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1、1中國信息通信研究院中國電信股份有限公司研究院中國移動通信研究院（中移智庫）中國聯合網絡通信有限公司研究院2024年9月No.202408電信業發展藍皮書電信業發展藍皮書-智能化發展智能化發展(2022024 4 年年)版權聲明版權聲明本藍皮書版權屬于中國信息通信研究院、中國電信股份有限公司研究院、中國移動通信研究院（中移智庫）、中國聯合網絡通信有限公司研究院，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本藍皮書文字或者觀點的，應注明“來源：中國信息通信研究院、中國電信股份有限公司研究院、中國移動通信研究院（中移智庫）、中國聯合網絡通信有限公司研究院”。違反上述聲明者，編者將追究其相關法律責任。

2、本藍皮書版權屬于中國信息通信研究院、中國電信股份有限公司研究院、中國移動通信研究院（中移智庫）、中國聯合網絡通信有限公司研究院，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本藍皮書文字或者觀點的，應注明“來源：中國信息通信研究院、中國電信股份有限公司研究院、中國移動通信研究院（中移智庫）、中國聯合網絡通信有限公司研究院”。違反上述聲明者，編者將追究其相關法律責任。更名聲明更名聲明原“集智”白皮書更名為“集智”藍皮書?！凹恰彼{皮書將繼續秉承原有的編撰理念和高質量標準，致力于提供有價值的信息和洞見。原“集智”白皮書更名為“集智”藍皮書?！凹恰彼{皮書將繼續秉承原有的編撰理念和高質量標準，致力于提供

3、有價值的信息和洞見。前言前言關于電信業，過去十多年，電信業在轉型中發展，在發展中轉型，從話音轉向流量、全業務，再轉向數字化，不斷貫徹新發展理念，采納新技術，突破發展瓶頸，服務能力、競爭能力、價值貢獻不斷增強。但當前，電信業增長出現階段性、周期性放緩，呈現出再次轉型升級的“緊迫性”。關于智能化，我國 2024 年政府工作報告明確提出開展“人工智能+”行動，網絡化、數字化、智能化成為發展新質生產力的關鍵著力點。此前電信運營企業已經在同步推進數字化、智能化，判別式人工智能技術被應用于部分生產環節，但智能化水平有限。當前新一代人工智能技術產品在意圖理解、多模態交互、內容生成等能力方面表現突出，展現出更

4、具通用性、顛覆性的發展潛能，有效激發了經濟社會的智能化需求，也賦予電信業再次轉型升級的“可能性”。電信業階段性轉型、人工智能突破式發展、國家數字化智能化深入推進等趨勢疊加影響下，智能化將成為電信業轉型發展的重要方向，推動電信業進入數字化轉型的高級階段。智能化的過程體現為三個方面：一是智能化將成為電信業繼網絡化、數字化之后，對經濟社會賦能的又一核心價值；二是人工智能將成為移動通信、固定寬帶、IDC、云計算、集成服務等核心業務增長的關鍵驅動因素；三是人工智能技術應用對電信運營企業生產經營管理的提質增效作用將愈發增強，企業自身的智能化水平也將更高。未來，電信運營企業以人工智能作為重要引擎打造新質生產

5、力，通過對內注智、對外賦智，將實現電信業價值定位、電信業發展動力的兩個核心變革。藍皮書洞察出全球領先電信運營企業正積極做出智能化戰略部署，但具體方向和路徑存在一定差異。關于我國進展情況，藍皮書通過調研訪談、案例征集，總結出當前我國電信運營企業在基礎設施、業務產品、網絡建維、營銷服務、經營管理五個方面的智能化路徑及進展成效，總結新一代人工智能技術應用出現的新變化，并研判未來方向，為行業企業智能化發展提供參考借鑒?？傮w來看，我國電信業智能化已經取得了一定的產品級、場景級突破，但仍然處于“點狀”“線狀”探索的初級階段。未來，隨著新一代人工智能技術的發展，電信運營企業內外部應用推廣人工智能的范疇和深度

6、增加，我國電信業智能化將出現“點線面體”聯動，為培育和發展新質生產力注入新活力、提供新動能。在此過程中，我國電信業智能化面臨八大挑戰和難點問題，包括大模型應用落地復雜度高、大模型商業閉環亟待建立、算力基礎設施運營存在較大技術和商業挑戰等。電信運營企業需謀劃實施智能化戰略、統籌好發展與安全、做實核心能力重塑、激發組織整體效能，行業需統籌推進優化“人工智能+電信業”政策環境，建立健全人工智能標準體系，促進數據資源流通與開發利用，構建開放有序創新體系。藍皮書圍繞著“為什么”、“是什么”、“怎么做”的邏輯就“智能化發展”展開分析。當然，電信業智能化發展空間巨大，其發展方向、路徑尚處在探索期，本藍皮書僅

7、聚焦到重點方向，其中觀點也是就當前認知水平提出，有諸多不足之處，敬請批評指正。目錄目錄一、電信業再次迎來轉型升級關鍵期.1（一）電信業發展呈現出轉型升級的可行性和緊迫性.1（二）國家戰略和技術演進賦予電信業再次轉型升級的可能性.5二、智能化成為電信業轉型發展重要方向.8（一）電信業智能化過程體現為三個方面.9（二）電信業智能化結果體現為兩大變革.10三、全球電信業智能化發展呈現差異性和一致性.12（一）全球電信運營企業智能化戰略大致分為三類.13（二）全球電信運營企業智能化發展均強化創新驅動.14四、我國電信運營企業體系化推進智能化發展.16（一）構建新型信息基礎設施，賦能 AI 創新發展.1

8、7（二）加快業務智能化，創新產品形態與功能.21（三）升級智能建維，提升網絡運營效益效率.28（四）深度融合 AI 與營銷服務，提升客戶運營效率.33（五）創新經營管理 AI 應用，提升內部生產效率.38五、我國電信行業企業智能化發展建議.44（一）挑戰和難點問題.45（二）企業發展建議.47（三）行業發展建議.49圖 目 錄圖 1 電信業收入增速的“周期性”特征.2圖 2 全球 Top10 電信運營企業 2011-2024Q2 收入增速.3圖 3 全球 Top10 電信運營企業 2011-2024Q1CAPEX 營收占比.4圖 4 全球 Top10 電信運營企業 2011-2024Q1OPE

9、X 營收占比.5圖 5 智能技術與電信業的互促關系.9圖 6 全球電信運營企業的智能化戰略分類.13圖 7 電信業智能化變革路徑示意圖.17電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）1一、電信業再次迎來轉型升級關鍵期進入“十四五”以來，我國電信業把握 5G、產業數字化發展機遇，深入推進數字化轉型，階段性成果顯著。但當前流量、數字化新業務對行業增長的拉動效應減弱，收入增速下行壓力加大，電信業發展再次進入“瓶頸期”。與之同時，國家提出“加快形成新質生產力”的戰略部署，以人工智能（下文簡稱 AI）為代表的新一代信息通信技術演進，正孕育著新機遇，電信業再次迎來轉型升級關鍵期。（一）電信業發展呈現出轉型

10、升級的可行性和緊迫性（一）電信業發展呈現出轉型升級的可行性和緊迫性1.電信業發展階段性成效顯著，奠定持續發展基礎受技術創新、業務升級、市場競爭等多重因素影響，電信業發展呈現明顯的周期性特征（如圖 1）。在消費互聯網時代和產業數字化時代，網絡、算力等新型信息基礎設施1呈現云化、融合化、智能化趨勢，信息通信業務呈現多元化、專業化趨勢，信息通信產業生態呈現碎片化、融合化趨勢2，我國電信運營企業3深入推進流量經營轉型、全業務經營轉型、數字化轉型，電信業收入總體保持增長態勢?！笆濉逼陂g，我國電信業收入年度復合增長率為 3.86%，“十四五”以來提升至 7.30%4，凈利率維持在 9.5%以上5。1新

11、型信息基礎設施包括網絡基礎設施、算力基礎設施、新技術設施等，其內容涵蓋了云計算基礎設施（云計算系統所需的計算資源、存儲資源、網絡資源的集合），考慮到云計算并非本報告論述重心，為了簡化表述，本報告不單獨列示云計算基礎設施2參考資料：中國信息通信研究院，電信業數字化轉型發展白皮書（2022 年）3備注：如無特殊說明，本報告中電信運營企業指中國電信、中國移動、中國聯通4數據來源：工信部通信業統計公報5備注：根據中國電信、中國移動、中國聯通公開財報數據計算得出電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）2來源：中國信息通信研究院圖 1 電信業收入增速的“周期性”特征我國電信業服務能力、創新能力、數字化能

12、力、經濟社會貢獻不斷增強，為持續發展奠定堅實基礎。服務能力方面，我國擁有全球最大的國內基礎電信網絡，服務了全球最多人口，截至 2023 年我國移動電話普及率為 122.5 部/百人，蜂窩物聯網用戶數占移動網終端連接數的比重達 57.5%，全球領先。創新能力方面，根據歐盟執委會發布的2023 年歐盟工業研發投資記分牌，中國移動、中國電信、中國聯通研發投入規模在全球排名前 2500 中，分別位居第 78、162、174 位，高于全球領先電信運營企業平均水平。數字化能力方面，2023年我國電信運營企業網絡自動化、智能化水平均已達到 L3，2025 年向 L4 邁進，均已獲得數據管理能力最高級優化級（

13、DCMM5）認證，并且面向垂直行業積累了一定的專業數據、知識、生態資源和組織人才。價值貢獻方面，電信運營企業積極推進從網絡基礎設施服務向算力基礎設施服務延伸，成為推動經濟社會數字化發展的主力軍。根據電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）3已跟蹤全國政企數字化市場公開招標信息統計數據6來看，2023 年電信運營企業中標金額占比達到 13.3%。2.電信業增長出現階段性放緩，亟待培育新動能受全球經濟尚未出現轉機、移動通信用戶普及見頂、5G 紅利消退等影響，全球電信業收入增長乏力。2024 年第一季度全球 Top10已知電信運營企業中有 70%收入同比增速低于 3%，第二季度則全部低于 3%（如

14、圖 2）。2024 年上半年我國電信業收入增速 3%，同比下降近 3.2 個百分點，移動數據流量業務收入同比下降 2.3%，收入基本盤受到影響；智慧家庭、產業數字化等新業務7收入增速 9%，較 2023年下降 8.4 個百分點。與之同時，電信運營企業應收賬款持續增加，債務問題初現端倪，經營風險有所加大。來源：中國信息通信研究院圖 2 全球 Top10 電信運營企業 2011-2024Q2 收入增速86數據來源：劍魚標訊7備注：新業務指非傳統通信類業務，包括電子商務、內容媒體，IPTV、視頻監控、家庭云等智慧家庭服務和應用，以及面向政企客戶提供的 IDC、物聯網、云計算、大數據、IT 集成服務等

15、產業數字化業務。8數據來源：TeleGeography電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）4網絡運維挑戰、運營成本壓力不斷加大。全業務、產業數字化業務的迅猛發展，對網絡提出了高速泛在、安全穩定、靈活彈性等方面的要求，電信運營企業統籌推進規模覆蓋、技術升級、網絡軟件化、云網融合等方面工作。由此帶來基礎電信網絡復雜度急劇上升,電信運營企業的網絡規、建、運、維、優難度顯著增大，網絡運維成本居高不下。根據 TeleGeography 數據，全球 Top10 電信運營企業資本支出 CAPEX 營收占比維持在 15%左右（如圖 3），而 OPEX 營收占比維持在 85%左右，中國電信、中國移動、中國

16、聯通 2023 年 OPEX 營收占比分別為 93%、87%、96%（如圖 4）。來源：中國信息通信研究院圖 3 全球 Top10 電信運營企業 2011-2024Q1CAPEX 營收占比99數據來源：TeleGeography電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）5來源：中國信息通信研究院圖 4 全球 Top10 電信運營企業 2011-2024Q1OPEX 營收占比10（二）國家戰略和技術演進賦予電信業再次轉型升級（二）國家戰略和技術演進賦予電信業再次轉型升級的可能性的可能性1.網絡化、數字化、智能化是國家發展新質生產力的關鍵著力點，電信運營企業轉型發展的路徑更加豐富新一代 AI 技術

17、產品實現突破式發展，帶動信息通信技術產業展現出更強的生產力。當前，以生成式人工智能（GenAI）、通用人工智能（AGI）、智能機器人等為代表的新一代 AI 技術產品實現突破式發展，初步展現出了優化人機交互方式、提升數字世界生產效率的技術能力。未來，隨著新一代 AI 技術滲透規模和深度的不斷加大，信息通信技術產業將全面作用于勞動力、勞動資料和勞動對象，帶動經濟社會生產生活方式變革、社會分工變革和效率效益提升。高盛2023 年預測 GenAI 未來 10 年將推動全球 GDP 增長 7%。在上述技術背景下，我國將網絡化、數字化、智能化作為發展新質生產力的關鍵著力點。AI 成為國家發展新質生產力的重

18、要引擎，10數據來源：TeleGeography電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）6也是發展新質生產力的主要陣地。習近平總書記在二十屆中央政治局第十一次集體學習中強調，“要圍繞推進新型工業化和加快建設制造強國、質量強國、網絡強國、數字中國等戰略任務”，“要大力發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。黨二十屆三中全會通過的中共中央關于進一步全面深化改革推進中國式現代化的決定強調，“健全促進實體經濟和數字經濟深度融合制度”，“完善促進數字產業化和產業數字化政策體系”。2024 年政府工作報告明確提出開展“人工智能+”行動。在此過程中，電信運營企業轉

19、型發展的路徑更加豐富。產業數字化時期，我國電信運營企業把握機遇，積極從網絡化服務向數字化服務延伸。在智能化時代，面對 AI 技術更廣泛的滲透、更深度應用的大趨勢，電信運營企業需要再次做出戰略決策，革新基礎設施、業務產品，以滿足經濟社會更廣泛、更深層次的智能化需求。2.新一代 AI 技術產品將有效激發經濟社會整體信息總量和流動性，孕育信息通信服務發展新機遇經濟社會整體信息總量和流動性決定著信息通信業發展空間，而新一代 AI 技術產品發展將助力整體信息總量和流動性提升，成為信息通信業發展的關鍵驅動。釋放數據要素價值作用需要數據采集、傳輸、存儲、加工、分析、控制等閉環協同，新一代 AI 技術產品極大

20、提升了數據分析、數據驅動環節的效率效能，使數據的價值作用得到了更廣泛的認可，將進一步激發經濟社會各方面對數據生產、數據流電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）7通、數據治理、數據應用的需求，進而讓數據成為支撐經濟社會網絡化、數字化、智能化發展的關鍵要素，提升經濟社會整體信息總量和流動性。新一代 AI 技術產品發展驅動經濟社會網絡化、數字化、智能化需求變革。一是新型信息基礎設施需求規模激增，根據 IDC 最新數據，2023 年我國智算服務市場規模達到 194.2 億元，同比增長 72.5%。二是網絡基礎設施性能要求極大提升，表現為對超大帶寬、超高吞吐量、超低時延及抖動、超高可靠性與安全性、超

21、大規模組網與擴展性、網絡智能化部署與運營等方面的要求。三是需求滿足方式和交付形態多樣化，算力基礎設施租賃服務、模型即服務（MaaS）、AI 助手（Agent）、AI 終端、AI 應用解決方案等產品形態已經初步顯現，基礎設施租賃費、用戶訂閱費、集成服務費、API 調用服務費、終端設備購置費等商業模式也初步形成。四是 AI 助手、AI 終端將成為客戶交互的重要界面和新的流量入口，智能機器將成為購買商品和服務的非人類經濟行為體。在此背景下，智能交互入口、大模型與框架、算力基礎設施、芯片等成為戰略高地。隨著數智技術產品的快速迭代革新，信息通信產業細分市場結構、價值分布也將被重構，產業生態主體格局或將出

22、現變革。在此過程中，電信運營企業再次迎來發展新機遇。電信運營企業可以通過創新算力基礎設施租賃服務、模型即服務（MaaS）、AI 助手（Agent）、AI 終端、AI 應用解決方案等新業務模式和新產品形態，助力經濟社會獲得數據賦能、人機協同、自動自主、全局協同等智能電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）8化能力，以此實現流量、專線、物聯網、IDC、云計算、大數據、集成服務等業務收入的可持續增長。3.AI 技術應用賦予電信運營企業自身降本增效新路徑，助力電信運營企業保障自身利潤空間隨著新一代 AI 技術產品升級，AI 技術的意圖理解、多模態交互、內容生成、知識增強、數據賦能等能力不斷增強。電信

23、運營企業可以通過兩條路徑實現降本增效：一是利用 AI 技術應用，減少和替代企業生產經營管理單元中一些重復和繁瑣的工作，例如文檔管理、文檔翻譯、會議總結、表單管理等；二是利用 AI 綜合多角度、多層次、多維度信息，開展知識匯聚、學習、判斷等工作，例如網絡運維診斷調度、客戶咨詢問答、營銷方案設計、法務知識問答等。根據麥肯錫報告，GenAI 通過作用于電信運營企業的營銷推廣、客戶運營、供應鏈管理等環節，能夠為電信行業創造 600-1000 億美元價值空間，行業收入占比在 2.3-3.7%之間11。二、智能化成為電信業轉型發展重要方向在電信業階段性轉型、人工智能突破式發展、國家數字化智能化深入推進等形

24、勢交疊的大背景下，電信運營企業積極融入智能化浪潮，加深與智能技術發展的雙向互促，加強對內注智、對外賦智，推動打造新質生產力。在此過程中，電信業的行業價值定位和自身發展驅動將發生變革。11數據來源：麥肯錫，The economic potential of generativeAI，2023 年 6 月電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）9（一）電信業智能化過程體現為三個方面（一）電信業智能化過程體現為三個方面智能技術與電信業存在雙向互促關系（如圖 5）。一方面，云網智聯能夠支撐 AI 突破應用，打開了云與算力服務、智能應用服務的新賽道，為電信業收入增長注入新動能，同時還為電信業賦能全社會

25、新質生產力發展提供新的技術路徑。另一方面，AI 與電信業生產運營場景的深度結合，使 AI 技術滲透到電信業各環節中，實現“人工智能+電信業”創新發展的正反饋、正循環。無論是電信業支撐 AI創新發展，還是 AI 賦能電信業生產力提升，都在深刻改變電信業的要素投入結構，推動電信業加快智能化創新，支撐社會福祉和經濟發展水平提升。來源：中國信息通信研究院圖 5 智能技術與電信業的互促關系在上述雙向互促關系的影響下，電信業將實現智能化發展。智能化的過程體現為三個方面：一是智能化將成為電信業繼網絡化、數字化之后，對經濟社會賦能的又一核心價值；二是人工智能將成為移動通信、固定寬帶、IDC、云計算、集成服務等

26、核心業務增長的關鍵驅電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）10動要素；三是人工智能對電信運營企業生產經營管理的提質增效作用將愈發增強，電信運營企業自身智能化水平也將更高。（二）電信業智能化結果體現為兩大變革（二）電信業智能化結果體現為兩大變革電信業主動推進智能化發展，最終結果將呈現在宏觀、微觀兩個層面的變革：宏觀層面實現行業價值再定位，電信業務將通過重構基礎設施、革新業務產品，實現對經濟社會的價值貢獻拓展；微觀層面實現發展驅動變革，電信業將突破規模驅動、資源驅動的傳統增長模式，創新智能化的生產經營方式，打造創新驅動、數智驅動的新型增長模式。1.價值貢獻從網絡化、數字化向智能化拓展大模型促進

27、了 AI 的工業化，也激發了海量的數據和算力資源需求，促使電信業轉變運營對象，更新核心能力，變革運營模式。電信業對經濟和社會的價值貢獻從網絡基礎設施擴展至算力基礎設施、數智業務層面，戰略性、基礎性、先導性的戰略定位在智能化時代擁有了新內涵。隨著基礎設施內涵擴充，電信業投資結構、關鍵技術、運維管理方式等也在悄然發生變化投資向算力基礎設施傾斜，算、存、運融合一體化成為關鍵技術趨勢，存算資源成為運維重點，這些變化正在重塑電信運營企業面向未來的核心能力。AI 大模型仍然處于快速發展中，通用基礎模型、行業垂直模型的訓練與推理應用仍處于前期滲透階段，數據與算力需求尚未完全釋放，未來新型信息基礎設施需求將會

28、保持旺盛態勢，電信業在轉型新型信息基礎設施運營的道路上勢必將越行越遠。電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）11電信業選擇 AI 作為發展新賽道既是主動作為，也是順應 AI 向基礎服務下沉的大趨勢。信息通信行業發展的普遍規律是，上層應用百花齊放，底層基礎和平臺逐漸趨于大一統或少數巨頭的競爭，以滿足經濟性、規模性、安全性等要求。借勢 AI 技術發展，電信運營企業正在力圖重塑自身科技企業形象，加大科技創新投入，攻堅原創技術，依托數據平臺、技術平臺以及提供國產開發框架和算力適配等創新支持，致力于成為 AI 技術發展重要推動者和參與者。在上層應用擴散與底層基礎收斂過程中，信息通信產業結構進一步分化

29、、融合、重組，電信業也將在產業組織重塑過程中重新升級自身的產業地位，突破連接層限制，實現在產業結構中的縱向收縮或擴張。2.自身發展從規模驅動、資源驅動向創新驅動、數智驅動升級AI 技術持續迭代創新為電信業突破規模驅動的傳統增長模式，打造創新驅動的新型增長模式提供了新契機。在 AI 技術和產品創新過程中，電信業構建自有基礎模型和行業模型能力，一定程度上減少對技術供應商的路徑依賴，從連接層向平臺層、應用層、內容層的價值突破，實現商業模式創新，“價值創造”能力顯著提升。AI 技術將增厚傳統業務價值，提升網絡效益。長久以來，電信業的價值創造基礎是通信網絡。電信業的價值主要體現在數據的連接與傳輸層面，對

30、信息化社會發揮支柱作用。AI 與電信業的融合助力傳統電信業務創新，帶動傳統電信業務產品向著功能更高級、服務體驗更優質、綜合附加值更高等方向演變，涌現出“AI+新通話”等電電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）12信業務新形態，煥發網絡價值提升新空間。同時，AI 的廣泛應用，也將激發網絡使用規模，間接改善網絡效益。AI 賦能生產經營管理，助力電信運營企業基于數智驅動實現效率提升。電信業積極主動擁抱 AI 技術應用，借助 AI 技術提升生產力水平，增強行業發展韌性，幫助全行業突破網絡價值低、成本控制難的雙重困境。結合電信業價值鏈特點，“AI+”為電信業帶來的改善性提升主要體現在三個方面。一是

31、AI 賦能基礎設施全環節管理，通過在基礎設施規、建、運、維、優全過程中融入 AI、大數據等技術手段，提高精準投資、精益建設、智慧運維水平，提升資源效益，改善網絡體驗。二是 AI 賦能客戶全周期精細化運營，基于大模型、數字人等新型技術能力，提升服務精準性，創新服務界面，優化服務流程，實現智能推薦、智能服務、智能調度，改善售前、售中、售后客戶服務體驗。三是 AI 賦能企業管理管控能力提升，建立數據驅動的經營管理模式，應用 AI 新技術提高數據治理、精準決策能力，提升現代化管理水平，提升企業競爭力。三、全球電信業智能化發展呈現差異性和一致性當前全球電信運營企業在各自發展戰略的統領下，從不同層面開展了

32、不同程度的智能化發展探索。但面向 AI，全球領先電信運營企業做出的智能化戰略決策存在一定差異，主要體現在戰略定位、業務布局、基礎設施布局、自有能力布局等方面?？傮w來看，全球領先電信運營企業均將創新驅動作為關鍵著力點，通過加大資源投入、深化組織變革、完善創新機制、強化資本運作、做好生態運營等舉措，確電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）13保智能化戰略落地。（一）全球電信運營企業智能化戰略大致分為三類（一）全球電信運營企業智能化戰略大致分為三類當前 AI 已經成為全球電信運營企業關注重點。GSMA（全球移動通信系統協會）在 2024 年世界移動通信大會（MWC 2024）上的調查顯示，全球領

33、先電信運營企業對 AI 的關注度最高，甚至超過了前期熱點領域政企數字化服務和 5G/5G-A/6G。放眼全球電信業，由于外部產業環境和自身發展基礎不同，各國電信運營企業在推進智能化過程中的路線選擇和深入程度顯現出一定差異。根據服務能力自建范疇和基礎設施自建范疇，電信運營企業的智能化戰略大致可以分為三個層次（如圖 6）。來源：中國信息通信研究院圖 6 全球電信運營企業的智能化戰略分類一是戰略優化。以 AT&T、Verizon 等為代表的電信運營企業，電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）14面向智能化，聚焦網絡基礎設施服務商定位，優化網絡基礎設施技術路線和資源布局，支撐上層應用產品創新，吃透

34、網絡價值。戰略優化路徑下，電信運營企業主要以 AI 使用者的身份推進智能化升級，提高自身生產經營效率。二是戰略延伸，以 Telefonica、Vodafone 等為代表的電信運營企業，面向智能化，積極從網絡化、數字化服務提供商向智能化服務提供商升級，與基礎大模型公司、專業模型公司、算力基礎設施提供商等生態合作伙伴聯合提供行業數字化、智能化解決方案。三是戰略變革。以中國電信、中國移動、中國聯通、SKT、NTT、LG U+等為代表的電信運營企業，面向智能化，投資建設算力基礎設施，明確基礎大模型或專業大模型研發布局，甚至布局 AI 芯片、終端、設備模組等，并整合自有和生態資源能力，面向消費者、政企客

35、戶提供智能化、軟硬件一體化服務。（二）全球電信運營企業智能化發展均強化創新驅動（二）全球電信運營企業智能化發展均強化創新驅動智能化發展需要推進自有能力升級、革新，強化創新驅動。為此，全球領先電信運營企業通過一系列舉措，確保智能化戰略落地。一是加大資源投入。企業需要以轉型戰略為牽引，調優資源配置，支撐保障轉型戰略有效落地。NTT 在 2023 年明確將在 5 年內投資約500 多億美元用于 AI、數據中心和其他增長領域，其中至少約 100億美元用于擴大和升級數據中心，至少 200 億美元用于包括 AI 和機器人在內的新業務。LG U+計劃 2024 年內在 AI 領域投資超過 1.4 億電信業發

36、展藍皮書智能化發展（2024 年）15美元，比較 2023 年增加 30%至 40%12。SKT 在 2023 年明確提出未來五年內 AI 相關投資的比例將從過去五年的 12%增加到未來五年的33%13。二是深化組織變革。企業需要規劃智能化能力體系，并明確核心能力建設的責任組織，優化各責任組織之間的協同機制，從而保障核心能力體系能夠端到端協同聯動。中國電信在 2023 年 12 月成立了人工智能科技公司，致力于 AI 領域核心技術攻堅，為用戶提供 AI 解決方案。目前，已成功自研星辰語音大模型、星辰視覺大模型、星海智文知識庫等創新成果14。中國聯通創新總部集約、聯合省分共建、省分優質模型孵化三

37、種研發方式，充分激活調動各類人才，發揮總部、省分所長，形成大數據模型研發合力15。三是完善創新機制。AI 屬于技術密集型領域，企業需要不斷提升科技創新能力、優化科技創新機制。中國移動將“九天”人工智能研究院，打造成中國移動科技創新“特區”。通過自主管理充分授權、研發生產高效協同、特創人才培育機制、特色薪酬激勵體系、特定考核評價導向、特有創新寬容文化等系列舉措措施，激發科技人才創新活力，增強創新發展動力16。四是強化資本運作。資本運作是快速補齊智能化能力體系的關鍵路徑。SKT 公司于 2024 年 8 月向美國生成式人工智能公司 Anthropic12資料來源：公開新聞信息13資料來源：公開新聞

38、信息14資料來源：公開新聞信息15資料來源：中國聯合網絡通信有限公司軟件研究院16資料來源：公開新聞信息電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）16追加投資 1 億美元，用于打造電信行業的 AI 客服。該公司還向美國人工智能數據中心解決方案提供商 Smart Global Holdings（SGH）投資 2 億美元，以進軍全球 AI 數據中心市場17。軟銀繼 2016 年收購英國半導體公司 ARM 之后，在 2024 年 7 月又收購英國 AI 芯片獨角獸Graphcore，進一步加強其在芯片和 AI 方面的布局18。五是做好生態運營。智能化市場拓展、產品交付、能力體系復雜度較大，涉及環節較

39、多，企業必須通過構建合作生態，擴大與市場客戶、產品應用的“觸點”。Vodafone 與微軟在 2024 年初達成一項為期 10 年的廣泛合作伙伴關系，聯合微軟為客戶提供 AI 服務；微軟則將投資 Vodafone 的托管物聯網連接平臺，支撐 Vodafone 數據中心現代化改造，加快其云化轉型19。中國移動 2024 年 7 月啟動五個“100”人工智能生態計劃，包括“開放百大 AI+場景、集結百大合作伙伴、設立百億權益扶持、開放百大技術要素、打造百萬級智能體”，通過賦能生態，重塑自身發展能力，奠定行業生態位20。四、我國電信運營企業體系化推進智能化發展我國電信運營企業智能化發展路徑的體系性更

40、強，更為全面（如圖 7），在應用范疇、應用效果等方面也相對領先，已經取得一定的場景級、產品級發展成效。新一代 AI 技術產品的應用，也在一定程度上有效提升了我國電信運營企業在各個環節的智能化水平。17資料來源：公開新聞信息18資料來源：公開新聞信息19資料來源：公開新聞信息20資料來源：公開新聞信息電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）17來源：中國信息通信研究院圖 7 電信業智能化變革路徑示意圖（一）構建新型信息基礎設施，賦能 AI 創新發展（一）構建新型信息基礎設施，賦能 AI 創新發展面對經濟社會數智化轉型發展需要，我國電信業果斷切入智能化賽道，大舉布局算力基礎設施，構建算力網絡，研

41、發算力調配平臺，實現算力基礎設施和平臺服務的跨越式發展。同時，深入推進網絡、算力基礎設施深度融合，打造計算、存儲、網絡資源統一編排能力，滿足智能業務對網絡、存力、算力靈活泛在、彈性敏捷、智能隨機應用需求，有力支撐“東數西算”工程穩步推進。1.打造體系化算力基礎設施格局算力基礎設施成為電信運營企業新的投資重點，投資結構日益向存力、算力資源傾斜。在“東數西算”工程引領下，存力、算力資源分布向高水平“集群”轉變，逐步形成熱點集約、跨區輻射、邊緣覆電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）18蓋的算力基礎設施體系。在功能性能方面，順應 AI 大發展趨勢，“通算為主”正在向“通算、智算、超算集成”轉變，

42、以支撐多樣化、個性化、極致化的存算需求。智算中心作為智算算力的主要基礎設施，成為算力供應的重要依托，電信運營企業紛紛搭建自己的智算體系，加快推進算力布局，整體算力規模迅速擴大。其中，中國電信逐步完善“2+4+31+X+O”多層次算力布局，在京津冀、長三角地區建設兩大國產化萬卡智算集群，西部地區打造大規模綠色智算池21。中國移動“4+N+31+X”數據中心覆蓋全量國家算力樞紐節點，同時加快“N+X”智算中心布局（N為智算中心節點，X 為邊緣節點），其呼和浩特智算中心和哈爾濱智算中心分別是全球電信運營企業最大單體智算中心、最大單集群智算中心22。中國聯通圍繞“5+4+31+X”算力資源布局，完善多

43、級架構，算力中心覆蓋國家 8 大樞紐節點和 31 省，骨干云池城市覆蓋超 230城23。2.深化算網融合增強算力服務保障算力集群化發展和算力規模擴張，帶來了算力使用新的難題，網絡帶寬、網絡時延、網絡可靠性、網絡成本等成為算力供給的新制約因素。針對上述痛點，電信運營企業打造超大帶寬、超低時延、泛在接入、安全可信、智能管控的全光直連網絡，加快“東中西”“云邊端”“通智超量”深度融合，推進算力樞紐節點間 400G/800G 全光21資料來源：公開新聞信息22資料來源：中國移動通信研究院（中移智庫）23資料來源：公開新聞信息電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）19高速直連，形成重點省市區域范圍的

44、“算力時延圈”，提供強大的數據傳輸、處理能力和高效、穩定的算力服務保障，支撐和引領多地域、多廠家、多平臺間算力與網絡資源調度，支持復雜科學計算、AI 大模型訓練等場景應用。案例：中國聯通搭建粵港澳大灣區 T 級算力專網案例：中國聯通搭建粵港澳大灣區 T 級算力專網2424依托 800G、C6T+L6T、OXC、運力地圖等技術，實現最大單纖 96T 超大容量，超核算力圈 1ms-核心算力圈 2ms-邊緣算力圈 3ms可達和互聯互通，滿足毫秒必爭的極致體驗需求?；谒懔＞W實現集計算、網絡、存儲一體化的“粵港澳大灣區算網調度平臺”，全方位提升資源調度靈活性與效率，形成多項專利；基于算力專網實現鵬城

45、實驗室、廣州超算中心、深圳超算中心、韶關算力樞紐等灣區內多個超/智算大型算力節點聯網并網，完成鵬城實驗室至廣州超算中心間基于 T 級帶寬的 AI 超智算協同計算驗證、跨域大模型訓/推一體化的技術驗證。3.搭建集成平臺賦能智能化創新建設數據平臺、數聯網，提供數據支持。電信運營企業依托基礎設施和自身海量數據資源優勢，建設新型數聯網基礎設施，為大模型提供安全合規的數據共享、數據流通和數據交易服務。如中國移動在7 家數據交易所、8 個行業落地部署數聯網25，在已沉淀的 2000PB 海量數據基礎上，清洗、精標形成超 5 萬億 tokens 高質量數據集，攜手產業匯聚、共享高質量行業數據集，打造面向大模

46、型的數據供給平臺，24資料來源：中國聯合網絡通信有限公司廣東省分公司25資料來源：中國移動通信研究院（中移智庫）電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）20提供數據清洗、精標、供給等一站式服務，輸出多語言、多類型、多模態的大模型高質量訓練數據集 200+個，助力 AI 產業發展。打造工具平臺，賦能技術創新。AI 平臺是承載大模型推理、開發、應用工具于一體的平臺載體。AI 平臺強大的計算資源、高效的算法優化、靈活的模型部署以及豐富的應用場景支持，能夠對 AI 技術的快速發展和廣泛應用起到重要推動作用。電信運營企業依托技術創新能力及豐富應用場景優勢，構建 AI 技術平臺，以滿足日益增長的對大規模

47、模型訓練和推理能力的需求。例如，中國電信發布星辰語音、語義、視覺、多模態基礎大模型，完成算法及服務雙備案，是目前央企首家且唯一開源的通用大模型，新版星辰 52B 語義大模型在通用能力上超越 GPT-3.5-Turbo26。中國移動“九天”人工智能平臺提供從基礎設施、核心算法能力到智能化應用的全棧人工智能服務，支持大小模型訓練、微調、壓縮、部署、推理、外掛知識庫以及國產算力遷移等“全鏈路”工具，通過九天生態匯聚平臺廣泛匯聚模型、數據、AI 應用等優質要素，向產業開放一站式模型訓推服務27。構建協同平臺，加速行業應用。通過聯合行業企業建設協同創新平臺，針對國產適配、聯合訓練、場景落地等開展產學研協

48、同攻關，加速大模型應用落地。如中國移動在國家發改委和國務院國資委指導下牽頭成立“中央企業人工智能協同創新平臺”，通過組織央企和產學研各界開展協同攻關，共同打造 AI 領域標志性成果，推進中央企26資料來源：中國電信股份有限公司研究院27資料來源：中國移動通信研究院（中移智庫）電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）21業人工智能科技創新，加速各行業智能化轉型28；中國聯通探索和推進 IT 基礎設施與 AI 算力服務器的國產化適配，實現從底層算力資源的構建、操作系統的定制，到 AI 平臺的搭建、深度學習框架的優化，直至模型算法的全鏈路的國產化適配，形成 6 套基于國產 AI 開發框架的解決方案

49、，服務于 16 家企業或科研機構29。（二）加快業務智能化，創新產品形態與功能（二）加快業務智能化，創新產品形態與功能AI 加快滲透到生產生活的各個領域，為電信業業務形態和商業模式升級注入新動能。電信運營企業結合自身業務布局和資源稟賦，利用 AI 技術賦能發展，有側重地推進大眾市場和政企市場業務革新。當前，AI 賦能的業務革新仍處于碎片化發展階段，僅在部分業務、甚至是部分功能的升級中展現。未來隨著電信運營企業科技創新的不斷推進，AI 與業務的融合范疇也將不斷深化拓展。1.聚焦功能升級和流量入口，推進大眾市場業務革新便利性和易用性是消費者的核心需求，AI 賦能的業務和產品創新升級主要聚焦效率提升

50、和娛樂消遣等用戶體驗相關方向，體現在三個方面：一是以AI助手為代表的業務形態革新，ChatGPT、character.ai、文心一言、豆包、通義千問等 AI 助手具備多模態能力，可實現多輪對話、文本理解與創作、數理邏輯推理、角色扮演等功能；二是多樣化、碎片化的 GenAI 原生業務，包括用于設計、寫作、編程等的 AI圖片、AI 視頻、AI 音頻、文字編輯等 AI 生成工具；三是傳統 OTT28資料來源：中國移動通信研究院（中移智庫）29資料來源：中國聯合網絡通信有限公司軟件研究院電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）22應用智能化升級，包括教育領域的定制化指導、混合學習功能，健康領域的健康

51、咨詢和監控管理等，未來游戲、影視、閱讀、家居等也是智能化升級的重要方向。相比互聯網企業的業務升級方向，電信運營企業面向大眾市場的業務產品創新展現出一定的獨特性，電信運營企業較少為大眾市場用戶直接提供 GenAI 原生應用，其業務產品革新的重點主要聚焦已有數字化業務的智能化升級。目前只有極少的案例通過 AI 助手、AI 終端等新業務，部署新一代流量入口。具體來看：第一，利用 AI 技術促使大眾市場業務更加智慧化。視頻彩鈴、5G 通話等電信服務，新增 AI 彩鈴和內容制作、智能翻譯和速記等功能，提升用戶通話體驗。同時，元宇宙、智能家居、互聯網電視等生活服務基于大模型等技術，實現內容更加生動、更符合

52、用戶個人偏好，交互方式也進一步優化。例如，中國移動咪咕公司發布 AI 視頻觀賽新產品，在比賽進行時自動生成賽事內容解說，AI 球星點亮一鍵追蹤球星動態30。值得注意的是，AI 對此類業務的影響主要在于業務升級，實現功能的更加完善和智能，尚未實現根本上的業務模式、商業模式創新。第二，探索 AI 聊天、AI 助手等服務形態，推進終端、應用顛覆式變革。AI 助手從語音問答，到垂直整合端側應用，使用戶一個指令可以調動多個 APP 自動解決需求，提供一站式服務。如中國電信推出了 AI 手機麥芒 30，該款手機搭載中國電信自研星辰大模型，具30資料來源：公開新聞信息電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年

53、）23有 AI 智慧相機、AI 識屏、智能問答、智能搜圖、智能繪圖以及智能云筆記等功能。無論是對 AI 助手還是 AI 終端的探索，電信運營企業均旨在把握新的流量入口，搶占 AI 價值化的先機31。值得注意的是，已有數字化業務的智能化升級，盡管較難形成直接收入，但能帶來用戶數量增長和活躍度的激發，間接實現收益增長。長遠來看，AI 相關業務、終端、場景的創新能夠在一定程度上刺激用戶的流量使用，帶來傳統通信服務新的增長契機，電信運營企業也可為個性化視頻制作等內容生成類業務對應提供 QoS 差異化服務。2.基于 AI 大模型創新，探索政企市場新業態新模式面向政企市場，電信運營企業開展基礎大模型和行業

54、大模型的研發和探索，以更好地賦能行業。例如中國電信星辰大模型面向政務、工業等行業推出 32 個行業大模型，在物流、鋼鐵等十余個行業落地應用，賦能六百多家行業大客戶32。中國移動“九天眾擎”基座大模型構建網絡、客服、家庭、政務、出行、醫療、工業、綜治、企業通話等數十個行業的“大模型譜系”33。通過大模型開發訓練以及平臺化建設，電信運營企業政企市場業務產品革新展現出業務產品形態和商業模式拓展，以及定制化項目開發運營服務價值升級。具體來看：MaaS、AI 基礎數據服務、智算服務等新業態涌現，商業模式進一步豐富。MaaS 方面，電信運營企業打造高可用跨域模型訓練、彈31資料來源：公開新聞信息32資料來

55、源：公開新聞信息33資料來源：公開新聞信息電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）24性算力、敏捷網絡等 MaaS 一體化服務平臺，將 AI 算法模型部署在云端，使大模型變成可服務化的產品，為客戶提供模型和計算資源結合的服務。MaaS 是 AI 在政企市場商業化的重要路徑，通過 API 接口調用即可使用，實現按調用次數、點擊量、訓練次數收費等盈利模式。AI 基礎數據服務方面，針對數據來源、格式、維度多樣性帶來的數據融合問題，集合大模型和先進算法，對數據進行收集、預處理，支撐客戶構建多模態高質量數據集能力，進一步用于大模型研發和迭代訓練。智算服務方面，電信運營企業積極構建自身的智算資源優勢，為

56、政企市場提供一站式智能算力服務。如中國電信打造天翼云智能計算平臺“云驍”，聚焦智算、超算、通算多樣化算力服務，為客戶提供適應 AI 場景的極致算力和高效運維工具34。案例：中國電信打造息壤一體化智算服務體系案例：中國電信打造息壤一體化智算服務體系35中國電信打造“算力平臺數據模型應用”五位一體的息壤一體化智算服務體系，并全方位開放能力和加強生態合作，為AI 開發者提供“供得上、用得起、用得好”的智算服務。在算力方面，建成上海、北京兩個單集群萬卡資源池，自建算力達 21EFLOPS；通過息壤接入第三方算力，已招募 40 家算力合作伙伴，可調度各類算力 23EFLOPS。在平臺方面，提供算網調度服

57、務、異構計算服務、一站式的訓推服務以及模型應用生態；具備國產化環境 IaaS+PaaS 一體化產品解決方案能力，成為業界首個34資料來源：公開新聞信息35資料來源：中電信人工智能科技（北京）有限公司電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）25實現國產芯萬卡并行訓練的服務商。在數據方面，匯聚中國電信自有多模態高質量數據集，同時引入多領域第三方數據集，為大模型訓練提供高質量多模態數據資源。在模型方面，預置中國電信星辰系列大模型，引入 23 個開源模型和 4 個閉源模型，并加強生態模型適配，提供豐富的模型庫。在應用方面，匯聚第三方應用，形成以多模態 AI 應用為核心的場景化 AI 應用生態。案例：

58、中國移動構建“九天”人工智能基座案例：中國移動構建“九天”人工智能基座36中國移動依托萬卡級智算集群、千億多模態大模型、匯聚百大要素的生態平臺，構建了大算力、大模型、大數據、大平臺四位一體的“九天”人工智能基座。智算服務方面，初步建成規模全面和技術領先的全國性算力網絡。建成智算網絡新集群，并依托“算網大腦”納管自有、邊緣及三方算力，支持通智邊一體化智能調度。打造跨行業、跨區域、跨主體的數據流通基礎設施“數聯網”，促進數據要素流通治理。模型供給方面，自主研發“1+N”通/專大模型體系、千億參數多模態大模型，支持語言、視覺、語音、結構化數據、多模態等全模態，具備復雜系統智能化、全模態多信源、聚焦行

59、業、安全可信可控四個特點，已開源 139 億參數語言大模型。在行業定向增強方面，預訓練引入了 10%的行業知識數據。在安全可信度方面，是通過國家雙備案的首個央企研發大模型，并獲得中國軟件測評中心安全測評的最高等級 A 級證36資料來源：中國移動通信研究院（中移智庫）電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）26書。MaaS 方面，依托九天生態匯聚平臺開放超 50 個“自有+開源+生態”主流大模型、超 50 個數據集、超 50 個 AI 應用，提供一站式模型訓推服務、一鍵智能體生成功能，提升產業效能。垂直行業應用場景智能化引導下，定制化項目開發運營服務價值升級。電信運營企業的行業數字化應用已覆蓋

60、金融、醫療、工業、零售、政務等眾多行業領域，在大模型加持下，除推動原有行業應用場景的升級外，還進一步引導定制化項目創新升級，同時還形成了一系列 GenAI 原生應用場景。這一過程中，電信運營企業通過不斷深入對市場需求的理解，更好地把握大模型對場景賦能的方式。在中國信通院、通信產業報報社聯合開展的“人工智能+電信業”領航先鋒案例征集活動中，電信運營企業申報的政企市場業務相關案例在政務熱線和基層治理、醫療行業的傳染病風險識別預警、工業領域圖像質檢等行業應用中，已經顯現出一定的創新活力。案例：中國電信政務大模型賦能“粵省心”政務服務平臺案例：中國電信政務大模型賦能“粵省心”政務服務平臺3737中國電

61、信政務大模型提供面向市民端、坐席端和政府決策端的三大智能化場景。面向市民端，基于大模型的在線智能客服提供更好問答體驗，減少市民排隊等待時間，同時提供政務服務導辦功能，通過邊問邊辦的方式指引市民完成辦事流程；面向坐席端，為坐席全流程智能化賦能，提供知識推薦、智能填單、智能派單、智能質檢、智能回訪等能力，提高坐席人效；面向政府決策端，通過工單信息挖掘，提供輔助決策和分析研判能力，快速發現苗頭熱點事37資料來源：中國電信股份有限公司研究院電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）27件，幫助政府更好地做出分析和決策。中國電信政務大模型利用廣東“粵省心”政務服務知識庫及省市政策文檔作為大規模語料庫，通

62、過模型微調，更好適配政務場景和當地政務知識。結合政務服務流程進行工程化適配開發，使大模型具備更加貼合服務場景的問答交互能力。目前，“粵省心”回復準確率達到 90%以上，有效提升了用戶體驗和政府服務效率。在熱線端，政務大模型的運用減少了熱線服務中人工參與程度，有效緩解了粵省心熱線量逐年遞增帶來的人員擴充壓力。案例：中國移動大模型賦能面向政企市場融合創新案例：中國移動大模型賦能面向政企市場融合創新38大模型賦能政務服務：大模型賦能政務服務：基于九天海算政務大模型的政務智能客服為黑龍江省 3100萬百姓提供智能化服務，截至目前，已完成10.71萬次線上問答服務，覆蓋包括政府服務、醫療保健、教育、交通

63、、金融等各個行業和領域，問答好評率達 98.7%。大模型賦能工業質檢：大模型賦能工業質檢：九天人工智能大模型賦能福建紡織企業開展 AI 視覺識別檢測，高效檢測布匹瑕疵，聯動生產管理系統、配置停機策略，某紡織企業瑕疵檢出準確率從 70%提升至 90%，預計每年可節省成本數百萬元，有效提升產品質量和生產效率。大模型賦能制造安全：大模型賦能制造安全：基于九天大模型訓練安全大模型，進行多源數據的融合分析，實現實時、準確的風險預警和解決方案指導，實現高效的事故追溯，全面分析員工行為，構建虛擬培訓場景，大38資料來源：中國移動通信研究院（中移智庫）電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）28大提高安全管

64、理的效率和響應速度。大模型賦能農業服務：大模型賦能農業服務：基于九天大模型打造的農技問答在河南蘭考高標準農田項目應用，為農戶提供便捷高效的農業知識問答服務，實現農業生產的智能化管理，覆蓋農田規模超過 10 萬畝，成為全國高標準農田建設的標桿。相較于大眾市場，我國電信運營企業對政企市場業務產品智能化拓展表現得更為積極。目前，三大電信運營企業均已開發了基礎大模型，并致力于行業大模型部署，將“基礎設施+平臺+服務”的一體化服務作為主要發展模式。未來，基礎大模型的逐漸強大可能將帶來產業數字化服務方式和商業模式的進一步變革，電信運營企業需要在變革中發揮引領、支撐、帶動作用。（三）升級智能建維，提升網絡運

65、營效益效率（三）升級智能建維，提升網絡運營效益效率網絡是電信業的核心資產，面向網絡全生命周期的 AI 應用，對于改善電信業生產效益效率具有至關重要的作用。在大模型等 AI 技術的賦能下，網絡規、建、運、維、優效益效率得到顯著優化。1.智能化賦能網絡規劃建設更加精準高效AI 賦能網絡規劃。5G 高頻段、低穿透能力的特性對無線網絡規劃提出了更高要求，預期的網絡速度和覆蓋范圍需要建設更多數量的基站，這導致了 5G 投資成本顯著增加。借助 AI 技術發展，結合 4G網絡大數據與鏈路差異算法，讓 5G 網絡規劃變得更加精準高效，這不僅降低了投資成本，提升了網絡覆蓋效率，也可更加便捷地響應市場需求，優化用

66、戶體驗，顯著提升經濟效益和社會效益。如中國聯通電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）29泉州市分公司39基于 4G 大數據和創新算法，采用鏈路預算、機器學習算法、射線追蹤等技術，實現 5G 網絡高效精準規劃，覆蓋 608.7平方公里區域，規劃基站 2193 個，大幅降低投資成本，顯著提升規劃效率，為 5G 網絡的快速部署提供有力支持。AI 賦能工程建設。網絡建設工程普遍實行“人工現場管理、線下驗收、手工結算”的低效管理模式，手段落后、問題突出，長期存在施工監管和驗收不規范、不到位、效率低、廉潔風險易發等痛點問題。通過 AI、高清云視頻等新興技術與通信工程建設標準、流程、數據、管理深度融合，

67、打造全流程拉通的工程建設管理數智化運營平臺，構建施工遠程監管、質量遠程驗收、工程量遠程核驗、系統自動結算等功能，依托平臺工具，建立全新建設業務流程，實現工程建設管理的可視化、標準化、智能化轉型升級。案例：中國聯通 AI 賦能通信工程建設管理數智化轉型案例：中國聯通 AI 賦能通信工程建設管理數智化轉型4040中國聯通廣東分公司將 AI、高清云視頻等新興技術與通信工程建設的標準、流程、數據以及管理模式深度融合，打造“全流程拉通”建設管理數智化運營平臺-AI 遠程質檢平臺，實現高危施工遠程監管、工程質量遠程驗收、工程量遠程核驗、乙供材核驗、竣工資料自動輸出、系統自動結算 6 大功能，以全新的平臺工

68、具手段為基礎，建立全新的建設業務流程，改變通信工程的施工、驗收、結算和組織方式，工程建設管理實現可視化、智能化、標準化、自動39資料來源：中國聯合網絡通信有限公司泉州市分公司40資料來源：中國聯合網絡通信有限公司廣東分公司電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）30化，實現通信工程建設管理數智化轉型升級。平臺成熟運營 3 年，累計遠程監管超 3 萬站、驗收結算超 7 萬站，產生良好經濟、社會效益，每年節支增效超億元。2.智能化賦能網絡運行更加順暢安全AI 賦能網絡運行優化。一是網絡運行方面，3GPP 定義了 NWDAF（網絡數據分析功能），將數據采集、模型訓練、推理分析等 AI 基本能力引入

69、網絡運行機制，實現核心網智能化演進?；?3GPP 的定義，NWDAF 與業務智能運行深度融合，實現逐用戶、逐業務的實時數據采集、智能感知、分析推理、決策閉環，為智能業務體驗感知與保障提供新思路。例如，中國聯通聯合上海諾基亞貝爾打造移動網絡端到端業務感知評價和自動化保障體系41，以建立“感知、分析、決策、執行和評估”端到端全流程自智為核心，構建意圖驅動、跨層跨域的差異化用戶體驗評估和問題處理機制，打通體驗管理與網絡管理接口，建立“網絡問題處理閉環，客服評價解決效果閉環”雙閉環，實現客戶感知和網絡質量雙提升。二是網絡配置方面，近年來全球發生多起由于人為引入配置錯誤導致的 IP 網絡重大事故，凸顯

70、網絡配置工作的高危特征。借助既有的配置規范和現網配置，通過大模型算法自動生成配置模板，并依據維護手冊和配置命令手冊，構建微調語料，實現智能稽核，增強業務配置和保障、網絡安全，提升網絡的靈活性和響應能力，同時減少人力依賴，降低長期運維成本。如中國電41資料來源：中國聯通智網創新中心電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）31信江蘇分公司42利用 Drain 算法，基于現網高質量配置，自動生成配置模板，再輔以規范 prompt 作為語料，實現大模型稽核能力，在實際生產運營過程中，異常配置召回率達到 94%，精確率達到 85%，智能稽核逐步嵌入變更操作流程中，實現設備“不帶病割接”的目標。AI 賦

71、能網絡安全保障。通過“大模型+小模型+安全工具”的協同模式構建安全行業垂直領域大模型，專注安全運營、安全攻防、安全代碼開發等，賦能基礎網絡安全、內容安全、數據安全和業務安全領域，以智能化自動化方式增強安全防御能力。例如，聯通在線信息科技有限公司依托深度偽造內容檢測及防范 GenAI 詐騙的反詐大模型系統，提高針對變臉、變聲等偽造攻擊，提高識別精度和泛化能力，提升電信網絡的安全性，保護用戶信息和通信安全，增強電信網絡安全服務水平和用戶滿意度43。AI 賦能網絡能源效率?；靖吣芎膯栴}、現有運維系統缺乏有效的能耗管理和優化手段是電信業迫切需要解決的典型問題。通過引入 AI 智能體和大模型技術，簡化

72、運維流程，提高智能化管控，大幅降低運維成本，提高節能效率。此外，通過引入基于意圖的節能技術，在特定場景下決定如何啟用特定的能源節約特性，并在實現意圖的同時執行這些策略，有助于更高效的節能，并確保關鍵性能指標的穩定性和提升。3.智能化賦能網絡維護更加智能快捷自動化巡檢?；陬A設的自動化流程編排工具，接入 AI 能力自42資料來源：中國電信江蘇分公司智能云網調度運營中心43資料來源：聯通在線信息科技有限公司電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）32動生成巡檢腳本，打造智慧巡檢 AI 智能體，自動監控門戶網站、主機運行狀態、網絡狀況，生成相關巡檢報告，實時發送給網絡運維人員，提高信息透明度與故障

73、處理及時率。例如，安徽移動引入 AR 技術和機器視覺算法，實現設備對象和環境對象的實時精準檢測，有效提高人員信息采集效率及審核準確率，規范現場作業動作和質量，減少漏報和誤報等問題，巡檢效率提升 50%以上44。網絡運維智能分析。引入大模型學習并理解專業運維知識，通過機器學習算法對海量日志、監控數據進行分析，自動識別異常行為，預測潛在故障，實現從被動響應到主動預防的轉變。結合現場工程師的多模態交互輸入和實時網絡數據分析，以文圖形式指導工程師進行端到端的自主高效故障排查和修復。依托區塊鏈去中心化、不可篡改和透明性，將網絡與主機巡檢數據、運維操作記錄實時上鏈存儲，實現運維數據的安全存儲與可信追溯。例

74、如，中國電信立足于“懂網絡、懂運營、三力定位”愿景，打造了“一五四”啟明網絡大模型，“一”指聚焦一個領域，即信息通信領域，對內賦能生產，對外服務社會；“五”指覆蓋網絡規、建、維、優、營全生命周期五大類場景；“四”是構建算法、知識/數據、算力、服務的四類特征，貫通網絡大模型語料準備、預訓練、全參精調、反饋優化、推理部署的全流程。目前，中國電信完全自主研發的網絡大模型已在企業內部成熟應用，提高故障處理效率 30%以上45。浙江移動杭州分公司基于大規模模型預訓練和專業運維知識，打造了無線網絡基站運維智能助手。該智能助手可44資料來源：中國移動通信集團安徽有限公司，華為技術有限公司45資料來源：中國電

75、信股份有限公司研究院電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）33以結合現場工程師的多模態交互輸入和實時網絡數據分析，以文圖形式指導工程師進行端到端的自主高效故障排查和修復，單人每月可以節省大約 104-125 小時46。（四）深度融合 AI 與營銷服務，提升客戶運營效率（四）深度融合 AI 與營銷服務，提升客戶運營效率電信運營企業在經營過程中積累了海量用戶數據，加上多年數字化轉型實踐經驗，已經具備了一定的 AI 技術應用基礎。伴隨 GenAI的快速發展，電信運營企業開始在個性化推薦、智能體服務、智能服務支撐等方向開展廣泛探索應用，并進一步將營銷服務智能化轉化為產品提供對外服務。1.借助 AI

76、 大模型開展智能營銷大數據、大模型等技術能夠識別和提取客戶數據中的關鍵信息，幫助電信運營企業提升對用戶偏好的認識和理解。通過理解輸入的數據文件和相關問題，實時分析用戶在線行為、通信消費歷史、社交媒體活動等多維數據信息，更精準地識別群體特征，實現客戶深度細分。其中，標簽體系的建設至關重要，通過挖掘用戶個人、家庭、位置、上網動作等信息，刻畫出用戶屬性、偏好、位置、行為、感知等特征，以標簽的形式綜合勾勒出客戶的全貌，形成用戶畫像?；诤Ａ坑脩魯祿纳疃葘W習和分析，構建出精準的用戶畫像，快速捕捉營銷機會。將 BSS、OSS、第三方公開融合數據與 AI 結合，從用戶屬性和畫像標簽出發，識別和理解用戶不同

77、行為的含義，給出針對性的定制連接服務和營銷方案，以及更有效的營銷策略，包括制46資料來源：中國移動通信集團浙江有限公司杭州分公司，華為技術有限公司電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）34定個性化優惠措施，向用戶推薦合適的個性化的服務套餐、優惠活動或新產品等。AI 賦能下的精準營銷，助力電信運營企業提高獲客效率，提升單用戶價值。案例：中移動信息技術公司 AI 導購數字人助手案例：中移動信息技術公司 AI 導購數字人助手4747AI 導購數字人基于中國移動九天大模型基座、高質量數據、面向營銷領域的行業大模型、中國移動自助服務終端設備，采用數字人虛擬形象、語音生成等技術，面向用戶提供流暢簡約的

78、業務辦理交互體驗。通過多源文本提取和分級標題抽取，精準捕捉和組織信息，利用關鍵詞抽取技術，AI 導購數字人助手可以實現快速定位客戶需求，圍繞個性化推薦、智能問答、服務策略優化等功能，通過“語音辦”、“指尖辦”模式為客戶提供有情感的自助業務咨詢與辦理，為一線人員提供實時、精準的營銷支持，同時為渠道運營管理人員提供基于大數據模型分析的運營決策支撐。目前AI導購數字人助手工具已在遼寧等12省公司一線廳店進行試點應用，推廣500家自營廳店應用過程中收集和分析互動數據，對意圖識別、個性推薦算法及服務流程進行了持續優化。通過試點推廣，AI 導購數字人助手現已實現超 7.2 萬家渠道覆蓋，賦能一線業務辦理緩

79、解廳店人員壓力，營銷效率大幅提高，進店客戶滿意度顯著提升?；?GenAI 實現營銷方案自動生成，帶來營銷服務智能化更大的想象空間。電信運營企業嘗試利用 GenAI 來制作營銷信息和內容，47資料來源：中國移動集團信息技術中心（中移動信息技術有限公司）電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）35根據目標受眾的興趣和行為，創建線上內容的標題、摘要、關鍵字和內容，既能精準把握客戶需求點，又具備多樣性和創新性，同時還提升了內容對用戶的吸引力，從而進一步提高營銷活動的轉化率。案例：天津移動數智化運營體系營銷策略生成應用案例：天津移動數智化運營體系營銷策略生成應用4848天津移動打造霍爾 HAL 數智

80、化運營體系，通過“場景視圖建設、策略自動匹配、價格動態調整、個性話術生成、調度自動派單、觸點協同執行”六大關鍵環節，創新智能調度 AI+模式。在個性化推薦方面，霍爾 HAL 能夠深度分析用戶數據，精準捕捉用戶通信行為、流量使用等數據，為不同用戶群體制定差異化價格策略，滿足其個性化需求。還可智能化生成營銷話術，以自然語言交互方式，將領域知識庫、內容庫與大模型結合，提供業務咨詢、查詢和辦理服務。同時，通過預訓練模型實現情感分析，識別潛在負面情緒，為企業提供服務改進建議?；魻?HAL 數智化運營體系已在中移鐵通、中移在線、天津移動的多部門應用推廣，并拓展到中國移動 31 個省公司，服務 3 大類 1

81、2 類子業務場景調度。2.依托 AI 智能體提升客戶服務電信運營企業客戶服務智能化主要將 GenAI 集成到在線客服系統中，通過對復雜自然語言的理解和生成、對話上下文的理解和跟蹤、不同語言風格的學習和模擬等，為客戶提供即時、準確的問答服務，提升客服代表效率。結合 GenAI 創建的智能聊天機器人和虛擬客服，48資料來源：中國移動通信集團天津有限公司電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）36在自然語言處理、對話管理系統、上下文題解和對輪對話的支持下，能夠更快地解決客戶問題，減少等待時間，提供更加人性化和高效的客戶服務體驗。案例：中國電信“諦聽”客服智能體案例：中國電信“諦聽”客服智能體49中

82、國電信利用 AI+思路重塑客服流程，打造“諦聽”客服智能體，將大模型能力融入智能客服應答流程，助推擬人化的服務能力建設，指導客服坐席為客戶提供有溫度的專家服務體驗?！爸B聽”客服智能體通過客戶復雜意圖及關鍵信息在線識別、自動適配服務方案，自動執行服務動作，并向客服坐席在線精準推送服務話術。在復雜意圖及關鍵信息識別方面，采用大小模型協同、多智能體混編技術，提升識別意圖和關鍵信息的精準率；在服務方案執行方面，通過可視化服務編排、大規模并行處理技術，實現服務方案圖譜建模，快速沉淀客服專家優秀經驗；并通過數據回流，實現效果評估和自主學習，進而持續優化模型及服務方案，達到越用越聰明的效果?！爸B聽”客服智能

83、體實現客戶訴求一解率的提升并有效壓降客服坐席服務時長，平均每輪通話減少 30%信息梳理確認環節，每輪萬號通話時長減少 40%，提高了客戶服務滿意率，緩解了客服坐席壓力。此外，智能化客戶服務還可以通過分析客戶的反饋和行為，幫助電信運營企業更好地理解客戶需求和偏好。這種深入的客戶洞察對于優化產品和服務至關重要。電信運營企業可以根據洞察信息調整服務49資料來源：中電信人工智能科技（北京）有限公司、中國電信股份有限公司湖北分公司電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）37策略，提供更符合客戶期望的產品和服務。未來，電信運營企業可以更進一步將智能化客戶服務作為產品提供給行業客戶。3.AI 大模型助力裝

84、維管理智能化電信運營企業在裝維環節的智能化主要體現在：大模型對裝維任務的自動化處理、技術和服務支持、操作規范性和安全性管理等方面的賦能。通過構建裝維知識庫、導入歷史裝維溝通語料，實現裝維任務高效解析、秒級響應，解決常見問題，引導裝維人員完成工單處理。通過對裝維人員入戶交互過程的錄音資料分析，實現裝維操作規范性和安全性管理。案例：科大訊飛案例：科大訊飛 AI 裝維解決方案裝維解決方案50科大訊飛依托訊飛星火大模型底座，采用多模態交互、語音大模型等核心技術，打造 AI 裝維“智檢、智約、智訪、智答”四智解決方案?！爸羌s”為智能上門預約，通過智能對話的形式收集上門服務所需的信息，如服務類型、聯系方式

85、、地址等，減少人工介入，并對預約信息集中管理?！爸菣z”是綜合性的服務質量管理和提升系統，涵蓋裝維服務從預約到完成的各個關鍵環節，通過拾音設備錄制入戶交互過程，主要保障服務過程的專業性、規范性以及是否遵循服務和隨銷的最佳實踐?！爸谴稹蓖ㄟ^打造家客裝維智能助手，實現裝維問題精準問答、自助排障及修復?！爸窃L”包括裝后即訪、七日調訪、存量關懷、義診調訪，及時、全面、精準地了解用戶的需求和反饋。方案已在中國電信、中國聯通、中國移動等50資料來源：科大訊飛股份有限公司電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）3820 家省級公司實施，取得平均寬帶用戶投訴率下降 30%，滿意度環比提升 20%，綜調人員成本

86、節約平均 503 萬/年的良好應用效果。（五）創新經營管理 AI 應用，提升內部生產效率（五）創新經營管理 AI 應用，提升內部生產效率新一代 AI 技術基于意圖理解、多模態交互、內容生成等技術能力，賦予電信運營企業降本增效新方向。電信運營企業可以通過創新應用 AI，提升生產經營效率，倒逼生產經營流程制度體系改革。但因經營管理 AI 模型訓練復雜度較高，所以目前，經營管理領域 AI應用場景具有“多而小”的特點。未來，AI 技術能力的提升和應用的深化，或將改變電信運營企業內部管理層次和決策方式，倒逼企業內部勞動生產關系、資源分配關系變革。1.小場景推廣 AI 辦公管理小工具面向經營分析、財務管理

87、、供應鏈管理、集成研發、法務管理、審計、政策咨詢、表單管理、公文寫作、文檔翻譯總結等辦公場景，創新 AI 智能體、數字員工、系統平臺、辦公小工具等不同載體形式的 AI 應用，提升生產經營效率。案例：案例：AI+經營管理融合應用創新實踐經營管理融合應用創新實踐AI+經營分析。中國電信開發經分大模型 TeleBI，應用大模型理解意圖和生成 SQL，小模型推進實體識別及增強分析，實現優質數據內容快速查詢和獲取、數據內容智能推薦、可視化圖表自動生成等功能，固定報告撰寫、臨時報告撰寫提效 60%以上51。51資料來源：中電信人工智能科技（北京）有限公司電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）39AI+

88、財務管理。中國移動打造智慧能力平臺和數據服務平臺，聚焦效率，開展財務機器人建設，挖掘基于光學字符識別的發票智能識別能力，實施智慧報賬工程；聚焦風控，開展財務智能風險預警平臺建設，實現橫向跨單位、縱向跨時期、多系統多業務的風險稽核比對，全面評估、預警、跟蹤存在風險的業務場景和業務操作；聚焦價值，逐步形成涵蓋數據集成、數據清洗、數據處理、數據建模、數據應用等功能的財務綜合分析平臺52。AI+供應鏈管理。傳統供應鏈領域服務支撐工作繁雜，供應鏈合規管理面臨新的挑戰。為此，中國移動自主研發了供應鏈行業大模型，面向“智慧采購、智慧運營、智慧合規、智慧倉儲物流”四個核心場景進行能力開發。2024 年，供應鏈

89、大模型已實現評審現場 AI 采購數字人、評審現場音視頻監控、智能問數、智能問答、智慧輔助評審、文件合規性審核等場景落地實現，相關指標達到業界領先水平53。AI+研發管理。中國聯通基于聯通元景大模型，研究代碼訓練、微調算法和策略，實現人工智能與電信行業場景化的模型訓練，構建出一套應用于電信行業軟件研發生命周期的場景化模型。該模型具備對編程的理解分析以及生成聯通技術代碼的能力，能夠對接代碼助手、低代碼平臺，提高軟件開發效率、質量54。AI+法務管理。山東移動積極探索數字化、智能化賦能企業法務管理，推進 AI+合規管理、案件管理、合同用印、法律咨詢、證照管52資料來源：中國移動通信研究院（中移智庫）

90、，公開新聞信息53資料來源：中國移動集團信息技術中心（中移動信息技術有限公司）54資料來源：中國聯通軟件研究院電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）40理，提供多模態宣傳廣告智能審核、輔助預測案件結果、自動生成法律意見書、智慧用印稽核、智能分析并生成法律建議、資質證照智能追溯等功能，實現合規審核時長下降 93.3%，全省預計節約合規審核人工成本共計 125 萬/年，降低法律事務處理時長約 66.7%，預計節約服務費用 80 萬/年55。AI+智慧審計。通過充分運用 AI、RPA、5G、XR 等先進技術，中國移動打造了建設項目審計管理系統及智慧踏勘 APP、在線編審等一系列數智化產品，將公司

91、云網能力引入到審計工作中，聚焦工程審計領域造價審核、工程量審核核心環節，運用智能選點、自動審減等功能，充分賦能一線審計人員“云上作業”，縮短踏勘環節時長 30%以上，提升造價審核效率約 40%56。案例：案例：AI+辦公融合應用創新實踐辦公融合應用創新實踐AI+辦公助理。中國聯通研發元景辦公大模型，全面挖掘 AI“聽、說、讀、寫”潛力，構建綜合辦公場景下的智能助理，提供數字名片、AI 解圖、AI 掃描、實時轉寫、智能會議、咨詢輔助、閱讀輔助、寫作輔助和工作隨記等 11 項智能化功能57。AI+公文寫作。云南移動通過分析匯總常見公文歷年來出現過的各類規范問題，并將問題進行分類整理，交由 AI 模

92、型進行訓練學習，最終實現了行文格式錯誤等問題的自動識別和提醒功能。目前，AI55資料來源：中國移動通信集團山東有限公司56資料來源：中國移動通信研究院（中移智庫），公開新聞信息57資料來源：中國聯通人工智能創新中心電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）41智慧公文規范性檢測能力已在公司 OA 系統真實生產環境部署，日均調用量為 177 次58。AI+表單管理。山東移動開發多模態 AI 辦公助手，設計了智能表單管理模塊，已實現差旅、用印、保修等一百余種工單類型的精準檢索和自動填報成功功能，實現人工處理和填寫時間減少 50%，錯誤率降低 20%，極大地提升了辦公的效率和準確性，以及跨平臺表單管

93、理59。2.AI 推進運維全流程變革基于新一代 AI 技術，加強數字化系統自動自主收集、解決、復盤、分析、優化能力，改善人機交互方式，提高生產經營人員及 IT系統運維人員反饋問題的便利性，優化或重構 IT 系統運維流程，實現 IT 系統快速響應和高效支撐，提升用戶體驗，降低運維成本投入。案例：中國聯通全域智慧運維創新實踐案例：中國聯通全域智慧運維創新實踐60中國聯通構建的全域數智化在線咨詢平臺，深度融合了 LLM、AIAgent、RPA 和 IM 等前沿技術，旨在解決企業在 IT 生產運維過程中遇到的服務體驗不佳、支撐效率低下、運維效益下降等難題。平臺具備三大核心能力。首先，構建了輕量化的 I

94、T 咨詢服務入口，可快速嵌入到 Web、APP 等多種渠道，并支持多模態信息輸入；其次，構建了端到端的實時在線服務流程，能夠高效調動各級支撐專家，為一線提供高效服務；最后，引入 LLM、AI Agent 等技術，實58資料來源：中國移動通信集團云南有限公司59資料來源：中國移動通信集團山東有限公司60資料來源：中國聯合網絡通信有限公司軟件研究院電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）42現智能響應一線、智能調用工具、智能分析問題等能力，助力 IT 生產運維提質增效。目前，平臺已服務于公司近 20 萬名員工，確?！?555N”數智能力體系高效運行。入口已嵌入到 113 套業務系統，所受理的問題

95、量占比達到 84.3%。同時，管理著近 1500 支運維團隊，助力公司建立橫向連接各業務域、縱向貫穿各層級組織的一體化四級協同體系。當前平均問題處理時長環比下降了 44.9%，問題處理不滿意率環比降低了73.5%。智能處理問題量比例達到 41.7%，每年在此方面可節省約 1000萬的運營成本。與此同時，對外賦智、對內用智也在倒逼電信運營企業自身 IT運營能力升級。電信運營企業加速提升自有數據治理能力，構建數據要素流通體系，這也成為了電信企業自身能力產品化的重要方向。案例：中國電信建設案例：中國電信建設 DT+AI 一站式研發治理平臺一站式研發治理平臺61中國電信融合大數據 AI 能力，自主研發

96、企業級一站式智能化DT+AI 研發治理平臺，充分發掘數據價值，推進數據智能化，構建新質生產力，具備多模態、低代碼、大模型輔助作業、增強分析、內生數據安全等特色能力。該平臺具備數據交換、數據研發、數據治理、數據服務、運營監控、數據安全等核心能力，實現 AI 輔助的采、存、算、用、管全鏈路數據治理。數據交換方面，支持 40+業界主流數據源采集，支持文本、圖片、音頻、視頻等多模態數據的采集，支持視頻流拉61資料來源：中電信人工智能科技（北京）有限公司電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）43流抽幀等 10+預處理能力；數據研發方面，同時支持大數據和 AI任務低代碼研發，支持 80+業界通用計算算

97、子，支持摘要提取、向量化轉換、向量關聯分析等多模態研發，支持 AI 輔助代碼糾錯，支持上萬人并行作業、百萬級任務；數據治理方面，支持多模態數據資產管理、智能化落標推薦、智能化質量規則配置等融 AI 能力，并具備以“精品模型”為牽引、“模型復用度”為核心的數據治理方法論。DT+AI 一站式研發治理平臺覆蓋數據采集入湖、數據加工處理、數據存儲、數據共享全流程具備完善的數據模型在線開發、數據倉庫管理、任務統一編排與統一調度、IAAS/PAAS/SAAS/DAAS運營監控、數據質量稽核等能力，當前日均入湖數據量 1PB+，數據總存儲量 100PB+。案例：中國移動加快推進數據高質量供給案例：中國移動加

98、快推進數據高質量供給6262中國移動高度重視數據要素價值釋放，立足海量數據資源稟賦及豐富應用場景優勢，聚力完善數據治理體系，加快推進數據高質量供給。一是推進數據標準制定，積極參與國家高質量數據集分類分級標準、AI 數據集格式標準制定工作，推動形成行業統一的“數據目錄”，實現數據標準化和共享復用。二是持續提質大數據供給，在已沉淀的 2000PB 海量數據基礎上，自主清洗、精標形成超 5 萬億62資料來源：中國移動通信研究院（中移智庫），公開新聞信息電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）44tokens 高質量數據集，并進一步攜手產業匯聚、共享高質量行業數據集。三是推進數據技術創新，發揮科技創

99、新引領作用，帶動產業鏈上下游，攻關湖倉一體、數據編織、分布式協同計算等關鍵技術，提升海量、多源、異構數據的處理效能。四是推進數據安全開放，圍繞數據要素“采-傳-存-算-供”全鏈條，加強數據分級分類自動化、攻擊追溯、密碼保護等，構建安全內生的數據供給體系。中國移動還構建了全球規模最大的通信服務數據集群梧桐大數據平臺，集群規模超 8.4 萬臺，沉淀核心數據資產超 2000PB，年調用量達千億次。已建成多語言、多類型、多模態的大模型高質量訓練數據集 200+個，總量 596.5TB，自主清洗、精標形成超 5 萬億 tokens 高質量數據集，提供數據清洗、精標、供給等一站式服務，助力 AI 產業發展

100、。五、我國電信業智能化發展建議智能化是電信業發展重要方向，當前電信運營企業智能化仍然處于“點狀”“線狀”探索的初級階段。未來，隨著新一代 AI 技術產業的發展，電信運營企業內外部應用推廣 AI 的范疇和深度增加，電信業智能化將實現“點線面體”聯動，為培育和發展新質生產力注入新活力、提供新動能。在此過程中，我們必須看到電信業智能化發展面臨八大挑戰和難點問題。電信運營企業需要謀劃實施智能化戰略、統籌好發展與安全、做實核心能力重塑、激發組織整體效能；電信業需要統籌優化“人工智能+電信業”政策環境，建立健全 AI 標準體系，促進數據資源流通與開發利用，構建開放有序的創新體系。電信業發展藍皮書智能化發展

101、（2024 年）45（一）挑戰和難點問題（一）挑戰和難點問題一是大模型應用落地復雜度高。大模型尚不能完全滿足可解釋、確定性、實時性、動態性等場景需要。此外，大模型的應用落實，需要采用“大模型+小模型”的技術路線，以及物聯感知、平臺建設、數據治理、運營管理、風險管控等體系化支撐保障。另外，定制化開發、部署成本居高不下，也不利于規?；茝V。二是大模型商業閉環亟待建立。大模型技術產品研發需要高能力、高投資，如芯片能力、智算集群能力、大模型訓練能力、產業生態構建能力、人才梯隊管理培育能力等。據美國大模型獨角獸企業聯合創始人兼首席執行官 Dario Amodei 預測，未來三年模型訓練成本會快速膨脹至

102、100 億美元，甚至是 1000 億美元63。但新一代 AI 技術目前多處于萌芽期、預期膨脹期64，未來市場規模、生態格局存在較高不確定性，商業閉環亟待建立。三是算力基礎設施運營存在較大技術和商業挑戰。技術層面，我國算力芯片和計算框架多且弱，算力分散、集中度差，算力服務互聯難、調度能力弱，數據、應用遷移困難。商業層面，算力基礎設施建設運營需要高投入，且從市場發展情況看，算力基礎設施特別是智算中心與大模型強捆綁，市場競爭激烈。短時間內電信運營企業并不具備成本優勢或技術優勢，存在較大經營風險。四是高質量數據短缺。數據是模型訓練的基本要素，AI 走向專業領域、提升專業能力，需要高質量的專業數據資源作

103、為支撐，但根63參考資料：公開新聞信息64參考來源：Gartner，2024 年人工智能技術成熟度曲線電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）46據研究機構 EpochAI 的預測，高質量的語言數據存量將在 2026 年耗盡。一方面，數據流通、共享仍然存在諸多卡點、堵點、難點問題，行業、企業數據流通交易體系仍不完善，制約了 AI 模型訓練和效能發揮。另一方面，數據質量和數據安全仍需提升，數據污染、數據泄露等問題都會對 AI 模型訓練的準確性和可靠性產生負面影響。五是產業鏈整體效能待激發。AI 技術效能顯現需要數據感知采集、數據連接、數據分析（數據集構建、模型構建、數據計算）、自動控制等全環節

104、協同聯動。但我國在傳感器、智算芯片、算內網絡互聯、工控系統等環節存在明顯短板，在數據資源挖掘、單機和集群整體效能激發等環節存在較大難度，增加了大量的國產化適配和基礎設施運維工作。此外，面向垂直行業的應用場景挖掘、方案設計、數據集構建等生態體系有待補齊。六是潛在競爭風險加劇。大模型“百家爭鳴”，龍頭互聯網公司、三大電信運營企業、龍頭設備廠商均在開發訓練基礎大模型。同時，基礎大模型與算力基礎設施強捆綁，將產業數字化時代的競爭延續到智能化時代。引導市場健康、有序發展，避免出現“價格戰”、“過度外包”、“成本換收入”等粗放式競爭行為，對于構建我國信息通信行業整體競爭力至關重要。七是高端人才稀缺。萬卡智

105、算集群、大模型訓練等相關核心競爭力構建，均依賴于 AI 高端人才和骨干人員。有調查顯示，高達 91.3%的受訪企業面臨 AI 人才缺乏的問題65，AI 數據工程師、AI 機器人工65資料來源：艾媒咨詢，2024 年中國企業智能化發展人才需求調研電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）47程師、AI 算法工程師、AI 產品經理、AI 教育培訓人員五類崗位人才缺口較大。在智能化發展的進程中，電信運營企業 AI 高端人才短缺的問題愈發凸顯，AI 人才的規劃和布局、頂尖人才吸引、人才特區建設等工作仍顯不足。八是大模型應用帶來新的安全風險。當前，大模型應用的安全風險主要包括數據使用的合法性和偏差問題，

106、大模型系統的可理解和可解釋性，以及產生有害內容、生成錯誤信息、濫用實施違法活動等法律和倫理問題。企業需要加強安全管控，保障數據隱私與安全、系統可解釋性、可信性和透明度，確保數據安全合規，防范法律與道德風險。（二）企業發展建議（二）企業發展建議謀劃實施智能化戰略。智能化是大勢所趨，是電信業發展的新方向。電信運營企業要堅定推進從數字化向智能化升級，及早研究制定智能化發展戰略。強化網絡基礎設施“基礎性”功能定位，構建智能機器人、車聯網等細分領域專用網絡，突破多元算力中心互聯、云邊端協同、XR/VR 應用等方面的網絡傳輸難點問題，以更加開放的思維和態度帶動終端、應用、內容繁榮發展，激發網絡連接需求；做

107、強云與算力基礎設施生態，落實國家“東數西算”戰略，促進多元算力互聯互通，面向客戶提供算網一體化服務；推進“人工智能+”上層產品應用創新單元的獨立運營，應以市場化方式激發其創新活力。統籌好發展與安全。堅持“以人為本”、“智能向善”的基本原則，建立科技倫理審查和監管制度，確保 AI 始終朝著增進人民、企電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）48業員工共同福祉的方向發展，積極推進提高全民 AI 素養，避免出現新的數字鴻溝。不斷提高 AI 可解釋性和可預測性，提升數據真實性和準確性，打造可審核、可監督、可追溯、可信賴的 AI 應用、系統。建立風險等級測試評估體系，實施敏捷治理，分類分級管理，快速有

108、效響應。建立健全規章制度，保障 AI 研發和應用中的個人隱私與數據安全，防止竊取、篡改、泄露和其他非法收集利用個人信息、數據的行為。做實核心能力重塑。業務布局、能力布局在一定程度上決定了企業的收入規模、利潤空間。產業數字化時期，提升對數智化市場需求的理解與產品開發能力，完善、建強 DICT 項目售前、售中、售后能力鏈條，成為提高電信運營企業提高利潤率的必要條件。面向 AI，電信運營企業再次迎來重塑核心能力的挑戰，應做好 AI+DICT 自有核心能力體系布局規劃，明確自建、合建、外包的界面，制定階段性建設路徑，配置相應資源、機制，推動全員 AI 能力升級，將自有核心能力建設做實、做好。激發組織整

109、體效能。AI 推動電信運營企業組織運營體系變革，并對其復雜組織管理能力提出挑戰。短期來看，技術、基礎設施、大模型、專業模型、產品應用、數據資源等 AI 相關要素、工作任務都需要組織承接落地；長期來看，AI 技術工具應用將會倒逼電信運營企業改革生產經營流程制度，甚至改變內部管理層級和決策方式、資源分配關系等。為此，建議電信運營企業做好組織布局規劃，建立涵蓋市場、產品、基礎資源能力單元等在內的敏捷協同機制，有效激發電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）49組織的整體效能。（三）行業發展建議（三）行業發展建議優化“人工智能+電信業”政策環境。通過制定專項行動計劃，打造試點示范、典型案例等方式，引

110、導電信運營企業關注核心能力構建與長期價值提升，鼓勵其以更加開放的思路和態度推進“人工智能+”，協同創新 AI+終端、應用、服務新形態和新模式，強化行業模型研發與落地。引導電信運營企業打造高帶寬、零丟包、超低時延、高可靠性的智算中心網絡，促進基礎設施互聯互通、協同計算，提升規、建、運、維、優效率，改善客戶服務體驗感知。引導電信運營企業經營管理智能化升級，推進組織、流程、制度體系再造。創新人才機制，加快國際 AI 高端人才、骨干人才引入和回流，強化校企合作，擴大電信行業 AI 人才供給。建立健全“人工智能+電信業”標準體系。落實工業和信息化部、中央網信辦、國家發展改革委、國家標準委等四部門聯合印發

111、的國家人工智能產業綜合標準化體系建設指南（2024 版）要求，積極建立健全“人工智能+電信業”標準體系，鼓勵電信運營企業積極參與到人工智能基礎共性、基礎支撐、關鍵技術、智能產品與服務、賦能新型工業化、行業應用、安全/治理等標準體系制定工作中。深化“人工智能+電信業”標準國際交流與合作，注重國際國內標準協同性，積極參與相關標準研究制定工作。充分發揮標準的引領作用，促進異業同業合作共進。促進數據資源開發。鼓勵電信運營企業與傳統行業龍頭企業聯合電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）50創新，匯聚雙方數據資源能力，推進基礎大模型+專業模型研發，加快大模型研發成果轉化。鼓勵電信運營企業提升數據資源治

112、理能力，推動數據分類分級管理。鼓勵隱私計算、數據空間、區塊鏈、數聯網等技術創新，奠定有利于數據“供得出、流得動、用得好、保安全”的技術基礎。鼓勵電信運營企業探索數據資產定價機制，逐步完善數據定價體系。構建開放有序創新體系。加大政策、資源支撐，做好強鏈補鏈，引導產業合作和產業鏈協同發力，避免出現個別環節重復資源投入。鼓勵龍頭企業發揮引領帶動作用，促進大中小企業融通發展，深化新一代信息技術集成創新和融合應用。鼓勵開源社區、開發者平臺等新型協作平臺發展，培育大中小企業和社會開發者開放協作的數字產業創新生態，帶動創新型企業快速壯大。完善科技成果轉化和產業化服務保障，加快創新技術的工程化、產業化。堅持開

113、放發展，加強“人工智能+電信業”科技創新和產業發展的國際合作，主動融入全球生態。電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）51附錄：附錄：4G/5G，4th Generation Mobile Communication Technology，第四代移動通信技術，5th Generation Mobile Communication Technology，第五代移動通信技術AGI，Artificial General Intelligence，通用人工智能APP，Application，應用程序B/M/D 域，域，Business/Management/Data Support System，

114、業務域/管理域/數據域B2B，Business-to-Business，面向政企客戶提供信息通信服務BSS，Business Support System，業務支撐系統CAPEX，Capital Expenditure，資本性支出DaaS，Data as a Service，數據即服務DCMM，Data Management Capability Maturity Model，數據管理能力成熟度評估模型DICT，IT+CT+DT，大數據時代 DT 與 IT、CT 的深度融合DT，Data Technology，數據技術GenAI，GenerativeArtificial Intelligenc

115、e，生成式人工智能GDP，Gross Domestic Product，國內生產總值GPT，Generative Pre-trained Transformer，OpenAI 開發的基于Transformer 架構的生成式預訓練模型IaaS，Infrastructure as a Service，基礎設施即服務IP，Internet Protocol，網際互連協議電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）52IT，Information Technology，信息技術MaaS，Model as a Service，模型即服務MR/MDT，Measurement Report/Minimizat

116、ion of Drive Tests，測量報告/最小化路測MWC，Mobile World Congress，世界移動通信大會NWDAF，Network DataAnalytics Function，網絡數據分析功能OA，OfficeAutomation，辦公自動化OCR，Optical Character Recognition，光學字符識別OPEX，Operating Expenses，經營性支出OSS，Operation Support System，運營支撐系統OTT，Over The Top，通過互聯網向用戶提供各種應用服務OXC，Optical Cross Connect，光交叉連

117、接PaaS，Platform as a Service，平臺即服務PB，Petabyte，拍字節QoS，Quality of Service，服務質量RPA，Robotic ProcessAutomation，機器人流程自動化SaaS，Software as a Service，軟件即服務SQL，Structured Query Language，結構化查詢語言T，Trillionbyte，太字節XR，Extended Reality，擴展現實電信業發展藍皮書智能化發展（2024 年）53中國信息通信研究院地址：北京市海淀區花園北路 52 號郵編：100191電話：010-68033649傳真：010-62304980網址：