“模型”在探索中前进：AI大模型为电信网络数智化变革增添强劲动力

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近年来，全球各行各业都在积极推进数字化、智能化升级，作为数字化基础设施的建设者，电信运营商也在全力探索网络的数智化转型，开发应用了大量场景化智慧模型。

2023年初，微软发布的ChatGPT引爆了全球ICT产业对AI大模型的热情和迫切需求，国内诸多厂商也陆续发布了大模型技术和产品。那么AI大模型在电信网络的发展中究竟可以发挥怎样的作用和价值？

在近日举行的2023数智网络论坛期间，来自国内三大运营商和中兴通讯的专家出席了主题为“AI大模型在数智网络发展中的角色与前景”的圆桌会议。

与会专家们详细介绍了国内电信运营商在合作伙伴的支持下完成的探索成果，并展望了未来AI大模型在电信行业的应用前景和发展趋势。

运维、客服已实现突破

随着通信技术不断升级，现代电信网络规模越来越大、越来越复杂，导致网络部署和运营复杂度急剧增加，因此网络本身的数智化转型势在必行。

参会的中国联通软件研究院副院长马秀发和山东移动网管中心副总经理田力都提到了AI大模型在客服体系中的应用，认为可以通过学习相关知识库，辅助人工客服更加及时有效地解答客户提出的问题，提高客户满意度。江苏电信云网运营部副总经理周晓则主要介绍了AI大模型在网络运维、自动稽核、故障根因定位等领域的应用情况。

马秀发表示，中国联通10010热线的智能化水平已经达到了83%，不过暂时只能做到基本的自然语言识别，无法贯通理解上下文以及语气、语义。利用语言AI大模型则可以对知识库进行全面梳理，为话务人员配备更加先进的智能助手，真正建成高水平智慧化客服。因此AI大模型完全可以在某些领域快速突破、做出成效。

江苏电信在网络运维情景中引入AI大模型，实时分析各类设备产生的日志等海量数据，从而做到秒级发现异常，减少风险事件的发生。这项功能在今年5月上线，两个月里支撑了数百起大型风险操作，成功避免了三次失误。

在自动稽核领域，江苏电信用指令手册等训练AI大模型以辅助操作人员，提高了配置的准确性和工作效率。根因定位分析是利用AI大模型分析告警、日志、性能等数据来定位故障，目前江苏电信的试点中已经做到了60%左右的准确率，2023年底有望达到百分之七八十。

“系统隐患的排查和预测非常依赖经验，接下来我们计划将探索AI大模型在这个领域的应用。”周晓说。

据了解，中国移动在今年7月发布了九天·海算政务大模型和九天·客服大模型。田力介绍，山东移动承接了网络运维大模型项目，正在基于维护文档、生产文档训练模型，将来会用于指导故障排查和解决。

中兴通讯服务产品资深架构师、AI产品总监王春成表示，中兴通讯在网络运维智能化领域的探索非常深入，实现了从告警发生到工单流转整个闭环的自动化、智能化，以及基于数据的网络质量和问题分析。

在此过程中，中兴通讯开发了上百个面向不同场景的小模型，并持续推动算法模型的探索，即在同一个类似的模型中把若干个场景结合在一起，但其本质上跟大模型还有较大差别，需要持续探索和演进。

技术、模式需继续探索

目前，围绕AI大模型的研发和应用如火如荼，中兴通讯综合技术交付副部长钱铮铁的主持中，与几位参会专家深入探讨了需要关注的问题。

AI大模型的研发依赖于算力、数据和人才。算力方面，目前国内AI大模型研究和使用的CPU、GPU等芯片高度依赖国外产品，数据中心的数量和质量也与国外有代差，软件则非常依赖国外主导的开源架构，自研能力较弱。数据方面，AI训练需要大量的优质数据集，这在国内也是稀缺资源。

为此马秀发建议，国内下一步应该重点解决这些根本性的问题。中兴通讯青年领军人才、AI平台研发经理周祥生还提出，AI大模型的研发人才也比较缺乏，目前的主要问题是AI人才不擅长业务，业务人才不了解AI，而这个问题本身是可以用AI来解决的。周祥生解释说，将AI工程师的经验凝聚成工具链并提供给业务人员使用或许是一种思路。

在AI大模型的应用方面，参会专家一致认为大模型的开发成本比较高，使用时还要消耗大量算力资源，因此推广应用会面临不小的困难。

周晓认为，很多场景对AI大模型还没有明确需求，一些场景可能会更适合小模型，而大模型的推广应用需要等待算力成本的下降和需求的进一步明确。

田力和王成春也都认为，从未来发展方向上看，针对不同的场景，大模型、小模型需要兼容并蓄，共同发展。田力与周祥生还提出，大模型的推广应用可以通过加强语料收集、微调和优化，使之适应更多的场景。

至于目前偏高的算力成本，田力认为可以通过优化算力编排，充分利用从运营商数据中心到手机终端的全链条计算资源，从而降低单个环节的算力开销。

“围绕AI大模型还应该建立合理的产学研用联合开发模式，边建设、边使用、边培养人才，促成AI大模型早日推广应用。”田力说。

全方位保障网络安全

网络安全事关数字经济能否稳妥、快速正常发展，也是各国政府、运营商和行业客户关注的焦点。因此，在电信网络中引进AI大模型必须充分保障网络安全。

在与会专家们看来，一方面AI大模型可以助力强化网络安全，另一方面，在使用AI大模型的过程中需要加强管理、处理好技术问题。

电信网络的安全涉及监测、研判、处置三个环节。田力告诉记者，如今电信网络越来越复杂，每时每刻都会产生海量数据，传统技术方案已经无法及时应对，AI大模型则可以对数据进行统一加工处理，提高效率。

同时，田力提到，作为AI的基础要素之一，业务中的数据需要达到融通融合的程度，支撑大模型的建设，并产生实际的效益。在研判环节，大模型可以自动分析或者辅助安全专家做判断，工作效率和时效性都能大大提高。在处置环节，一些惯例性的处置完全可以交由AI大模型自动编排处理。

周晓还提出，AI大模型不仅可以降低故障率、及时发现人为攻击、信息泄漏等问题，还可以借助强大算力自动评估全网安全情况，自动生成防御代码等，可以切实提高网络安全水平。

对于AI大模型本身的安全性，专家们都认为必须要慎重对待。首先是训练数据和信息本身的安全性，应该根据不同的安全级别进行脱敏处理、进行私有化部署等；其次，大模型内在的分析、处置逻辑必须反复审核；第三，大模型完成训练投入使用时，输入输出的语料、使用者的授权等也需要加强管理。

总而言之，AI大模型本身的安全性需要从管理、技术上予以保障，特别是在涉及到对人的管理时，可能会比对设备、软件的安全管理更为复杂和困难。

周祥生还倡议，网络安全当然要严格管理，严厉打击有意的违法行为，但是对于AI学习者和开发人员还是建议制定相对宽松的政策，从而吸引更多的人员和团队投入到AI大模型的研究中来。

从此次圆桌会议可以发现，国内电信行业不仅对AI大模型有非常深刻的了解、丰富的实践经验，对其在数智网络中的应用前景、发展脉络也有非常清晰的把握，而且正在聚合更多的生态伙伴联合推进相关研究和应用。

可以预见的是，AI大模型必将为中国通信行业带来深刻的影响，并将成为运营商建设数智自由的高阶自智网络的强大助力。

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