华为在 ICT 运营中推进 AI 和生成式 AI

快速阅读: 据《快速模式》称，华为通过智能运维、数字孪生和生成式AI推动电信网络智能化，提升可靠性与客户体验，引领行业创新，并将持续投资研发，助力ICT产业进步。

运营电信网络正变得愈发困难。网络正在融合：无论是物联网用例还是端到端网络切片，固定和移动网络通常都需要协同提供特定的服务体验。随着网络更加软件化，对其运维需要不同的技能组合，涵盖维护和保障。此外，复杂的新技术如企业导向的API和代理型AI也需要纳入考量。这些技术可以优化网络操作，实现精细化服务差异化，并优先考虑业务KPI而非简单的正常运行时间。通过正确的架构和运营实践，网络可以更可靠地服务于更多样化的应用场景。

华为智能运维与其内部网络技术工程师以及行业标准机构紧密合作，指导网络服务的演进，并确保支持所有行业的最佳实践。它与TM论坛密切协作，协调客户输入和自身的运营愿景，制定以服务为中心的运营指标。因此，华为正在扩展人工智能在电信运营中的应用边界，投入大量研究开发数字孪生和电信专用基础模型。此外，它还将丰富的电信网络运营经验反馈到自身的最佳实践中。

典型案例：在亚太地区，华为与一家运营商合作分析了故障站点对服务的影响。这项工作利用了华为的预期需求未满足算法，该算法识别低于平常的服务使用情况、可能导致使用下降的故障，并优先修复以恢复网络的设计功能。这使该运营商的流量损失降低了15%。在中东，华为智能运维显著提高了FTTx网络的拓扑准确性，采用容迟网络架构方法将无效工单减少了60%，最终使客户投诉率下降了10%。在欧洲，华为通过生成式AI将平均修复时间（MTTR）缩短了25%。华为与运营商在基于角色的副驾驶工具以及多代理协作方面的合作为现场维护人员提供了全面处理复杂场景的能力。

生成式AI的应用与挑战
生成式AI的迅猛发展带来了两种基本的运营模式：副驾驶和代理。副驾驶帮助人类员工进行编码、配置系统或管理服务质量数据流和故障工单。代理则更专注于特定的任务或运营问题，并能在人类员工的监督下独立运作。

生成式AI的应用与挑战
为了使用生成式AI，这些工具必须解决以下问题：

**幻觉问题**——生成式AI可能会产生错误信息。因此，模型训练、检索增强生成、与其他系统的验证以及其他防护措施都是必要的，以尽量减少错误的数据和行动。

**高昂的成本问题**——生成式AI可能变得昂贵。通信服务提供商需要一种类似财务运营的AI策略，在最小化成本的同时仍能收获新技术的好处。例如，服务合作伙伴可以确定最低版本的语言模型，使其仍然能够产生所需输出，系统也可以设计以降低令牌使用量。

**与现有系统的集成**——代理型AI已经证明，一个生成式AI接口与网络的数字孪生结合可以产生强大的自动化能力。然而，整合数据源与BSS/OSS系统是一项复杂的工作。

**数据转换和管理**——构建数字孪生需要打破数据孤岛壁垒，清理和规范化不良数据，并将不同格式和来源的数据整合到单一存储库中。这需要丰富的经验和专业的服务能力。

**培训**——缺乏领域专家的培训，LLMs无法理解通信服务提供商的文档、故障工单、运营流程等。

**DeepSeek：下一代生成式AI**
2025年1月推出的DeepSeek证明了生成式AI可以在更高效的模型下提供其当前的所有能力。华为研究表明，DeepSeek在构建与应用领域知识、代码生成、数据分析及智能工单处理等方面具有优势，直接适用于通信服务提供商的运营。华为在将这些新模型应用于电信基础设施方面处于领先地位。

**华为对ICT运营的愿景**
华为相信，ICT技术将继续在推动数字经济中发挥重要作用，新技术将作为智能加速器。可靠的网络运营和智能运营的重要性将持续增长。华为将继续大力投资研发以支持这些进步，并将继续加速向智能化运营转型。

华为对ICT运营的愿景
最近，华为与TM论坛和领先的运营商合作发布了新一代智能运营白皮书3.0的年度版本，提供了宝贵的见解，揭示了最新业务实践和技术应用。

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**总结：**
随着电信网络的日益融合与复杂化，华为通过智能运维、数字孪生技术和生成式AI的应用，正引领行业向智能化方向迈进。从提升网络可靠性到优化客户体验，华为不仅在技术上保持领先，还通过实际案例展现了其解决方案的强大实力。未来，华为将继续以技术创新为核心，推动ICT产业迈向新的高度。

(以上内容均由Ai生成)