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1、 邁向智能世界白皮書自動駕駛網絡聯接+智能加速邁向高階自智網絡華為技術有限公司深圳市龍崗區坂田華為基地電話:(0755)28780808郵編:免責聲明本文檔可能含有預測信息，包括但不限于有關未來的財務、運營、產品系列、新技術等信息。由于實踐中存在很多不確定因素，可能導致實際結果與預測信息有很大的差別。因此，本文檔信息僅供參考，不構成任何要約或承諾，華為不對您在本文檔基礎上做出的任何行為承擔責任。華為可能不經通知修改上述信息，恕不另行通知。版權所有 華為技術有限公司 2023。保留一切權利。非經華為技術有限公司書面同意，任何單位和個人不得擅自摘抄、復制本手冊內容的部分或全部，并不得以任何形式傳播

2、。商標聲明 ，是華為技術有限公司的商標或者注冊商標，在本手冊中以及本手冊描述的產品中，出現的其他商標、產品名稱、服務名稱以及公司名稱，由其各自的所有人擁有。目錄章節一自智網絡產業概覽01章節五展望及倡議 4722章節四華為自動駕駛網絡解決方案4.1 華為自動駕駛網絡架構及價值主張4.2 華為自動駕駛網絡解決方案全景19章節三自智網絡實施方法體系（ANF）03章節二趨勢及建議2.1 趨勢一2.2 趨勢二2.3 趨勢三2.4 趨勢四2.5 趨勢五2.6 趨勢六2.7 趨勢七01自智網絡產業概覽2世界各國都在致力于推進數字經濟，利用人工智能加速信息和通信技術的創新。目前，數字化轉型的重點正在從提高效

3、率轉向創造價值，從企業內部轉向產業鏈、價值鏈協同。5G的大規模部署以及生成式人工智能等新技術的應用正在幫助運營商和企業加速數字化轉型，系統地推動網絡向自動化和智能化演進，從而提高業務創新和運營服務能力。運營商希望通過以平臺和服務為導向的業務和能力，如網絡即服務（NaaS)，為數字經濟賦能，進一步釋放網絡潛力，拓展業務市場。自智網絡2019年由TM Forum聯合產業伙伴共同提出，旨在引領網絡基礎設施和運營體系的自動化、智能化轉型。經過4年多的發展，自智網絡已形成體系化的理念、標準、實現方法和應用案例，在產業共識、標準制定、實踐部署等方面取得顯著成果。（1）產業共識：Zero-X/Self-X愿

4、景、L0-L5分級、三層四閉環架構、單域自治-跨域協同、意圖驅動-全棧AI等諸多理念成為廣泛的產業共識；（2）標準制定：TM Forum、3GPP、CCSA、ETSI等9大標準組織聚焦5大標準方向，累計立項/發布80多個標準/研究課題，并依托多標準組織M-SDO，確保架構同源、標準統一；（3）實踐部署：中國移動、中國電信、中國聯通、德國電信、沃達豐等14家領先運營商將自智網絡納入集團戰略，以商業價值和運營成效為牽引，朝著2025-2027年L4級自智的目標，迭代開展分級評估和自智能力規劃建設。2023年9月發布的自智網絡白皮書5.0參與伙伴數量，已經從最初白皮書1.0的7家，發展到現在的66家

5、，自智網絡產業已經從愿景戰略走向部署實踐，生態日益繁榮、標準體系逐步完善、更多運營商開展規劃部署、技術和應用創新大量涌現，產業的發展正在推動ICT基礎設施向自動化、智能化、融合化、綠色化發展，全面提升網絡的平臺化、服務化供給水平，為全球數字經濟的快速發展構筑堅實底座。TM Forum 2023年9月發布自智網絡白皮書5.0，參與伙伴數量已經從2019年的7家，發展到現在的66家66家運營商14家領先運營商將自智網絡納入集團戰略14家自智網絡產業概覽01自智網絡產業概覽2世界各國都在致力于推進數字經濟，利用人工智能加速信息和通信技術的創新。目前，數字化轉型的重點正在從提高效率轉向創造價值，從企業

6、內部轉向產業鏈、價值鏈協同。5G的大規模部署以及生成式人工智能等新技術的應用正在幫助運營商和企業加速數字化轉型，系統地推動網絡向自動化和智能化演進，從而提高業務創新和運營服務能力。運營商希望通過以平臺和服務為導向的業務和能力，如網絡即服務（NaaS)，為數字經濟賦能，進一步釋放網絡潛力，拓展業務市場。自智網絡2019年由TM Forum聯合產業伙伴共同提出，旨在引領網絡基礎設施和運營體系的自動化、智能化轉型。經過4年多的發展，自智網絡已形成體系化的理念、標準、實現方法和應用案例，在產業共識、標準制定、實踐部署等方面取得顯著成果。（1）產業共識：Zero-X/Self-X愿景、L0-L5分級、三

7、層四閉環架構、單域自治-跨域協同、意圖驅動-全棧AI等諸多理念成為廣泛的產業共識；（2）標準制定：TM Forum、3GPP、CCSA、ETSI等9大標準組織聚焦5大標準方向，累計立項/發布80多個標準/研究課題，并依托多標準組織M-SDO，確保架構同源、標準統一；（3）實踐部署：中國移動、中國電信、中國聯通、德國電信、沃達豐等14家領先運營商將自智網絡納入集團戰略，以商業價值和運營成效為牽引，朝著2025-2027年L4級自智的目標，迭代開展分級評估和自智能力規劃建設。2023年9月發布的自智網絡白皮書5.0參與伙伴數量，已經從最初白皮書1.0的7家，發展到現在的66家，自智網絡產業已經從愿

8、景戰略走向部署實踐，生態日益繁榮、標準體系逐步完善、更多運營商開展規劃部署、技術和應用創新大量涌現，產業的發展正在推動ICT基礎設施向自動化、智能化、融合化、綠色化發展，全面提升網絡的平臺化、服務化供給水平，為全球數字經濟的快速發展構筑堅實底座。TM Forum 2023年9月發布自智網絡白皮書5.0，參與伙伴數量已經從2019年的7家，發展到現在的66家66家運營商14家領先運營商將自智網絡納入集團戰略14家自智網絡產業概覽4隨著5G網絡的規模部署，網絡直播的用戶體驗得到了極大提升，網絡直播行業迎來高速發展。截止到2022年12月，中國網絡直播用戶高達7.51億，占網民整體的70.3%，網絡

9、主播賬號超過1.5億，全球TikTok的活躍用戶突破15億。在網絡直播規模高速增長的同時，網絡直播的內容和場景也向著多元化發展，不僅是在室內固定場景直播帶貨和游戲競技，而且延伸到戶外的移動場景，如鄉村田間的公益直播、網紅景點的打卡直播、橋洞街頭的演藝直播、熱點事件的實況直播等，網絡直播的場景日趨豐富多樣。伴隨著網絡直播場景的多樣化，用戶的行為向著高動態化和多點聚集兩個方向變化。高動態化：用戶行為由于直播場景的多樣性，隨時隨地發生大規模大容量的訴求，難以預測。而適配這種用戶高動態的網絡保障則變得越來越復雜，對智能化的需求也越來越高。02趨勢及建議2.1 趨勢一：網絡直播快速發展，從室內到室外，從

10、單點到多點，帶來全新用戶行為特征和網絡訴求多點聚集：由于一些突發事件，用戶的行為從原來的均勻分散變為聚焦到一個集中地點，這時網絡也從均勻分散的單用戶高帶寬需求，突變為單一節點的多用戶群體大并發超高帶寬需求。趨勢及建議4隨著5G網絡的規模部署，網絡直播的用戶體驗得到了極大提升，網絡直播行業迎來高速發展。截止到2022年12月，中國網絡直播用戶高達7.51億，占網民整體的70.3%，網絡主播賬號超過1.5億，全球TikTok的活躍用戶突破15億。在網絡直播規模高速增長的同時，網絡直播的內容和場景也向著多元化發展，不僅是在室內固定場景直播帶貨和游戲競技，而且延伸到戶外的移動場景，如鄉村田間的公益直播

11、、網紅景點的打卡直播、橋洞街頭的演藝直播、熱點事件的實況直播等，網絡直播的場景日趨豐富多樣。伴隨著網絡直播場景的多樣化，用戶的行為向著高動態化和多點聚集兩個方向變化。高動態化：用戶行為由于直播場景的多樣性，隨時隨地發生大規模大容量的訴求，難以預測。而適配這種用戶高動態的網絡保障則變得越來越復雜，對智能化的需求也越來越高。02趨勢及建議2.1 趨勢一：網絡直播快速發展，從室內到室外，從單點到多點，帶來全新用戶行為特征和網絡訴求多點聚集：由于一些突發事件，用戶的行為從原來的均勻分散變為聚焦到一個集中地點，這時網絡也從均勻分散的單用戶高帶寬需求，突變為單一節點的多用戶群體大并發超高帶寬需求。趨勢及建

12、議651、針對用戶的場景化需求提供差異化的網絡套餐產品和電商化的自助服務，實現零等待、零接觸、零故障的用戶體驗；2、提高網絡資源部署和調度的靈活度和及時性，提高網絡資源利用率預判的準確性，以確保高動態化和多點聚集特征下的用戶體驗。趨勢及建議趨勢及建議1、高動態化行為的直播用戶網絡體驗保障變得愈發困難。2023年2月至4月，隨著淄博燒烤成為引爆全網話題的第一頂流，吸引大批游客“進淄趕烤”，淄博通信網絡流量激增。據某運營商統計，在淄博92個大型燒烤集中點，4月日均流量達43T，單日流量增幅最高達40%，總流量相比于2月初增長41.8%。4月份，八大局便民市場在抖音爆火后，各大主播蜂擁而至，城區熱點

13、區域和燒烤攤集中區，短視頻和網絡直播又成為網絡最重要流量，面向移動用戶的網絡上行體驗保障和直播流暢無卡頓，成為運營商網絡保障的重心。4月27日5月3日，淄博燒烤節海月龍宮體驗地3萬平方米會場開放使用，面臨同時容納近萬人通話、上網和直播訴求。3、提供直播用戶的差異服務，抓住直播時代的新商機。某運營商省公司基于5G網絡QoS機制，面向看直播和主播人群的大流量和高品質需求，開發出“5G直播套餐”，通過設定更高的網絡優先級，滿足視頻博主通過抖音、快手、嗶哩嗶哩等平臺進行視頻直播的需求，流量提升50%，上行速度提升4倍，并享受VIP服務級別提升3級。該套餐2022年推出，一年內成功吸引了超過19萬名用戶

14、，其中70%從存量客戶套餐升級而來，客戶支出增加50%以上。由于這一直播服務套餐的商業成功，該運營商已決定將其從一個省試點，擴大到整個中國市場。同時，針對不同直播方式下的用戶特色化需求，該運營商還計劃開發5G直播“加速卡”、電競直播低時延套餐等新服務，讓更多的人享受網絡直播帶來的樂趣和商業轉化機會。2、突發的多點聚集行為對網絡資源的提前準備和動態調度提出更嚴苛要求。網絡直播主要占用網絡上行帶寬，普通手機采用720P分辨率，需要10Mbps以上的上行帶寬，才能確保用戶能夠觀看到流暢的直播視頻。同時，電商、演藝、教育類網絡直播，還要求將端到端網絡延時控制在100ms以內，以滿足多個主播之間、主播和

15、用戶之間的實時互動訴求，確保體驗舒適度。而當前運營商網絡設計，以滿足看視頻、瀏覽網頁、下載等普通的用戶上網行為為主，這些應用主要占用網絡下行帶寬。因此，運營商帶來的挑戰和機遇：網絡在規劃和設計上，一直將更多的資源分配給下行，網絡下行峰值速率和容量遠大于上行，例如，典型的4G/5G網絡下行和上行的時隙配比模式采用8D:2U或7D:3U。因此，當大量網絡直播流量，突發聚集到少數幾個熱點區域時，就會對這幾個熱點區域的網絡產生很大的上行流量壓力，這種流量具有突發性強、短時間聚集形成峰值特點，或者具有潮汐效應特點。這給網絡的規劃、設計和動態優化調度提出更嚴苛的要求，對于可預測的場景，需要壓縮規劃、部署周

16、期，提前精準準備網絡資源；而對于無法預測場景，則需要提升網絡用戶體驗的快速感知能力和動態調度應對的靈活性。651、針對用戶的場景化需求提供差異化的網絡套餐產品和電商化的自助服務，實現零等待、零接觸、零故障的用戶體驗；2、提高網絡資源部署和調度的靈活度和及時性，提高網絡資源利用率預判的準確性，以確保高動態化和多點聚集特征下的用戶體驗。趨勢及建議趨勢及建議1、高動態化行為的直播用戶網絡體驗保障變得愈發困難。2023年2月至4月，隨著淄博燒烤成為引爆全網話題的第一頂流，吸引大批游客“進淄趕烤”，淄博通信網絡流量激增。據某運營商統計，在淄博92個大型燒烤集中點，4月日均流量達43T，單日流量增幅最高達

17、40%，總流量相比于2月初增長41.8%。4月份，八大局便民市場在抖音爆火后，各大主播蜂擁而至，城區熱點區域和燒烤攤集中區，短視頻和網絡直播又成為網絡最重要流量，面向移動用戶的網絡上行體驗保障和直播流暢無卡頓，成為運營商網絡保障的重心。4月27日5月3日，淄博燒烤節海月龍宮體驗地3萬平方米會場開放使用，面臨同時容納近萬人通話、上網和直播訴求。3、提供直播用戶的差異服務，抓住直播時代的新商機。某運營商省公司基于5G網絡QoS機制，面向看直播和主播人群的大流量和高品質需求，開發出“5G直播套餐”，通過設定更高的網絡優先級，滿足視頻博主通過抖音、快手、嗶哩嗶哩等平臺進行視頻直播的需求，流量提升50%

18、，上行速度提升4倍，并享受VIP服務級別提升3級。該套餐2022年推出，一年內成功吸引了超過19萬名用戶，其中70%從存量客戶套餐升級而來，客戶支出增加50%以上。由于這一直播服務套餐的商業成功，該運營商已決定將其從一個省試點，擴大到整個中國市場。同時，針對不同直播方式下的用戶特色化需求，該運營商還計劃開發5G直播“加速卡”、電競直播低時延套餐等新服務，讓更多的人享受網絡直播帶來的樂趣和商業轉化機會。2、突發的多點聚集行為對網絡資源的提前準備和動態調度提出更嚴苛要求。網絡直播主要占用網絡上行帶寬，普通手機采用720P分辨率，需要10Mbps以上的上行帶寬，才能確保用戶能夠觀看到流暢的直播視頻。

19、同時，電商、演藝、教育類網絡直播，還要求將端到端網絡延時控制在100ms以內，以滿足多個主播之間、主播和用戶之間的實時互動訴求，確保體驗舒適度。而當前運營商網絡設計，以滿足看視頻、瀏覽網頁、下載等普通的用戶上網行為為主，這些應用主要占用網絡下行帶寬。因此，運營商帶來的挑戰和機遇：網絡在規劃和設計上，一直將更多的資源分配給下行，網絡下行峰值速率和容量遠大于上行，例如，典型的4G/5G網絡下行和上行的時隙配比模式采用8D:2U或7D:3U。因此，當大量網絡直播流量，突發聚集到少數幾個熱點區域時，就會對這幾個熱點區域的網絡產生很大的上行流量壓力，這種流量具有突發性強、短時間聚集形成峰值特點，或者具有

20、潮汐效應特點。這給網絡的規劃、設計和動態優化調度提出更嚴苛的要求，對于可預測的場景，需要壓縮規劃、部署周期，提前精準準備網絡資源；而對于無法預測場景，則需要提升網絡用戶體驗的快速感知能力和動態調度應對的靈活性。871、構筑體驗可感知的確定性目標網，提升網絡感知能力，在網元層提升業務識別和體驗感知能力，在網絡層提供體驗分析和預測能力，從帶寬可保障升級為體驗可保障；2、提供體驗可保障的差異化網絡服務，提升網絡服務化能力，針對上行、下行、時延、抖動、SLA保障等按客戶場景化需求可以靈活定制產品和服務，進一步提升NaaS能力。過去十幾年，日益增多和普及的智能手機是移動通信產業持續演進發展的基礎。但據報

21、告顯示，2022年全球智能手機出貨量同比下降11.3%，2023年第一季度同比下降14%，智能手機市場出現大幅萎縮。市場呼喚新型智能終端出現，來給消費者用戶帶來全新的體驗創造更多的價值，推動行業取得更新的發展。2023年，裸眼3D終端和內容端到端成熟形成趨勢。3D終端成本大幅度降低，各大公司紛紛推出全新的裸眼3D手機、平板、顯示器、筆記本等商用終端。谷歌也在5月的年度I/O大會上展示了光場投影設備Starline，在電視大小的設備上，通過3D遠程呈現技術實現擬真的面對面交談。它提供的真實感讓人感覺更像是在咖啡店或辦公室里與人聊天，而不是遠距離的線上溝通。除了技術突破和體驗提升外，隨著AI的加持

22、，2D內容轉3D內容的成本也百倍下降，內容不再成為瓶頸，用戶甚至可以根據喜好實時切換2D或3D的觀看模式。與此同時，2023年蘋果公司也發布了混合現實（MR）頭戴式設備“Apple Vision Pro”，預計將于2024年初開售。它涵蓋了虛擬現實（VR）和增強現實（AR），可以讓消費者沉浸于高清的虛擬世界，能夠以全新的方式使用各類應用程序，包括視頻、游戲等。2.2 趨勢二：新的3D終端出現，激發新應用以及網絡保障訴求在新冠疫情發生之后，自動化在全球范圍內掀起了巨大的浪潮，對企業的增長和發展周期產生了重大影響。智能自動化、超級自動化、聊天機器人等自動化趨勢正被企業廣泛用于處理海量數據、自動化業

23、務操作，并使其更快、更高效。不斷變化的客戶需求促使企業加倍投入交付工作重新關注運營效率、生產力和彈性。德勤最近的一份報告指出，53%的組織已經開始實施機器人流程自動化(RPA)。此外，Gartner預測，到2024年，超級自動化將使組織的運營成本降低30%。到2025年，超級自動化軟件的市場規模將達到近8600億美元。當今2.3 趨勢三：全球自動化+智能化需求從未如此迫切，自智網絡進入實質部署階段3D新終端和應用的涌現，帶來了全新的用戶交互體驗和企業生產力效率的提升，也對網絡連接的質量提出了更加嚴苛要求，萬兆接入速率、低時延、大上行流量成為差異化的網絡剛需，如何保障新的業務體驗和提供差異化服務

24、也成為網絡演進的新焦點。1、網絡容量和上行流量可能爆發，滿足8K視頻/XR觀影會議等新訴求。以蘋果Vision Pro舉例，在觀影場景下從原來的1路4K/10Mbps視頻流，提升到5路8K/500Mbps視頻流，網絡流量提升250倍，在不久之后510Gbps帶寬將成為保障業務體驗的必須。2、低時延高可靠網絡成為必須，以保障XR等業務的愉悅體驗。XR大規模實時渲染和3D重建將通過超寬帶低時延高可靠網絡，傳遞到云端進行處理。這一重要方向將驅動計算和網絡架構的變革，超寬帶低時延可靠的網絡成為趨勢，要達到XR愉悅體驗，要求泛在千兆帶寬，毫秒級時延的網絡能力。3、高價值客戶的SLA保障和差異化服務，將成

25、為未來網絡服務新商機。XR專線自助服務、SLA可承諾可保障，“預測式”質量保障服務等軟實力將成為新的網絡商機。帶來的挑戰和機遇：企業需要的是敏捷性，自動化方面的創新將使組織能夠重用其現有的基礎設施，以適應不斷變化的客戶需求，并幫助他們以具有成本效益的方式獲得客戶忠誠度。自智網絡自從2019年提出以來，得到了產業組織、標準組織、運營商、供應商、分析機構等全行業伙伴的積極響應和傾力投入，在不到4年的時間里，便完成了從理念提出到產業孵化、從愿景展望到實踐部署。第三方報告顯示，在被調研對象中有91%的運營商已啟動自智網絡，并將持續擴大投入，全球十多個頭部運營商已經發布了2025-2027年實現L4的目

26、標。最新的TM Forum自智網絡白皮書5.0參與伙伴已達66家，自智網絡產業進入實質部署和快速發展的關鍵時期。趨勢及建議趨勢及建議871、構筑體驗可感知的確定性目標網，提升網絡感知能力，在網元層提升業務識別和體驗感知能力，在網絡層提供體驗分析和預測能力，從帶寬可保障升級為體驗可保障；2、提供體驗可保障的差異化網絡服務，提升網絡服務化能力，針對上行、下行、時延、抖動、SLA保障等按客戶場景化需求可以靈活定制產品和服務，進一步提升NaaS能力。過去十幾年，日益增多和普及的智能手機是移動通信產業持續演進發展的基礎。但據報告顯示，2022年全球智能手機出貨量同比下降11.3%，2023年第一季度同比

27、下降14%，智能手機市場出現大幅萎縮。市場呼喚新型智能終端出現，來給消費者用戶帶來全新的體驗創造更多的價值，推動行業取得更新的發展。2023年，裸眼3D終端和內容端到端成熟形成趨勢。3D終端成本大幅度降低，各大公司紛紛推出全新的裸眼3D手機、平板、顯示器、筆記本等商用終端。谷歌也在5月的年度I/O大會上展示了光場投影設備Starline，在電視大小的設備上，通過3D遠程呈現技術實現擬真的面對面交談。它提供的真實感讓人感覺更像是在咖啡店或辦公室里與人聊天，而不是遠距離的線上溝通。除了技術突破和體驗提升外，隨著AI的加持，2D內容轉3D內容的成本也百倍下降，內容不再成為瓶頸，用戶甚至可以根據喜好實

28、時切換2D或3D的觀看模式。與此同時，2023年蘋果公司也發布了混合現實（MR）頭戴式設備“Apple Vision Pro”，預計將于2024年初開售。它涵蓋了虛擬現實（VR）和增強現實（AR），可以讓消費者沉浸于高清的虛擬世界，能夠以全新的方式使用各類應用程序，包括視頻、游戲等。2.2 趨勢二：新的3D終端出現，激發新應用以及網絡保障訴求在新冠疫情發生之后，自動化在全球范圍內掀起了巨大的浪潮，對企業的增長和發展周期產生了重大影響。智能自動化、超級自動化、聊天機器人等自動化趨勢正被企業廣泛用于處理海量數據、自動化業務操作，并使其更快、更高效。不斷變化的客戶需求促使企業加倍投入交付工作重新關注

29、運營效率、生產力和彈性。德勤最近的一份報告指出，53%的組織已經開始實施機器人流程自動化(RPA)。此外，Gartner預測，到2024年，超級自動化將使組織的運營成本降低30%。到2025年，超級自動化軟件的市場規模將達到近8600億美元。當今2.3 趨勢三：全球自動化+智能化需求從未如此迫切，自智網絡進入實質部署階段3D新終端和應用的涌現，帶來了全新的用戶交互體驗和企業生產力效率的提升，也對網絡連接的質量提出了更加嚴苛要求，萬兆接入速率、低時延、大上行流量成為差異化的網絡剛需，如何保障新的業務體驗和提供差異化服務也成為網絡演進的新焦點。1、網絡容量和上行流量可能爆發，滿足8K視頻/XR觀影

30、會議等新訴求。以蘋果Vision Pro舉例，在觀影場景下從原來的1路4K/10Mbps視頻流，提升到5路8K/500Mbps視頻流，網絡流量提升250倍，在不久之后510Gbps帶寬將成為保障業務體驗的必須。2、低時延高可靠網絡成為必須，以保障XR等業務的愉悅體驗。XR大規模實時渲染和3D重建將通過超寬帶低時延高可靠網絡，傳遞到云端進行處理。這一重要方向將驅動計算和網絡架構的變革，超寬帶低時延可靠的網絡成為趨勢，要達到XR愉悅體驗，要求泛在千兆帶寬，毫秒級時延的網絡能力。3、高價值客戶的SLA保障和差異化服務，將成為未來網絡服務新商機。XR專線自助服務、SLA可承諾可保障，“預測式”質量保障

31、服務等軟實力將成為新的網絡商機。帶來的挑戰和機遇：企業需要的是敏捷性，自動化方面的創新將使組織能夠重用其現有的基礎設施，以適應不斷變化的客戶需求，并幫助他們以具有成本效益的方式獲得客戶忠誠度。自智網絡自從2019年提出以來，得到了產業組織、標準組織、運營商、供應商、分析機構等全行業伙伴的積極響應和傾力投入，在不到4年的時間里，便完成了從理念提出到產業孵化、從愿景展望到實踐部署。第三方報告顯示，在被調研對象中有91%的運營商已啟動自智網絡，并將持續擴大投入，全球十多個頭部運營商已經發布了2025-2027年實現L4的目標。最新的TM Forum自智網絡白皮書5.0參與伙伴已達66家，自智網絡產業

32、進入實質部署和快速發展的關鍵時期。趨勢及建議趨勢及建議1091、加速產業代際定義：共同定義高階自智網絡目標，明確代際特征和成效指標，牽引產業發展方向；2、加速產業標準制定：共同制定自智網絡各級各場景分級標準，定義高階能力接口，促進產業高效協同；3、加速核心技術突破：共同推動融合感知、數字孿生、AI大模型、智能決策等自智網絡核心技術突破，驅動產業技術躍升；4、加速商業創新實踐：共同探索商業應用場景，聚焦價值創造，實踐端到端流程創新，加速商業價值閉環。自智網絡已經從理念戰略階段進入實踐部署階段，且已經初步顯著成效。但自智網絡是一個系統工程，不能一蹴而就，在邁向高階自智網絡的道路上仍舊面臨諸多挑戰。

33、帶來的挑戰和機遇：第二次工業革命過程中，傳統蒸汽作業工廠的電氣化改造，曾經歷了從單一設備汽改電的點級改造，到圍繞一個設備或一條生產線的應用級改造，最終實現所有設備、所有生產線，乃至整個工廠的系統性、全面電氣化轉型的過程，這是一個逐步深入的漸進演進過程。Power and Prediction:The Disruptive Economics of Artificial Intelligence一書中，作者Ajay Agrawal等認為：AI應用于各行各業，也會經歷一個類似的過程：從點級方案創新，到應用級方案創新，最后實現系統級方案變革。點級方案創新：AI解決非常具體的問題，用于改進現有流程且可

34、獨立部署，不改變系統。應用級方案創新：AI解決一系列問題，使能獨立可部署的新流程，也不改變系統。系統級方案變革：AI能夠同時改進多個現有流程，或者通過改變相互依賴的流程使能多個新流程。過去幾年，全球運營商自智網絡創新實踐過程，基本都是從網絡運維過程的“點級方案”Use case創新開始，即圍繞數十個運維任務，識別出幾百個能力點，通過AI替代和改造來迭代改進。隨著自智網絡實踐深入，領先運營商開始引入面2.4 趨勢四：AI的商業進程正在由“點級”向“應用級”和“系統級”逐步深入1、急需構建產業統一的分級和成效衡量標尺，凝聚產業合力共同演進。運營商紛紛制定分級和成效衡量標尺，但產業標準尚未形成，不利

35、于產業合力創新、統一代際演進和對標提升。2、如何挖掘歸類市場需求，以牽引自智應用創新和能力規劃建設。如何更好地挖掘、歸類行業客戶和消費者對通信網絡性能、業務品質和服務體驗的訴求，為全產業伙伴開展自智應用創新指3、加速自智網絡價值轉化需要端到端打通、跨層互操作、跨專業協同。需要將自智能力轉化為對運營商/客戶/行業的價值。自智能力持續向L5迭代演進，賦能運營商商業成功，加速轉化為對網絡提質，業務創收、降本增效的價值。賦能行業數字化，云網按需便捷獲得、SLA可保障、自主可視管控，賦能消費者數字生活，數字業務、高品質網絡、智慧家庭、極致體驗。向成效驅動的機制，把商業場景和成效價值作為驅動創新的源動力，

36、通過“應用級”和“系統級”方案創新，逐漸擺脫現有業務流程的約束，通過運營商網絡、客戶市場等跨部門協作，以自頂向下Top-Down方式設計和重構現有流程。引方向，并牽引運營商網絡的自智升級，值得全產業伙伴共同探索和研究?！皯眉墶焙汀跋到y級”的自智網絡創新實踐過程，需要運營商從組織設計、流程穿越、成效指標設置、目標架構等多個視角，全方位重新審視現有網絡自動化智能化短板，進行面向目標的改造，其創新難度遠比點級方案大。帶來的挑戰和機遇：缺少科學合理的成效指標體系作為自智網絡創新的牽引：運營商當前不同部門和專業的KPI/KQI目標設定，主要以面向運營商內部網絡運維效率提升為主，缺乏面向客戶體驗提升和創

37、造商業價值的目標牽引，體現最終網絡運營效果的成效指標不夠體系化。網絡業務和技術越來越復雜，運營商內部組織分工細，跨組織、跨技術域協作困難：運營商客戶和市場部門，聚焦客戶需求滿足度/投訴率、商業變現目標、市場增長目標。而網絡部門則按照技術域分工細致，關心各自領域內的網絡運行質量和業務SLA承諾目標達成。趨勢及建議趨勢及建議1091、加速產業代際定義：共同定義高階自智網絡目標，明確代際特征和成效指標，牽引產業發展方向；2、加速產業標準制定：共同制定自智網絡各級各場景分級標準，定義高階能力接口，促進產業高效協同；3、加速核心技術突破：共同推動融合感知、數字孿生、AI大模型、智能決策等自智網絡核心技術

38、突破，驅動產業技術躍升；4、加速商業創新實踐：共同探索商業應用場景，聚焦價值創造，實踐端到端流程創新，加速商業價值閉環。自智網絡已經從理念戰略階段進入實踐部署階段，且已經初步顯著成效。但自智網絡是一個系統工程，不能一蹴而就，在邁向高階自智網絡的道路上仍舊面臨諸多挑戰。帶來的挑戰和機遇：第二次工業革命過程中，傳統蒸汽作業工廠的電氣化改造，曾經歷了從單一設備汽改電的點級改造，到圍繞一個設備或一條生產線的應用級改造，最終實現所有設備、所有生產線，乃至整個工廠的系統性、全面電氣化轉型的過程，這是一個逐步深入的漸進演進過程。Power and Prediction:The Disruptive Econ

39、omics of Artificial Intelligence一書中，作者Ajay Agrawal等認為：AI應用于各行各業，也會經歷一個類似的過程：從點級方案創新，到應用級方案創新，最后實現系統級方案變革。點級方案創新：AI解決非常具體的問題，用于改進現有流程且可獨立部署，不改變系統。應用級方案創新：AI解決一系列問題，使能獨立可部署的新流程，也不改變系統。系統級方案變革：AI能夠同時改進多個現有流程，或者通過改變相互依賴的流程使能多個新流程。過去幾年，全球運營商自智網絡創新實踐過程，基本都是從網絡運維過程的“點級方案”Use case創新開始，即圍繞數十個運維任務，識別出幾百個能力點，通

40、過AI替代和改造來迭代改進。隨著自智網絡實踐深入，領先運營商開始引入面2.4 趨勢四：AI的商業進程正在由“點級”向“應用級”和“系統級”逐步深入1、急需構建產業統一的分級和成效衡量標尺，凝聚產業合力共同演進。運營商紛紛制定分級和成效衡量標尺，但產業標準尚未形成，不利于產業合力創新、統一代際演進和對標提升。2、如何挖掘歸類市場需求，以牽引自智應用創新和能力規劃建設。如何更好地挖掘、歸類行業客戶和消費者對通信網絡性能、業務品質和服務體驗的訴求，為全產業伙伴開展自智應用創新指3、加速自智網絡價值轉化需要端到端打通、跨層互操作、跨專業協同。需要將自智能力轉化為對運營商/客戶/行業的價值。自智能力持續

41、向L5迭代演進，賦能運營商商業成功，加速轉化為對網絡提質，業務創收、降本增效的價值。賦能行業數字化，云網按需便捷獲得、SLA可保障、自主可視管控，賦能消費者數字生活，數字業務、高品質網絡、智慧家庭、極致體驗。向成效驅動的機制，把商業場景和成效價值作為驅動創新的源動力，通過“應用級”和“系統級”方案創新，逐漸擺脫現有業務流程的約束，通過運營商網絡、客戶市場等跨部門協作，以自頂向下Top-Down方式設計和重構現有流程。引方向，并牽引運營商網絡的自智升級，值得全產業伙伴共同探索和研究?！皯眉墶焙汀跋到y級”的自智網絡創新實踐過程，需要運營商從組織設計、流程穿越、成效指標設置、目標架構等多個視角，全

42、方位重新審視現有網絡自動化智能化短板，進行面向目標的改造，其創新難度遠比點級方案大。帶來的挑戰和機遇：缺少科學合理的成效指標體系作為自智網絡創新的牽引：運營商當前不同部門和專業的KPI/KQI目標設定，主要以面向運營商內部網絡運維效率提升為主，缺乏面向客戶體驗提升和創造商業價值的目標牽引，體現最終網絡運營效果的成效指標不夠體系化。網絡業務和技術越來越復雜，運營商內部組織分工細，跨組織、跨技術域協作困難：運營商客戶和市場部門，聚焦客戶需求滿足度/投訴率、商業變現目標、市場增長目標。而網絡部門則按照技術域分工細致，關心各自領域內的網絡運行質量和業務SLA承諾目標達成。趨勢及建議趨勢及建議12112

43、022年4月，Gartner在一篇針對醫療看護領域的案例分析報告中，提出在AI模型可解釋性（Explainability）無法獲得的情況下，嘗試通過不同類型案例（Cases）的分階段積累，幫助人們從商業價值視角，提升對AI系統的“可信度（Credibility）”。而在自動駕駛汽車領域，最核心的ISO 21448道路車輛預期功能安全標準于2022年6月正式發布，其核心是解決因設計不足或性能局限導致的整車行為安全問題，牽引智能化汽車達到“設計即正確”、“行為安全”的系統可信賴目標。類似地，隨著AI在通信網絡的應用范圍，從危害度（Criticality）較低的輔助性應用，如網絡故障檢測與根因分析、

44、網絡流量預測、網絡狀態感知等，逐步向決策類、配置指令下發類應用延伸，自智網絡也面臨系統可信賴這一挑戰性難題。以數據中心網絡為例，隨著互聯網業務和公有云業務的快速發展，單個Region內的交換機規模，已經從2018年的千級，快速增長到2023年的萬級，預計到2028年將會進一步增長到十萬級。為防止網絡變更配置錯誤、維護和擴容不當，引發嚴重的網絡中斷事故，運營商已嘗試在數據中心網絡規劃正確性、配置正確性檢查和校驗、網絡設計隱患識別等過程中，通過系統可信賴技術，應對網絡變更、擴容過程中的業務復雜性和配置正確性難題。2.5 趨勢五：網絡AI創新場景從輔助網絡感知和分析，開始向支撐網絡決策延伸，亟待AI

45、系統可信賴、決策正確性取得技術突破自頂向下實現流程穿越，設計和重構現有流程挑戰大：網絡現有存量客戶的體驗、業務SLA不能受到影響。重構前后的流程及數據，可平滑遷移和升級。網絡技術演進快，現有流程需要兼容存量設備和業務，歷史包袱重，流程分支多。AI技術在通信網絡的應用，包括對既有信息的理解，如針對確定性的網絡參數智能感知，也包括網絡基礎知識的理解，如針對網絡形態的業務SLA智能預測，同時也包括開放式的、復雜關鍵場景的智能決策，這是一個漸進和長期的系統性工程，其關鍵要保證它能在任何情況下都能做出公正和安全的決策。通信網絡的特征是大規模的、復雜的、動態且不確定的，這就使得AI系統的可靠性變成難以評估

46、。AI對網絡趨勢的預判更多的是一種基于有限條件下的判斷，人類運維人員如何認識并信賴這個結果，如何對其發生的概率進行理解和決策，特別是如何協調AI的判斷與人類運維人員判斷之間的矛盾，這些都會帶來AI系統的信任問題。AI系統的可信賴度（Trustworthiness），主要包括兩部分：系統的可解釋性（Explainability），通過信用值（Credit）的持續積累得到的系統可信度（Credibility），具體可以用以下公式表達：聯合定義科學合理的成效指標體系：通過產業協作分享成效指標優秀實踐，借助標準組織，聯合定義通用的網絡成效指標體系、分享定義方法；通過跨部門聯合團隊創新：圍繞提升客戶體驗

47、和價值創造，實現商業正循環開展創新活動，商業使能、流程穿越、技術架構評估同步進行，組織設計和優化也是創新的重要環節。趨勢及建議趨勢及建議AI系統可信賴度（Trustworthiness）12112022年4月，Gartner在一篇針對醫療看護領域的案例分析報告中，提出在AI模型可解釋性（Explainability）無法獲得的情況下，嘗試通過不同類型案例（Cases）的分階段積累，幫助人們從商業價值視角，提升對AI系統的“可信度（Credibility）”。而在自動駕駛汽車領域，最核心的ISO 21448道路車輛預期功能安全標準于2022年6月正式發布，其核心是解決因設計不足或性能局限導致的整

48、車行為安全問題，牽引智能化汽車達到“設計即正確”、“行為安全”的系統可信賴目標。類似地，隨著AI在通信網絡的應用范圍，從危害度（Criticality）較低的輔助性應用，如網絡故障檢測與根因分析、網絡流量預測、網絡狀態感知等，逐步向決策類、配置指令下發類應用延伸，自智網絡也面臨系統可信賴這一挑戰性難題。以數據中心網絡為例，隨著互聯網業務和公有云業務的快速發展，單個Region內的交換機規模，已經從2018年的千級，快速增長到2023年的萬級，預計到2028年將會進一步增長到十萬級。為防止網絡變更配置錯誤、維護和擴容不當，引發嚴重的網絡中斷事故，運營商已嘗試在數據中心網絡規劃正確性、配置正確性檢

49、查和校驗、網絡設計隱患識別等過程中，通過系統可信賴技術，應對網絡變更、擴容過程中的業務復雜性和配置正確性難題。2.5 趨勢五：網絡AI創新場景從輔助網絡感知和分析，開始向支撐網絡決策延伸，亟待AI系統可信賴、決策正確性取得技術突破自頂向下實現流程穿越，設計和重構現有流程挑戰大：網絡現有存量客戶的體驗、業務SLA不能受到影響。重構前后的流程及數據，可平滑遷移和升級。網絡技術演進快，現有流程需要兼容存量設備和業務，歷史包袱重，流程分支多。AI技術在通信網絡的應用，包括對既有信息的理解，如針對確定性的網絡參數智能感知，也包括網絡基礎知識的理解，如針對網絡形態的業務SLA智能預測，同時也包括開放式的、

50、復雜關鍵場景的智能決策，這是一個漸進和長期的系統性工程，其關鍵要保證它能在任何情況下都能做出公正和安全的決策。通信網絡的特征是大規模的、復雜的、動態且不確定的，這就使得AI系統的可靠性變成難以評估。AI對網絡趨勢的預判更多的是一種基于有限條件下的判斷，人類運維人員如何認識并信賴這個結果，如何對其發生的概率進行理解和決策，特別是如何協調AI的判斷與人類運維人員判斷之間的矛盾，這些都會帶來AI系統的信任問題。AI系統的可信賴度（Trustworthiness），主要包括兩部分：系統的可解釋性（Explainability），通過信用值（Credit）的持續積累得到的系統可信度（Credibilit

51、y），具體可以用以下公式表達：聯合定義科學合理的成效指標體系：通過產業協作分享成效指標優秀實踐，借助標準組織，聯合定義通用的網絡成效指標體系、分享定義方法；通過跨部門聯合團隊創新：圍繞提升客戶體驗和價值創造，實現商業正循環開展創新活動，商業使能、流程穿越、技術架構評估同步進行，組織設計和優化也是創新的重要環節。趨勢及建議趨勢及建議AI系統可信賴度（Trustworthiness）1413開展網絡 AI 系統可信賴關鍵技術探索，解決網絡變更、擴容等關鍵場景下的決策、配置正確性難題：需要學術界、產業界、標準組織協作，聯合探索系統化的設計方法、流程、工具，并通過標準牽引產業方向；通過持續創新和實踐，

52、積累網絡 AI 應用案例，提升網絡 AI 系統的可信度（Credibility）：通過產業協作，分享創新和實踐方法，增強網絡 AI 信心。隨著AI技術快速發展，AI模型越來越大、越來越復雜的同時，AI模型的可解釋性（Explainability）問題也變得更具挑戰性，短期內很難取得理論和技術上的突破。AI系統面臨如下挑戰：帶來的挑戰和機遇：隨著ChatGPT的出現，掀起全球新一輪AI發展熱潮，一方面各大科技公司基于自己的大算力、算法能力構建基礎大模型，同時各行各業基于業務數據構建行業大模型，大模型出現百家爭鳴時代，并開始為各行各業進行賦能，掀起生產力變革。經過快速的探索和發展，大模型當前已不僅

53、僅只是會聊天的工具，而是逐漸進入各種行業活動，為業務生產帶來巨大價值。在氣象領域，氣象大模型能夠提供全球氣象秒級預報，其氣象預測結果包括位勢、濕度、風速、溫度、海平面氣壓等，且預測結果表現優異，對于防災減災、保障人民生命財產安全有重要意義。在藥物研發領域，AI大模型可以預測化合物的ADME/T（吸收、分配、代謝、排泄、毒性）屬性、生成高結合能的化合物，甚至預測靶點與潛在藥物之間的相互作用，平均可以縮短70%的藥物研發周期，大幅降低藥物設計成本，且將藥物研發成功率提升10倍以上。在電信領域，基于海量數量構建的大模型，泛化能力好，能夠屏蔽局點差異實現AI的快速部署和應用，同時大模型在意圖理解方面的

54、優點，讓具備海量電信知識的大模型能夠通過北向接口控制、使用、配置和管理網絡設備，加速網絡走向自智。當前大模型在電信行業的應用探索如火如荼。2.6 趨勢六：大模型走向分層構建模式，集成電信知識的通信大模型將會掀起電信行業生產力變革缺少面向高危害度（Criticality）類別應用的網絡系統架構設計方法、工具，幫助實現AI系統的可解釋、可驗證：通過嚴謹的架構設計，如數字化的系統目標、行為、動態環境建模方法，將AI關在籠子里，而不是依靠AI模型自身可解釋。缺少網絡應用危害度（Criticality）分類評估和動態度量方法：不同危害度類別的網絡應用，采用不同的系統設計方法。網絡應用的危害度，會跟隨場景

55、、環境狀態變化而動態改變。一方面各電信廠家基于大模型推出各種應用方案，思科發布NetworkGPT插件，用于分析日志、識別隱患/故障等；Juniper和ChatGPT對接，推出Marvis VNA助手，實現VNA聊天助手，用于跨域故障根因分析、推薦故障處理優先級，以及分析Zoom會議性能等；亞信基于開源/商業大模型開發網絡運維數智應用，通過AIGC問答支撐網絡運維生產。運營商也開始構建和發布自己的大模型，中國移動發布“九天”行業大模型，其中的九天客服大模型，主要是用于重新定義客戶服務模式，提升客服效率；中國電信發布TeleChat 大模型，主要是用于注智數據中臺、智能客服、智慧政務；中國聯通發

56、布鴻湖大模型，定位為增值業務大模型，可以實現文本生成圖像、視頻剪輯和圖像生成圖像等功能。2023年7月華為正式發布華為云盤古大模型3.0，并提出L0基礎大模型、L1行業大模型、L2場景模型的三層發展架構。針對電信行業，華為基于L0基礎盤古大模型之上，結合電信領域的百億語料和數萬名專家經驗，打造通信大模型，并在此之上提供意圖驅動的對話式運維和基于專家級經驗的網絡自優化等大模型應用。趨勢及建議趨勢及建議1413開展網絡 AI 系統可信賴關鍵技術探索，解決網絡變更、擴容等關鍵場景下的決策、配置正確性難題：需要學術界、產業界、標準組織協作，聯合探索系統化的設計方法、流程、工具，并通過標準牽引產業方向；

57、通過持續創新和實踐，積累網絡 AI 應用案例，提升網絡 AI 系統的可信度（Credibility）：通過產業協作，分享創新和實踐方法，增強網絡 AI 信心。隨著AI技術快速發展，AI模型越來越大、越來越復雜的同時，AI模型的可解釋性（Explainability）問題也變得更具挑戰性，短期內很難取得理論和技術上的突破。AI系統面臨如下挑戰：帶來的挑戰和機遇：隨著ChatGPT的出現，掀起全球新一輪AI發展熱潮，一方面各大科技公司基于自己的大算力、算法能力構建基礎大模型，同時各行各業基于業務數據構建行業大模型，大模型出現百家爭鳴時代，并開始為各行各業進行賦能，掀起生產力變革。經過快速的探索和發

58、展，大模型當前已不僅僅只是會聊天的工具，而是逐漸進入各種行業活動，為業務生產帶來巨大價值。在氣象領域，氣象大模型能夠提供全球氣象秒級預報，其氣象預測結果包括位勢、濕度、風速、溫度、海平面氣壓等，且預測結果表現優異，對于防災減災、保障人民生命財產安全有重要意義。在藥物研發領域，AI大模型可以預測化合物的ADME/T（吸收、分配、代謝、排泄、毒性）屬性、生成高結合能的化合物，甚至預測靶點與潛在藥物之間的相互作用，平均可以縮短70%的藥物研發周期，大幅降低藥物設計成本，且將藥物研發成功率提升10倍以上。在電信領域，基于海量數量構建的大模型，泛化能力好，能夠屏蔽局點差異實現AI的快速部署和應用，同時大

59、模型在意圖理解方面的優點，讓具備海量電信知識的大模型能夠通過北向接口控制、使用、配置和管理網絡設備，加速網絡走向自智。當前大模型在電信行業的應用探索如火如荼。2.6 趨勢六：大模型走向分層構建模式，集成電信知識的通信大模型將會掀起電信行業生產力變革缺少面向高危害度（Criticality）類別應用的網絡系統架構設計方法、工具，幫助實現AI系統的可解釋、可驗證：通過嚴謹的架構設計，如數字化的系統目標、行為、動態環境建模方法，將AI關在籠子里，而不是依靠AI模型自身可解釋。缺少網絡應用危害度（Criticality）分類評估和動態度量方法：不同危害度類別的網絡應用，采用不同的系統設計方法。網絡應用

60、的危害度，會跟隨場景、環境狀態變化而動態改變。一方面各電信廠家基于大模型推出各種應用方案，思科發布NetworkGPT插件，用于分析日志、識別隱患/故障等；Juniper和ChatGPT對接，推出Marvis VNA助手，實現VNA聊天助手，用于跨域故障根因分析、推薦故障處理優先級，以及分析Zoom會議性能等；亞信基于開源/商業大模型開發網絡運維數智應用，通過AIGC問答支撐網絡運維生產。運營商也開始構建和發布自己的大模型，中國移動發布“九天”行業大模型，其中的九天客服大模型，主要是用于重新定義客戶服務模式，提升客服效率；中國電信發布TeleChat 大模型，主要是用于注智數據中臺、智能客服、

61、智慧政務；中國聯通發布鴻湖大模型，定位為增值業務大模型，可以實現文本生成圖像、視頻剪輯和圖像生成圖像等功能。2023年7月華為正式發布華為云盤古大模型3.0，并提出L0基礎大模型、L1行業大模型、L2場景模型的三層發展架構。針對電信行業，華為基于L0基礎盤古大模型之上，結合電信領域的百億語料和數萬名專家經驗，打造通信大模型，并在此之上提供意圖驅動的對話式運維和基于專家級經驗的網絡自優化等大模型應用。趨勢及建議趨勢及建議16151、大模型可以考慮和認知智能結合，通過認知智能實現知識數據的融合、知識表示和推理、知識決策等，并且能夠被大模型能夠進行高效調用，認知智能作為大模型的有效助手，幫助大模型給

62、出的結論更可靠；2、在業務模式可以進行創新嘗試，模型即服務有可能成為未來的一種重要業務模式，由于大部分企業缺乏能力去構建大模型，但具有豐富的數據，基于大模型“大規模預訓練微調”的范式可以滿足AI產業鏈各行業的應用需求，這些企業可以通過MaaS服務基于科技領頭企業提供的基礎大模型，快速構建自己的行業/場景大模型。從當前研究和實踐效果來看，相對于傳統AI模型，大模型在意圖理解、判斷決策等方面表現優勢明顯，考慮到電信網絡的高要求和可靠性，大模型在電信行業可能會率先從一些人機交互的低風險場景實現應用，如運維、網設、客服、營銷等：帶來的挑戰和機遇：（1）故障運維場景：基于大模型實現對話式運維，將運維工作

63、轉化為運維人員與機器的對話交互，通過意圖理解實現問題的識別和診斷，指導運維人員快速完成故障處理。對話式運維不僅可以提高運維效率，還可以減少人工操作的錯誤率。（2）網絡分析及預警：收集用戶反饋、系統日志等信息進行全面的綜合分析，發現異常通過提（3）網絡方案設計：通過智能輔助、人機協同互動的方式，實現聊天即設計方案。方案輸入自動化存檔，實時打點，做到信息輸入可溯源；任務管理方面，可以實現任務分解、自動派發和跟蹤，主動提醒，實現設計方案的質量閉環。（4）客服場景：客服場景依賴海量的業務知識和服務經驗，結合AIGC大模型展現出驚人的語義感知和生成智能能力，可根據用戶提供的自然語言描述，解析用戶問題并快

64、速提供答案，大幅減少應答時間。（5）自主營銷&推廣：現階段的AIGC在長文本處理、場景及意圖理解、上下文連續對話方面的強大能力，根據用戶的喜好行為、網絡體驗反饋等，基于生成式AI下實現營銷內容的個性化定制，借助客服等各種觸點構建營銷場景，讓更個性化、有溫度的營銷和推廣活動成為可能。同時看到，大模型在電信行業得到廣泛應用，還面臨一系列挑戰：1、大模型未來在電信網絡會發揮越來越大的作用，在意圖理解方面表現出眾，但在面對思考、推薦、決策、聯想等復雜“認知”問題時，仍無法較好的完全滿足應用要求。2、大模型在電信行業應用能否充分發揮價值，需要結合廠家、運營商上下游合作，在商業上要考慮如何實現有效閉環，驅

65、動行業各方形成合力識別更多價值場景，打造更多大模型創新應用。醒方式，讓業務人員關注設備性能異?；蚬收?，并及時進行處理，讓電信網絡更加安全和穩定。L2場景模型L1行業大模型電力巡檢輔助客服電力大模型CV大模型NLP大模型科學計算大模型多模態大模型氣象大模型藥物大模型金融大模型電信大模型臺風預測海浪預測藥物篩選小分子優化.財務分析網點助手性能優化運維助手L0基礎大模型趨勢及建議趨勢及建議圖2-1 大模型分層架構16151、大模型可以考慮和認知智能結合，通過認知智能實現知識數據的融合、知識表示和推理、知識決策等，并且能夠被大模型能夠進行高效調用，認知智能作為大模型的有效助手，幫助大模型給出的結論更可

66、靠；2、在業務模式可以進行創新嘗試，模型即服務有可能成為未來的一種重要業務模式，由于大部分企業缺乏能力去構建大模型，但具有豐富的數據，基于大模型“大規模預訓練微調”的范式可以滿足AI產業鏈各行業的應用需求，這些企業可以通過MaaS服務基于科技領頭企業提供的基礎大模型，快速構建自己的行業/場景大模型。從當前研究和實踐效果來看，相對于傳統AI模型，大模型在意圖理解、判斷決策等方面表現優勢明顯，考慮到電信網絡的高要求和可靠性，大模型在電信行業可能會率先從一些人機交互的低風險場景實現應用，如運維、網設、客服、營銷等：帶來的挑戰和機遇：（1）故障運維場景：基于大模型實現對話式運維，將運維工作轉化為運維人

67、員與機器的對話交互，通過意圖理解實現問題的識別和診斷，指導運維人員快速完成故障處理。對話式運維不僅可以提高運維效率，還可以減少人工操作的錯誤率。（2）網絡分析及預警：收集用戶反饋、系統日志等信息進行全面的綜合分析，發現異常通過提（3）網絡方案設計：通過智能輔助、人機協同互動的方式，實現聊天即設計方案。方案輸入自動化存檔，實時打點，做到信息輸入可溯源；任務管理方面，可以實現任務分解、自動派發和跟蹤，主動提醒，實現設計方案的質量閉環。（4）客服場景：客服場景依賴海量的業務知識和服務經驗，結合AIGC大模型展現出驚人的語義感知和生成智能能力，可根據用戶提供的自然語言描述，解析用戶問題并快速提供答案，

68、大幅減少應答時間。（5）自主營銷&推廣：現階段的AIGC在長文本處理、場景及意圖理解、上下文連續對話方面的強大能力，根據用戶的喜好行為、網絡體驗反饋等，基于生成式AI下實現營銷內容的個性化定制，借助客服等各種觸點構建營銷場景，讓更個性化、有溫度的營銷和推廣活動成為可能。同時看到，大模型在電信行業得到廣泛應用，還面臨一系列挑戰：1、大模型未來在電信網絡會發揮越來越大的作用，在意圖理解方面表現出眾，但在面對思考、推薦、決策、聯想等復雜“認知”問題時，仍無法較好的完全滿足應用要求。2、大模型在電信行業應用能否充分發揮價值，需要結合廠家、運營商上下游合作，在商業上要考慮如何實現有效閉環，驅動行業各方形

69、成合力識別更多價值場景，打造更多大模型創新應用。醒方式，讓業務人員關注設備性能異?；蚬收?，并及時進行處理，讓電信網絡更加安全和穩定。L2場景模型L1行業大模型電力巡檢輔助客服電力大模型CV大模型NLP大模型科學計算大模型多模態大模型氣象大模型藥物大模型金融大模型電信大模型臺風預測海浪預測藥物篩選小分子優化.財務分析網點助手性能優化運維助手L0基礎大模型趨勢及建議趨勢及建議圖2-1 大模型分層架構 推進 NaaS 平臺接口標準化：加快滿足不同業務場景的 Service API,Network API 和 Roaming APIs 定義和標準化，消除設備供應商、運營商和地域差異，降低API 編排和

70、調用門檻；探索能力開放新業務場景：5G/5.5G 為代表的通信網絡蘊含著極大的商業潛力。運營商、OTT、設備供應商應該協同，提升 E2E 網絡切片、5G 新通話、云網專線BoD、OTN 低時延專線、云+網融合業務、邊緣能力等復雜場景下綜合調用能力，以加速通信網絡變現。自智網絡的目標愿景之一就是為網絡用戶，提供“零等待、零接觸、零故障”的新型數字化高品質信息通信服務，是運營商轉型為NaaS提供商和綜合數字服務提供商的必由之路。然而，要徹底改變網絡的使用和運維模式，并非易事。對于那些在家辦公的員工或企業的小型分支機構來說，NaaS可能是理想的選擇，但將一個大型企業園區或數據中心網絡遷移到NaaS將

71、是非常具有挑戰性的。帶來的挑戰和機遇：1817行業數字化轉型加速，從IT支撐系統逐漸進入到生產環節和決策系統等企業核心領域，催生出如企業分支互聯、多云連接、安全性、硬隔離和SLA可保障等多樣化的網絡能力和增值服務新訴求，通信產業積極探索新的商業范式，通過挖掘和開放自身網絡能力，在幫助傳統企業數字化和商業創新過程中，實現商業增收。在2023年伊始，NaaS再次成為行業熱點，標準組織、開源組織、運營商、設備供應商等紛紛啟動新一輪的NaaS技術和商業研究，嘗試通過利用新的途徑提升網絡的變現能力和服務能力。2023年巴展，GSMA聯合21家移動運營商發起Open Gateway全行業倡議計劃。目標是通

72、過網絡能力的開放，探索新的業務增長點。希望能像36年前實現語音漫游一樣，通過API漫游，實現數字業務的漫游。歐洲Top運營商Telefonica、德國電信、Orange、沃達豐等聯合設備供應商、云服務商，聯合發布API創新案例，首批推出QoD、號碼驗證等8個通用網絡API，未來將聚焦5G和更復雜的網絡能力調用，如切片能力、5G新通話能力、專線/專網能力。同時，GSMA聯合Linux基金會成立CAMARA開源項目，提出面向開發者和最終消費者的統一2.7 趨勢七：各大運營商積極構筑網絡能力開放新生態，推進網絡API標準化和商業化，借助網絡即服務(NaaS)實現商業增收標準化Service API，

73、聚焦接口定義與代碼開源，聯合TM Forum等行業組織梳理API分層定義，設計NaaS實現架構。一方面，屏蔽復雜的技術細節，將網絡能力以簡單易用的API、開發者友好的方式開放出來；另一方面，號召行業伙伴，包括云服務商、OTT、企業客戶等，基于網絡能力探索新的商業場景，擴大新的市場商機。NaaS的平臺化和標準化要進一步規范統一：一方面NaaS平臺南向Network APIs和東西向接口Roaming APIs目前尚未標準化，跨運營商、跨技術域的產業多方協作效率不高。一方面從千數量級原子APIs到百數量級的Network APIs，需要基于場景分類、定義與收斂，各廠家網絡Network APIs協

74、議七國八制，也急需進一步規范化和標準化。復雜業務場景下缺乏綜合調用變現能力：目前NaaS的變現能力還比較單一，在復雜業務場景下多能力綜合調用的能力還有待提升。趨勢及建議趨勢及建議 推進 NaaS 平臺接口標準化：加快滿足不同業務場景的 Service API,Network API 和 Roaming APIs 定義和標準化，消除設備供應商、運營商和地域差異，降低API 編排和調用門檻；探索能力開放新業務場景：5G/5.5G 為代表的通信網絡蘊含著極大的商業潛力。運營商、OTT、設備供應商應該協同，提升 E2E 網絡切片、5G 新通話、云網專線BoD、OTN 低時延專線、云+網融合業務、邊緣能

75、力等復雜場景下綜合調用能力，以加速通信網絡變現。自智網絡的目標愿景之一就是為網絡用戶，提供“零等待、零接觸、零故障”的新型數字化高品質信息通信服務，是運營商轉型為NaaS提供商和綜合數字服務提供商的必由之路。然而，要徹底改變網絡的使用和運維模式，并非易事。對于那些在家辦公的員工或企業的小型分支機構來說，NaaS可能是理想的選擇，但將一個大型企業園區或數據中心網絡遷移到NaaS將是非常具有挑戰性的。帶來的挑戰和機遇：1817行業數字化轉型加速，從IT支撐系統逐漸進入到生產環節和決策系統等企業核心領域，催生出如企業分支互聯、多云連接、安全性、硬隔離和SLA可保障等多樣化的網絡能力和增值服務新訴求，

76、通信產業積極探索新的商業范式，通過挖掘和開放自身網絡能力，在幫助傳統企業數字化和商業創新過程中，實現商業增收。在2023年伊始，NaaS再次成為行業熱點，標準組織、開源組織、運營商、設備供應商等紛紛啟動新一輪的NaaS技術和商業研究，嘗試通過利用新的途徑提升網絡的變現能力和服務能力。2023年巴展，GSMA聯合21家移動運營商發起Open Gateway全行業倡議計劃。目標是通過網絡能力的開放，探索新的業務增長點。希望能像36年前實現語音漫游一樣，通過API漫游，實現數字業務的漫游。歐洲Top運營商Telefonica、德國電信、Orange、沃達豐等聯合設備供應商、云服務商，聯合發布API創

77、新案例，首批推出QoD、號碼驗證等8個通用網絡API，未來將聚焦5G和更復雜的網絡能力調用，如切片能力、5G新通話能力、專線/專網能力。同時，GSMA聯合Linux基金會成立CAMARA開源項目，提出面向開發者和最終消費者的統一2.7 趨勢七：各大運營商積極構筑網絡能力開放新生態，推進網絡API標準化和商業化，借助網絡即服務(NaaS)實現商業增收標準化Service API，聚焦接口定義與代碼開源，聯合TM Forum等行業組織梳理API分層定義，設計NaaS實現架構。一方面，屏蔽復雜的技術細節，將網絡能力以簡單易用的API、開發者友好的方式開放出來；另一方面，號召行業伙伴，包括云服務商、O

78、TT、企業客戶等，基于網絡能力探索新的商業場景，擴大新的市場商機。NaaS的平臺化和標準化要進一步規范統一：一方面NaaS平臺南向Network APIs和東西向接口Roaming APIs目前尚未標準化，跨運營商、跨技術域的產業多方協作效率不高。一方面從千數量級原子APIs到百數量級的Network APIs，需要基于場景分類、定義與收斂，各廠家網絡Network APIs協議七國八制，也急需進一步規范化和標準化。復雜業務場景下缺乏綜合調用變現能力：目前NaaS的變現能力還比較單一，在復雜業務場景下多能力綜合調用的能力還有待提升。趨勢及建議趨勢及建議自智網絡實施方法體系（ANF）20運營商網

79、絡數字化轉型需要一套行之有效的體系框架，以指導推進自動化、智能化轉型從戰略到執行的全過程，通過自我迭代的持續演進，不斷獲取價值。為此，TM Forum充分吸收各大運營商的自智網絡實踐經驗，在已有的自智網絡四要素方法論的基礎上進一步優化，升級為更為系統全面的自智網絡體系框架（Autonomous Networks Framework/ANF）。希望基于此框架，形成一套專門指導運營商網絡自動化、智能化轉型的、開箱即用實施指南和工具包，助力運營商更高效、更體系化的規劃和實現自智網絡。該框架由自智網絡四要素、運營商實踐和產業評估與認證三部分組成。其中，由成效指標、分級標準、目標架構及自智地圖組成的四要

80、素已經在全球達成共識；運營實踐將支撐運營商制定AN戰略和持續迭代提升AN能力；而產業評估與認證則可對運營商的服務水平和廠商解決方案能力進行測評。03自智網絡實施方法體系（ANF）圖3-1 自智網絡體系框架（ANF）商業迭代（AN Journey）基本主張核心要素運營實踐收益演進架構代際特征價值主張架構原則成效指標分級標準目標架構單域自治/跨域協同全棧AI、意圖驅動通用+領域商業+社會業務架構+技術架構指標框架+參考指標集ANL+評估方法/工具流程方法自智地圖運營流價值場景框架+場景集實施組織能力保障：決策組、規劃組、專題組變革：組織、流程、人員等業務戰略高層要求產業標準前沿技術AN戰略管理層承

81、諾AN藍圖規劃產業策略和貢獻技術創新分級標準成效指標自智地圖目標架構戰略規劃（ANSP）方案設計基線評估演進閉環L1 Lx基于場景短板分析開發部署自智網絡體系框架（ANF）服務體驗網絡能力行業測評認證愿景：Zero-X/Self-X自智網絡實施方法體系（ANF）20運營商網絡數字化轉型需要一套行之有效的體系框架，以指導推進自動化、智能化轉型從戰略到執行的全過程，通過自我迭代的持續演進，不斷獲取價值。為此，TM Forum充分吸收各大運營商的自智網絡實踐經驗，在已有的自智網絡四要素方法論的基礎上進一步優化，升級為更為系統全面的自智網絡體系框架（Autonomous Networks Framew

82、ork/ANF）。希望基于此框架，形成一套專門指導運營商網絡自動化、智能化轉型的、開箱即用實施指南和工具包，助力運營商更高效、更體系化的規劃和實現自智網絡。該框架由自智網絡四要素、運營商實踐和產業評估與認證三部分組成。其中，由成效指標、分級標準、目標架構及自智地圖組成的四要素已經在全球達成共識；運營實踐將支撐運營商制定AN戰略和持續迭代提升AN能力；而產業評估與認證則可對運營商的服務水平和廠商解決方案能力進行測評。03自智網絡實施方法體系（ANF）圖3-1 自智網絡體系框架（ANF）商業迭代（AN Journey）基本主張核心要素運營實踐收益演進架構代際特征價值主張架構原則成效指標分級標準目標

83、架構單域自治/跨域協同全棧AI、意圖驅動通用+領域商業+社會業務架構+技術架構指標框架+參考指標集ANL+評估方法/工具流程方法自智地圖運營流價值場景框架+場景集實施組織能力保障：決策組、規劃組、專題組變革：組織、流程、人員等業務戰略高層要求產業標準前沿技術AN戰略管理層承諾AN藍圖規劃產業策略和貢獻技術創新分級標準成效指標自智地圖目標架構戰略規劃（ANSP）方案設計基線評估演進閉環L1 Lx基于場景短板分析開發部署自智網絡體系框架（ANF）服務體驗網絡能力行業測評認證愿景：Zero-X/Self-X04華為自動駕駛網絡解決方案21自智網絡體系框架主要包括四大核心要素、運營實踐和行業測評認證三

84、大塊內容：四大核心要素：從自智網絡能帶來哪些收益、如何逐步演進、如何協作分工、實施落地范圍等核心問題出發，針對性的定義自智網絡四大核心要素，即成效指標、分級標準、目標架構和自智地圖。行業測評認證：含服務體驗和網絡能力測評。服務體驗測評是行業客戶視角，對運營商網絡和服務進行黑盒測試及分級認證，助力運營商更好地拓展和服務行業客戶；網絡能力測評是面向自智運營的需求，開展多廠家、多場景、多專業的解決方案的分級測評，牽引自治能力升級，促進廠家/專業協同、打通E2E商業流程。行業測評認證，有助于對標提升，有利于提升公信力，加速商業共贏、促進產業繁榮。運營實踐：基于核心要素，體系化地開展自智網絡實踐，包括A

85、N戰略規劃（ANSP）、AN迭代循環實施（AN Journey）及組織能力。自智網絡實施方法體系（ANF）04華為自動駕駛網絡解決方案21自智網絡體系框架主要包括四大核心要素、運營實踐和行業測評認證三大塊內容：四大核心要素：從自智網絡能帶來哪些收益、如何逐步演進、如何協作分工、實施落地范圍等核心問題出發，針對性的定義自智網絡四大核心要素，即成效指標、分級標準、目標架構和自智地圖。行業測評認證：含服務體驗和網絡能力測評。服務體驗測評是行業客戶視角，對運營商網絡和服務進行黑盒測試及分級認證，助力運營商更好地拓展和服務行業客戶；網絡能力測評是面向自智運營的需求，開展多廠家、多場景、多專業的解決方案的

86、分級測評，牽引自治能力升級，促進廠家/專業協同、打通E2E商業流程。行業測評認證，有助于對標提升，有利于提升公信力，加速商業共贏、促進產業繁榮。運營實踐：基于核心要素，體系化地開展自智網絡實踐，包括AN戰略規劃（ANSP）、AN迭代循環實施（AN Journey）及組織能力。自智網絡實施方法體系（ANF）24華為的愿景和使命是把數字世界帶入每個人，每個家庭，每個組織，構建萬物互聯的智能世界。實現萬物互聯智能世界的過程，也是幫助各行各業實現數字化轉型目標的過程。華為致力于在云服務、人工智能、網絡、低碳發展四大領域持續創新以加快數字化發展，推動人類文明的再一次飛躍，激發行業創新、產業升級和社會發展

87、。讓網絡走向自動駕駛、讓云服務無所不在、讓人工智能無所不及、以數字技術助力低碳發展是華為持續創新的方向。自動駕駛網絡（ADN）是華為自智網絡產業的解決方案實現，也是華為通信網絡2030的核心戰略。旨在基于聯接+智能，打造一張自動、自愈、自優、自治的網絡，通過單域自治、跨域協同，與運營商和企業共同構建網絡“自配置、自修復和自優化”能力，從而為消費者和政企客戶提供“零等待、零接觸、零故障”的極致體驗。在TM Forum自智網絡體系框架指導下，華為在融合感知、數字孿生、智能決策和人機共生等多項關鍵技術方面取得關鍵突破，構建高階的自智網絡底座，加速邁向高階自智網絡。23網絡基礎設施的智能化是實現高階自

88、智網絡的根本，網絡設備要引入更多的實時感知器件和AI推理能力，不但要增強對資源、業務及周邊環境的數字化感知能力，還要具備包括分析、決策和執行的邊緣智能能力。網絡管控單元需要通過網絡數字建模方法，將離散的網絡資源、業務、狀態數據關聯起來，建立完整的域內網絡數字化高清地圖，集網絡數據采集、網絡感知、網絡仿真、網絡決策和網絡控制與一身，實現單域的自治閉環，讓網絡連接質量連接時效可承諾可保障。通信網絡要想實現高階自智網絡目標，需要一個清晰的，可供產業參考、形成為共識的業務架構來指導生產實踐落地?；诖思軜?，運營商可以自上而下系統性地評估和梳理現有OSS系統、綜合網管、廠家網管/控制器和網絡設備在內的現

89、有架構，由此制定滿足自身實際需要的，切實可行的演進路標。華為參考TM Forum IG1218的業務架構建議，結合豐富全球客戶聯合創新實踐，提出圖4-1的自動駕駛網絡業務架構。4.1 華為自動駕駛網絡架構及價值主張4-1 網絡管控單元（Y域）自動駕駛網絡架構單域自治業務跨域單元網絡管控單元（X域）跨域協同單域自治網網絡網絡基礎設施傳送華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案融合感知：通過網絡的高精度、實時的數據為上層的自動化提供基礎。如：光功率感知從現有的15分鐘周期，提升到毫秒級；數字孿生：基于融合感知的豐富數據，生成高精數字孿生，可以實現在線實時網絡仿真，為網絡的規、建、維、優、營

90、提供支撐；如：在線仿真，可以有效防止甚至消除人為配置錯誤引發的網絡故障；智能決策：基于高精數字孿生，注入智能算法，可以從全局角度實現智能的網絡級決策；如：從單一目標的專項優化，提升到多目標協同優化，同時兼顧網絡的能耗、速率、覆蓋等多目標；人機共生：依托華為盤古通用語言大模型，疊加電信語料、標準文稿、案例總結等專業知識，打造通信大模型，給人機交互模式帶來重大改進；如：運維助手可以提供普通工程師水平的協助，有了大模型能力的加持，可以提供相當于高級專家水平的互動式協助。24華為的愿景和使命是把數字世界帶入每個人，每個家庭，每個組織，構建萬物互聯的智能世界。實現萬物互聯智能世界的過程，也是幫助各行各業

91、實現數字化轉型目標的過程。華為致力于在云服務、人工智能、網絡、低碳發展四大領域持續創新以加快數字化發展，推動人類文明的再一次飛躍，激發行業創新、產業升級和社會發展。讓網絡走向自動駕駛、讓云服務無所不在、讓人工智能無所不及、以數字技術助力低碳發展是華為持續創新的方向。自動駕駛網絡（ADN）是華為自智網絡產業的解決方案實現，也是華為通信網絡2030的核心戰略。旨在基于聯接+智能，打造一張自動、自愈、自優、自治的網絡，通過單域自治、跨域協同，與運營商和企業共同構建網絡“自配置、自修復和自優化”能力，從而為消費者和政企客戶提供“零等待、零接觸、零故障”的極致體驗。在TM Forum自智網絡體系框架指導

92、下，華為在融合感知、數字孿生、智能決策和人機共生等多項關鍵技術方面取得關鍵突破，構建高階的自智網絡底座，加速邁向高階自智網絡。23網絡基礎設施的智能化是實現高階自智網絡的根本，網絡設備要引入更多的實時感知器件和AI推理能力，不但要增強對資源、業務及周邊環境的數字化感知能力，還要具備包括分析、決策和執行的邊緣智能能力。網絡管控單元需要通過網絡數字建模方法，將離散的網絡資源、業務、狀態數據關聯起來，建立完整的域內網絡數字化高清地圖，集網絡數據采集、網絡感知、網絡仿真、網絡決策和網絡控制與一身，實現單域的自治閉環，讓網絡連接質量連接時效可承諾可保障。通信網絡要想實現高階自智網絡目標，需要一個清晰的，

93、可供產業參考、形成為共識的業務架構來指導生產實踐落地?；诖思軜?，運營商可以自上而下系統性地評估和梳理現有OSS系統、綜合網管、廠家網管/控制器和網絡設備在內的現有架構，由此制定滿足自身實際需要的，切實可行的演進路標。華為參考TM Forum IG1218的業務架構建議，結合豐富全球客戶聯合創新實踐，提出圖4-1的自動駕駛網絡業務架構。4.1 華為自動駕駛網絡架構及價值主張4-1 網絡管控單元（Y域）自動駕駛網絡架構單域自治業務跨域單元網絡管控單元（X域）跨域協同單域自治網網絡網絡基礎設施傳送華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案融合感知：通過網絡的高精度、實時的數據為上層的自動化提

94、供基礎。如：光功率感知從現有的15分鐘周期，提升到毫秒級；數字孿生：基于融合感知的豐富數據，生成高精數字孿生，可以實現在線實時網絡仿真，為網絡的規、建、維、優、營提供支撐；如：在線仿真，可以有效防止甚至消除人為配置錯誤引發的網絡故障；智能決策：基于高精數字孿生，注入智能算法，可以從全局角度實現智能的網絡級決策；如：從單一目標的專項優化，提升到多目標協同優化，同時兼顧網絡的能耗、速率、覆蓋等多目標；人機共生：依托華為盤古通用語言大模型，疊加電信語料、標準文稿、案例總結等專業知識，打造通信大模型，給人機交互模式帶來重大改進；如：運維助手可以提供普通工程師水平的協助，有了大模型能力的加持，可以提供相

95、當于高級專家水平的互動式協助。2625業務跨域單元提供商業智能創新、客戶體驗提升、業務與網絡運維保障三大能力以及應用設計開發的平臺與云服務，面向聚焦運維及商業流程的打通和靈活的業務編排，允許根據自身網絡特點，快速迭代開發新的業務模式、運維流程、業務應用及商業產品和服務，這是運營商實現業務/商業敏捷的關鍵，同時賦能新型運維人員、商業設計人員的技能提升。網絡人工智能單元一方面作為網絡AI設計和開發的基礎平臺，支持對各種通信網絡數據，持續進行AI訓練和知識提取生成AI模型和網絡知識成果，并可注入到其它三個單元中，讓網絡越用越智能。另一方面作為運營商AI的資產中心，面向規、建、維、優過程開發和訓練出來

96、的各種AI模型、網絡知識等成果在網絡人工智能單元統一管理，充分共享和重復使用，減少重復開發和訓練。商業價值是自智網絡部署與推進的關鍵驅動力，華為將會聚焦商業、體驗、效率、能效四大價值構筑產品和解決方案競爭力，助力整個產業加速邁向高階自智網絡。通過聚焦四大商業價值，華為整體解決方案正在逐步使能L4高階自智網絡，從機器輔助人到人輔助機器。在L2-L3的階段，人是運維的主體，通過命令行、GUI來操作機器，通過自然語言和其他人交互，來共同完成任務。在L4的高階自智網絡階段，是由機器作為運維的主體。當機器使用生成式大模型來了解人的意圖，生成下一步網絡規劃和優化的建議，使用決策式大模型來做智能決策的時候，

97、就實現了以機器為主的自智網絡。業務敏捷+：通過提升網絡服務化能力助力客戶提升商業變現能力，使能NaaS，實現零等待業務開通，提升產品TTM；客戶體驗+：通過提升業務質量達標率、投訴處理的及時率等關鍵指標，提升客戶體驗QoE主動優化，實現全生命周期極致體驗；資源效率+：一方面通過多維協同等多種手段降低網絡設備的能耗；一方面通過數字化手段點亮啞資源，提升啞資源數據的準確性，保證網絡資源精準調配；一方面通過優化網絡路徑，抑制網絡擁塞，提升網絡資源的利用率；運維效率+：通過預測性維護、對話式運維等AI核心技術的深度應用，大幅減少人工作業量，降低單位作業時長，實現人員效率提升。維度零等待零故障零接觸自配

98、置自修復自優化L3/機器輔助人業務發放自動化體驗可感可視可視配置自動下發精準診斷單目標專項優化L4/人輔助機器業務交付自動化體驗預測預防可交互配置免人工審核隱患預測預防多目標協同優化代際特征表4-1：自智網絡代際特征華為自動駕駛網絡解決方案基于三零三自的愿景目標，以表4-1的代際特征為牽引，構建高階自智的自動駕駛網絡解決方案。以專線業務發放的零等待為例，在L3級別，專線業務發放是指由人完成了客戶意圖理解，資源勘查，多部門協同等工作后，通過API實現網絡配置的E2E一鍵式下發。在L4級別，專線業務發放是由機器來理解客戶意圖，開展數字化勘查，甚至能完成多自智網絡域的協同，全流程的專線業務自動化交付

99、。自華為在2018 UBBF上首次提出自動駕駛網絡的理念以來，經過多年的創新實踐，華為已經成了系列化自動駕駛網絡解決方案，涵蓋無線、核心、接入、傳輸、IP、數據中心和企業園區多個領域。秉承Intelligence for ICT的理念，致力于把人工智能技術系統性應用于ICT基礎設施自身，解決關鍵挑戰，更好的支持智能世界愿景的實現。4.2 華為自動駕駛網絡解決方案全景華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案2625業務跨域單元提供商業智能創新、客戶體驗提升、業務與網絡運維保障三大能力以及應用設計開發的平臺與云服務，面向聚焦運維及商業流程的打通和靈活的業務編排，允許根據自身網絡特點，快速迭

100、代開發新的業務模式、運維流程、業務應用及商業產品和服務，這是運營商實現業務/商業敏捷的關鍵，同時賦能新型運維人員、商業設計人員的技能提升。網絡人工智能單元一方面作為網絡AI設計和開發的基礎平臺，支持對各種通信網絡數據，持續進行AI訓練和知識提取生成AI模型和網絡知識成果，并可注入到其它三個單元中，讓網絡越用越智能。另一方面作為運營商AI的資產中心，面向規、建、維、優過程開發和訓練出來的各種AI模型、網絡知識等成果在網絡人工智能單元統一管理，充分共享和重復使用，減少重復開發和訓練。商業價值是自智網絡部署與推進的關鍵驅動力，華為將會聚焦商業、體驗、效率、能效四大價值構筑產品和解決方案競爭力，助力整

101、個產業加速邁向高階自智網絡。通過聚焦四大商業價值，華為整體解決方案正在逐步使能L4高階自智網絡，從機器輔助人到人輔助機器。在L2-L3的階段，人是運維的主體，通過命令行、GUI來操作機器，通過自然語言和其他人交互，來共同完成任務。在L4的高階自智網絡階段，是由機器作為運維的主體。當機器使用生成式大模型來了解人的意圖，生成下一步網絡規劃和優化的建議，使用決策式大模型來做智能決策的時候，就實現了以機器為主的自智網絡。業務敏捷+：通過提升網絡服務化能力助力客戶提升商業變現能力，使能NaaS，實現零等待業務開通，提升產品TTM；客戶體驗+：通過提升業務質量達標率、投訴處理的及時率等關鍵指標，提升客戶體

102、驗QoE主動優化，實現全生命周期極致體驗；資源效率+：一方面通過多維協同等多種手段降低網絡設備的能耗；一方面通過數字化手段點亮啞資源，提升啞資源數據的準確性，保證網絡資源精準調配；一方面通過優化網絡路徑，抑制網絡擁塞，提升網絡資源的利用率；運維效率+：通過預測性維護、對話式運維等AI核心技術的深度應用，大幅減少人工作業量，降低單位作業時長，實現人員效率提升。維度零等待零故障零接觸自配置自修復自優化L3/機器輔助人業務發放自動化體驗可感可視可視配置自動下發精準診斷單目標專項優化L4/人輔助機器業務交付自動化體驗預測預防可交互配置免人工審核隱患預測預防多目標協同優化代際特征表4-1：自智網絡代際特

103、征華為自動駕駛網絡解決方案基于三零三自的愿景目標，以表4-1的代際特征為牽引，構建高階自智的自動駕駛網絡解決方案。以專線業務發放的零等待為例，在L3級別，專線業務發放是指由人完成了客戶意圖理解，資源勘查，多部門協同等工作后，通過API實現網絡配置的E2E一鍵式下發。在L4級別，專線業務發放是由機器來理解客戶意圖，開展數字化勘查，甚至能完成多自智網絡域的協同，全流程的專線業務自動化交付。自華為在2018 UBBF上首次提出自動駕駛網絡的理念以來，經過多年的創新實踐，華為已經成了系列化自動駕駛網絡解決方案，涵蓋無線、核心、接入、傳輸、IP、數據中心和企業園區多個領域。秉承Intelligence

104、for ICT的理念，致力于把人工智能技術系統性應用于ICT基礎設施自身，解決關鍵挑戰，更好的支持智能世界愿景的實現。4.2 華為自動駕駛網絡解決方案全景華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案28274.2.1 IntelligentRAN無線自動駕駛網絡解決方案作為華為自動駕駛網絡解決方案在無線網絡的承載，在產業邁向L4高階自智的背景下，特別是3GPP R18開始L4標準制定，逐步從智能網元到完整的網絡智能面。IntelligentRAN圍繞L4價值場景智能化架構也不斷演進，通過iMaster MAE（Mobile Automation Engine）實現單方案價值隨著移動網絡應用

105、新業務的多樣化和蓬勃發展，視頻帶寬要求到裸眼3D的帶寬時延要求，以及行業應用對大上行、精準定位等要求，運營商對用戶業務質量的多樣性保障提出了更高的期望；同時無線網絡的新站新頻新技術的引入帶來網絡結構性挑戰，頻譜越來愈多（sub6G、C-band、毫米波、U6G等）、站點形態更加豐富（宏桿微），運維復雜度進一步提升，運營商為實現4-2 Huawei Cloud公有云企業DCComputingIntelligentStorageIntelligentFabricIntelligentOTNIntelligentWANAccessRouterMetroRouterCoreRouterIPv6+IPv

106、6+NCE-IPAccessOXCMetroOXCCoreOXCNCE-T企業IntelligentCampusNetworkCPEWi-Fi5GPOLIPv6+個人IntelligentRANMAEMetaAAU家庭IntelligentFANNCE-FANDQ ODNFTTROLTIntelligentCoreMAE-CNMECMECSPCSVCIntelligentServiceEngine4-3 IntelligentRANIntelligentRANOSSFCAPSAI數據&平臺網絡數字孿生(Digital Twin)Entity/&ViewTopo/iAppiApp應用iAppiA

107、ppAI/數據建模L1 L2 L3 iMaster MAE基站OM1iRRM iRTT 234MIE“零”故障的愿景，需引入智能化進行故障的提前預防預測等。為了迎接這樣的挑戰，通過把智能能力融入無線網 絡 業 務、體 驗、運 維 和 綠 色 等 方 面，IntelligentRAN將助力運營商建設一張運維智簡、網絡智優、業務智營的無線L4高階自智網絡。域單廠家無線域基礎運維，同時引入MIE(Mobile Intelligent Engine移動智能引擎)，協同內置智能化的網元gNB提供智能化UC。MAE和gNB通過數據和策略協同，并將能力意圖開放給跨域平臺（OSS/SMO），實現更高效的智能，

108、真正融入運營商的生產服務場景中。華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案28274.2.1 IntelligentRAN無線自動駕駛網絡解決方案作為華為自動駕駛網絡解決方案在無線網絡的承載，在產業邁向L4高階自智的背景下，特別是3GPP R18開始L4標準制定，逐步從智能網元到完整的網絡智能面。IntelligentRAN圍繞L4價值場景智能化架構也不斷演進，通過iMaster MAE（Mobile Automation Engine）實現單方案價值隨著移動網絡應用新業務的多樣化和蓬勃發展，視頻帶寬要求到裸眼3D的帶寬時延要求，以及行業應用對大上行、精準定位等要求，運營商對用戶業務質量

109、的多樣性保障提出了更高的期望；同時無線網絡的新站新頻新技術的引入帶來網絡結構性挑戰，頻譜越來愈多（sub6G、C-band、毫米波、U6G等）、站點形態更加豐富（宏桿微），運維復雜度進一步提升，運營商為實現4-2 Huawei Cloud公有云企業DCComputingIntelligentStorageIntelligentFabricIntelligentOTNIntelligentWANAccessRouterMetroRouterCoreRouterIPv6+IPv6+NCE-IPAccessOXCMetroOXCCoreOXCNCE-T企業IntelligentCampusNetwo

110、rkCPEWi-Fi5GPOLIPv6+個人IntelligentRANMAEMetaAAU家庭IntelligentFANNCE-FANDQ ODNFTTROLTIntelligentCoreMAE-CNMECMECSPCSVCIntelligentServiceEngine4-3 IntelligentRANIntelligentRANOSSFCAPSAI數據&平臺網絡數字孿生(Digital Twin)Entity/&ViewTopo/iAppiApp應用iAppiAppAI/數據建模L1 L2 L3 iMaster MAE基站OM1iRRM iRTT 234MIE“零”故障的愿景，需引

111、入智能化進行故障的提前預防預測等。為了迎接這樣的挑戰，通過把智能能力融入無線網 絡 業 務、體 驗、運 維 和 綠 色 等 方 面，IntelligentRAN將助力運營商建設一張運維智簡、網絡智優、業務智營的無線L4高階自智網絡。域單廠家無線域基礎運維，同時引入MIE(Mobile Intelligent Engine移動智能引擎)，協同內置智能化的網元gNB提供智能化UC。MAE和gNB通過數據和策略協同，并將能力意圖開放給跨域平臺（OSS/SMO），實現更高效的智能，真正融入運營商的生產服務場景中。華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案3029運維智簡：基于預測預防的故障管理，

112、故障處理從被動響應走向主動排障：5G時代，“業務永遠在線”成為主流趨勢，傳統采用事后工單的響應式運維已經遠遠不能滿足新業務的要求。圍繞實現“零”故障的愿景，需要從原來的響應處理走向主動預測預防。利用RAN網管和網元協同的長短周期感知數據，對網絡中軟硬件故障和性能劣化（比如單板高溫、光模塊故障、備電時長等）進行預測和判斷，提前發現80%以上隱患，有效地降低故障風險。以備電預測為例，通常備電原因導致的退服工單占比1530%，通過備電預測，可以大幅減少因這個原因導致的基站退服。4.2.2 IntelligentCore核心網自動駕駛網絡解決方案隨著核心網代際演進走向全融合、NFV從VM時代開始走向裸

113、機時代，網絡規模和復雜度持續增大，傳統的運維模式已無法適應新時代網絡運維要求，運維模式轉型勢在必行。同時，隨著新通話，新通話、裸眼3D，XR等5G新的應用場景不斷涌現，運營商迫切希望引入云原生優秀實踐以支撐新業務敏捷上線，為用戶提供優質體驗的關鍵UC運維智簡：從故障自診斷，走向故障預測預防，基于智能化解決方案，實現高溫退服，光纖前傳故障，以及備電系統故障等多種故障的預測能力；面向小區退服場景，基于智能覆蓋補償方案，快速補償覆蓋盲區，減少小區流量損失。助力運營商從響應式運維走向預測預防式運維，實現網絡“零“故障。網絡智優：從單獨的網絡性能優化，走向網絡性能和節能協同優化，在網絡優化能力上，推出了

114、面向多頻網絡等不同場景的自適應優化方案，來進一步提升用戶體驗；并基于網絡級智能引擎實現基于多意圖多目標的智能協同，助力運營商從性能最優走向性能能耗雙優。業務智營：從用戶級業務調度走向應用級體驗確定性保障。面向差異化業務SLA需求，通過用戶級動態仿真，實現基于覆蓋、速率、時延等多目標的精準網絡規劃，使能業務快速開通和發放；并基于預測能力，實現實時動態資源調度，實現網隨業動，能提供確定性體驗保障能力。網絡智優：基于智能覆蓋柵格實現多頻載波智選，實現整網性能最優：在多頻組網（F+T，T+F，F+F等）場景下，為了獲取更優的用戶體驗，通過構建覆蓋柵格模型，基于預測結果替代異頻測量結果，快速選擇覆蓋最優

115、小區。在異頻無覆蓋場景下，吞吐率相比傳統方式提升10%左右。在異頻有覆蓋的場景 下，切 換 流 程 相 比 傳 統 下 時 延 縮 短300ms左右?；诙嘁鈭D的多維協同節能，實現性能和節能雙優：持續增長的網絡規模和日益復雜的網絡結構，對網絡能耗和OPEX帶來了更大的挑戰，綠色節能仍然是運營商的關注重點?；诨镜呢撦d、用戶分布、覆蓋、干擾、能耗等指標進行特征提取訓練建模，精準地預測不同節能和性能策略的能耗和速率的變化，多目標協同達到最優?，F網實際應用效果，不影響用戶體驗的情況下，網絡級節能提升5%10%。業務智營：面向業務SLA的網絡精準評估規劃，助力業務精準快速開通：5GtoB業務種類多、

116、SLA要求高、應用環境復雜，基于專家經驗人工完成網絡規劃的傳統模式難以滿足千行百業的確定性網絡規劃要求。公網專用場景，通過準確評估指定區域的網絡覆蓋和速率，大大降低運營商上門實測評估的成本；行業專網場景，通過行業畫像、環境建模、用戶級仿真評估和實現基于業務SLA的精準規劃，滿足現網不同業務SLA需求，提升網絡規劃效率；基于預測的切片SLA保障，使能業務確定性體驗：切片場景多樣化的業務需求，比如直播業務，具備推流拉流的能力，但同時直播業務對移動網絡的速率、分辨率、時延等有較高的要求。傳統的切片SLA保障主要采用資源預留的方式，往往會預留實際需求數倍的資源?；诨镜墓?、碼率、幀率等參數特征提取

117、構建虛擬速率柵格模型，精準地預測業務的速率變化，并進行提前優化調整?，F網實際應用效果，直播用戶體驗速率提升5%10%。同時降低網絡運維的復雜度。自動化、智能化是5.5G核心網的關鍵特征之一，已成為產業界應對5.5G網絡運維復雜度挑戰的共識。為了應對這些挑戰，華為IntelligentCore在運維智能方面引入ICN Master解決方案，基于數字孿生，意圖驅動，大模型等技術，助力運營商建設一張智簡、高穩、質優的核心網L4高階自智網絡。華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案3029運維智簡：基于預測預防的故障管理，故障處理從被動響應走向主動排障：5G時代，“業務永遠在線”成為主流趨勢，

118、傳統采用事后工單的響應式運維已經遠遠不能滿足新業務的要求。圍繞實現“零”故障的愿景，需要從原來的響應處理走向主動預測預防。利用RAN網管和網元協同的長短周期感知數據，對網絡中軟硬件故障和性能劣化（比如單板高溫、光模塊故障、備電時長等）進行預測和判斷，提前發現80%以上隱患，有效地降低故障風險。以備電預測為例，通常備電原因導致的退服工單占比1530%，通過備電預測，可以大幅減少因這個原因導致的基站退服。4.2.2 IntelligentCore核心網自動駕駛網絡解決方案隨著核心網代際演進走向全融合、NFV從VM時代開始走向裸機時代，網絡規模和復雜度持續增大，傳統的運維模式已無法適應新時代網絡運維

119、要求，運維模式轉型勢在必行。同時，隨著新通話，新通話、裸眼3D，XR等5G新的應用場景不斷涌現，運營商迫切希望引入云原生優秀實踐以支撐新業務敏捷上線，為用戶提供優質體驗的關鍵UC運維智簡：從故障自診斷，走向故障預測預防，基于智能化解決方案，實現高溫退服，光纖前傳故障，以及備電系統故障等多種故障的預測能力；面向小區退服場景，基于智能覆蓋補償方案，快速補償覆蓋盲區，減少小區流量損失。助力運營商從響應式運維走向預測預防式運維，實現網絡“零“故障。網絡智優：從單獨的網絡性能優化，走向網絡性能和節能協同優化，在網絡優化能力上，推出了面向多頻網絡等不同場景的自適應優化方案，來進一步提升用戶體驗；并基于網絡

120、級智能引擎實現基于多意圖多目標的智能協同，助力運營商從性能最優走向性能能耗雙優。業務智營：從用戶級業務調度走向應用級體驗確定性保障。面向差異化業務SLA需求，通過用戶級動態仿真，實現基于覆蓋、速率、時延等多目標的精準網絡規劃，使能業務快速開通和發放；并基于預測能力，實現實時動態資源調度，實現網隨業動，能提供確定性體驗保障能力。網絡智優：基于智能覆蓋柵格實現多頻載波智選，實現整網性能最優：在多頻組網（F+T，T+F，F+F等）場景下，為了獲取更優的用戶體驗，通過構建覆蓋柵格模型，基于預測結果替代異頻測量結果，快速選擇覆蓋最優小區。在異頻無覆蓋場景下，吞吐率相比傳統方式提升10%左右。在異頻有覆蓋

121、的場景 下，切 換 流 程 相 比 傳 統 下 時 延 縮 短300ms左右?；诙嘁鈭D的多維協同節能，實現性能和節能雙優：持續增長的網絡規模和日益復雜的網絡結構，對網絡能耗和OPEX帶來了更大的挑戰，綠色節能仍然是運營商的關注重點?；诨镜呢撦d、用戶分布、覆蓋、干擾、能耗等指標進行特征提取訓練建模，精準地預測不同節能和性能策略的能耗和速率的變化，多目標協同達到最優?，F網實際應用效果，不影響用戶體驗的情況下，網絡級節能提升5%10%。業務智營：面向業務SLA的網絡精準評估規劃，助力業務精準快速開通：5GtoB業務種類多、SLA要求高、應用環境復雜，基于專家經驗人工完成網絡規劃的傳統模式難以滿

122、足千行百業的確定性網絡規劃要求。公網專用場景，通過準確評估指定區域的網絡覆蓋和速率，大大降低運營商上門實測評估的成本；行業專網場景，通過行業畫像、環境建模、用戶級仿真評估和實現基于業務SLA的精準規劃，滿足現網不同業務SLA需求，提升網絡規劃效率；基于預測的切片SLA保障，使能業務確定性體驗：切片場景多樣化的業務需求，比如直播業務，具備推流拉流的能力，但同時直播業務對移動網絡的速率、分辨率、時延等有較高的要求。傳統的切片SLA保障主要采用資源預留的方式，往往會預留實際需求數倍的資源?；诨镜墓?、碼率、幀率等參數特征提取構建虛擬速率柵格模型，精準地預測業務的速率變化，并進行提前優化調整?，F網

123、實際應用效果，直播用戶體驗速率提升5%10%。同時降低網絡運維的復雜度。自動化、智能化是5.5G核心網的關鍵特征之一，已成為產業界應對5.5G網絡運維復雜度挑戰的共識。為了應對這些挑戰，華為IntelligentCore在運維智能方面引入ICN Master解決方案，基于數字孿生，意圖驅動，大模型等技術，助力運營商建設一張智簡、高穩、質優的核心網L4高階自智網絡。華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案智簡：通過意圖驅動，CDCT等技術實現網絡高效安全變更。在事前通過staging和操作仿真等提前識別變更風險；在事中通過意圖翻譯簡化配置，并通過CDCT打通自動化流程，減少人工操作失誤；

124、在事后通過機器值守等手段實時監控變更效果，并通過智能化手段免人工保障。高穩：圍繞客戶日常運維的高頻場景及問題的高頻原因提供針對性的解決方案，提升運營商日常運維效率，保障網絡高穩可靠。通過云網拓撲可視實時監控網絡現狀，并基于在線仿真評估提前識別網絡瓶頸，變被動運維為主動預防。故障診斷從人工轉為自動，縮短故障處理時長，減少故障發生概率。方案價值：質優：圍繞業務體驗保障，尤其是針對VoLTE及5G業務，聚焦語音和數據的質差實時監測、使得體驗問題能夠提前感知和快速優化，協助運營商進行主動客戶關懷。網元自動化升級：通過工作流編排引擎的靈活調度，打通了手工斷點，實現了核心網網元升級全流程自動化；通過歸一化

125、的操作界面完成核心網軟件包一鍵式下載，風險自動排查及升級操作自動執行，人機交互次數從100+減少到10次，極大的降低了手工誤操作引入的風險；升級過程中，通過智能機器值守實現對各類指標、異常告警進行自動監控和對比，提前識別異常并采取相應措施，防止異常逐漸擴大，引發網絡故障。同時，通過異?；赝斯δ?，支持異常出現時人工介入，實現一鍵剎車，保障升級結果可靠。智能容災輔助：基于自動仿真評估，智能流控參數尋優和倒換過程可視三大能力消除倒換過程風險，為容災倒換保駕護航。1）變人工為自動，倒換前可以對網絡進行自動在線仿真評估，實現分鐘級向決策者呈現評估結果，使得運營商在倒換之前就對倒換后的信令沖擊情況有預期，

126、解決不敢倒換的問題；2）從單點最優到全局最優，基于業界領先的HEBO算法，可以生成全網最佳流控策略并自動下發到各網元，10分鐘即可快速收斂；3）倒換過程從黑盒到白盒，容災倒換全程可視可管，變黑盒為白盒，實時查看上線的用戶量等，并實時監控指標，及時發現異常并干預，讓倒換更加安心。信令風暴防控：隱患的預防是事故防控的有效手段，通過數字孿生，AI和仿真等技術，解決網絡評估評的快，評的準，評的及時的問題。1）首先通過多維數據的準實時采集構建高精度孿生網絡作為網絡仿真評估的數據基礎。2）其次基于AI對網絡行為模型，終端行為模型和故障模型進行在線學習，保關鍵UC：障評估模型的準確性，目前已支持30個場景，

127、覆蓋節假日保障模型，現網故障模型等；3）最后基于智能浪涌仿真算法和智能流控參數尋優算法完成網絡自動化例行在線仿真評估，動態識別瓶頸網元，瓶頸鏈路等網絡隱患，指導網絡擴容和調參，防微杜漸，保證網絡時刻處于健康狀態，同時拓撲流量視圖可以展示全網流量情況，以及網元負荷情；在風暴回溯環節，可以進行全網流量回放和自動溯源，找到此次風暴的源頭所在。智能故障診斷：針對高頻的鏈路類問題，通過告警匯聚找到關鍵異常鏈路并提取本端及對端的故障網元信息，然后按照故障網元概率進行排序，最終定位到根因網元，實現從以往的小時級到5分鐘自動定界，大幅提升定界效率；針對高危的KPI劣化類問題，基于業務流程網絡模型和周期性指標數

128、據，能夠在線推理故障傳播路徑，實現5分鐘從指標劣化到根因網元的快速定界；針對NFV跨層類問題，基于豐富的運維經驗，通過內置9大類典型故障場景庫進行智能化分析，同時向客戶開放經驗規則在線自定義編排，不斷豐富故障定界場景，15分鐘內就可以完成NFV跨層故障的自動快速定界，顯著縮短跨層問題處理時長。業務體驗優化：當出現質差問題時，通過采集CHR數據，以及對數據樣本的智能分析，快速定位到最小單元，并識別出共性問題區域，對潛在投訴用戶進行主動關懷，提升用戶用網體驗。從實際效果來看，我們可以提前3小時識別可能產生投訴的客戶，主動進行質差問題處理與關懷，從而降低50%的客戶投訴率。3231ICN Maste

129、rNWDAFMDAF執行/OMC訂閱API 接口CDE訂閱API 接口訂閱API 接口統一數據倉庫數字孿生體統一仿真數字孿生網絡層OSS操作變更流意圖翻譯配置簡化操作仿真智能值守監控排障流知識問答告警監控問題處理故障排障華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案智簡：通過意圖驅動，CDCT等技術實現網絡高效安全變更。在事前通過staging和操作仿真等提前識別變更風險；在事中通過意圖翻譯簡化配置，并通過CDCT打通自動化流程，減少人工操作失誤；在事后通過機器值守等手段實時監控變更效果，并通過智能化手段免人工保障。高穩：圍繞客戶日常運維的高頻場景及問題的高頻原因提供針對性的解決方案，提升運

130、營商日常運維效率，保障網絡高穩可靠。通過云網拓撲可視實時監控網絡現狀，并基于在線仿真評估提前識別網絡瓶頸，變被動運維為主動預防。故障診斷從人工轉為自動，縮短故障處理時長，減少故障發生概率。方案價值：質優：圍繞業務體驗保障，尤其是針對VoLTE及5G業務，聚焦語音和數據的質差實時監測、使得體驗問題能夠提前感知和快速優化，協助運營商進行主動客戶關懷。網元自動化升級：通過工作流編排引擎的靈活調度，打通了手工斷點，實現了核心網網元升級全流程自動化；通過歸一化的操作界面完成核心網軟件包一鍵式下載，風險自動排查及升級操作自動執行，人機交互次數從100+減少到10次，極大的降低了手工誤操作引入的風險；升級過

131、程中，通過智能機器值守實現對各類指標、異常告警進行自動監控和對比，提前識別異常并采取相應措施，防止異常逐漸擴大，引發網絡故障。同時，通過異?；赝斯δ?，支持異常出現時人工介入，實現一鍵剎車，保障升級結果可靠。智能容災輔助：基于自動仿真評估，智能流控參數尋優和倒換過程可視三大能力消除倒換過程風險，為容災倒換保駕護航。1）變人工為自動，倒換前可以對網絡進行自動在線仿真評估，實現分鐘級向決策者呈現評估結果，使得運營商在倒換之前就對倒換后的信令沖擊情況有預期，解決不敢倒換的問題；2）從單點最優到全局最優，基于業界領先的HEBO算法，可以生成全網最佳流控策略并自動下發到各網元，10分鐘即可快速收斂；3）倒

132、換過程從黑盒到白盒，容災倒換全程可視可管，變黑盒為白盒，實時查看上線的用戶量等，并實時監控指標，及時發現異常并干預，讓倒換更加安心。信令風暴防控：隱患的預防是事故防控的有效手段，通過數字孿生，AI和仿真等技術，解決網絡評估評的快，評的準，評的及時的問題。1）首先通過多維數據的準實時采集構建高精度孿生網絡作為網絡仿真評估的數據基礎。2）其次基于AI對網絡行為模型，終端行為模型和故障模型進行在線學習，保關鍵UC：障評估模型的準確性，目前已支持30個場景，覆蓋節假日保障模型，現網故障模型等；3）最后基于智能浪涌仿真算法和智能流控參數尋優算法完成網絡自動化例行在線仿真評估，動態識別瓶頸網元，瓶頸鏈路等

133、網絡隱患，指導網絡擴容和調參，防微杜漸，保證網絡時刻處于健康狀態，同時拓撲流量視圖可以展示全網流量情況，以及網元負荷情；在風暴回溯環節，可以進行全網流量回放和自動溯源，找到此次風暴的源頭所在。智能故障診斷：針對高頻的鏈路類問題，通過告警匯聚找到關鍵異常鏈路并提取本端及對端的故障網元信息，然后按照故障網元概率進行排序，最終定位到根因網元，實現從以往的小時級到5分鐘自動定界，大幅提升定界效率；針對高危的KPI劣化類問題，基于業務流程網絡模型和周期性指標數據，能夠在線推理故障傳播路徑，實現5分鐘從指標劣化到根因網元的快速定界；針對NFV跨層類問題，基于豐富的運維經驗，通過內置9大類典型故障場景庫進行

134、智能化分析，同時向客戶開放經驗規則在線自定義編排，不斷豐富故障定界場景，15分鐘內就可以完成NFV跨層故障的自動快速定界，顯著縮短跨層問題處理時長。業務體驗優化：當出現質差問題時，通過采集CHR數據，以及對數據樣本的智能分析，快速定位到最小單元，并識別出共性問題區域，對潛在投訴用戶進行主動關懷，提升用戶用網體驗。從實際效果來看，我們可以提前3小時識別可能產生投訴的客戶，主動進行質差問題處理與關懷，從而降低50%的客戶投訴率。3231ICN MasterNWDAFMDAF執行/OMC訂閱API 接口CDE訂閱API 接口訂閱API 接口統一數據倉庫數字孿生體統一仿真數字孿生網絡層OSS操作變更流

135、意圖翻譯配置簡化操作仿真智能值守監控排障流知識問答告警監控問題處理故障排障華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案精準營銷洞察：自動洞察用戶寬帶體驗、體驗瓶頸及組網，幫助運營商市場人員精準識別升套、家庭Wi-Fi組網/FTTR、場景化寬帶等潛在用戶，大幅提升營銷成功率，促進寬帶收入增長。高質量部署：通過裝維APP，裝維工程師5分鐘內完成對寬帶或FTTR組網業務設備、連接、體驗的專業驗收，并生成驗收報告，確保一次性100%部署成功。極速故障處理：面向Call Center，常見問題一鍵實時診斷，快速攔截故障；遠程分段測速、STA級應用體驗分析及配置類問方案價值題遠程調優幫助NOC人員快速

136、處理業務網速慢、中斷、卡頓等疑難雜癥，減少上門并顯著提升排障效率。用戶體驗可度量：面向網絡部，對全網用戶寬帶體驗進行數字化度量打分、排名、診斷及輔助優化整改，先于客戶投訴發現并解決問題，提升客戶滿意度。極簡自助服務：面向最終用戶，用戶APP提供青少年模式、一鍵測速、應用加速、自助運維等系列化的用戶自助服務能力，進一步提升用戶粘性。34334.2.3 IntelligentFAN 全光接入自動駕駛網絡解決方案針對家寬體驗不可視、家寬體驗經營難、運維成本高三大挑戰，華為全光接入自動駕駛網絡解決方案以智能分布式接入網（FTTR/智能ONT、數字化ODN、智能OLT）及iMaster NCE智能管控析

137、系統為核心，面向寬帶運營中的關鍵角色（市場、裝維、Call Center/NOC、網絡部、最終用戶），總結提出A-PRIME價值框架。該方案通過引入智能硬件及大數據智能分析能力，對網絡及用戶體驗進行數字化建模，構建接入體驗 數 字 化 平 臺 及 五 大 場 景 化 價 值 能 力，把PRIME品質體驗帶給每一個人，使能寬帶品質體驗經營，幫助運營商增收、節流、穩客。架構圖如下：業務運營平臺Rest APIsA-PRIME智能分布式接入網三方BSS三方OSS品寬ADOA-接入體驗數字化平臺4-4 IntelligentFANODN數字化管理：網絡資源利用率、一次性業務開通成功率、ODN管理運維效

138、率均嚴重依賴于對ODN啞資源的精準管理。該功能針對華為預連接ODN網絡，通過自帶手機APP掃碼及圖像智能識別，快速收集ODN設備信息并自動還原連接關系，實現自動資源錄入、100%資源準確；對于傳統ODN網絡，通過改造成支持光虹膜的分光器及引入OAI光智能測試單板，實現ODN拓撲自動還原，大幅提升資源準確率。ODN精準排障：基于OAI+光虹膜方案，自動識別光路性能劣化及中斷故障，定界故障發生范圍段（主光路、分支段或入戶段）及實現分鐘級、米級故障定位，將光路故障處理時長從小時級縮短到分鐘級。關鍵UC 家寬潛客精準識別：針對傳統方式下，因缺乏用戶家寬體驗的數據支撐，營銷效率低下的問題，該功能基于對“

139、寬帶體驗、體驗瓶頸及組網”的全面深入洞察，識別用戶的潛在訴求，生成100+潛客標簽，幫助運營商市場營銷人員識別升套、家庭Wi-Fi組網/FTTR、場景化寬帶等潛在商機，顯著提升營銷成功率及促進家寬收入增長。P-精準營銷洞察R-高質量部署I-極速故障處理M-用戶體驗可度量E-極簡自助服務智能管控析系統單域自治HomeSME智能OLTDQ ODN應用智能邊緣計算板智能光測試板光虹膜華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案精準營銷洞察：自動洞察用戶寬帶體驗、體驗瓶頸及組網，幫助運營商市場人員精準識別升套、家庭Wi-Fi組網/FTTR、場景化寬帶等潛在用戶，大幅提升營銷成功率，促進寬帶收入增長

140、。高質量部署：通過裝維APP，裝維工程師5分鐘內完成對寬帶或FTTR組網業務設備、連接、體驗的專業驗收，并生成驗收報告，確保一次性100%部署成功。極速故障處理：面向Call Center，常見問題一鍵實時診斷，快速攔截故障；遠程分段測速、STA級應用體驗分析及配置類問方案價值題遠程調優幫助NOC人員快速處理業務網速慢、中斷、卡頓等疑難雜癥，減少上門并顯著提升排障效率。用戶體驗可度量：面向網絡部，對全網用戶寬帶體驗進行數字化度量打分、排名、診斷及輔助優化整改，先于客戶投訴發現并解決問題，提升客戶滿意度。極簡自助服務：面向最終用戶，用戶APP提供青少年模式、一鍵測速、應用加速、自助運維等系列化的

141、用戶自助服務能力，進一步提升用戶粘性。34334.2.3 IntelligentFAN 全光接入自動駕駛網絡解決方案針對家寬體驗不可視、家寬體驗經營難、運維成本高三大挑戰，華為全光接入自動駕駛網絡解決方案以智能分布式接入網（FTTR/智能ONT、數字化ODN、智能OLT）及iMaster NCE智能管控析系統為核心，面向寬帶運營中的關鍵角色（市場、裝維、Call Center/NOC、網絡部、最終用戶），總結提出A-PRIME價值框架。該方案通過引入智能硬件及大數據智能分析能力，對網絡及用戶體驗進行數字化建模，構建接入體驗 數 字 化 平 臺 及 五 大 場 景 化 價 值 能 力，把PRIM

142、E品質體驗帶給每一個人，使能寬帶品質體驗經營，幫助運營商增收、節流、穩客。架構圖如下：業務運營平臺Rest APIsA-PRIME智能分布式接入網三方BSS三方OSS品寬ADOA-接入體驗數字化平臺4-4 IntelligentFANODN數字化管理：網絡資源利用率、一次性業務開通成功率、ODN管理運維效率均嚴重依賴于對ODN啞資源的精準管理。該功能針對華為預連接ODN網絡，通過自帶手機APP掃碼及圖像智能識別，快速收集ODN設備信息并自動還原連接關系，實現自動資源錄入、100%資源準確；對于傳統ODN網絡，通過改造成支持光虹膜的分光器及引入OAI光智能測試單板，實現ODN拓撲自動還原，大幅提

143、升資源準確率。ODN精準排障：基于OAI+光虹膜方案，自動識別光路性能劣化及中斷故障，定界故障發生范圍段（主光路、分支段或入戶段）及實現分鐘級、米級故障定位，將光路故障處理時長從小時級縮短到分鐘級。關鍵UC 家寬潛客精準識別：針對傳統方式下，因缺乏用戶家寬體驗的數據支撐，營銷效率低下的問題，該功能基于對“寬帶體驗、體驗瓶頸及組網”的全面深入洞察，識別用戶的潛在訴求，生成100+潛客標簽，幫助運營商市場營銷人員識別升套、家庭Wi-Fi組網/FTTR、場景化寬帶等潛在商機，顯著提升營銷成功率及促進家寬收入增長。P-精準營銷洞察R-高質量部署I-極速故障處理M-用戶體驗可度量E-極簡自助服務智能管控

144、析系統單域自治HomeSME智能OLTDQ ODN應用智能邊緣計算板智能光測試板光虹膜華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案3635敏捷業務規建：面向市場及規劃部，通過資源容量預警預測，提前識別網絡瓶頸；在線擴容規劃將規建時長從從周級縮短到小時級；多維專線業務推薦和業務敏捷開通，使能差異化SLA的專線產品快速變現，促進收入增長。極致SLA保障：面向網絡部，通過光網時延/資源/可用率三大保障能力，打造高可用網絡；基于業務SLA可視監控、業務故障隱患的主動識別與診斷分析，并給出優化建議，把品質業務體驗帶給每個最終用戶。極速故障處理：面向維護人員，告警RCA方案價值從海量告警中自動識別出根

145、因告警，智能故障診斷快速識別故障根因及給出修復建議，將故障定位時長從小時級縮短到分鐘級。網絡即服務：面向IT集成部，ACTN Rest北向接口繼承老接口功能及新增支持場景化北向，極簡集成，加速新業務上線及運維閉環自動化，大幅縮短集成時長、保護OSS集成投資。在線擴容規劃：過去，波分OCh規劃依賴于人工逐段資源核查、確認空閑路由，離線業務規劃以及人工部署調測，效率低下；而且，規劃/工程部署/現網數據的分散部署、關鍵UC家寬部署驗收：通過LinkHome裝維助手APP，實現對設備、連接、體驗（速率/覆蓋/漫游/干擾/時延）等指標進行一站式綜合驗收，同時自動生成驗收報告，標準化組網，確保100%一次

146、性部署成功。一鍵故障診斷：自動分析網絡及寬帶體驗數據，識別出當前存在的問題隱患、自動診斷、并支持對Wi-Fi/軟件配置類問題的遠程調優，幫助Call Center實現快速故障攔截。遠程故障診斷修復：當前，視頻卡頓、網速慢是NOC維護人員主要面臨的兩類疑難問題。該功能通過分段測速，自動對網速慢問題進行4段定責（家庭側/ODN光路側/OLT/承載網及服務器側），并結合質差事件識別、秒級采集分析、14天*24小時網絡KPI及應用體驗數據還原、Wi-Fi/配置類問題遠程調優，幫助NOC人員實現遠程快速故障診斷及修復。家寬CEI體驗評估優化：過去，因缺乏有效手段，寬帶體驗不可視，寬帶體驗問題主要受用戶投

147、訴驅動，用戶寬帶體驗及滿意度難以保障。針對這一挑戰，該功能基于對寬帶卡、斷、慢問題的建模分析，對全網用戶體驗進行數字化評估打分、診斷，并提供主動輔助優化整改，實現先于客戶投訴發現及處理問題，助力客戶滿意度提升。用戶自助服務：通過LinkHome用戶APP，為用戶提供家庭網絡自助管理、家長控制/青少年模式/訪客網絡配置、一鍵網絡檢測、測速、應用加速、體驗周報、自助運維等系列化的自助服務能力，進一步提升用戶的上網體驗。4.2.4 IntelligentOTN 全光傳送自動駕駛網絡解決方案華為全光傳送自動駕駛網絡解決方案以全光傳送網絡（OXC/OTN/.）及iMaster NCE智能管控析系統為核心

148、，面向光網及光專線運營中的關鍵角色（市場、規劃、網絡、維護、IT），總結提出T-AUTO價值框架。該方案通過融合感知及大數據智能分析能力，對光網物理世界進行抽象建模并數字化，構建網絡及業務分層多維可視的光網數字世界，并提供敏捷業務規建、極致SLA保障、極速故障處理、網絡即服務四大場景化價值能力，構筑高效率、高可用的全光底座，為千行百業提供高品質的專線業務體驗，助力運營商增收、節流、穩客。架構圖如下：全光傳送網絡4-5 IntelligentOTN單域自治業務運營平臺ACTN Rest APIsT-AUTO三方BSS三方OSSAUTINT-傳送數字地圖A-敏捷業務規建U-極致SLA保障T-極速故

149、障處理O-網絡即服務智能管控析系統華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案3635敏捷業務規建：面向市場及規劃部，通過資源容量預警預測，提前識別網絡瓶頸；在線擴容規劃將規建時長從從周級縮短到小時級；多維專線業務推薦和業務敏捷開通，使能差異化SLA的專線產品快速變現，促進收入增長。極致SLA保障：面向網絡部，通過光網時延/資源/可用率三大保障能力，打造高可用網絡；基于業務SLA可視監控、業務故障隱患的主動識別與診斷分析，并給出優化建議，把品質業務體驗帶給每個最終用戶。極速故障處理：面向維護人員，告警RCA方案價值從海量告警中自動識別出根因告警，智能故障診斷快速識別故障根因及給出修復建議，

150、將故障定位時長從小時級縮短到分鐘級。網絡即服務：面向IT集成部，ACTN Rest北向接口繼承老接口功能及新增支持場景化北向，極簡集成，加速新業務上線及運維閉環自動化，大幅縮短集成時長、保護OSS集成投資。在線擴容規劃：過去，波分OCh規劃依賴于人工逐段資源核查、確認空閑路由，離線業務規劃以及人工部署調測，效率低下；而且，規劃/工程部署/現網數據的分散部署、關鍵UC家寬部署驗收：通過LinkHome裝維助手APP，實現對設備、連接、體驗（速率/覆蓋/漫游/干擾/時延）等指標進行一站式綜合驗收，同時自動生成驗收報告，標準化組網，確保100%一次性部署成功。一鍵故障診斷：自動分析網絡及寬帶體驗數據

151、，識別出當前存在的問題隱患、自動診斷、并支持對Wi-Fi/軟件配置類問題的遠程調優，幫助Call Center實現快速故障攔截。遠程故障診斷修復：當前，視頻卡頓、網速慢是NOC維護人員主要面臨的兩類疑難問題。該功能通過分段測速，自動對網速慢問題進行4段定責（家庭側/ODN光路側/OLT/承載網及服務器側），并結合質差事件識別、秒級采集分析、14天*24小時網絡KPI及應用體驗數據還原、Wi-Fi/配置類問題遠程調優，幫助NOC人員實現遠程快速故障診斷及修復。家寬CEI體驗評估優化：過去，因缺乏有效手段，寬帶體驗不可視，寬帶體驗問題主要受用戶投訴驅動，用戶寬帶體驗及滿意度難以保障。針對這一挑戰，

152、該功能基于對寬帶卡、斷、慢問題的建模分析，對全網用戶體驗進行數字化評估打分、診斷，并提供主動輔助優化整改，實現先于客戶投訴發現及處理問題，助力客戶滿意度提升。用戶自助服務：通過LinkHome用戶APP，為用戶提供家庭網絡自助管理、家長控制/青少年模式/訪客網絡配置、一鍵網絡檢測、測速、應用加速、體驗周報、自助運維等系列化的自助服務能力，進一步提升用戶的上網體驗。4.2.4 IntelligentOTN 全光傳送自動駕駛網絡解決方案華為全光傳送自動駕駛網絡解決方案以全光傳送網絡（OXC/OTN/.）及iMaster NCE智能管控析系統為核心，面向光網及光專線運營中的關鍵角色（市場、規劃、網絡

153、、維護、IT），總結提出T-AUTO價值框架。該方案通過融合感知及大數據智能分析能力，對光網物理世界進行抽象建模并數字化，構建網絡及業務分層多維可視的光網數字世界，并提供敏捷業務規建、極致SLA保障、極速故障處理、網絡即服務四大場景化價值能力，構筑高效率、高可用的全光底座，為千行百業提供高品質的專線業務體驗，助力運營商增收、節流、穩客。架構圖如下：全光傳送網絡4-5 IntelligentOTN單域自治業務運營平臺ACTN Rest APIsT-AUTO三方BSS三方OSSAUTINT-傳送數字地圖A-敏捷業務規建U-極致SLA保障T-極速故障處理O-網絡即服務智能管控析系統華為自動駕駛網絡解

154、決方案華為自動駕駛網絡解決方案3837華為IP自動駕駛網絡解決方案，核心部件包括智能IP網絡路由器設備（NetEngine/NE/ATN/CX等）和iMaster NCE智能管控系統。iMaster NCE面向IP網絡提供算路引擎、智能運維、網絡開放可編程能力，實現對網絡流量的全生命周期自動化調度，幫助運營商客戶構建領先的下一代端到端智能IP網絡。4.2.5 IntelligentWAN IP自動駕駛網絡解決方案One NET one MAP，一張網一張圖，圍繞“高穩可靠”與“彈性超寬”兩大方向，引領IP網絡邁進智能時代。方案價值無法自動同步會造成較多數據沖突及規劃返工。該功能通過規劃/工程部

155、署/現網數據同源、分鐘級的資源端到端自動核查、在線規劃設計及OCh的自動配置，實現資源零出錯，規劃“零”返工，規劃部署時長從周級縮短到小時級。多維業務推薦：旨在滿足DCI、企業互聯、企業業務上云、算力應用等各行各業的差異化業務SLA（帶寬、時延、可用率）訴求，該功能基于光網數字地圖和自研星途算路算法，進行多因子智能算路并自動推薦最優業務路由，滿足不同客戶、不同場景的差異化SLA訴求，助力專線差異化SLA變現及實現一網多業務。業 務 敏 捷 開 通：支 持 業 務 全 場 景（Client/EOO/EOS/SDH/MPLS-TP）、端到端、按SLA訴求自動算路及發放；此外，CPE即插即用實現CP

156、E自動上線、自動配置、遠程驗收，CPE安裝部署上站次數從3 次減少到1次。業務SLA分析：業務性能（時延、帶寬利用率、速率、抖動、丟包率/誤碼、可用率等）、業務質量（中斷/閃斷/SLA劣化/保護降級/隱患）可視可回放及智能診斷分析，實現對專線業務質量的主動運維，保障專線SLA體驗及提升客戶滿意度。光網時延保障：提供微秒級、實時動態的網絡級時延地圖，將過去無法感知及準確度量的專線時延變成可感知、可精準度量，就像地圖導航一樣，運營商市場人員能通過時延地圖來評估站點/業務間時延及帶寬是否滿足客戶訴求，以便實現網絡資源的快速匹配及專線業務差異化SLA的靈活變現。此外，支持三級時延覆蓋在線評估、城市間/

157、算力節點間主備路徑時延矩陣化呈現及時延繞路分析，幫助對繞路場景的時延進行主動優化。光網可用率保障：從網絡、業務兩個層面保障可用率。首先，在網絡層面，支持網元/波長/光纖可用率多維可視、網絡可用率隱患自動分析識別，并給出優化建議，打造高可靠網絡。在業務層面，自動統計現網業務的可用率，并對動態風險實時仿真評估，識別業務可用率風險隱患及自動給出優化建議，以支撐對可用率的主動優化整改，避免客戶投訴。告警RCA：通過告警過濾、告警聚合、疑似根因告警識別三級智能壓縮，從海量告警中識別出根因告警，識別準確率95%以上，顯著提升故障識別效率。智能故障診斷：基于內置eOTDR及融合模式推理算法，自動定位光路故障

158、根因并給出故障位置及修復建議，將故障定位時長從小時級縮短到分鐘級；此外，針對單板/模塊/風扇/電源等硬件類故障，自動精準定位到唯一的物理故障源，高效排障。Rest北向：面向IT集成部，ACTN Rest北向 接 口 全 面 開 放 網 絡 能 力，并 繼 承CORBA/XML老接口功能及新增支持故障、業務端到端等場景化北向，使能與上層OSS/BSS系統的極簡集成，加速新業務上線及運維閉環自動化，大幅縮短集成時長、保護集成投資。公有云+SRv6+IFIT+Slicing+AI網絡服務 APIsIPv6+精準控制云網一站式操作4-6 IntelligentWAN網絡數字地圖實時感知智能決策私有云混

159、合云華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案3837華為IP自動駕駛網絡解決方案，核心部件包括智能IP網絡路由器設備（NetEngine/NE/ATN/CX等）和iMaster NCE智能管控系統。iMaster NCE面向IP網絡提供算路引擎、智能運維、網絡開放可編程能力，實現對網絡流量的全生命周期自動化調度，幫助運營商客戶構建領先的下一代端到端智能IP網絡。4.2.5 IntelligentWAN IP自動駕駛網絡解決方案One NET one MAP，一張網一張圖，圍繞“高穩可靠”與“彈性超寬”兩大方向，引領IP網絡邁進智能時代。方案價值無法自動同步會造成較多數據沖突及規劃返工。

160、該功能通過規劃/工程部署/現網數據同源、分鐘級的資源端到端自動核查、在線規劃設計及OCh的自動配置，實現資源零出錯，規劃“零”返工，規劃部署時長從周級縮短到小時級。多維業務推薦：旨在滿足DCI、企業互聯、企業業務上云、算力應用等各行各業的差異化業務SLA（帶寬、時延、可用率）訴求，該功能基于光網數字地圖和自研星途算路算法，進行多因子智能算路并自動推薦最優業務路由，滿足不同客戶、不同場景的差異化SLA訴求，助力專線差異化SLA變現及實現一網多業務。業 務 敏 捷 開 通：支 持 業 務 全 場 景（Client/EOO/EOS/SDH/MPLS-TP）、端到端、按SLA訴求自動算路及發放；此外，

161、CPE即插即用實現CPE自動上線、自動配置、遠程驗收，CPE安裝部署上站次數從3 次減少到1次。業務SLA分析：業務性能（時延、帶寬利用率、速率、抖動、丟包率/誤碼、可用率等）、業務質量（中斷/閃斷/SLA劣化/保護降級/隱患）可視可回放及智能診斷分析，實現對專線業務質量的主動運維，保障專線SLA體驗及提升客戶滿意度。光網時延保障：提供微秒級、實時動態的網絡級時延地圖，將過去無法感知及準確度量的專線時延變成可感知、可精準度量，就像地圖導航一樣，運營商市場人員能通過時延地圖來評估站點/業務間時延及帶寬是否滿足客戶訴求，以便實現網絡資源的快速匹配及專線業務差異化SLA的靈活變現。此外，支持三級時延

162、覆蓋在線評估、城市間/算力節點間主備路徑時延矩陣化呈現及時延繞路分析，幫助對繞路場景的時延進行主動優化。光網可用率保障：從網絡、業務兩個層面保障可用率。首先，在網絡層面，支持網元/波長/光纖可用率多維可視、網絡可用率隱患自動分析識別，并給出優化建議，打造高可靠網絡。在業務層面，自動統計現網業務的可用率，并對動態風險實時仿真評估，識別業務可用率風險隱患及自動給出優化建議，以支撐對可用率的主動優化整改，避免客戶投訴。告警RCA：通過告警過濾、告警聚合、疑似根因告警識別三級智能壓縮，從海量告警中識別出根因告警，識別準確率95%以上，顯著提升故障識別效率。智能故障診斷：基于內置eOTDR及融合模式推理

163、算法，自動定位光路故障根因并給出故障位置及修復建議，將故障定位時長從小時級縮短到分鐘級；此外，針對單板/模塊/風扇/電源等硬件類故障，自動精準定位到唯一的物理故障源，高效排障。Rest北向：面向IT集成部，ACTN Rest北向 接 口 全 面 開 放 網 絡 能 力，并 繼 承CORBA/XML老接口功能及新增支持故障、業務端到端等場景化北向，使能與上層OSS/BSS系統的極簡集成，加速新業務上線及運維閉環自動化，大幅縮短集成時長、保護集成投資。公有云+SRv6+IFIT+Slicing+AI網絡服務 APIsIPv6+精準控制云網一站式操作4-6 IntelligentWAN網絡數字地圖實

164、時感知智能決策私有云混合云華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案一、構筑高穩可靠IP網絡4039【N】錯誤不入網（No Configuration Error）：高精度網絡仿真，錯誤配置提前發現；【E】靜默不沉默（Efficient Fault Removal）：全業務實時監控，丟包靜默故障自動識別；【T】網絡不擁塞（Traffic Congestion Free）：網絡流量擁塞全場景免人工自動調優。二、構筑彈性超寬IP網絡【M】超寬數字快線（MUX Digital Express）：T比特小時級送達，超大帶寬多路全雙工數據搬運，海量數據小時級送達；【A】應用彈性保障（Premium

165、 Deterministic Experience）：應用保障隨呼隨建，應用驅動網絡按需保障，秒級建聯；【P】優質確定體驗（Application-Level Elastic Guarantee）：毫秒級時延承諾，業務時延可承諾并持續保障，確保業務的優質體驗。網絡數字地圖：通過BGP-LS、BMP等標準協議，實現多廠商網絡設備物理資源、切片、隧道、路由、VPN業務、應用等數據的實時采集；同時基于分布式網絡性能采集框架，實時采集、呈現超大規模網絡的時延、帶寬、丟包、能耗等多維指標，具備交通地圖導航式體驗，實現網絡全息可視，幫助客戶看清全網，識別業務繞行等問題?；跇I務意圖匹配計算最優路徑，智能云

166、圖算法可實現20+因子秒級算路，秒級感知業務質差、分鐘級定位根因、分鐘級自動優化、滿足差異化的業務 SLA 保障需求。網絡配置驗證：以網絡設備的變更配置、互聯路由與流量作為輸入，模擬網絡協議、流量的狀態和行為，仿真網絡設備的路由表與轉發表項，為網絡變更風險評估提供真實、客觀的基礎數據。在設備的路由表、轉發表及流量負載基礎上，使用 CPV/DPV（Control Plane Verification/Data 關鍵UC Plane Verification）基于一定的規則，對網絡風險進行評估。CPV（Control Plane Verification）可對控制面路由數量變化（路由數量突升、路由

167、數量突降）、路由可達性、路由可靠性（路由黑洞、路由環路）進行形式化求解驗證。DPV（Data Plane Verification）可對網絡轉發面路徑的形式化求解驗證。兩項技術相輔相成，從而有效識別網絡配置變更帶來的變更風險，并能對錯誤配置進行有效地識別和攔截。網絡配置驗證目標是徹底解決運營商的“配置焦慮”，事先評估驗證網絡配置影響并成功攔截錯誤網絡配置。品質數字快線：基于Yang模型驅動構建開放可編程的高性能高可靠的自動化引擎。通過積木式的極簡編程，完成新業務快速開發上線，實現“一周原型、一月測試、一季度商用”的敏捷開發目標。同時，Easy-Mapping框架可通過內置的分解、編排、計算、回

168、溯算法，自動將網絡業務分解成網元配置，最終映射到網元級別的原子API，實現業務分鐘級端到端的全自動化發放。自動化引擎使能多廠商設備網絡的快速業務開通，解決了業務自動化面臨的挑戰。新設備適配納管周期縮短至天級，設備適配效率提升90%；新業務開發由傳統的 69 個月發布一個版本縮短至 1 個月敏捷按需發布，上線周期縮短80%。BGP路由分析：基于BMP協議實時獲取BGP Peer鄰居關系和狀態，并針對BGP鄰居采集Adj-RIB-In,Adj-RIB-Out和Loc-RIB路由，呈現BGP鄰居及其路由的統計信息。針對全量BGP路由和重保BGP路由進行監控，對每個BGP Peer上的路由變化（包含：

169、路由前綴發布和撤銷、路由AS-Path和源AS變化等）從時間和空間維度進行分析、統計和呈現，識別路由劫持、路由泄露等異常并觸發告警。對于重點保障路由，實時監控路由可達性及時延等性能統計，路由路徑變化可回放，及時感知并修復BGP路由異常。網絡擁塞分析：通過熱力圖展示基站流量壓抑分布，可視化識別網絡擁塞點，優先分析高價值區域，逐層放大定位到壓抑基站，精準指導擴容?；赥WAMP/IFIT技術檢測基站的SLA，從基站的丟包率和實際流量進行分析統計得到基站壓抑流量并判定基站是否存在質差問題?；诨緣阂至髁孔鋈WE2E的壓抑流量可視、區域壓抑流量統計分析可視。展示基站業務的丟包情況分布，對單個基站業務

170、按照不同的時間節點進行逐跳路徑還原，分析鏈路SLA、鏈路帶寬等對丟包的影響，實現精準的故障定界定位。智能故障分析：通過對網絡事件、告警進行聚類及關聯分析，減少冗余告警，有效減少網絡工單數量，降低運維成本。事件聚類通過事件間的時間、拓撲關聯分析和聚合，將由同一條故障引起的多條告警、事件匯聚成一條故障，并自動識別根因事件，實現了一故障一工單，減少了重復派單的問題。事件聚類和根因識別基于海量運維數據，融合了豐富的專家知識+AI算法，在缺少專家指導的情況下，仍可自動、快速地定位故障，對于人工處理有困難的故障也能夠較快識別出根因事件，幫助用戶更加全面、快速地解決故障。網絡智能優化：基于BGP-LS快速感

171、知網絡拓撲變化，包括節點、鏈路故障以及鏈路帶寬、時延變化等；基于IFIT的業務隨流檢測，通過Telemetry秒級上報機制，精確感知業務SLA，分層顯示網絡和業務質量。業務質量劣化自動觸發IFIT逐跳檢測，基于業務轉發路徑發現質差點，并可與網絡拓撲結合，直觀可視定界定位結果?；跇I務的SLA質差定界定位結果，使用多因子云圖算法重新計算網絡路徑，結合SR-TE、SR Policy等技術對網絡路徑進行重優化，引導流量避開質差點，持續保障業務SLA。綠色節能：通過節能監控儀表盤滿足用戶從網絡級、網元級等多維進行功耗呈現。通過對多個不同維度功耗數據的組合分析，支撐網絡部門完成功耗問題的定界定位；通過對

172、網絡中節能設備的節能收益預測，充分挖掘網絡節能潛力，為制定節能策略提供可量化的評估依據。通過采集網絡設備實際節省的能耗信息，繪制設備節能收益曲線；支持歷史對比分析，做到設備節能收益可評估，節華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案一、構筑高穩可靠IP網絡4039【N】錯誤不入網（No Configuration Error）：高精度網絡仿真，錯誤配置提前發現；【E】靜默不沉默（Efficient Fault Removal）：全業務實時監控，丟包靜默故障自動識別；【T】網絡不擁塞（Traffic Congestion Free）：網絡流量擁塞全場景免人工自動調優。二、構筑彈性超寬IP網

173、絡【M】超寬數字快線（MUX Digital Express）：T比特小時級送達，超大帶寬多路全雙工數據搬運，海量數據小時級送達；【A】應用彈性保障（Premium Deterministic Experience）：應用保障隨呼隨建，應用驅動網絡按需保障，秒級建聯；【P】優質確定體驗（Application-Level Elastic Guarantee）：毫秒級時延承諾，業務時延可承諾并持續保障，確保業務的優質體驗。網絡數字地圖：通過BGP-LS、BMP等標準協議，實現多廠商網絡設備物理資源、切片、隧道、路由、VPN業務、應用等數據的實時采集；同時基于分布式網絡性能采集框架，實時采集、呈現

174、超大規模網絡的時延、帶寬、丟包、能耗等多維指標，具備交通地圖導航式體驗，實現網絡全息可視，幫助客戶看清全網，識別業務繞行等問題?；跇I務意圖匹配計算最優路徑，智能云圖算法可實現20+因子秒級算路，秒級感知業務質差、分鐘級定位根因、分鐘級自動優化、滿足差異化的業務 SLA 保障需求。網絡配置驗證：以網絡設備的變更配置、互聯路由與流量作為輸入，模擬網絡協議、流量的狀態和行為，仿真網絡設備的路由表與轉發表項，為網絡變更風險評估提供真實、客觀的基礎數據。在設備的路由表、轉發表及流量負載基礎上，使用 CPV/DPV（Control Plane Verification/Data 關鍵UC Plane V

175、erification）基于一定的規則，對網絡風險進行評估。CPV（Control Plane Verification）可對控制面路由數量變化（路由數量突升、路由數量突降）、路由可達性、路由可靠性（路由黑洞、路由環路）進行形式化求解驗證。DPV（Data Plane Verification）可對網絡轉發面路徑的形式化求解驗證。兩項技術相輔相成，從而有效識別網絡配置變更帶來的變更風險，并能對錯誤配置進行有效地識別和攔截。網絡配置驗證目標是徹底解決運營商的“配置焦慮”，事先評估驗證網絡配置影響并成功攔截錯誤網絡配置。品質數字快線：基于Yang模型驅動構建開放可編程的高性能高可靠的自動化引擎。通

176、過積木式的極簡編程，完成新業務快速開發上線，實現“一周原型、一月測試、一季度商用”的敏捷開發目標。同時，Easy-Mapping框架可通過內置的分解、編排、計算、回溯算法，自動將網絡業務分解成網元配置，最終映射到網元級別的原子API，實現業務分鐘級端到端的全自動化發放。自動化引擎使能多廠商設備網絡的快速業務開通，解決了業務自動化面臨的挑戰。新設備適配納管周期縮短至天級，設備適配效率提升90%；新業務開發由傳統的 69 個月發布一個版本縮短至 1 個月敏捷按需發布，上線周期縮短80%。BGP路由分析：基于BMP協議實時獲取BGP Peer鄰居關系和狀態，并針對BGP鄰居采集Adj-RIB-In,

177、Adj-RIB-Out和Loc-RIB路由，呈現BGP鄰居及其路由的統計信息。針對全量BGP路由和重保BGP路由進行監控，對每個BGP Peer上的路由變化（包含：路由前綴發布和撤銷、路由AS-Path和源AS變化等）從時間和空間維度進行分析、統計和呈現，識別路由劫持、路由泄露等異常并觸發告警。對于重點保障路由，實時監控路由可達性及時延等性能統計，路由路徑變化可回放，及時感知并修復BGP路由異常。網絡擁塞分析：通過熱力圖展示基站流量壓抑分布，可視化識別網絡擁塞點，優先分析高價值區域，逐層放大定位到壓抑基站，精準指導擴容?；赥WAMP/IFIT技術檢測基站的SLA，從基站的丟包率和實際流量進行

178、分析統計得到基站壓抑流量并判定基站是否存在質差問題?；诨緣阂至髁孔鋈WE2E的壓抑流量可視、區域壓抑流量統計分析可視。展示基站業務的丟包情況分布，對單個基站業務按照不同的時間節點進行逐跳路徑還原，分析鏈路SLA、鏈路帶寬等對丟包的影響，實現精準的故障定界定位。智能故障分析：通過對網絡事件、告警進行聚類及關聯分析，減少冗余告警，有效減少網絡工單數量，降低運維成本。事件聚類通過事件間的時間、拓撲關聯分析和聚合，將由同一條故障引起的多條告警、事件匯聚成一條故障，并自動識別根因事件，實現了一故障一工單，減少了重復派單的問題。事件聚類和根因識別基于海量運維數據，融合了豐富的專家知識+AI算法，在缺少

179、專家指導的情況下，仍可自動、快速地定位故障，對于人工處理有困難的故障也能夠較快識別出根因事件，幫助用戶更加全面、快速地解決故障。網絡智能優化：基于BGP-LS快速感知網絡拓撲變化，包括節點、鏈路故障以及鏈路帶寬、時延變化等；基于IFIT的業務隨流檢測，通過Telemetry秒級上報機制，精確感知業務SLA，分層顯示網絡和業務質量。業務質量劣化自動觸發IFIT逐跳檢測，基于業務轉發路徑發現質差點，并可與網絡拓撲結合，直觀可視定界定位結果?；跇I務的SLA質差定界定位結果，使用多因子云圖算法重新計算網絡路徑，結合SR-TE、SR Policy等技術對網絡路徑進行重優化，引導流量避開質差點，持續保障

180、業務SLA。綠色節能：通過節能監控儀表盤滿足用戶從網絡級、網元級等多維進行功耗呈現。通過對多個不同維度功耗數據的組合分析，支撐網絡部門完成功耗問題的定界定位；通過對網絡中節能設備的節能收益預測，充分挖掘網絡節能潛力，為制定節能策略提供可量化的評估依據。通過采集網絡設備實際節省的能耗信息，繪制設備節能收益曲線；支持歷史對比分析，做到設備節能收益可評估，節華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案能效果可量化。全網資源的節能狀態實時可視，通過節能收益的預測，可快速找到收益最高的可節能的資源，從而提高用戶的策略制定效率?；贜etconf/Yang技術實現網絡級節能策略部署，支持多臺設備的一鍵

181、式節能，提供便捷、流暢的節能策略下發體驗，并且實時刷新設備節能狀態。42414.2.6 IntelligentCampusNetwork 企業園區自動駕駛網絡解決方案華為園區自動駕駛網絡方案，通過園區iMaster NCE提供的基于人、事、物和網的四維網絡數字地圖，提供企業總部園區、生產園區到多個辦公分支的從有線到無線全場景看的清，控得住，管得了的管控析融合管理平臺，實現園區網絡的全生命周期的自動化和智能化的管理和運維能力。4-7 IntelligentCampusNetwork網絡層管控層應用層終端層AI推理數字孿生零等待：基于網絡數字地圖讓網絡管理從經驗依賴到自動管理的轉變，實現零等待網絡

182、開通，降低85%以上OPEX。零干預：終端接入策略控制，從人工管理到自動控制的轉變，實現零干預的秒級無感接方案價值入和安全管理。零中斷：網絡運維，自動實現應用體驗感知，從被動響應到自動優化的轉變，實現零中斷分鐘級自動優化應用體驗。意圖開局：基于場景知識庫和協同推薦算法，實現業務場景與網絡模型精準映射和個性化推薦結合，為業務意圖推薦最佳網絡方案，降低網絡開通對人員依賴，實現分鐘級網絡開通。網絡數字地圖：基于一張數字地圖清晰呈現網元、用戶、終端和應用四個維度的體驗感知，200+典型問題主動分析，一鍵直達問題根因，省時省力，避免人工分析帶來維護困擾；智能校驗：通過仿真校驗，實現連通性驗證接入仿真，提

183、高驗證速度，縮短驗證時間，解決傳統方案中變更10分鐘，驗證4小時，驗證不充分被重復投訴的問題，實現網絡的零差錯變更。關鍵UC業務隨行：通過自然語言所見即所得編排，矩陣式極簡管理、結合IP-Group技術跨廠商部署，一次配置策略隨身，讓用戶在全無線園區內隨時隨地接入網絡體驗一致。終端智能管理：基于傳統的終端指紋庫和創新性應用聚類識別能力，已知類型識別在98%，新型未知識別在95%，精準識別接入網絡的終端設備，進而對接入的終端設備分配對應網絡，以及私接和仿冒識別，降低人工干預，實現終端零干預無感接入。應用和VIP重保：通過園區數字地圖和隨流檢測，獨家實現從無線空口到有線側E2E關鍵應用體驗測量，基

184、于時間和空間維度快速定界定位，實時智能調優，端到端保障應用和VIP體驗，智能網絡調優，提升整網性能58%；華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案數字地圖能效果可量化。全網資源的節能狀態實時可視，通過節能收益的預測，可快速找到收益最高的可節能的資源，從而提高用戶的策略制定效率?；贜etconf/Yang技術實現網絡級節能策略部署，支持多臺設備的一鍵式節能，提供便捷、流暢的節能策略下發體驗，并且實時刷新設備節能狀態。42414.2.6 IntelligentCampusNetwork 企業園區自動駕駛網絡解決方案華為園區自動駕駛網絡方案，通過園區iMaster NCE提供的基于人、事、

185、物和網的四維網絡數字地圖，提供企業總部園區、生產園區到多個辦公分支的從有線到無線全場景看的清，控得住，管得了的管控析融合管理平臺，實現園區網絡的全生命周期的自動化和智能化的管理和運維能力。4-7 IntelligentCampusNetwork網絡層管控層應用層終端層AI推理數字孿生零等待：基于網絡數字地圖讓網絡管理從經驗依賴到自動管理的轉變，實現零等待網絡開通，降低85%以上OPEX。零干預：終端接入策略控制，從人工管理到自動控制的轉變，實現零干預的秒級無感接方案價值入和安全管理。零中斷：網絡運維，自動實現應用體驗感知，從被動響應到自動優化的轉變，實現零中斷分鐘級自動優化應用體驗。意圖開局：

186、基于場景知識庫和協同推薦算法，實現業務場景與網絡模型精準映射和個性化推薦結合，為業務意圖推薦最佳網絡方案，降低網絡開通對人員依賴，實現分鐘級網絡開通。網絡數字地圖：基于一張數字地圖清晰呈現網元、用戶、終端和應用四個維度的體驗感知，200+典型問題主動分析，一鍵直達問題根因，省時省力，避免人工分析帶來維護困擾；智能校驗：通過仿真校驗，實現連通性驗證接入仿真，提高驗證速度，縮短驗證時間，解決傳統方案中變更10分鐘，驗證4小時，驗證不充分被重復投訴的問題，實現網絡的零差錯變更。關鍵UC業務隨行：通過自然語言所見即所得編排，矩陣式極簡管理、結合IP-Group技術跨廠商部署，一次配置策略隨身，讓用戶在

187、全無線園區內隨時隨地接入網絡體驗一致。終端智能管理：基于傳統的終端指紋庫和創新性應用聚類識別能力，已知類型識別在98%，新型未知識別在95%，精準識別接入網絡的終端設備，進而對接入的終端設備分配對應網絡，以及私接和仿冒識別，降低人工干預，實現終端零干預無感接入。應用和VIP重保：通過園區數字地圖和隨流檢測，獨家實現從無線空口到有線側E2E關鍵應用體驗測量，基于時間和空間維度快速定界定位，實時智能調優，端到端保障應用和VIP體驗，智能網絡調優，提升整網性能58%；華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案數字地圖44434.2.7 IntelligentFabric 數據中心自動駕駛網絡解

188、決方案華為數據中心自動駕駛網絡解決方案，核心部件包括CloudEngine數據中心交換機與iMaster NCE自動駕駛網絡管理與控制系統，實現計算、存儲、業務網絡三網全IP架構并提供一致性網絡體驗，支持IPv6，并在業界率先實現L4自動駕駛網絡能力，支持數據中心網絡全生命周期自動化與全網智能運維運營，OPEX可降低30%，使能企業智能化升級。零等待：助力業務部署和上線時間縮短到分鐘級，大幅縮減運作人員工作量，提升運維人員工作效率零失誤：評估網絡變更風險，建立預防由于方案價值人因引發故障的保障機制，杜絕人為操作差錯，提升安全生產率零中斷：預測網絡趨勢，預防網絡質量劣化和故障，最大減少問題發生。

189、一旦發生故障，極速定界定位和精確排障。意圖驅動規劃部署：iMaster NCE與客戶業務結合，通過對客戶業務和網絡意圖的理解和翻譯，自動選擇最佳網絡部署方案，使能業務端到端自動化發，實現意圖的全生命周期自動化閉環。網絡變更仿真評估：以現網設備配置、拓撲和資源信息作為輸入，通過網絡建模和形式化驗證算法，評估變更風險，徹底解決設計邏輯漏洞、配置誤操作等人為問題，保障配置錯誤不入網。智能運維1-3-5：通過Telemetry技術實現對網絡性能數據收集，基于業務體驗全面評估網絡健康度，1分鐘主動識別60+隱患和風險、90+典型故障；基于知識圖譜和華為獨有AI算法進行故障聚合溯源，3分鐘定位根因；再基于

190、智能決策系統，分析故障影響并推薦優選故障處理方案，實現典型故障5分鐘快速恢復。使能產業生態：能夠無縫嵌入企業運維系統，成為運維流程的一個關鍵環節，助力數據中心全網實現自動化閉環。iMaster NCE北向通過Runbook業務設計器靈活編排業務流，與客戶運維系統無縫對接；南向通過AOC開放可編程平臺實現多廠商設備快速適配，從而實現多廠商多云異構網絡分鐘級全自動化開通；同時，開放全量網絡數據服務，快速與業務性能監控系統集成，實現業務與網絡一體化運維。多元算力網絡加速：采用網絡級NSLB算法，根據整網交換機節點流擁塞狀態和全網拓撲進行全局算路，識別出最優路徑，完成關鍵UC計算任務的路徑分配，保證路

191、徑不沖突，實現通用計算、存儲及AI智算等多元算力網絡吞吐最優，大模型訓練效率提升20%。應用網絡一體化運維：通過xFlow智能全流分析方案，構筑覆蓋DC內跨廠商跨Fabric跨異構組網的全路徑、全流全包的應用流分析能力?；趹镁W絡數字孿生進行技術創新，構建出全網應用交互梳理、應用性能畫像與異常檢測、基于真實流的DC內全路徑還原、應用故障智能定界、逐跳網絡節點排障、應網融合根因溯源等6+項關鍵技術，實現業務報障一站式診斷、故障分鐘級定位定界、重保應用質量實時感知。FinOps運營：將成本理念引入網絡，從網絡角度為運營的精細化管理提供數字化支撐，輔助運營進行成本核算、投資決策、降本增效等操作。對

192、于企業的基礎實施資源，智能感知全網資源使用，基于資源使用熱力圖，分析業務資源利用率高低，輔助決策業務的擴縮容處理，提供推薦方案，執行業務變更，一鍵式完成配置部署。4-8 IntelligentFabric業務設計平臺企業ITSM通用網元模型統一數據底座Vendor AVendor B軟件SDN多云網絡硬件SDN多廠商設備傳統網絡華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案44434.2.7 IntelligentFabric 數據中心自動駕駛網絡解決方案華為數據中心自動駕駛網絡解決方案，核心部件包括CloudEngine數據中心交換機與iMaster NCE自動駕駛網絡管理與控制系統，實現

193、計算、存儲、業務網絡三網全IP架構并提供一致性網絡體驗，支持IPv6，并在業界率先實現L4自動駕駛網絡能力，支持數據中心網絡全生命周期自動化與全網智能運維運營，OPEX可降低30%，使能企業智能化升級。零等待：助力業務部署和上線時間縮短到分鐘級，大幅縮減運作人員工作量，提升運維人員工作效率零失誤：評估網絡變更風險，建立預防由于方案價值人因引發故障的保障機制，杜絕人為操作差錯，提升安全生產率零中斷：預測網絡趨勢，預防網絡質量劣化和故障，最大減少問題發生。一旦發生故障，極速定界定位和精確排障。意圖驅動規劃部署：iMaster NCE與客戶業務結合，通過對客戶業務和網絡意圖的理解和翻譯，自動選擇最佳

194、網絡部署方案，使能業務端到端自動化發，實現意圖的全生命周期自動化閉環。網絡變更仿真評估：以現網設備配置、拓撲和資源信息作為輸入，通過網絡建模和形式化驗證算法，評估變更風險，徹底解決設計邏輯漏洞、配置誤操作等人為問題，保障配置錯誤不入網。智能運維1-3-5：通過Telemetry技術實現對網絡性能數據收集，基于業務體驗全面評估網絡健康度，1分鐘主動識別60+隱患和風險、90+典型故障；基于知識圖譜和華為獨有AI算法進行故障聚合溯源，3分鐘定位根因；再基于智能決策系統，分析故障影響并推薦優選故障處理方案，實現典型故障5分鐘快速恢復。使能產業生態：能夠無縫嵌入企業運維系統，成為運維流程的一個關鍵環節

195、，助力數據中心全網實現自動化閉環。iMaster NCE北向通過Runbook業務設計器靈活編排業務流，與客戶運維系統無縫對接；南向通過AOC開放可編程平臺實現多廠商設備快速適配，從而實現多廠商多云異構網絡分鐘級全自動化開通；同時，開放全量網絡數據服務，快速與業務性能監控系統集成，實現業務與網絡一體化運維。多元算力網絡加速：采用網絡級NSLB算法，根據整網交換機節點流擁塞狀態和全網拓撲進行全局算路，識別出最優路徑，完成關鍵UC計算任務的路徑分配，保證路徑不沖突，實現通用計算、存儲及AI智算等多元算力網絡吞吐最優，大模型訓練效率提升20%。應用網絡一體化運維：通過xFlow智能全流分析方案，構筑

196、覆蓋DC內跨廠商跨Fabric跨異構組網的全路徑、全流全包的應用流分析能力?；趹镁W絡數字孿生進行技術創新，構建出全網應用交互梳理、應用性能畫像與異常檢測、基于真實流的DC內全路徑還原、應用故障智能定界、逐跳網絡節點排障、應網融合根因溯源等6+項關鍵技術，實現業務報障一站式診斷、故障分鐘級定位定界、重保應用質量實時感知。FinOps運營：將成本理念引入網絡，從網絡角度為運營的精細化管理提供數字化支撐，輔助運營進行成本核算、投資決策、降本增效等操作。對于企業的基礎實施資源，智能感知全網資源使用，基于資源使用熱力圖，分析業務資源利用率高低，輔助決策業務的擴縮容處理，提供推薦方案，執行業務變更，一

197、鍵式完成配置部署。4-8 IntelligentFabric業務設計平臺企業ITSM通用網元模型統一數據底座Vendor AVendor B軟件SDN多云網絡硬件SDN多廠商設備傳統網絡華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案46454.2.8 IntelligentServiceEngine數智化運營運維解決方案隨著5G網絡、家寬的快速發展，大規模復雜網絡以及多樣化新業務，運營商面臨著成本、效率、質量以及人才轉型的多重運維挑戰，運營商紛紛進行探索創新和實踐，加速運維運營數智化轉型，持續提升運維效率、為客戶帶來極致體驗以及運營增值。華為提供跨域協同數智化運營運維解決方案，主要包括AUT

198、IN智能運維、SmartCare極致體驗以及ADO品質家寬。華為智能運維解決方案AUTIN，面向運維場景的提質、增效、加速人才轉型三個關鍵訴求，助力運營商加速邁向三“零”的運維數智化轉型。首先，面向提質：在5GC場景下，重大故障影響范圍大、定界定位時間長。華為AUTIN，實現面向業務影響事件的智能預測，風險可提前預測，以及分鐘級的機器自動診斷，重大故障MTTR縮短，成效顯著；其次，面向增效：NOC網管中心日常70%以上為重復作業，效率低且依賴專家個人經驗；華為AUTIN，幫助NOC實現監維一體自動化、診斷智能輔助，以及現場作業通過手機數字化輔助自助閉環，可實現故障自動診斷，故障自動閉環，降低每

199、網元工單量，運維效率大幅提升；第三，面向運維人才轉型：運維作業都自動化以后，傳統的運維人才怎么辦？華為開放平臺和豐富的運維知識資產，提供可編排的低代碼運維應用開發平臺，降低運維人才轉型門檻，提供體系化的人才轉型伴飛和賦能服務，實現運維應用開發周期從月降到周，AUTIN智能運維SmartCare業務體驗解決方案旨在瞄準支撐運營商網絡NPS、客服投訴萬投比等價值成效為目標，通過融合數據平臺能力構建運營商的智能數據引擎，提供面向運營商的全業務體驗管理服務解決方案，以體驗驅動數字化運營轉型，提升用戶全生命周期價值，使能運營商從“以網絡為中心”的運營，向“以用戶為中心”的數字化運營轉型。1、體驗領域通過

200、“三協同”轉變，進一步提升用戶體驗，使能運營商數據價值變現SmartCare極致體驗加速運維人才轉型。通過持續的專家經驗封裝，以及華為持續迭代的領域自動化和數智化引擎，讓智能化運維平臺越用越自動化，越用越智能。1）體優協同：通過體驗+性能數據精準入網格、精準入柵格、精準入3D建筑等核心技術，構建“體優協同”面向未來ADN的用戶體驗，以及業務質量精準可視可管、精確可定界定位能力，支撐運營商體驗NPS提升；ADO品質寬帶方案聚焦用戶上網質量和滿意度提升，對準兩大價值場景：家寬上網質量提升，用戶發展。1、以主動優化的策略助力運營商準確識別質差用戶，對質差用戶進行家庭側、網絡側和資源側的優化，提升網絡

201、質量、減少質差用戶，提升客戶滿意度；ADO品質寬帶通過分鐘級、用戶級、應用級體驗數據進行質差建模，實現用戶的真實上網質差感知，找出上網體驗質差的用戶；然后繼續以體驗數據為根本，結合PON網管性能和告警的數據對質差問題進行根因分析，實現端、管、云分段定界定位，實現質差診斷；通過主動優化的手段，對質差問題進行電話安撫，派單上門等手段進行問題整治，即質差優化；最后通過輔助運營、質差整治效果跟蹤等形成做到質差閉環。2、業務體驗DataOps能力：一站式的數據集成，開發，治理與可視。通過低碼工具鏈，降低數據資產開發和數據消費的門檻，實現業務體驗數據與無線、B域等 數 據 的 集 成 融 合，構 建 跨

202、域 D a t a DevOps能力，支撐多業務場景快速低成本定制開發上線的訴求；提供豐富的閾值數據模型資產，實現多場景專題業務分析，報表制作敏捷開發落地。提供元數據驅動的數據管理，數據質量，數據生命周期管理，數據安全管理，實現領域數據的透明，優質，高效，安全開放。2）體維協同：業務體驗管理驅動運營商從NOC到SOC轉型，實現“體維協同”，打通體驗和故障的生產流，支撐運營商網絡質量維護的高效識別、快速定界和閉環，支撐網絡NPS提升；通過構建投訴前AI質差貶損分析和AI自動群障識別，投訴中基于跨域關聯多數據源的故障樹自動分析，提供從投訴預測預防，到投訴快速定界到投訴快度閉環等端到端服務能力，支撐

203、運營商客服萬投比下降；3）體業協同：基于O+B+S跨域數據源，通過構建精準靈活迭代的AI大數據模型，促進體驗和業務協同，例如網紅直播場景的加速用戶獲取，支撐移動運營商提升營銷成功率，實現網絡產品化變現。2、以O域數據加上B域數據為輸入，潛客模型為基礎支撐潛客識別，智能營銷，實現價值運營，增值提收。對準挖掘潛在高價值用戶（千兆，FTTR等），ARPU值提升的目標，利用O域數據進行建模分析，挖掘體驗壓抑、寬帶訴求強、提速意愿高的潛在客戶，提高潛客識別準確性和營銷成功率。華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案46454.2.8 IntelligentServiceEngine數智化運營運維

204、解決方案隨著5G網絡、家寬的快速發展，大規模復雜網絡以及多樣化新業務，運營商面臨著成本、效率、質量以及人才轉型的多重運維挑戰，運營商紛紛進行探索創新和實踐，加速運維運營數智化轉型，持續提升運維效率、為客戶帶來極致體驗以及運營增值。華為提供跨域協同數智化運營運維解決方案，主要包括AUTIN智能運維、SmartCare極致體驗以及ADO品質家寬。華為智能運維解決方案AUTIN，面向運維場景的提質、增效、加速人才轉型三個關鍵訴求，助力運營商加速邁向三“零”的運維數智化轉型。首先，面向提質：在5GC場景下，重大故障影響范圍大、定界定位時間長。華為AUTIN，實現面向業務影響事件的智能預測，風險可提前預

205、測，以及分鐘級的機器自動診斷，重大故障MTTR縮短，成效顯著；其次，面向增效：NOC網管中心日常70%以上為重復作業，效率低且依賴專家個人經驗；華為AUTIN，幫助NOC實現監維一體自動化、診斷智能輔助，以及現場作業通過手機數字化輔助自助閉環，可實現故障自動診斷，故障自動閉環，降低每網元工單量，運維效率大幅提升；第三，面向運維人才轉型：運維作業都自動化以后，傳統的運維人才怎么辦？華為開放平臺和豐富的運維知識資產，提供可編排的低代碼運維應用開發平臺，降低運維人才轉型門檻，提供體系化的人才轉型伴飛和賦能服務，實現運維應用開發周期從月降到周，AUTIN智能運維SmartCare業務體驗解決方案旨在瞄

206、準支撐運營商網絡NPS、客服投訴萬投比等價值成效為目標，通過融合數據平臺能力構建運營商的智能數據引擎，提供面向運營商的全業務體驗管理服務解決方案，以體驗驅動數字化運營轉型，提升用戶全生命周期價值，使能運營商從“以網絡為中心”的運營，向“以用戶為中心”的數字化運營轉型。1、體驗領域通過“三協同”轉變，進一步提升用戶體驗，使能運營商數據價值變現SmartCare極致體驗加速運維人才轉型。通過持續的專家經驗封裝，以及華為持續迭代的領域自動化和數智化引擎，讓智能化運維平臺越用越自動化，越用越智能。1）體優協同：通過體驗+性能數據精準入網格、精準入柵格、精準入3D建筑等核心技術，構建“體優協同”面向未來

207、ADN的用戶體驗，以及業務質量精準可視可管、精確可定界定位能力，支撐運營商體驗NPS提升；ADO品質寬帶方案聚焦用戶上網質量和滿意度提升，對準兩大價值場景：家寬上網質量提升，用戶發展。1、以主動優化的策略助力運營商準確識別質差用戶，對質差用戶進行家庭側、網絡側和資源側的優化，提升網絡質量、減少質差用戶，提升客戶滿意度；ADO品質寬帶通過分鐘級、用戶級、應用級體驗數據進行質差建模，實現用戶的真實上網質差感知，找出上網體驗質差的用戶；然后繼續以體驗數據為根本，結合PON網管性能和告警的數據對質差問題進行根因分析，實現端、管、云分段定界定位，實現質差診斷；通過主動優化的手段，對質差問題進行電話安撫，

208、派單上門等手段進行問題整治，即質差優化；最后通過輔助運營、質差整治效果跟蹤等形成做到質差閉環。2、業務體驗DataOps能力：一站式的數據集成，開發，治理與可視。通過低碼工具鏈，降低數據資產開發和數據消費的門檻，實現業務體驗數據與無線、B域等 數 據 的 集 成 融 合，構 建 跨 域 D a t a DevOps能力，支撐多業務場景快速低成本定制開發上線的訴求；提供豐富的閾值數據模型資產，實現多場景專題業務分析，報表制作敏捷開發落地。提供元數據驅動的數據管理，數據質量，數據生命周期管理，數據安全管理，實現領域數據的透明，優質，高效，安全開放。2）體維協同：業務體驗管理驅動運營商從NOC到SO

209、C轉型，實現“體維協同”，打通體驗和故障的生產流，支撐運營商網絡質量維護的高效識別、快速定界和閉環，支撐網絡NPS提升；通過構建投訴前AI質差貶損分析和AI自動群障識別，投訴中基于跨域關聯多數據源的故障樹自動分析，提供從投訴預測預防，到投訴快速定界到投訴快度閉環等端到端服務能力，支撐運營商客服萬投比下降；3）體業協同：基于O+B+S跨域數據源，通過構建精準靈活迭代的AI大數據模型，促進體驗和業務協同，例如網紅直播場景的加速用戶獲取，支撐移動運營商提升營銷成功率，實現網絡產品化變現。2、以O域數據加上B域數據為輸入，潛客模型為基礎支撐潛客識別，智能營銷，實現價值運營，增值提收。對準挖掘潛在高價值

210、用戶（千兆，FTTR等），ARPU值提升的目標，利用O域數據進行建模分析，挖掘體驗壓抑、寬帶訴求強、提速意愿高的潛在客戶，提高潛客識別準確性和營銷成功率。華為自動駕駛網絡解決方案華為自動駕駛網絡解決方案48面向未來萬物互聯、萬物智能的智能時代，對網絡管理提出了更高的要求：業務多樣性，網絡規模、運維復雜度、網絡能耗等呈現指數級增長趨勢，而運營商的運維人員數量基本不會增加。面對以上挑戰，通信網絡亟需系統性引入人工智能，并基于網絡數字孿生的控制閉環和知識閉環，逐步打造一張自動、自愈、自優的自智網絡。通過構建通信領域的數字員工、重構運維模式，系統性提升通信行業生產力水平。在邁向高階自智網絡的道路上，需

211、要標準和產業組織、運營商、供應商、科研院所、行業管理部門等全產業共同努力，共同探索。在此我們倡議：05展望及建議展望及建議加速產業代際定義：共同定義L4目標，明確代際特征和成效指標，牽引產業發展方向；加速產業標準制定：推動制定L4自智網絡分級標準，定義高階能力接口，促進產業高效協同；加速產業技術突破：協同推動融合感知、數字孿生、AI大模型、智能決策等自智網絡核心技術突破，驅動產業技術升級；加速產業創新實踐：聯合探索L4商業應用場景，聚焦價值創造，實踐全流程創新，加速產業價值閉環。48面向未來萬物互聯、萬物智能的智能時代，對網絡管理提出了更高的要求：業務多樣性，網絡規模、運維復雜度、網絡能耗等呈

212、現指數級增長趨勢，而運營商的運維人員數量基本不會增加。面對以上挑戰，通信網絡亟需系統性引入人工智能，并基于網絡數字孿生的控制閉環和知識閉環，逐步打造一張自動、自愈、自優的自智網絡。通過構建通信領域的數字員工、重構運維模式，系統性提升通信行業生產力水平。在邁向高階自智網絡的道路上，需要標準和產業組織、運營商、供應商、科研院所、行業管理部門等全產業共同努力，共同探索。在此我們倡議：05展望及建議展望及建議加速產業代際定義：共同定義L4目標，明確代際特征和成效指標，牽引產業發展方向；加速產業標準制定：推動制定L4自智網絡分級標準，定義高階能力接口，促進產業高效協同；加速產業技術突破：協同推動融合感知

213、、數字孿生、AI大模型、智能決策等自智網絡核心技術突破，驅動產業技術升級；加速產業創新實踐：聯合探索L4商業應用場景，聚焦價值創造，實踐全流程創新，加速產業價值閉環。邁向智能世界白皮書自動駕駛網絡聯接+智能加速邁向高階自智網絡華為技術有限公司深圳市龍崗區坂田華為基地電話:(0755)28780808郵編:免責聲明本文檔可能含有預測信息，包括但不限于有關未來的財務、運營、產品系列、新技術等信息。由于實踐中存在很多不確定因素，可能導致實際結果與預測信息有很大的差別。因此，本文檔信息僅供參考，不構成任何要約或承諾，華為不對您在本文檔基礎上做出的任何行為承擔責任。華為可能不經通知修改上述信息，恕不另行通知。版權所有 華為技術有限公司 2023。保留一切權利。非經華為技術有限公司書面同意，任何單位和個人不得擅自摘抄、復制本手冊內容的部分或全部，并不得以任何形式傳播。商標聲明 ，是華為技術有限公司的商標或者注冊商標，在本手冊中以及本手冊描述的產品中，出現的其他商標、產品名稱、服務名稱以及公司名稱，由其各自的所有人擁有。