。對業務質量保證、質差優化、故障監控處理和用戶投訴處理的端到端跨域協同自動化智能化閉環。5、方案動化和智能化運維運營。網絡變更專家網絡變更網絡優化專家網絡變更專家網絡變更網絡優化專家網絡優化故障監控專家故障監控投訴分析專家投訴處理能效優化專家能效優化保障專家重大保障看網專家網絡規劃故障助手監控工程師家寬裝維助手裝維工程師值守助手運維工程師看網助手運維工程師問答助手運維工程師核心網運維助手運維工程師圖07中興自智網絡中的大模型應用EfficiencyEnhancement),綠色低碳(GreenandLOW-carbon)。.網絡變現:通過對網絡數據的深入洞察,實現網紅直播精準營銷和差異化保障,將網絡優勢轉變為市場優勢,增強了網絡的盈利能力。例如精準營銷場景,根據網紅直播分析系統數據進行精準營銷,整體效果相比傳統線下和線上推廣方式分別提升16%和5%。提質提效:通過智算單板實現主動的質差用戶識別、提升端到端定界定位準確性,及時整治和自優化,提升投訴處理及時率與客戶滿意度。例如移動業務投訴處理場景,定界準確率提升85%,一線代維派工減少10%,客戶滿意度提升5%。綠色低碳:通過AI能力下沉,網元和網絡雙層智能協同,實現自動化制定最優節能策略,進一步提升節電比例,助力綠色低碳發展。例如:某市無線5G能效優化場景,實現單設備節電率15%,每年節省電量533萬度,節約電費442萬元 (某省一地市)。22中興通訊高階自智網絡演進方案3.3.2技術架構usmartNet自智網絡解決方案技術架構如下圖所示,依托數智引擎和自智服務支撐智能化應用的設計、開發和部署。服務、變更監控服務、性能優化服務、能效優化服務、設備入網服務、利用率優化服務、低代碼編排服務等,支撐自智網絡應用層使用。基礎,它為AI大模型引擎和數字李生引擎提供所需的數據資源,并確保數據治理的有效進行。AI大模型引擎是未來網絡的智能中樞,通過訓練場景大模型來支持數字孿生模型的構建;同時,數字李生平臺中的李生引擎能夠生成新數據,這些新數據又可以用于進一步訓練和優化大模型。這種相互賦能的關系使得三大技術引擎緊密協同工作,共同推進技術創新和發展。簡而言之,數據引擎提供核心資源;A1大模型引擎是網絡智能中樞,對資源進行智能化處理;數字李生引擎則將處理后的信息應用于實際場景中,形成一個閉環的、高效的創新生態。內生智能自智網絡應用OMC單域增強VMAX跨域運維增強業務開通服務質量優化服務變更監控服務能效優化服務利用率優化服務自智服務投訴處理服務故障處理服務性能優化服務設備入網服務低代碼編排服務數智引擎數字孿生引擎策略引擎仿真引擎可視化引擎虛實交互數據引擎數據計算數字孿生引擎策略引擎仿真引擎可視化引擎虛實交互數據引擎數據計算AI大模型引擎AI工具鏈NAE框架星云模型庫智算基礎設施圖08中興usmartNet技術架構圖數據引擎數據引擎通過數據采集、數據治理、數據存儲、數據處理等功能來支持智能應用。支持多源采集與格式處理,支持多種數據源和結構化、半結構化、非結構化數據,提供數據轉換(格式、編碼等)和清洗(去重、處理缺失值等),支持湖倉一體的數據存儲,支持對數據安全與隱私保護,提供數據加密和訪問控制,并提供數據接口、數據共享和交互。未來GenAl能力也將在數據引擎中發揮重要作用,GenAI每年將使人工密集型數據管理成本減少20%,同時新用例將增加三倍,大模型在數據引擎開發治理領域以數據治理Agent形態存在,未來A14Data發展,對數據決策、流程編排類應用需要Agent+工具(API)的工程化落地能力。23中興通訊高階自智網絡演進方案AI大模型引擎作用,構建自智網絡的智能中樞,實現GenAI技術在自智網絡的廣泛應用。儲需求和計算量,從而提高推理速度。調,就可以快速得到一個性能較好的特定場景模型。任務。數字李生引擎數字李生引擎通過多個內置子引擎的協同作用,實現對物理實體的全面映射、分析、優化管理。物理實互,實時查看調整后的效果,增強決策過程中的交互性和參與感。3.3.3應用范式演進基于數智引擎的智能體應用(如角色協助的copilot助手和場景智能化的Agent專家),支撐網絡故障處理、運維知識問答、網絡優化、能效優化等復雜場景,這些新的智能體應用將逐步重塑網絡自智新流程。相對于程度的轉變,我們把這些內容的轉變歸結為智能體應用范式的演進,具體如下:24中興通訊高階自智網絡演進方案交互范式釋義:人機交互從交互范式釋義:人機交互從GUI->LUI->多模態演進據感知,主動處理主動建議;圍繞意圖自主迭代,動態生成場景化個性化的多模態結果行動路線:多級交互方式共存,逐步以意圖多模態交互方式取代GUI,實現動態生成式UI接口范式釋義:接口方式從API->"用戶與系統、系統與系統"之間的意圖自理解交互接口注具體的實現方法。系統會根據表達的意圖,通過推理、分析和自動化手段,決定如何實現這些目標90%,LPI逐步為主流接口,支持跨系統的LPI調用架構范式釋義:產品架構從"面向過程"架構范式釋義:產品架構從"面向過程"->"面向目標"的范式遷移特征:核心要素為Agent,產品形式為動態,泛化,智能組合,無限制目標和任務設計流程(覆蓋Agent團隊、職責、技能、協同、通信、異常處置、觀測監控)李生感知范式釋義:局部可視->全鏈路數據驅動,以虛映實,以虛控實演進。特征:從基礎設施,到應用及業務,實現可感、可視、可信、可控(預測、分析、決策)行動路線端到端業務流程感知,端到端李生感知交付范式交付范式釋義:研發交付從面向版本或產品->面向目標,編排組裝式的工程交付方式演進K8SCRD,云原生,聲明式描述部署清單,組裝交付行動路線:以GIT、CRD和operator結合,提供CNF、EM等版本具備在線測試、變更、實例化、升級等能力將上面的應用范式,運用到usmartNet自智網絡方案演進中,我們的智能體應用形態也將隨發生演進變化。25中興通訊中興通訊高階自智網絡實踐案例中興通訊高階自智網絡實踐案例4.1自動化案例:核心網升級全流程自動化案例背景端全流程自動化升級體系,提升升級操作的安全性、可靠性成為業界普遍關注的問題。解決方案解決方案業務流程業務流程關鍵活動網元操作指標、日志上報拔測、計費驗證方案審核告警性能版本裝載業務撥測告警方案審核告警性能版本裝載業務撥測告警網元備份配置檢查狀態檢查計費驗證網元備份配置檢查狀態檢查計費驗證操作執行告警/性能/日志上報操作報告模型設計撥測、撥測、計費系統…自動撥測、自動撥測、計費驗證…圖09核心網自動化升級流程方案圖圖09核心網自動化升級流程方案圖中興核心網自動化升級方案依托于OM中興核心網自動化升級方案依托于OMC系統,借鑒IT領域持續集成、發布的理念,提出模型驅動網元自動化升級模式,將網元升級分為模型設計、模型執行兩個階段。控、可管的看板功能,支持異常情況的一鍵處理,顯著控、可管的看板功能,支持異常情況的一鍵處理,顯著降低了人工干預,從根本上避免人為因素導致的失誤。通過系統數據和能力的開放解耦,OMC和運營商運維管理系統無縫銜接構建全自動生產線,實現業務撥測、計費驗證等功能智能化調度,引領升級流程從局部自動化模式向全程自動化模式轉變。變更場景的原子能力,結合各網元升級方案,快速上變更場景的原子能力,結合各網元升級方案,快速上線自動化升級模型,隨網元版本發布到版本倉庫。當前升級模型已全面覆蓋5GC、IMS網元,后續進一步擴展效率。效率。27中興通訊高階自智網絡實踐案例案例成效規模化應用得到了業界的廣泛肯定,榮獲ICT中國方案三等獎。4.2智能化案例:網絡云故障智能化處理案例背景當前,生,定位過程耗時較長,且需大量專家介入,處理效率低下,進而增加了重大業務故障快速恢復的風險。當前亟待解決的關鍵問題。解決方案術,提供智能分析、內容生成、日常運維報告生成等能力,賦能網絡云運維應用實踐。網絡云故障處理基于多智能體的智能運維,使用到如下關鍵技術:務準確率提升6%。準確完成及落地,業界首創。領先。28中興通訊高階自智網絡實踐案例CICIIA運維應用離線訓練通信大模型結構化大模型(具泛化能力)用戶意圖輸入虛層設備工具用戶請求意圖接口角色/通用智能體知識問答智能體故障處理智能體任務編排智能體實體提取智能體命令執行智能體數據提取智能體kpl分析智能體場景智能體監控智能體模型集成值守助手指令案例成效要求,大大節省工作量,將交換機故障識別和診斷過程從140分鐘以上,降低到20分鐘以內。4.3智能化案例:移網業務投訴智能化處理案例背景隨著移動通信業務的飛速普及與蓬勃發展,各大運營商紛紛投入巨資,構建起規模龐大、技術先進的基礎設施網絡,旨在為用戶提供包括高清語音通話、流暢流媒體播放、熱門短視頻瀏覽以及豐富多樣的OTT應用在內的全方位基礎通信和移動互聯網服務。與此同時,用戶對網絡服務的品質要求也水漲船高,不僅追求速度上的極致體驗,還愈發重視服務的穩定性和個性化需求的滿足。在這樣一個競爭激烈的市場環境下,面對日益復雜的網絡架構與多元化的業務需求,運營商們面臨著前所未有的挑戰:如何在控制成本的同時,向用戶提供卓越的客戶投訴處理服務,確保用戶的網絡體驗始終保持在最優狀態。29中興通訊高階自智網絡實踐案例省公司端到端定界定位現場處置掌上APP投訴分析智能體地市投訴處置現場實施 現場測試移網業務投訴處理VMAX跨域單域協同優化方案數字李生全局最優策略省公司端到端定界定位現場處置掌上APP投訴分析智能體地市投訴處置現場實施 現場測試移網業務投訴處理VMAX跨域單域協同優化方案數字李生全局最優策略 投訴共性分析-投訴預處理質檢歸檔投訴處理方案制定投訴處理 投訴共性分析-投訴預處理質檢歸檔投訴處理方案制定投訴處理 投訴處置集中優化當前能力圖例后續演進當前能力圖例后續演進圖11移網業務投訴處理方案圖解決方案中興VMAX解決方案通過在移動網絡的關鍵通信接口部署DPI(深度報文解析)探針,實現了對移動網絡通信數據的實時、全面采集。借助業務識別算法和感知指標建模技術,VMAX能夠精準還原用戶的網絡行為,在此基礎上,通過進一步融合用戶畫像、實時數據處理以及網絡問題深度分析等多維度技術手段,對用戶的業務感知問題進行評估。挖掘用戶在使用過程中的不滿意環節,能夠迅速定位問題根源,包括網絡無線覆蓋、網絡質量、服務端故障等網絡問題。檔四個環節提供支撐能力,支撐運營商投訴工作的提質提效。案例成效減少10%。4.4智能化案例:家寬業務質差優化案例背景30中興通訊高階自智網絡實踐案例投訴才能發現,而用戶的故障投訴中90%是業務質差類投訴。運營商現有網絡優化手段主要是基于網絡KPI指標,缺乏檢測和提升用戶體驗的方法和系統。基于網絡KPI指標的網絡優化,不能反映用戶體驗。如何主動基于用戶體驗指標識別家寬業務質差用戶,并準確定界定位質差根因、先于用戶進行業務質差優化,進而提升用戶滿意度,是運營商當下亟待解決的問題。圖12家寬業務質差優化方案解決方案解決方案基于用戶體驗管理系統的家寬業務質差優化方案,采用Telemetry技術和OLT內置ASA智能構。部署在OLT上的ASA智能板卡負責用戶數據采集、數據預處理和壓縮、中周期的數據分析和閉環決策下發。在ASA智能板卡對用戶業務數據識別分析基礎上,通過Telemetry協議上報用戶業務流數據,數據上報的間隔縮短至1分鐘。用戶體驗管理系統對端到端業務質差問題快速識別、根因定界定位,支撐運營商全面高效提升網絡品質,優化用戶體驗。家寬業務全面分析,可識別業務覆蓋6大類主要家寬業務、18k+業務內容源。基于自研算法量化用戶體驗,提供7*24h話單回溯分析,實現用戶體驗CEI的可視化。家寬用戶業務質差的端到端智能定界定位,通過機器學習算法進行異常點識別與異常數據清洗,綜合弱監督學習模型、卷積神經網絡等AI算法,對家寬業務流數據進行精準分析,輸出家寬質差用戶和故障根因列表,支撐家寬業務質差優化,高效提升運營商家寬業務質量。案例成效快速并準確定界定位端到端家寬業務質差故障根因,定界定位時間小于10分鐘,家寬業務質差識別準確率超83%,故障根因定位準確率超85%,大幅度提高運維效率。主動識別家寬業務質差用戶,先于用戶解決故障隱患,家寬用戶萬投比下降27%,上門處理工單減少35%,故障處理效率提升60%,提升運營商家寬用戶滿意度1.59個百分點。該方案項目榮獲2024年Informa主辦的Networkx展"杰出FTTH業務"(outstandingFTTHservice)大獎。31中興通訊高階自智網絡實踐案例4.5能效優化案例:無線網絡能效優化和SPN能效優化4.5.1無線網絡能效優化案例背景核心,在確保用戶的網絡體驗不受影響的同時,盡可能降低每比特所需能耗。解決方案工作臺電費統計網絡能效節能開通省級節能統計④節能意圖節能策略核查工作臺電費統計網絡能效節能開通省級節能統計④OMC能效分析看板感知影響評估節能技術感知影響評估節能技術可視RNIAG可執行方案網元網元基站&智算單板圖13無線雙層內生智能節能分布式架構方案圖無線網絡基站節能技術從時域的符號關斷、頻域的載波關斷、空域的通道關斷、功率域的下行功控、設備域的深度休眠和極致休眠已實現了全面多維的創新發力,但無線網絡實際存在多制式多頻組網、業務場景繁雜、用戶感知需求差異等客觀因素,使得節能方案難以"一站一時一策"精準高效落地。像采集、指令推理、策略執行等能力,兩者相互協同形成分布式架構設計,構建了內生AI負荷預測模型及近端推理,借助預測尋優、自主編排、多頻協同、李生可視等多項創新技術,使得RAN網絡能效優化實現"自學習、自預測、自尋優、自配置、自評估",與運營商工作臺相協同,最終達成能耗壓降、能效提升、感知無損、自智進階的目標。32中興通訊高階自智網絡實踐案例方案包含負荷預測、參數尋優以及快評保障三項核心技術。通過運用負荷預測技術,基于歷史數據預測未來負荷趨勢,精準確定節能時段;通過參數優化技術,自動尋找節能與網絡性能的平衡點,最大化節能效果;同時,利用快評保障技術,實時監控網絡性能,確保節能措施不影響用戶體驗。這些技術的綜合應用,使得在保障網絡性能的同時,實現節能效率的明顯提升。案例成效這一成果對無線網絡智能節能的演進起到了關鍵作用,有力促進了無線網絡的綠色可持續發展。4.5.2SPN能效優化案例背景SPN為例,主要體現在:·現網流量隨時間變化呈明顯的潮汐效應,忙時閑時負載差別較大。·業務負載變化和網絡設備功耗相關性低,設備長期處于高功耗,大量空閑網絡資源在網運行導致無效能耗大。如何根據SPN的網絡業務特點和設備特性打造智慧節能的SPN綠色網絡,成為電信設備廠商和運營商研究的重點。解決方案工作臺確認開啟節能全省節能統計設定節能策略靜態節能方案折算節能網元列表 b網絡建模單域節能統計OMC長周期流量預測實時功能統計實時流量統計動態節能方案b沙盤仿真節能成效業務影響分析短周期預測流量驟增↓自動喚醒設備潮汐流量預測b網元工作臺確認開啟節能全省節能統計設定節能策略靜態節能方案折算節能網元列表 b網絡建模單域節能統計OMC長周期流量預測實時功能統計實時流量統計動態節能方案b沙盤仿真節能成效業務影響分析短周期預測流量驟增↓自動喚醒設備潮汐流量預測b網元圖14SPN智慧節能方案圖33中興通訊高階自智網絡實踐案例法優化等多維度分析,實現網絡、設備、芯片三級節能體系化管理。具體措施包括:芯片技術降功耗:提升集成度,降低單Gbit功耗。。分區供電與智能電源管理,減少能耗的同時,對于沒有加載業務的單板可以不上電或者進入休眠模式,降低系統功耗。。獨立風道散熱,風扇智能調速。基礎上,智能控制設備功能模塊的動態休眠和啟動,動態調節設備運行狀態,從而實現智能節能。該智慧節能方案在SPN節能領域采用多項創新性領先技術,在取得顯著節能效果的同時,保障了業務安全:汐效應以及節假日、重大活動場景的業務流量周期變化,基于大數據和AI算法進行分析和預測,智能控制設備芯片、模塊、單板及網絡保護功能模塊的動態休眠和啟動。。實現芯片,網元,網絡多層次的智能節能,尤其在網絡層面,分析網絡保護倒換引起的流量變化,從而在網絡發生保護倒換以及各種異常情況下動態調整節能模型和策略,在網絡節能的同時保障網絡安全。。獨有沙盤模式仿真節能效果,預知風險和問題。。長短周期結合,先進的業務流量預測算法精準預測業務流量變化,對于休眠的模塊,單板在業務變化之前提前退出休眠,從而保障業務安全。設備安全,從而能在退出休眠時正常接管業務。。實時顯示設備能耗