AI开启智能通信新时代

        人工智能（AI）技术飞速发展，已成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。从网络运维运营到新业务新能力创新，人工智能正在重塑通信领域各个环节，对核心网的发展也将产生深刻影响。

大模型引领AI质变，实现能力跃迁

        大模型驱动人工智能质变、爆发式增长，从自然语言理解、文本生成，到多模态交互，再到精准时序预测和复杂逻辑推理，各项能力均取得令人瞩目的成就。

         在模型层面，规模创造奇迹，随着模型参数从千亿向万亿、十万亿迈进，大语言模型（LLM）基于在语义理解、情感分析、文本生成到涌现能力各个层面的卓越表现，正在颠覆众多行业的运作模式。Transformer架构从语言处理领域向计算机视觉、语音识别、结构化数据、时序预测、多模态等更多领域拓展，助力相关领域模型能力获得巨大飞跃。多模态大模型（MM-LLM）在模态类型的扩展性、应用场景的泛化性方面表现优异。时序大模型在电力领域负荷预测、能源调度优化，气象领域天气、灾害预测等应用场景中有巨大潜力。2024年以来混合专家大模型（mixture of experts，MOE）快速发展，促进大模型推理成本快速降低，实现大模型普惠发展。

        在应用框架层面，AI Agent技术迎来发展元年，其以大语言模型叠加记忆、规划能力，通过链接不同工具快速构建面向多应用场景的智能体。RAG（retrieval augmented generation）技术大幅加速大模型领域知识注入，推动企业知识管理、智能问答等AI应用获得快速推广。多智能体协同、大小模型协同、云边端协同推理等新架构新技术不断涌现，推动大模型向复杂场景应用的深入拓展。

        当前，AI应用正在成为云商核心业务抓手，以及企业降本提效的重要引擎。基于大模型的应用正在从C端向B端演进，赋能千行百业数智化转型发展。

AI赋能，网络智能化掀起热潮

        纵观2024年，全球各大运营商、设备商纷纷发布AI战略，推进网络智能化发展，从领域模型、应用场景到产品方案，展开全方位的研究和实践。

        全球电信人工智能联盟GTAA（Global Telco AI Alliance）在2024 MWC宣布成立，由德国电信、SK Telecom、e& Group、新加坡电信联合OpenAI等模型头部厂商，旨在共同开发电信领域语言大模型，为联盟成员提供更加专业、更加可信、更低成本、更加高效的Telco LLM，赋能电信领域AI应用部署，如虚拟Agent、欺诈过滤、个人AI助手等。德国电信展示的面向未来的non-APP概念手机和网关令人印象深刻，通过将大语言模型应用于手机终端，为用户提供一个可信接入未来互联网业务&AI世界的统一门户，不仅可以代理终端用户的各种互联网业务请求，同时可作为用户面对外部接入的私人助理。西班牙电信集团制定全面拥抱AI战略，覆盖从战略制定到落地路径、执行部署全流程，面向客户服务、业务处理、用户体验及内容平台等多层面践行AI战略。GSMA提出AI带给电信业无限潜力，但需要有责任的AI，提出从原则、策略、标准等方向来制定行业规范。

        在国内，三大运营商均已发布自研网络领域大模型。中国移动推出系列化网络大模型，包括网络自然语言大模型、网络结构化数据大模型以及网络视觉大模型，强化自智网络“五极价值”。中国联通在人工智能创新发展论坛发布元景2.0大模型，包括三大基础模型、MAAS平台（RAG+智能体）、八大通用组件及四大通用产品。中国电信发布星辰基础大模型，包括星辰语义大模型、星辰语音大模型以及星辰多模态大模型；在AI应用方面，中国电信提出首先从企业内部用起，自研星辰网络大模型应用于监控排障、维护优化等流程，提高故障处理效率30%以上。

        电信领域标准化始终牵引着整个产业的升级和创新方向，在AI应用方向标准工作也在大步前进。3GPP定义了NWDAF（network data analytics function）智能面赋能网络性能和效率提升，6G标准研究中AI内生已成为关键趋势和重要研究方向；TMF正在自智网络中引入生成式AI并研究应用场景及框架、实现方案；CCSA已牵头制定了多个大模型赋能网络智能化的协议规范。

核心网与AI深度融合，构建智能通信新未来

        5G及5G-A阶段，虽然网络能力得到了极大提升，但仍面临建设成本高、运维运营复杂、价值未充分挖掘等诸多挑战，网络自身还处于不断完善的过程。人工智能技术的进步为网络智能化提供了强劲支撑，5G-A核心网与AI、边缘计算等技术深度融合，增强网络智能化能力和应用场景，降低运维运营成本，提升算网资源效率，优化网络服务质量，拓展业务价值场景。

        网络向多要素融合服务演进，网络运维向高阶自智发展，需要智能化技术使能复杂场景和任务的自动化运维，基于模型精确度及任务风险性评估，以交互、分析、生成类助手开启，向决策类、控制类场景演进。如引入运维领域大模型链接现有AIOPS工具，基于AI Agent构建告警分析、诊断、修复的智能体，通过多智能体协同完成复杂任务的工作串接，实现自动化的网络故障诊断与修复；基于时序模型对网络中的历史故障数据和实时运行数据进行分析，提前预测可能出现的故障，并自动采取相应的修复措施或给出优化建议。

        随着5G通信网络建设的高速发展，市场竞争加剧，用户需求多变，网络经营需要从规模经营转向效益经营，深度挖掘用户价值，拓展网络及创新业务创新，为用户提供差异的精细化服务。在产品设计层面，通过AI及大模型实现经营分析、产品设计、用户挽留，提升经营效率，降低经营成本。在业务创新层面，基于语音大模型实现语音交互自动识别用户意图，解决新通话视频模式下的交互性差问题，基于语言大模型、多模态大模型等实现实时翻译、趣味通话等新场景，基于反诈大模型实现情感分析、意图识别，解决传统基于规则的诈骗电话识别准确率低的问题；在服务层面基于大语言模型的电信智能客服，从菜单式交互转为自然语言交互，从语义理解到情绪感知，从领域专家到百科专家，提供24小时高质量在线服务。

• 6G的愿景是构建一个更智能的网络环境，一方面AI For Net从外挂式向内生式深入演进，AI将成为网络的内生能力融入网络架构各个层面；同时AI应用将无处不在，Net For AI将成为主旋律，核心网应将AI应用作为核心目标场景，支持更广泛、更复杂的AI应用场景，网络架构和能力、性能可更好地服务于人工智能应用的发展。
• 网络与AI融合的架构创新：6G核心网需要基于算、网及AI的深度融合进行网络架构创新，实现AI内生。例如，通过在网络边缘和云端构建算网协同的计算平台，使得AI模型能够在最合适的位置进行训练和推理，边缘节点处理实时性要求高的AI任务，而云端则负责大规模、复杂的AI计算，网络能够智能地将任务分配到不同的节点，为AI提供支撑。
• 满足复杂AI应用需求：基于通感一体、通智一体，网络自动感知AI任务（如大规模深度学习模型训练或推理任务）的算、网资源需求，动态调度合适的网络拓扑、带宽和计算节点，更好地支持AI复杂新业务。基于空天地海一体化网络架构，能够为分布广泛的AI传感器和计算设备提供无缝连接，为全息通信、沉浸式通信、裸眼3D等沉浸式通信业务提供实时的海量数据传输，确保信息的高质量传输和呈现，为大规模AI大模型训练提供足够的带宽和低延迟的传输以及数据安全保障，使得模型训练能够更高效地进行。

        当前多要素协同发展成为主题，核心网与AI深度融合、相互赋能成为必然趋势。AI及大模型的发展和应用助力核心网智能化深度演进，核心网的发展反过来为AI提供强大的连接及算力支撑，共同满足用户对高质量通信和智能化服务的需求，为千行百业数字化转型提供基础和核心引擎。