中兴通讯首席发展官崔丽：四维升级，赋能新型工业化

5月17日，2024年世界电信和信息社会日大会在浙江宁波举办。此次会议以“数字创新赋能新型工业化”为主题，工业和信息化部党组成员、副部长张云明出席大会开幕式并作题为《继往开来 创新领航 携手共谱发展新章》的主旨发言。浙江省委常委、宁波市委书记彭佳学，中国通信学会名誉理事长、原国际电信联盟秘书长赵厚麟出席并致辞。

中兴通讯首席发展官崔丽应邀参加开幕式并发表了题为“四维升级，赋能新型工业化”的演讲。她提出，传统工业化向新型工业化的升级，最重要的路径之一就是：结合数智技术在底层的核心突破、基础设施的效率和能力升级、与行业Know-How的深度融合，加速数字和物理世界的交融，提升生产和交易效率，并构建敏捷和自适应组织，在不确定的未来中行稳致远。中兴通讯主张围绕数字化、网络化、智能化和低碳化四个纬度，突破现阶段核心挑战或掣肘，承前启后继往开来，推动新型工业化和赋能实体经济。中兴通讯将始终秉持多样互补、开放利他的原则，全力支持产业链健康可持续发展；同时强化内外双循环，持续引领创新发展，以“开放解耦、以网强算、以智升维、以绿奠基”赋能新型工业化发展。

“四维升级”助力工业化进阶

工业是实体经济的根基，历次产业革命都带动了生产和交易效率的跃迁，而本轮数智变革如何更快、更好、更稳的赋能实体经济，推动新型工业化，正是整个社会当下在积极探索和实践的核心主题。崔丽认为，找到正确的问题是成功的一半。从全球来看，传统工业化虽然推动了经济规模的扩大，但同时也带来资源高速消耗和环境污染等问题，给可持续发展带来巨大的挑战，新型工业化不仅注重资源效率和经济效益提升，更将生态平衡和社会和谐等置于重要考量，通过创新驱动实现高质量、可持续发展。

传统工业化向新型工业化的升级，最重要的路径之一就是：结合数智技术在底层的核心突破、基础设施的效率和能力升级、与行业Know-How的深度融合，加速数字和实体经济的交融，提升生产和交易效率，并构建敏捷和自适应组织，在不确定的未来中行稳致远。

对此，中兴通讯主张围绕数字化、网络化、智能化和低碳化四个纬度，突破现阶段核心挑战或掣肘，承前启后继往开来，赋能实体经济，推动新型工业化。

数字化+网络化，技术与商业双轮驱动

首先是数字化+网络化升级，崔丽表示，基础设施是智能化的根基。过去的几年，5G带动的行业数字化转型正如火如荼展开，随着技术高度迭代和外部环境不确定性增加，越来越多的企业也认识到，数字化转型不是锦上添花，而是生存需要。而产业升级必须考虑到不同规模的企业诉求，毕竟中国有80％左右的中小企业，每个企业都关注多、快、好、省，也就是技术融合、部署维护简洁、性能过硬和高性价比，但具体需求依然千差万别。5G-A等技术升级，已经基本解决了能力要求的问题，当前，最重要的是数字和网络技术与工业场景和流程的深度融合，同时解决碎片化需求和规模化服务的矛盾，加速商业良性闭环。

中兴通讯的研发已经升级至组装式数字星云架构，所有ICT能力均被按照组件化、接口标准化进行一致性治理，从而实现最大限度的能力对内共享和对外开放，提供灵活组合和敏捷定制的数字化产品及方案，契合不同场景需求，在设备层面实现网/算/业融合，支持云/边/端协同。以Uni-Engine为例，1U的设备同时支持核心网、基站、算力和智能运维，业务模块化预装，小时级开通。这些方案已经广泛服务于很多行业：在广州明珞，实现产线装备预装5G和产线应用APP，实现数字原生，年产能增加5000台；在宁波得力，结合AI+3D视觉算法的27条智能垛仓，可识别数万种不同型号的SKU纸箱，识别准确率达到100%，掉箱率仅为0.003%，人力节约90%,效率和搬运的容积率大大提升；在常州星启科技，利用Cloud SPN算网融合方案，提供切片专线+AI算力及应用的园区快速部署，质检采样推理效率提升5倍，精度提升至99.99%；在宁波奥云德，构建新型千兆融合光网络助力办公协同、生产管理、生产控制、安防监控等全业务升级，并实现了有线光网和Wi-Fi、5G等网络的贯通协同和工业现场协议的互联互通。

 智能化 激发产业新动能

其次是智能化升级，崔丽强调，尤其是生成式AI激发产业新动能。这波GenAI技术，最大的优势是泛化、自主学习、便捷人机交互和创造性，但也有幻觉、黑盒、隐私安全等问题，具体到工业尤其是严肃和关键领域的应用，首先必须在专业性、准确性和鲁棒性等方面有实质性突破；其次跟刚刚谈到的“数字化和网络化”类似，也要考虑如何解决不同企业的诉求差异和资源（知识/资金/人才）约束等问题；最后则是如何突破地缘政治带来的一些约束，在GenAI潮流发展中保持前列。

对此，中兴通讯倡导开放解耦、以网强算和训推并举。

崔丽进一步解释了开放解耦包括软硬解耦、训推解耦和模型解耦，构建繁荣产业和商业生态。硬件兼容适配国内外主流GPU/CPU；软件支持异构资源管理、训推作业调度和异构集合通信等，为模型运行提供高性能、高可靠的运行环境；训推适配PyTorch、TensorFlow等主流框架，自动实现编译和优化，并提供从数据处理、模型开发/训练/优化/评估/部署等端到端的工程工具集，在支持全生命周期保障和管理的同时，还应支持算力原生、混池训练、高效推理、高效模型迁移等。

以网强算则包括但不限于，定义开放的高速无损交换标准，支持更大规模智算集群突破单点GPU算力密度限制；结合算力卸载及在网计算等，大幅缩减数据读写与传输时间，提升算力利用率。

中国实体经济根基扎实，拥有丰富的应用场景和私域数据，训推并举，积极推动大小模型结合的落地实践，构建数据飞轮，迭代实现能力提升。双循环将进一步促进AI能力迭代和商业变现，从而锻造核心优势。

中兴通讯也在积极践行上述理念，积极探索大小模型结合在行业中落地，先后在研发提效、自治网络进阶、工业园区、城市治理等多个领域推出大模型应用。研发大模型带来编码提效30％；在南京滨江智能制造基地，工业大模型缩短排产时间88%，减少智能质检人力70%；园区大模型智能识别危险源和危险行为，误判率下降80％；电信大模型在重大网络保障如杭州亚运会，提升故障定位效率60％，实现16天超过五百万人次零投诉。同时，基于自身实践持续迭代，中兴通讯提炼全流程的大模型工具链，降低进入门槛和开发、使用成本，推动大模型在行业的广泛普及和应用，比如与水利部构建水利大模型，以及在南京和昆山多地打造城市生命线大模型，实现对燃气、积水、道路隐患等风险的智能识别预警，保障人民生命财产安全。

低碳化 创造可持续未来

崔丽介绍，随着数据流量持续倍增，XR、直播、数字孪生等新场景涌现，以及AI的快速发展都对能源供给提出了严峻挑战，低碳化发展才能创造可持续的未来。

从可持续发展的角度，企业运营、供应链、ICT数智基座和行业赋能等各个环节均需向低碳化转型。在通信领域，中兴通讯持续打造绿色低碳网络，推出业界领先的恒效功放、AAU/RRU自动启停技术、零碳站点（应用于德国O2）等绿色基础设施方案。在算力领域，中兴通讯通过预制模块化设计，结合液冷机柜、弹性制冷、弹性配电、智能管控等技术，保障智算中心全生命周期的能效最优，PUE低至1.1，该方案也已应用于南京滨江5G智能工业园内的液冷智算中心改造。

此外，中兴通讯不仅关注自身相关领域的节能减排，更通过ICT技术的降碳杠杆效应，打造了一系列涵盖绿色发电、智能储能、智能用电及能源管理的综合解决方案，积极赋能千行百业节能降碳。

开放解耦，以网强算，以智升维，以绿奠基

谈及知行合一，崔丽指出，中兴通讯倡导“开放解耦、以网强算、以智升维、以绿奠基”，并提供与之一致的覆盖算力、运力（网络）、智力、生命力（低碳）的全系列产品和解决方案。

在算力方面，兼容适配国内外多厂家GPU/CPU，自研定海芯片支持RDMA标卡、智能网卡、DPU卡等多种形态，提供高性能、多样化的算力内核和硬件加速；整机侧，基于扣卡模组/PCIe插卡AI服务器、训推一体机等系列产品，灵活适配差异化场景；数据中心侧，依托风液融合、弹性配电等节能技术，打造PUE低至1.1，机柜功率密度最高达60kW的新型智算中心。

在运力（网络）方面，5G-A不仅是对5G能力的显著增强，更是作为向6G技术过渡的关键桥梁，实现能力的有效衔接，在全域通感、万物互联、确定能力、泛在万兆等方面提供增强的场景、性能、安全能力；另一方面，建设极致性能的全光网络，接入精准50G PON、承载real 400G，并向千行百业延伸；在数据中心内，提供新一代框式&盒式数据中心交换机，为智算集群提供高速无损数据交换网络。

在智力方面，中兴星云大模型相关解决方案集中发力算法创新、数据工程和高效算力平台。在训练阶段采用多阶段预训练、中文词表改进、高质量语料精炼、合成数据训练等多项技术创新，在算力需求降低50%的同时保证了模型训练效果。在推理效率方面，在保证模型准确率不受影响的情况下，以权重INT4量化和KVCache FP8量化算法，节省推理资源3倍。星云通信大模型已完成千亿级（9*20B）MoE（混合专家）大模型的训练，并且支持多模态输入及十二万的有效上下文窗口，对通信业务场景提供通信专家级的见解和帮助。星云研发大模型通过多模型协作技术，可以支持需求、设计、编程、测试等不同阶段全流程30多种场景，多种编程语言如Python、Java、C/C++、Go、Java script代码生成能力可以达到GPT4水平，可以根据需求直接生成测试用例。

在生命力方面，中兴通讯打造绿色ICT基座，通过创新技术应用，实现发电、转换、存储、用电到管理的端到端节能方案，致力于降低每比特能耗。

崔丽表示，作为“数字经济筑路者”，中兴通讯致力于数智创新，始终秉持多样互补、开放利他的原则，全力支持产业链健康可持续发展，同时强化内外双循环，持续引领创新发展，为新型工业化发展做出更大贡献。