HUAWEI邁向智能世界白皮書2024構建萬物互聯(lián)的智能世界目錄CONTENTS0101憧憬智能時代的運營商010202趨勢洞察07趨勢一新型AI應用蓬勃發(fā)展，促進網(wǎng)絡流量增長，帶來用戶體驗變現(xiàn)新商機08趨勢二大模型加速企業(yè)數(shù)智化轉型，重塑企業(yè)網(wǎng)絡體驗和運維趨勢三大模型激發(fā)智算中心擴張，智能故障處理和全域運營效率提升成為智算中心新挑戰(zhàn)16趨勢四5G-A加速通感融合，使能運營商網(wǎng)絡延伸到感知領域，可能會給網(wǎng)絡運維智能化20趨勢五價值場景需求驅動自智等級提升，大模型加速開啟自智網(wǎng)絡L4新階段24趨勢六網(wǎng)絡智能化需要組合應用大模型等多種AI能力，以解決不同場景的問題0303華為自動駕駛網(wǎng)絡38華為自動駕駛網(wǎng)絡，使能高階自智網(wǎng)絡，助力運營商邁向全面智能化390112AI技術的持續(xù)進步正在推動各行業(yè)走向全面智能化，每一個企業(yè)都希望今天盡快利用AI創(chuàng)造出價值，同時也希望在未來的智能化競爭中實現(xiàn)領先。因此思考清楚智能化時代企業(yè)的未來方向，AdaptiveUserExperienceAuto-EvolvingProductsAll-ConnectedResources全量全要素全聯(lián)接AutonomousOperationsAugmentedWorkforce增強的員工IntelligentAugmentedWorkforce增強的員工IntelligentEnterprises智能化企業(yè)AI-NativeInfrastructure智能原生基礎設施》AdaptiveUserExperience自適應體驗是指感知并理解用戶的行為、需求、興趣、品味和環(huán)境變化，主動調整提供最符合用戶需求的服務，能夠適時和同時滿》AutonomousOperation自治的運營是指從感知、規(guī)劃、決策到執(zhí)行自主閉》AugmentedWorkforce增強的員工是指讓每個員工都有“懂我”的智能助手，高效、高3而AllConnectedResources全量全要素全聯(lián)接、AINativeInfrastructure智能原生基礎設》AllConnectedResources全量全要素全聯(lián)接是指實現(xiàn)企業(yè)的資產(chǎn)、員工、客戶、伙伴、》AINativeInfrastructure智能原生基礎設施是指，一方面，ICT基礎設施要系統(tǒng)化構建，要能適應智能化應用的需要，即ICTforIntelligence，另一方面，基礎設施本身的運維管1.AdaptiveUserExperience自適應體驗，比如運營商給用戶帶來自適應的MBB體驗、自適應的HBB體驗、自適應的企業(yè)專線體驗、自適應的視頻業(yè)務體驗、自適應的新通話體驗、自適》自適應的助手：它就像一位貼心的“數(shù)字管家”，感知家庭的情況，理解家庭不同成員的42.Auto-evolvingProducts自演進產(chǎn)品，比如運營商給用戶提供自演進的MBB、自演進的FBB、自演進的企業(yè)專線、自演進的視頻業(yè)務、自演進的新通話、自演進的智慧家庭等。以運營商3.AutonomousOperations自治的運營，比如運營商通過打造無線網(wǎng)絡優(yōu)化Agent、故障以無線網(wǎng)優(yōu)AIAgent實踐為例，通過無線網(wǎng)優(yōu)AIAgent實現(xiàn)無線網(wǎng)絡優(yōu)化自治運營，低速率小區(qū)指標減少了20%，網(wǎng)絡優(yōu)化周期從一天減少AS-ISTO-BEAS-ISTO-BE執(zhí)行AIAgent4.AugmentedWorkforce增強的員工，比如運營商通過打造家寬裝維助手、外線維護助手、客服助手、開發(fā)助手等讓運營商員工擁有專屬的智慧助手。以家寬裝維助手實踐為例，通過家寬裝維助手裝維工程師平均入戶解決故障時間從60~90分鐘減少到30分鐘，二次上門率從10~15%AS-ISTO-BE全屋WiFi投訴、報障定位故障修復業(yè)務驗證投訴、報障定位故障修復業(yè)務驗證按照CopilotAPP通過CopilotAPP55.All-ConnectedResources全量全要素全聯(lián)接，比如運營商通過構建光網(wǎng)絡數(shù)字孿生、IP網(wǎng)絡數(shù)字孿生、無線網(wǎng)絡數(shù)字孿生、核心網(wǎng)數(shù)字孿生等，實現(xiàn)網(wǎng)絡全量全要素全聯(lián)接，以光網(wǎng)絡數(shù)6.AI-NativeInfrastructure智能原生基礎設施，比如運營商為適應智能時代價值創(chuàng)造（自適》自動駕駛網(wǎng)絡L4是起點，基于大模型和數(shù)字孿生，打造基于價值場景的AIAgent和基于UPF…50GPONUPF…50GPON核心網(wǎng)DCDCDCIDCDCDCDCIDC400/800GE400/800GE400/800G/λ400/800G/λ接入城域骨干6AI技術和應用在持續(xù)快速發(fā)展，“6A”運營商是我們對智能時代運營商的美好憧憬，也是走自適應的HBB體驗……AutonomousOperationsAugmentedWorkforce“6A”運營商All-Connected·光網(wǎng)絡數(shù)字孿生·IP·光網(wǎng)絡數(shù)字孿生·IP網(wǎng)絡數(shù)字孿生·無線網(wǎng)絡數(shù)字孿生·核心網(wǎng)數(shù)字孿生·人工智能、網(wǎng)絡、計算、存儲有機協(xié)同·寬帶是一切的基礎，萬兆！·自動駕駛網(wǎng)絡L4是起點02789AI技術推動直播行業(yè)轉型和技術升級，數(shù)字人直播業(yè)務增長迅速，已在電商、旅、房地產(chǎn)等多個領域得到了廣泛運營，成為熱門風口和未來趨勢。全球新經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)第三方數(shù)據(jù)挖掘和分析機構iMediaResearch（艾媒咨詢）于2024年4月19日發(fā)布的《2024年中國虛擬數(shù)字人產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》顯示，2023年中國虛擬人帶動的產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模為3334.7億元，核心市場規(guī)模為205.2億元，預計2025年分別達6402.7億元和480.6億元，呈現(xiàn)強勁的增長態(tài)勢。2023年2025年隨著娛樂需求的增加，AI等技術不斷迭代，中虛擬人產(chǎn)業(yè)升級，其中虛擬主播的受眾最為廣泛，占比達81.40%.京東公布的2024年“618”大促數(shù)據(jù)顯示，京東云言犀數(shù)字人在超過5000個品牌直播間亮相，數(shù)字人直播的累計時長超過405000+40萬小時500萬次互動2024年“618”@京東與此同時，通信網(wǎng)絡也越來越多地服務于人、車、物和企業(yè)的智能化聯(lián)接，帶來新的網(wǎng)絡流量的同時，用戶對網(wǎng)絡穩(wěn)定接入、交互體驗、網(wǎng)絡帶寬和時延的要求也同步提高，例如：AI助手實時多模態(tài)交互要達到“近人級”、”真人級”體驗，要求端到端網(wǎng)絡時延控制在70ms左右，絡上行速率大于20Mbps;通過APP或者網(wǎng)頁展示物品的AI生成3D模型，如果需要達到即點即開的效果，則需要80~400Mbps的網(wǎng)絡下行帶寬；Robotaxi安全監(jiān)控、遠程接管場景，需通過5G網(wǎng)絡上傳6路攝像頭視頻(12~24Mbps)，網(wǎng)絡端到端時延如果大來較大影響；AIGC應用蓬勃發(fā)展，生成更多高質量視頻，通過AI推薦促進視頻的分發(fā)和觀看，提升視頻清晰度和觀看時長，且每個用戶視頻流量極具個性化，使得網(wǎng)絡帶寬難以收斂，也會導致截至2024年6月，我國網(wǎng)絡直播用戶規(guī)模達7.77億人，占網(wǎng)民整體的70.6%，移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量達1604億GB，同比增長12.6%.Omdia預測在AI驅動的應用影響下，包括AI-upgraded應用和NetnewAI應用，未來全球網(wǎng)絡流量年復合增長率將達25%.1.直播類應用體驗差，用戶出現(xiàn)“網(wǎng)速焦慮”5G時代的到來，為全民直播熱潮提供了新動力。隨著數(shù)字人直播全面普及，互聯(lián)網(wǎng)真正迎來全民直播時代，但消費者卻出現(xiàn)了“網(wǎng)速焦慮”。據(jù)iMediaResearch(艾媒咨詢)數(shù)據(jù)，有45.6%的消費者認為流量套餐的網(wǎng)速較差，這成為他們使用套餐的一大“痛點”。由于直播具有即時互動性、溝通性強、主觀感知性強等特點，畫面不清晰甚至時不時卡頓，都會給直播用戶帶來很大的困擾甚至是損失，所以無論是真人直播，還是數(shù)字人直播過程，對網(wǎng)絡穩(wěn)定接入、實時畫面?zhèn)鬏數(shù)那逦群土鲿承?，以及網(wǎng)絡帶寬和時延等都提出了全新的要求。面向網(wǎng)絡價值客戶，提供差2.生成式AI應用新商機，對網(wǎng)絡感知和體驗提出新要求AI數(shù)字人在電商前端扮演主播的角色，與真人主播形成互補，拉長直播時長，牌曝光率，抓住更多用戶觸達時間。數(shù)字人直播生產(chǎn)實時視頻，AIGC情感陪伴/角色扮演生產(chǎn)實時文字和圖像，AI助手帶來“近人級”、”真人級”體驗要求網(wǎng)絡端到端時延70ms，Robotaxi安全監(jiān)控和遠程接管要求端到端100ms時延和沉浸式視頻體驗等，都對網(wǎng)絡實時感知和交互體驗提出全新的要求。同時，隨著技術不斷進步，這些AI技術未來將逐漸升級為智能機器人，具備更加強大的智能交互能力，在各個領域中為我們帶來更多沉浸感、陪伴感和歸屬感，網(wǎng)絡應用被拓寬和豐富的同時，也會對網(wǎng)絡產(chǎn)生更多的差異化實時感知和交互體驗訴求，是運營商未來的新商機和3.新型AI應用改變流量消費習慣，促進運營商商業(yè)模式創(chuàng)新數(shù)字人直播打破了消費交易時間和空間的限制，帶熱電商“零點后”消費領域新增長點，也帶來了網(wǎng)絡流量的顯著增長，突顯網(wǎng)絡閑時流量價值。當賣流量模式見頂之時，運營商急需采用新的商用模式和商業(yè)創(chuàng)新方案，針對高價值應用和流量挖掘網(wǎng)絡價值來提升收入。例如，中國某運營商同時，在浙江嘗試通過5G-A差異化保障方案，通過分層分級為用戶提供重點業(yè)務保障，真正做到1.面向價值客戶和新型AI應用，提供差異化的網(wǎng)絡質量自動化感知、分針對新型AI應用，提供差異化的網(wǎng)絡質量KQI和用戶體驗CEI自動化感知和分析運維能力，同時面向未來，傳感器、語音、圖像、視頻、氣味等即時互動和實時感知技術將注入到這些業(yè)2.針對高價值客戶和場景，設計新的商業(yè)模式，提升運營商收播VIP套餐等商業(yè)創(chuàng)新方法，滿足向網(wǎng)絡直播高價值客戶和場景提供流量和交互差異化訴隨著大語言模型準確率的提升以及大模型使用成本的降低，IDC今年發(fā)布的《2024AIGC應用層十大趨勢》報告中指出，截止目前已有53%以上的企化時代的到來。然而，隨著企業(yè)業(yè)務復雜度和需求同樣，辦公場所也逐漸從單一的總部擴展到多個分支機構，甚至全球范圍；生產(chǎn)方式也從傳統(tǒng)模式向智能制造轉型；數(shù)據(jù)中心作為企業(yè)的信息心臟，不僅規(guī)模日益龐大，而且開始向云端遷移，形成混合云、多云架構，這一系列變化直接導致了企業(yè)網(wǎng)絡規(guī)模的急劇膨脹。與此同時，設備種類如云攝像頭、智能傳感器、自動化設備等，這種多樣性增加了運維的難度。因此，日常維護的范圍變得更為廣泛，復雜度也隨之提升。不僅需要確保所有設備的穩(wěn)定運行，還要能夠快速響應各種突發(fā)事件，同時持續(xù)優(yōu)化網(wǎng)絡性能，以支持業(yè)務的連續(xù)性和增長。此外，隨著企業(yè)業(yè)務的不斷擴展和數(shù)字化轉型的深入，業(yè)務部署不再局限于單一的網(wǎng)絡環(huán)境或地理位置，而是需要跨越多個網(wǎng)絡域，網(wǎng)絡安全也同樣是一個熱門話題，隨著近年來技術的進步，惡意軟件的變異速度顯著加快，傳統(tǒng)基于特征碼的檢測方法已難以有效應對。病毒和惡意軟件通過不斷變異，能夠輕松繞過傳統(tǒng)的安全防御措施，進而滲透到企業(yè)的內(nèi)部網(wǎng)絡中，造成數(shù)據(jù)泄露、系統(tǒng)癱瘓等嚴重后果。與此同時，攻擊者的智能化水平也在不斷提高。他們利用先進的工具和技術，如惡意大預言模型、自動化攻擊工具等，對目標企業(yè)進行深入的情報收集和分析，從而制定出更為精準和隱蔽的攻擊策略。這些智能化攻擊往往能夠繞過傳統(tǒng)的安全監(jiān)控和防御機制，實現(xiàn)長期潛伏和持續(xù)滲透，對企業(yè)的信息安全構1.運維能力的不足可能制約企業(yè)的數(shù)字化轉型和創(chuàng)新步伐客戶滿意度下降，甚至造成經(jīng)濟損失。例如，生產(chǎn)線的停工、數(shù)據(jù)中心的宕機或關鍵業(yè)務系統(tǒng)的不物力和財力，包括招聘專業(yè)運維人員、采購先進的運維工具和技術服務等，導致運營成本的增加。在快速變化的市場環(huán)境中，企業(yè)需要靈活調整業(yè)務模式和運營策略，而強大的運維能力是支撐這一2.如何縮短業(yè)務部署周期，提高跨域部署的效率和質量，成為企業(yè)運維亟從業(yè)務敏捷性的角度來看，漫長的部署周期限制了企業(yè)快速響應市場變化的能力。在競爭激烈的市場環(huán)境中，企業(yè)往往需要迅速推出新產(chǎn)品或服務以搶占先機，而漫長的部署周期無疑會削弱企業(yè)的市場競爭力。從成本效益的角度來看，長時間的部署過程增加了企業(yè)的運營成本。除了直接的驗的角度來看，長時間的部署周期可能導致服務3.通過提升技術水平和優(yōu)化安全運營策略，確保企業(yè)的信息安全和業(yè)務連從業(yè)務安全性的角度來看，這些挑戰(zhàn)直接威脅到企業(yè)的信息安全和業(yè)務連續(xù)性。一旦企業(yè)的信息系統(tǒng)被惡意軟件感染或遭受智能化攻擊，可能會導致敏感數(shù)據(jù)泄露、業(yè)務中斷等嚴重后果，進而企業(yè)需要投入更多的資源和資金來加強安全防護措施。包括采購先進的安全設備、軟件和服務，以及提升安全團隊的技術水平和應急響應能力，這些都極大增加了OPEX的投入。其次，安全挑戰(zhàn)還可能影響企業(yè)的服務質量和用戶滿意度。例如，過于嚴格的安全控制措施可能會導致用戶操作不便或體驗下降，而安全漏洞的曝光則可能引發(fā)用戶的恐慌和不滿。這些因素都可能對企業(yè)的品牌形企業(yè)網(wǎng)絡需要以全棧管理系統(tǒng)互聯(lián)為主，對全域基礎設施資源進行統(tǒng)一數(shù)字孿生建模，實現(xiàn)視可感可仿真?；诖竽Ｐ偷華I先進技術，面向企業(yè)網(wǎng)絡運維的眾多典型場景，打造場景化智能體Agent，實現(xiàn)流程和業(yè)務的自閉環(huán)；面向在流程中的各環(huán)節(jié)人員和用戶，打造智能化數(shù)字助理全球大模型發(fā)展迅速，截止2024年Q1，全球大模型數(shù)量已達到1328個，其中中國和北美全球AI大模型分布20%20%44%36%其他數(shù)據(jù)來源:中國信通院以中國為例，2023年1月11日，中國國家信息中心發(fā)布《智能計算中心創(chuàng)新發(fā)展指南》，對投資智算中心的經(jīng)濟效益進行了測算。中國“十四五”期間，在智算中心實現(xiàn)80%應用水平的情況下，城市對智算中心的投資可帶動人工智能核心產(chǎn)業(yè)增長2.9倍至3.4倍，帶動相關產(chǎn)業(yè)增長36倍至42倍。近兩年，AI大模型發(fā)展對算力、算法平臺、數(shù)據(jù)提出全新要求，傳統(tǒng)以CPU為中心的云計算基礎設施已無法滿足大語言模型的ScalingLaw（規(guī)模定律）指數(shù)級算力需求，“百模大戰(zhàn)”變?yōu)锳I產(chǎn)業(yè)專業(yè)化分工，以GPU/NPU為核心的智算逐步成為算力的主要發(fā)展方向。2023年10月8日，中國工業(yè)和信息化部等六部門印發(fā)的《算力基礎設施高質量發(fā)展行動計劃》提出,到2025年算力規(guī)模超過300EFLOPS、智能算力占比達到35%，2025年中國要建設50通過中國市場，我們看到，獨占式、大規(guī)模、長時間大模型訓練對智算中心AI服務器集群穩(wěn)網(wǎng)絡連接等問題都會導致AI服務器不可用，同時，大模型訓練過程比傳統(tǒng)的分布式AI訓練復雜，訓練周期長達數(shù)周，甚至數(shù)月。當智算中心AI集群服務器規(guī)模增大到千卡或者萬卡容量時，AI訓練過程中AI服務器集群故障就經(jīng)常發(fā)生。根據(jù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)，在執(zhí)行千卡訓練時，故障發(fā)生概率基本模型和優(yōu)化器狀態(tài)是存在設備內(nèi)存中的，如果有單個AI服務器故障，集群中所有AI服務器進程都會被阻塞，模型和優(yōu)化器狀態(tài)也會丟失，迫使整個訓練中斷，且故障原因和位置難以迅速界定。進點續(xù)訓、故障節(jié)點自動隔離等能力，以及在故障發(fā)生時能否快同時，隨著AI應用的爆發(fā)式增長，可能帶動AI推理算力需求激增至訓練算力的百倍。據(jù)IDC此前預測數(shù)據(jù)，云端推理占算力的比重將逐步提升，預計到2026年推理占62.2%，訓練占37.8%。未來，推理將成為AI產(chǎn)業(yè)的主戰(zhàn)場。從大模型的應用來說，推理面臨的核心挑戰(zhàn)是成本高的問題，因此，在一些垂直領域，應用效果較好的中等規(guī)模AI大模型，將會被規(guī)模鋪開使用，因此，面向智算中心的集群運維效率提升，包括算力、網(wǎng)絡、存儲融合全棧運維，以及面向故1.面向AI集群服務器的智能化故障檢測、斷點續(xù)訓和故障節(jié)點自動隔離首先，需要具備面向AI集群服務器的故障節(jié)點實時自動檢測和根因識別能力。通過實時采集AI集群服務器的狀態(tài)和故障日志，識別AI集群服務器和網(wǎng)絡是否處于正常狀態(tài)，并能快速識別出錯的進程，快速定位錯誤原因，并排除和修復故障。比如，面向集群服務器的光鏈路等故障定位過程復雜，跨越算力、網(wǎng)絡和存儲，需要人工攜帶專業(yè)工具，進入機房近端檢測，單個光鏈路故障耗人天。其次，需要具備分鐘級AI斷點續(xù)訓能力，這是解決AI訓練故障中斷造成的算力可用性差的關鍵。常規(guī)的斷點續(xù)訓，是訓練前備份，訓練中設checkpoint檢查點并更新備份，故障發(fā)生后，通過診斷、隔離或解決故障，恢復時間通常需要達到數(shù)小時，這會造成算力浪費嚴重。需要通過周期性地持久化AI模型和優(yōu)化器的checkpoint檢查點，減少每次che中斷導致的額外AI訓練耗時降至最低。再次，需要具備主動式的智能化故障節(jié)點預測和快速自動2.面向AI集群服務器的算力、網(wǎng)絡和存儲全域精準運營，是提升智算中從產(chǎn)業(yè)角度，面向AI集群運維剛剛起步，大集群隱患排查方法業(yè)界無參考，如針對NPU芯片健康檢測、HCCL帶寬測試、網(wǎng)絡閃斷檢查、光器件故障預測、高頻故障器件預測等。同時，智算集群涉及算力、網(wǎng)絡和存儲全域全棧軟硬件組合，傳統(tǒng)隱患排查方式效率低，萬卡集群，算網(wǎng)存同時，慢節(jié)點慢網(wǎng)絡會導致算力損失超過50%，同時，由于大模型訓練存在強同步特征，單點故障可導致整個作業(yè)嚴重劣化，故障擴散軌跡難串聯(lián)，這會導致排查點位多到萬級，憑借人工方1.構建智能故障處理能力，提升運維效率2.構建預測預防能力，提升全域全棧運營效率在執(zhí)行AI訓練前，提供面向智算中心的全棧隱患排查能力和器件級的故障精準預測，確保和AI集群服務器AI訓練正常，降低作業(yè)失敗概率，避免算力損失，且這樣的隱患排查和預測耗時，需要從目前的天級，降低到分鐘級。同時，在AI訓練和AI推理執(zhí)行過程中，針對慢節(jié)點慢網(wǎng)絡快轉向分鐘級主動智能模式。定界定位效率，也需要從5G-A加速通感融合，使能運營商網(wǎng)絡延伸到首先是以低空經(jīng)濟為代表的無線領域空口感知。政策方面，2023年12月，中國民航局發(fā)布《國家空域基礎分類方法》，將G類和W類空域劃為非管制空域類型，為eVTOL、輕小型無人機和通用航空提供了合法的低空飛行空間。2024年2月27日，深圳市開通全球首條eVTOL跨海跨城空中航線，從深圳蛇口郵輪母港到珠海九洲港碼頭，將原來地面2.5~3小時的時間，縮短為深圳北站為中心聯(lián)通灣區(qū)的低空交通網(wǎng)絡，可實現(xiàn)1小時內(nèi)到達粵港澳大灣區(qū)90％以上地區(qū)。在物流領域，截至2023年11月，美團無人機已在深圳、上海等城市8個商圈開通22條航線，服務覆蓋社區(qū)寫字樓、景區(qū)、醫(yī)院等多種場景，累計完成用戶訂單超21萬單；配送時長方面，無人機2022年期間平均配送時長約為12分鐘，較傳統(tǒng)配送模式提效近150%，為用戶節(jié)約近3萬小時等待時間。低空經(jīng)濟的發(fā)展，可以為運營商帶來廣闊的商業(yè)空間。第一是增加了海量新聯(lián)接，對于無人機運營方，由于無人機飛行范圍超視距，需要通過視頻流的回傳來遠程控制無人機的運行情況，需要超大上行的視頻聯(lián)接，給運營商帶來新的業(yè)務空間。根據(jù)中國《國家立體交通網(wǎng)絡規(guī)劃綱要》，到無人機駕駛員也將增長到63萬名，可以為運營商帶來千萬級到億級的新聯(lián)接。第二是對于低空監(jiān)管方的感知需求，由于需要確保低空航路的安全飛行，需要對黑飛等異常入侵進行實時感知，但是由于傳統(tǒng)的雷達方案在低空部署面臨重新選站、遮擋等因素，在成本和可實施性上存在巨大挑戰(zhàn)，第三，通感一體可以在提供通信聯(lián)接的同時，為運營商打開并拓展安防領域業(yè)務空間。在以WiFi為代表的室內(nèi)場景，可以利用廣泛覆蓋的家庭寬帶網(wǎng)絡，基于WiFi的感知能力，替代當前有可以基于無線感知，實現(xiàn)近海/河流航道入侵等創(chuàng)新服務，隨著更高頻段頻譜的應用，未來可以進一步拓展基于毫米波技術實現(xiàn)橋梁/道路微變形檢測等創(chuàng)新服務。在以光纖傳感為代表的行業(yè)感知領域，IMT-2020(5G)推進組在2024年9月發(fā)布《面向多場景應用的光網(wǎng)絡通感一體化架構和1.低空經(jīng)濟新業(yè)務需要構建通感一體網(wǎng)絡低空經(jīng)濟對于網(wǎng)絡的需求帶來一個大的變化，面向地面通信覆蓋，到面向地面+低空的體覆蓋與感知。首先需要對基礎網(wǎng)絡(如基站)進行升級，使基礎網(wǎng)絡具備通信+感知融合的服務快速的處理，實現(xiàn)完整的感知服務，需要構建面向感知的網(wǎng)絡管理系統(tǒng)，從感知數(shù)據(jù)的獲取、感知2.通感一體網(wǎng)絡需要新的運營模式和運維能力更關注的是信道容量、頻譜效率、信噪比等能力，而在感知方面更多關注的是感知精度、速度、檢測率和誤檢測率等指標。隨著業(yè)務的發(fā)展，不同的指標體系，帶來更高等能力。例如，圍繞連接服務，從網(wǎng)絡規(guī)劃、建設、維護和優(yōu)化全生命周期構建運營KPI以及相關在具體的運維能力方面，一個最明顯的變化是，無線網(wǎng)絡由傳統(tǒng)的地面網(wǎng)絡覆蓋，逐漸走向地磁環(huán)境以及障礙物遮擋等多方面因素，帶來無線環(huán)境的復雜性。這兩大變化對于網(wǎng)絡的規(guī)劃、維護3.在網(wǎng)絡的規(guī)劃、仿真和優(yōu)化等領域，開展面向通感價值場景需求驅動自智等級提升，大模型加速開啟自智網(wǎng)絡L4新階段自智網(wǎng)絡旨在通過完全自動化的網(wǎng)絡和ICT的智能化基礎設施、敏捷運營和全場景服務，幫助運營商抓住新商機、改善客戶體驗、降低成本和提升收入等。近年來，自智網(wǎng)絡的蓬勃發(fā)展和快速演進，為AIGC業(yè)務、大模型應用、低空經(jīng)濟等新型業(yè)務，提供了運營運維自動化和智能化的發(fā)展中國聯(lián)通、MTN、泰國AIS、德電、沃達豐等。L4）推進的戰(zhàn)略。中國移動在2024年6月全球數(shù)字化轉型峰會(DTW)上明確表示，其自智網(wǎng)絡等級（ANL）在2023年已達到L3.2，2024年達到L3.5，2025年將達成L4目標，并將持續(xù)圍繞高價值場景，以端到端全自動化為基礎、以AI+為核心特營能力，從而實現(xiàn)低成本高效運營。，當前，核心價值場景的自動化率達到95%，并完成了3000項AI基線能力打造，實現(xiàn)網(wǎng)絡配置、故障整改、網(wǎng)絡優(yōu)化等分鐘級處理，全年預計節(jié)省5000人網(wǎng)絡自智能力的提升，離不開人工智能技術（AI）的快速發(fā)展和與融合應用。特別是隨著生成式人工智能技術（GenAI）的突破性發(fā)展，其強大的文本、圖片、聲音、視頻和代碼等多模態(tài)內(nèi)容生成能力，可以很好地應用在網(wǎng)絡運營運維上，比如配置、代碼自動生成，思維鏈的復雜問題分析推理等；在2024年巴塞羅那和上海的全球移動通信展上，以生成式AI為核心的通信大模型成為Omdia提出，GenAI核心能力在通信行業(yè)最明顯的應用是為聊天機器人生成更準確的響應，為客服代理生成更有用的腳本，為網(wǎng)絡維護提供更有效的推理，從而幫助運營商在多種服務上減少人工干預，甚至部分無人干預，實現(xiàn)運營運維效率的大幅提升。因而在最近一年的DTW、巴展等全球性重磅產(chǎn)業(yè)活動中，業(yè)界普遍提出：以GenAI為核心的通信大模型是網(wǎng)絡邁向高階自治的關鍵使能技術；這項技術的革命性突破使得將高階自智網(wǎng)絡（ANL4）變?yōu)楝F(xiàn)實成為了可能。TMForum在2023年12月成立了GenAIAN標準工作組，CCSA也發(fā)起了大模型先鋒計劃，以推TMForum攜手中國移動、Vodafone、Telefonica、華為、愛立信、亞信，以及2007年圖靈獎得主JosephSifakis教授等產(chǎn)業(yè)伙伴，共同發(fā)布了《自智網(wǎng)絡L4產(chǎn)業(yè)藍圖與高價值場景報告》。該報告首次向業(yè)界描繪了L4產(chǎn)業(yè)藍圖，包含愿景目標、價值場景、架構和演進路徑等重點內(nèi)容，1.價值驅動場景選擇，分階段實現(xiàn)ANL4面對通信業(yè)務和網(wǎng)絡眾多細分場景，運營商會優(yōu)先考慮將資源和精力投入到商業(yè)價值較大的領域和場景，以實現(xiàn)投資和收益比最大化。L4產(chǎn)業(yè)藍圖中，將實現(xiàn)場景分成兩個階段：階段一（2025~2027）以單領域維護/優(yōu)化類場景為主；階段二（2028~2030）以多領域E2E復雜場景為主。而基于運營價值和技術成熟度，TMForum將運營商場景分為高中低三個價值區(qū)間，并識別自智網(wǎng)絡L4高價值場景2025-2027 IPTV...IPTV...5G2B...數(shù)通網(wǎng)...2.網(wǎng)絡各層引入AI/GenAI，構建“應用級”Copilot/Agent能力過去幾年，自智網(wǎng)絡的實踐以“點級方案”UseCase為主，圍繞數(shù)十個運維任務，識別出幾百個能力點，實施過程和價值成效相對分散。而以GenAI為核心的大模型的技術突破，通過內(nèi)容生成、思維鏈分析、多模態(tài)仿真等核心能力解決碎片化問題，使能獨立可部署的大顆粒新流程和新能力，為自智網(wǎng)絡的實踐帶來了“應用級”方案。L4產(chǎn)業(yè)藍圖，在自智網(wǎng)絡的業(yè)務、服務和資源和基于場景的智能體（Agent）兩大類“應用級”能力，實現(xiàn)單域高價值場景自治，并為跨域協(xié)同ANL4的開啟，標志著自智網(wǎng)絡發(fā)展到了全新的在網(wǎng)絡維護場景中，需要維護人員在多個系統(tǒng)中找到相應的操作界面，知精度從分鐘級到毫秒級；分析從基于預定義規(guī)則到基于思維鏈的智能推的復雜問題；決策從傳統(tǒng)的機理仿真到AI仿真，突破仿真效率、精度以及泛化難題；執(zhí)行》重塑業(yè)務流程：L4的目標態(tài)即是基于ANMAP高價值場景，打開每條流程，圍繞價值、務斷點，簡化運維節(jié)點，減少人工干預，從而構建起業(yè)務和運維1.以L4為起點，圍繞高價值場景開展商用實踐：2.啟動人才轉型和儲備，保障大模型能力被3.參與產(chǎn)業(yè)協(xié)作，共同完善L4產(chǎn)業(yè)藍圖的執(zhí)行標準：301.靈活應用多種AI能力，以滿足通信網(wǎng)絡對準確性、時效性、安全性的來源:Gartner(2024年3月)31流量預測、速率預測、網(wǎng)絡狀態(tài)時序預測等任務中，雖然GenAI生成功能在預測任務中也有嘗試在網(wǎng)絡優(yōu)化方面，網(wǎng)絡優(yōu)化是當前GenAI模型中缺失的一項關鍵能力，這限制了GenAI在節(jié)能優(yōu)化、路徑優(yōu)化、多目標組合優(yōu)化和配置策略優(yōu)化等高價值網(wǎng)絡場景中的應用，這些網(wǎng)絡用例往往需要通過將優(yōu)化策略下發(fā)到現(xiàn)網(wǎng)環(huán)境或者網(wǎng)絡仿真環(huán)境中，通過反饋迭代尋優(yōu)來逼近最優(yōu)解。所以，在網(wǎng)絡優(yōu)化工程中，基于強化學習和自動控制技術的思路專門設計網(wǎng)絡優(yōu)化算法仍然是合理適模型嵌入到網(wǎng)絡優(yōu)化任務流程中，擴展網(wǎng)優(yōu)在決策方面，網(wǎng)絡決策是一項復雜的系統(tǒng)工程，需要針對具體問題制定方案、選擇行動，實現(xiàn)預期目標。當前GenAI模型的輸出仍然存在幻覺問題、缺乏可解釋性。運營商僅依賴GenAI模型2.分析具體場景訴求，選取合適規(guī)模的模型。模型大小的選擇應基于業(yè)務場景具體需求評估。一個經(jīng)過大量文本數(shù)據(jù)訓練的大模型可能非常有效。例如，OpenAI的GPT-4在處理各種自然語言生成基準評測任務時表現(xiàn)出色，但并不意味著它適合所有類型的網(wǎng)絡業(yè)務需求。更大的模型通常意味著更高的訓練和運行成本。據(jù)估算，訓練一個千億參數(shù)大語言模型的可能花費需要上億級的成本投入。大模型的表現(xiàn)很大程度上取決于訓練對于資源受限的環(huán)境，采用過大的模型可能因過高的計算和存儲需求而讓方案不切實際。一個輕量級模型可能更加合適,以滿足性能與資源平衡：例如，對于需要實時反饋的客服系統(tǒng)，選擇一個響應速度快、資源消耗適中的大模型可能比一個準確率略高但響應慢的大模型更合適。GenAI大模型需要綜合考慮業(yè)務需求、成本效益、數(shù)據(jù)質量、部署環(huán)境和安全合規(guī)等多個因素。企業(yè)應該1.GenAI技術解決了網(wǎng)絡意圖分解難題，統(tǒng)一了人機意圖交互和機機意大語言模型在理解用戶意圖，準確生成和分發(fā)下游任務等任務中具備顯著優(yōu)勢，語言交互界面已經(jīng)成為智能化時代人機交互的一種事實標準。以工具學習、API免訓注冊、準確調用為基礎，大模型已成為智能化系統(tǒng)集成新模式的一種基礎范式，按意圖零活調用API、按目標零活編排API，大模型為網(wǎng)絡領域意圖理解、目標分解、任務編排、執(zhí)行、反思總結提供了基礎保障，人與系統(tǒng)的2.GenAI與其它AI技術組合可以在維護、優(yōu)化等網(wǎng)絡場景中提升完成任在故障診斷和隱患排查等維護類場景中，可以通過組合運用GenAI模型和網(wǎng)絡專業(yè)AI算法模型，自動分析告警、統(tǒng)計指標、運行日志等信息，檢測網(wǎng)絡故障事件，自動診斷故障根因，生成故障分析報告，快速匹配同類歷史案例，精準推薦故障修復方案，實現(xiàn)網(wǎng)絡故障和隱患自診斷，網(wǎng)絡替代人不間斷值守，完成劣化自動檢測，優(yōu)化策略自動生成，網(wǎng)絡配置自動生成自動核查，優(yōu)化策略下發(fā)后自動模擬仿真、自動校驗，從而最終實現(xiàn)網(wǎng)絡在線自優(yōu)化。通過網(wǎng)絡數(shù)字孿生仿真和網(wǎng)絡狀態(tài)變化預測，對比優(yōu)化策略變更前后網(wǎng)絡的負載和流量變化，保障網(wǎng)絡多目標優(yōu)化效果達成，保部分網(wǎng)絡管理控制類AI應用的業(yè)務實時性要求很高，往往需要秒級甚至毫秒級響應，這就需要網(wǎng)元側具備AI算力，能實時獲取高精網(wǎng)絡狀態(tài)數(shù)據(jù)，管控單元側具備AI算力，能實時分析海量1.整理本行業(yè)本領域語料，為GenAI大模型應用落地提供高質量的數(shù)據(jù)標注領域數(shù)據(jù)：進行適當數(shù)量的數(shù)據(jù)標注，利用行業(yè)專家的經(jīng)驗知識對數(shù)據(jù)進行分類和標注，RAG增強。數(shù)據(jù)安全合規(guī)：確保所有收集和使用的數(shù)據(jù)符合當?shù)氐?.根據(jù)具體場景，選擇合理的AI技術形成系統(tǒng)性解決方案。3.貼近業(yè)務運行側部署專用AI算力，匹配適當規(guī)模模型的性能需求。34隨著網(wǎng)絡日益復雜化，多智能體作為實現(xiàn)網(wǎng)絡分層自治和跨域端到端閉環(huán)的關鍵技術，成為學業(yè)界智能體研究持續(xù)火熱，在2024年AI頂會中(包括AAAI,ICML,ICRL,IJCAI等)，智能體/多智能體是熱門話題之一，關于多智能體協(xié)同方向的論文數(shù)量呈現(xiàn)增長趨勢。研究范圍涵蓋了多智能體強化學習、協(xié)作機制、通信交互、競爭對礦、跨領域應用等多個子方向。基于LLM的多智能體研究興起，綜合多個Agent的優(yōu)勢，通過協(xié)作解決復雜場景問題。2024年《LargeLanguageModelbasedMulti-Agents:AsurveyofProgressandChallenges》論文，對81篇多Agent領域的論文進行了綜述性分析，提出了基于LLM的多Agent系統(tǒng)定義。另外，關于多智能體的開源框架開始涌現(xiàn)，包括AutoGen(微軟開源的多智能體框架)，MetaGPT(多智能體元編程框架，被ICLR2024收錄為Oral論文)，Agents，Camel，ChatDev等，推進了多智能多智能體協(xié)同技術為跨域故障定界定位提供了新的探索方向，綜合運營商跨域故障智能體和廠商單域故障智能體的各自優(yōu)勢，探索跨域智能體與單域智能體的南北向協(xié)同(目標分解、協(xié)商、交互接口等)，實現(xiàn)跨域故障端到端閉環(huán)。以無線基站退服跨域故障定界為例，當前面臨停電或者末端傳輸問題難以準確定界、無線傳輸跨專業(yè)資源關聯(lián)不準等關鍵難題。根因派單成功率不高，無線依賴無線、移動承載兩個運維團隊多次交互，人工傳遞故障基站清單。運營商對于提升跨專業(yè)故障2024年6月TMF發(fā)布的《自智網(wǎng)絡L4產(chǎn)業(yè)藍圖與高價值場景報告能體協(xié)同實現(xiàn)復雜場景的端到端閉環(huán)自治，典型價值場景包括：端到端客訴處理，跨域故障定界，端到端業(yè)務保障，無線網(wǎng)絡協(xié)同優(yōu)化等。中國聯(lián)通研究院、中國移動信息技術中心、中國信通院、中國電信研究院等聯(lián)合打造了“生成式AI賦能算力網(wǎng)絡（GenAIempowerscomputingforcenetwork）”Catalyst項目，面向客戶個性化的算網(wǎng)業(yè)務需求，高效調度云邊端算網(wǎng)資源，提供一站式智能業(yè)務支持。E2E算網(wǎng)業(yè)務開通中涉及多個Agent協(xié)作，探索基于MasterAgent與其它Agent間的目標分解與協(xié)商，利用多個Agent的各自優(yōu)勢進行算網(wǎng)業(yè)務E2E編排。361.多智能體協(xié)同使能運營商網(wǎng)絡復雜場景E2E閉環(huán)：多智能體協(xié)同，可以突破單智能體的局限，綜合多個智能體的優(yōu)勢，通過協(xié)作完成復雜任務，并具備良好的靈活性與擴展性。為電信領域網(wǎng)絡復雜場景端到端閉環(huán)提供了關鍵使能技術。從單智能體向多智能體協(xié)同演進是發(fā)展趨勢，通過多智能體協(xié)作與通信，貫穿運營商多個流程，覆蓋價值場景。多智能體協(xié)同還將重塑系統(tǒng)集成模式，傳統(tǒng)系統(tǒng)集成以原子API為顆粒度，一個新的功能上將結構化API升級為自然語言LPI，OSS智能體與單域智能體通過自然語言接口進行意圖協(xié)商，2.多智能體可能成為新的網(wǎng)絡通信對象，能服務機器人等)、虛擬智能助理、數(shù)字人等，智能體將成為未來網(wǎng)絡的新通信對象和服務場景。未來網(wǎng)絡需要為多種不同形態(tài)、不同能力的智能體提供數(shù)字身份認證接入、互聯(lián)互通、任務協(xié)作的1）當前通信產(chǎn)業(yè)關于多智能體協(xié)同存在兩條主流技術路線，包括基于強化學習的多智能體協(xié)同，以及基于大語言模型的多智能體協(xié)同。兩條路線的未來演進以及技術互補的可能性，業(yè)界還處協(xié)調與沖突問題，智能體之間的多級協(xié)作與消息傳遞，可能會逐級放大幻覺；多智能體通信挑戰(zhàn)，存在多種通信機制(去中心化通信、集中化通信、混合通信等)，各有優(yōu)缺點，需要根據(jù)智能體應用場景特點，靈活選擇?；谧匀徽Z言的通信消息模型尚不成熟。3）多智能體標準研究處于前期從單智能體向多智能體協(xié)同演進，使能運營商網(wǎng)絡復雜場景端到端閉環(huán)，加速邁向高階自治，033839華為自動駕駛網(wǎng)絡，使能高階自智網(wǎng)絡，助力運營商邁CopilotAgent第三方平臺AUTINSmartCareADO洞察CopilotAgent MAENCE智能體應用無線接入CopilotAgent第三方平臺AUTINSmartCareADO洞察CopilotAgent MAENCE智能體應用無線接入傳送IP核心...商業(yè)價值商業(yè)價值TTMMTTRNOCMateNOCFMEMateHCEMateHDEMateLinkHomeMateMate系列 Copilot 5類10個AssurSpiritCompSpirit Spirit系列Agent 5類11個40》變現(xiàn)能力+：通過提升網(wǎng)絡服務化能力助力客戶提升商待業(yè)務開通，提升產(chǎn)品TTM，助力千行百業(yè)敏捷上線。例如在企業(yè)園區(qū)業(yè)務使能場景，實現(xiàn)免入園快速開通，開通時長縮短75%以上，助》客戶體驗+：通過提升業(yè)務質量達標率、投訴處理的及時率等關鍵指標，提升客戶體驗和用戶投訴降低60%，差異化寬帶提升ARPU。降低單位作業(yè)時長，實現(xiàn)人員效率提升。例如IP網(wǎng)絡故障管理場景，快速診斷故障根因，例如無線網(wǎng)絡優(yōu)化場景，實現(xiàn)網(wǎng)絡節(jié)能增益提升35%，邊緣速率提升20%。面向高階自智網(wǎng)絡的演進趨勢，基于通信大模型、融合感知、數(shù)字孿生等多項關鍵技術，華為圍繞高價值場景全面打造ADNL4解決方案，提供基于角色的Copilots和基于場景的Agents核心應用能力，幫助運營商和企業(yè)賦能員工及提升用戶體驗，使能網(wǎng)絡數(shù)智生產(chǎn)力的價值躍升。華為CompSpirit重塑投訴處理流程，使能運營商高效運維隨著云原生和全融合的持續(xù)演進，核心網(wǎng)變得愈加復雜，管理對象和網(wǎng)絡風險成倍增加，問題處理的SLA要求逐年提升，傳統(tǒng)的核心網(wǎng)運維模式已經(jīng)不能滿足業(yè)務發(fā)展的要求。以投訴處理場景為例，投訴分析可能會涉及到多個網(wǎng)元、接口、協(xié)議類型和信令消息的組合，其中信令分析的技術難度最大，單條信令里面就有100多條機器語言消息交互，一直以來主要依賴在核心網(wǎng)領域具針對這種復雜的投訴問題處理，華為基于核心網(wǎng)運維多模態(tài)大模型推出投訴處理智能體CompSpirit，實現(xiàn)對投訴意圖的快速理解，復雜流程的快速定界，簡化作業(yè)流程，加速投訴處置全流程閉環(huán)。實現(xiàn)投訴工單前移比例平均增至20%以上，投訴工單E2E處理時長14.6H->5H，41 SEQSEQ 核心網(wǎng)工作臺SEQ并通過BERT模型進行投訴分類，基于7大類高頻投訴場景，實現(xiàn)更精準的投訴分類，投訴問題分類準確率從40%提升到90%以上，打通投訴分類與投訴定界的流程斷點，自動調用投訴定界API，自動完成工單回填，實現(xiàn)投訴分析工作從核心網(wǎng)室前移到并結合信令和語義融合編碼，實現(xiàn)基于自然語言的問答式信令分析功能，門檻。能夠讓系統(tǒng)像人類專家一樣，針對信令問題進行逐層分析，使普通話式問答5分鐘內(nèi)輕松完成信令分析，并直接給出推薦根因和相關案例，相當于打造了具目前方案已進入浙江移動生產(chǎn)流程，相當于新增了30+經(jīng)驗豐富的“數(shù)字員工”，重塑已有光接入質差體驗場景：CompSpirit智能識別，HCEMate精準上門維護，大幅提升用戶體驗在數(shù)字經(jīng)濟高速發(fā)展的當下，優(yōu)質業(yè)務體驗已成為家庭寬帶用戶的核心訴求，越來越多的用戶愿意為更好的寬帶體驗去額外付費，運營商也希望通過品質體驗運營來增強用戶粘性和提升收入，42華為全光接入ADN解決方案，通過打造裝維工程師HCEMate、家寬用戶LinkHomeMate和體驗保障CompSpirit智能體應用，實現(xiàn)對全光接入網(wǎng)絡體驗問題的自動識別、智能診斷及高效故障投訴3@3@LinkHomeMate2@HCEMate2@HCEMate支撐OSS支撐OSSNCE-FAN1CompSpirit基于故障樹的自動化排障（無法上網(wǎng)、上網(wǎng)慢）（CEI/故障）HBB-Master（大模型）》體驗保障CompSpirit:基于故障樹的自動定界定位。當家寬體驗質差時，CompSpirit通過時空關聯(lián)分析，自動提取故障時刻的網(wǎng)絡KPI和KQI信息，基于故障樹的診斷算法，30s內(nèi)識別故障根因，生成解決方案。其中約30%的故障可以通過遠程方式自閉環(huán)，其余問題由運營商NOC部門派單上門處理。該方案實現(xiàn)先于客戶投訴的問題處理閉環(huán)，上門率減少30%，故障診斷時間減少80%，端到端排障效率提升50%?！费b維HCEMate協(xié)同CompSpirit實現(xiàn)自動排障：基于大模型的智能問答及輔助排障當裝維工程師進行上門服務時，一方面通過與HCEMateAPP自動獲取裝維相關知識、經(jīng)驗指導；另一方面，在故障定位場景下，可以自動調用CompSpirit能力，實現(xiàn)基于故障樹的快速故障定位和解決方案生成。通過智能體的高效協(xié)同，大幅提升裝維工程師的作業(yè)效率，減少80%的》數(shù)字客服LinkHomeMa