中國移動：中國移動自智網絡白皮書2023（40頁）.pdf

《中國移動：中國移動自智網絡白皮書2023（40頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《中國移動：中國移動自智網絡白皮書2023（40頁）.pdf（40頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、中國移動自智網絡白皮書(2023)五極價值牽引，科技創新驅動，攜手邁向高階自智網絡中國移動自智網絡白皮書（2023）五極價值牽引，科技創新驅動攜手邁向高階自智網絡目錄中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)摘要1一、自智網絡發展趨勢與挑戰21.全球數字經濟轉型拉動技術融合和業務發展 22.科技創新成為新舊動能轉換的核心引擎 43.自智網絡成為全球通信網絡數字化轉型的必經之路54.自智網絡發展面臨的挑戰7二、自智網絡實踐方法81.理論框架：“四要素+一閉環”82.成效目標：制定“五極”價值指標，牽引價值創造93.分級標準：定義L4特征三角形，指引能力方向114.業務架

2、構：橫到邊、縱到底，核心場景全覆蓋135.系統架構：分層構建能力，布局關鍵技術146.閉環實施：基于“四步法”持續迭代21三、自智網絡典型應用案例231.極速業務交付案例232.極優網絡品質案例253.極佳資源效率案例274.極省運維成本案例295.極簡一線作業案例31四、自智網絡產業合作331.當前產業合作成果332.未來產業合作倡議34縮略語35參考文獻3701摘要自智網絡以自動化與智能化為核心特征，以實現通信網絡提質增效、賦能行業數智化升級為目標，是5G及未來通信網絡與人工智能深度融合的行業發展趨勢。當前，自智網絡已經成為網絡數智化轉型的全球共識，并加速進入大規模部署實踐階段。中國移動自

3、智網絡白皮書（2023）首先從全球數字經濟轉型和國家科技創新戰略出發，結合國內外標準組織和通信運營商在自智網絡方面的最新進展，洞察自智網絡產業發展趨勢，并指出面臨的挑戰。其次，基于中國移動近三年自智網絡實踐經驗，系統性地闡述了中國移動“四要素+一閉環”的自智網絡理論體系，描繪藍圖設計，凝聚產業共識，指導統一行動，為全球運營商自智網絡推進提供了一套完整且有效的參考實踐方法。隨后，基于中國移動自智網絡理論體系的指導，本白皮書以“五極”價值為脈絡，分享了中國移動自智網絡的典型應用案例，為全球運營商自智網絡部署實踐提供參考借鑒。最后，介紹了中國移動引領產業子鏈創新發展的多項舉措和合作成果，并呼吁廣大合

4、作伙伴與中國移動一起，攜手構建更開放、更創新、更卓越的自智網絡產業鏈。中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)創新愈加活躍，新型應用蓬勃發展，產業規模不斷擴大。預計 2023 年我國車聯網市場規模將達到 1358.98 億元，較 2020 年的 698.8 億元增長 94%。車聯網業務是指車載設備通過無線通信技術，實現車與 X（車與車、人、路、服務平臺）之間的網絡連接，提升車輛整體的智能駕駛水平，為用戶提供安全、舒適、智能、高效的駕駛感受與交通服務，同時提高交通運行效率，提升社會交通服務的智能化水平。5G+V2X 車路協同已成為汽車產業邁向智能化、網聯化的關鍵路徑，

5、國家相關部門正積極引導 5G 與車聯網融合創新，推進車聯網產業商用化落地。（3）智慧家庭業務向網絡泛在化、平臺智能化、產品數字化快速發展據市場研究機構 Statista 的數據顯示，預計全球智慧家庭市場規模將從 2022 年的1176 億美元增長到 2027 年的 2229 億美元，滲透率從 2022 年的 14.2%上升到 2027年的 28.8%。智慧家庭是智慧城市的最小單元，是以家庭為載體，以家庭成員之間的親情為紐帶，結合物聯網、云計算、移動互聯網和大數據等新一代信息技術，實現低碳、健康、智能、舒適、安全和充滿關愛的家庭生活方式。HDICT 業務即家庭信息服務解決方案，是以 CT（通信技

6、術）為基礎，融合 IT（信息互聯網技術）及 DT（數據技術），滿足 H（用戶家庭領域）數字生活服務，需要充分發揮了通信網絡運營商在 5G、物聯網、大數據、云計算等基礎網路的優勢，實現更智能、更聽話、更兼容的服務體驗。（4）數字化新業態推動商業模式轉變網絡能力供給更加開放化：2023 年 2 月，GSMA 攜手中國移動等全球 21 家主流通信網絡運營商，聯合發起 Open Gateway 行業倡議，旨在將通信網絡轉變為平臺/服務，實現網絡即服務（NaaS），即以更簡單、易互通的方式開放電信網絡能力。網絡即服務對“網絡的功能動態擴展、性能彈性提供、網絡靈活生長、服務供需動態匹配和靈活組合供給”等能

7、力提出更高要求。網絡能力需求更加個性化：隨著行業重要生產場景的數字化轉型，5G 專網、OTN專線、IP 小顆粒切片等各種具備“專屬網絡、業務隔離、安全可靠、差異化 SLA”的專網專線業務，成為運營商拓展政企市場的關鍵抓手。專屬的、差異化的專網專線，需要構建“網絡自動匹配業務意圖、差異化 SLA 保障、業務優先級動態調整”等自智能力。網絡能力交付更加項目化：近年來，網絡+云+DICT 已成為運營商第二增長曲線的核心引擎，通信運營商提供給客戶的不再是單一的網絡業務，而是多要素靈活組合的完整解決方案，即 DICT 項目化交付。因此網絡運營人員則需更多的參與售前售中支撐，設計解決方案，并且整個交付過程

8、需要透明化呈現給客戶。0203中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)一、自智網絡發展趨勢與挑戰全球數字經濟發展正邁向“深化應用、規范發展、普惠共享”的新階段，千行百業數字化轉型持續深入，由辦公、營銷服務場景擴展至核心生產、制造場景，由效率變革轉向價值變革，由企業內部數字化轉型延伸至產業鏈、價值鏈協同轉型。在此背景下，政府和企業對 5G 應用、上云用數注智的需求更加普遍和迫切。近十年來，我國數字經濟取得了舉世矚目的發展成就，2022 年，我國數字經濟規模達到 50.2 萬億元，同比名義增長 10.3%，已連續 11 年顯著高于同期 GDP 名義增速，數字經濟占 GD

9、P 比重相當于第二產業占國民經濟的比重，達到 41.5%，整體規模位居全球第二，對經濟社會發展的引領支撐作用日益凸顯。12023 年，通信運營商所提供的算網融合、車聯網、HDICT 等數字化新業務，以及網絡即服務、業務定制化、項目化交付等新的商業模式不斷涌現，對網絡基礎設施和自動化、智能化運營水平提出了更高要求。（1）算網融合業務從技術研究走向落地實踐2023 年是我國算網融合的關鍵一年，產業各方積極布局，市場規模潛力加速釋放。中國信通院在 7 月發布算網融合發展十大趨勢：趨勢一、IPv6+技術創新升級，助力運營商算網實踐落地。趨勢二、在網計算提供計算新范式，存算一體大幅提升算力供給。趨勢三、

10、泛在算網服務體系正在形成，推動運營模式創新突破。趨勢四、智算算力規模高速增長，高效支撐大模型行業落地。趨勢五、邊緣計算融合創新加速，構筑行業落地關鍵環節。趨勢六、HPC 與云雙向奔赴，云化 HPC 迎來發展熱潮。趨勢七、隱私計算、區塊鏈加速演進升級，保障算網交易全過程安全可信。趨勢八、零信任關鍵技術走向成熟，構筑算網安全體系動態安全屏障。趨勢九、“東數西算”建設成果顯著，數字經濟設施底座效果明顯。趨勢十、超級計算開啟互聯新篇章，打造算力運維新模式。（2）數字技術與實體經濟加速融合，車聯網業務蘊含巨大商業潛力 據市場研究機構智研咨詢的數據顯示，全球車聯網產業進入快速發展階段，信息化、智能化引領，

11、全球車聯網服務需求逐漸加大。目前中國、俄羅斯、西歐和北美等國家和地區 70%以上的新組裝車輛都已配備互聯網接口。我國車聯網產業正處于起步階段，技術1.全球數字經濟轉型拉動技術融合和業務發展1.全球數字經濟轉型拉動技術融合和業務發展01創新愈加活躍，新型應用蓬勃發展，產業規模不斷擴大。預計 2023 年我國車聯網市場規模將達到 1358.98 億元，較 2020 年的 698.8 億元增長 94%。車聯網業務是指車載設備通過無線通信技術，實現車與 X（車與車、人、路、服務平臺）之間的網絡連接，提升車輛整體的智能駕駛水平，為用戶提供安全、舒適、智能、高效的駕駛感受與交通服務，同時提高交通運行效率，

12、提升社會交通服務的智能化水平。5G+V2X 車路協同已成為汽車產業邁向智能化、網聯化的關鍵路徑，國家相關部門正積極引導 5G 與車聯網融合創新，推進車聯網產業商用化落地。（3）智慧家庭業務向網絡泛在化、平臺智能化、產品數字化快速發展據市場研究機構 Statista 的數據顯示，預計全球智慧家庭市場規模將從 2022 年的1176 億美元增長到 2027 年的 2229 億美元，滲透率從 2022 年的 14.2%上升到 2027年的 28.8%。智慧家庭是智慧城市的最小單元，是以家庭為載體，以家庭成員之間的親情為紐帶，結合物聯網、云計算、移動互聯網和大數據等新一代信息技術，實現低碳、健康、智能

13、、舒適、安全和充滿關愛的家庭生活方式。HDICT 業務即家庭信息服務解決方案，是以 CT（通信技術）為基礎，融合 IT（信息互聯網技術）及 DT（數據技術），滿足 H（用戶家庭領域）數字生活服務，需要充分發揮了通信網絡運營商在 5G、物聯網、大數據、云計算等基礎網路的優勢，實現更智能、更聽話、更兼容的服務體驗。（4）數字化新業態推動商業模式轉變網絡能力供給更加開放化：2023 年 2 月，GSMA 攜手中國移動等全球 21 家主流通信網絡運營商，聯合發起 Open Gateway 行業倡議，旨在將通信網絡轉變為平臺/服務，實現網絡即服務（NaaS），即以更簡單、易互通的方式開放電信網絡能力。網

14、絡即服務對“網絡的功能動態擴展、性能彈性提供、網絡靈活生長、服務供需動態匹配和靈活組合供給”等能力提出更高要求。網絡能力需求更加個性化：隨著行業重要生產場景的數字化轉型，5G 專網、OTN專線、IP 小顆粒切片等各種具備“專屬網絡、業務隔離、安全可靠、差異化 SLA”的專網專線業務，成為運營商拓展政企市場的關鍵抓手。專屬的、差異化的專網專線，需要構建“網絡自動匹配業務意圖、差異化 SLA 保障、業務優先級動態調整”等自智能力。網絡能力交付更加項目化：近年來，網絡+云+DICT 已成為運營商第二增長曲線的核心引擎，通信運營商提供給客戶的不再是單一的網絡業務，而是多要素靈活組合的完整解決方案，即

15、DICT 項目化交付。因此網絡運營人員則需更多的參與售前售中支撐，設計解決方案，并且整個交付過程需要透明化呈現給客戶。0203中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)一、自智網絡發展趨勢與挑戰全球數字經濟發展正邁向“深化應用、規范發展、普惠共享”的新階段，千行百業數字化轉型持續深入，由辦公、營銷服務場景擴展至核心生產、制造場景，由效率變革轉向價值變革，由企業內部數字化轉型延伸至產業鏈、價值鏈協同轉型。在此背景下，政府和企業對 5G 應用、上云用數注智的需求更加普遍和迫切。近十年來，我國數字經濟取得了舉世矚目的發展成就，2022 年，我國數字經濟規模達到 50.2 萬

16、億元，同比名義增長 10.3%，已連續 11 年顯著高于同期 GDP 名義增速，數字經濟占 GDP 比重相當于第二產業占國民經濟的比重，達到 41.5%，整體規模位居全球第二，對經濟社會發展的引領支撐作用日益凸顯。12023 年，通信運營商所提供的算網融合、車聯網、HDICT 等數字化新業務，以及網絡即服務、業務定制化、項目化交付等新的商業模式不斷涌現，對網絡基礎設施和自動化、智能化運營水平提出了更高要求。（1）算網融合業務從技術研究走向落地實踐2023 年是我國算網融合的關鍵一年，產業各方積極布局，市場規模潛力加速釋放。中國信通院在 7 月發布算網融合發展十大趨勢：趨勢一、IPv6+技術創新

17、升級，助力運營商算網實踐落地。趨勢二、在網計算提供計算新范式，存算一體大幅提升算力供給。趨勢三、泛在算網服務體系正在形成，推動運營模式創新突破。趨勢四、智算算力規模高速增長，高效支撐大模型行業落地。趨勢五、邊緣計算融合創新加速，構筑行業落地關鍵環節。趨勢六、HPC 與云雙向奔赴，云化 HPC 迎來發展熱潮。趨勢七、隱私計算、區塊鏈加速演進升級，保障算網交易全過程安全可信。趨勢八、零信任關鍵技術走向成熟，構筑算網安全體系動態安全屏障。趨勢九、“東數西算”建設成果顯著，數字經濟設施底座效果明顯。趨勢十、超級計算開啟互聯新篇章，打造算力運維新模式。（2）數字技術與實體經濟加速融合，車聯網業務蘊含巨大

18、商業潛力 據市場研究機構智研咨詢的數據顯示，全球車聯網產業進入快速發展階段，信息化、智能化引領，全球車聯網服務需求逐漸加大。目前中國、俄羅斯、西歐和北美等國家和地區 70%以上的新組裝車輛都已配備互聯網接口。我國車聯網產業正處于起步階段，技術1.全球數字經濟轉型拉動技術融合和業務發展1.全球數字經濟轉型拉動技術融合和業務發展01（1）國家戰新未來產業引領科技變革方向戰略性新興產業代表新一輪科技革命和產業變革的方向，也是國家培育發展新動能、贏得未來競爭新優勢的關鍵領域。發展戰略性新興產業，要在產業布局優化上不斷取得新的實質性突破，堅持戰略更聚焦、方式更靈活、視野更開放，及時把握產業演化發展新業態

19、新模式，打造世界一流的產品、服務和品牌。通信網絡運營商作為國資央企，要立足國家所需、產業所趨、產業鏈供應鏈所困，把科技創新擺在“頭號工程”的重要位置，突出企業創新主體地位，全力突破引領通信行業發展的原創性、前沿性技術，全力突破關鍵核心技術“卡脖子”問題，全力突破科技創新投入不足、效率不高、產出不夠、轉化不暢等制約瓶頸，培育更多卓越高科技人才隊伍，打造更多更具含金量的“國之重器”，助力科技強國建設。（2）DICT 新技術不斷涌現網絡 AI 大模型技術激發全新的應用場景和商業模式。2023 年，ChatGPT 取得重大突破和交互體驗提升，再度引爆業界對大模型的關注，產業各方紛紛加速網絡大模型的研究

20、和布局，打造可融入生產系統的行業大模型。網絡大模型是通信運營商利用自身“多元化基礎算力、高質量專業數據、大量行業算法模型積累”等優勢，在通用基礎大模型基礎上，結合通信行業特點，基于海量高質量的網絡專業數據所訓練的具有超大規模參數的 AI 模型，是“大算力+強算法”的結合。數字孿生網絡技術加速數字化業務的創新和孵化。隨著底層網絡內生智能的增強，網絡狀態（靜態拓撲/網元及實時的運行態勢）及環境信息的感知精度將大幅提升，同時，數字孿生模型、在線數據計算、開放孿生接口等技術或標準也將逐步成熟，這都將為全面打造高精數字孿生網絡奠定基礎，將全面應用于網絡精準規劃、新技術入網試驗、網絡配置模擬仿真、網絡隱患

21、/業務支撐預測等諸多生產場景，大大降低現網風險，消除錯誤配置導致現網故障的可能性。CT 云原生技術促進產業融合速度加快、網絡業務迭代周期縮短，保持生態創新活力。面對多樣性、差異化、不斷增長的網絡需求，toB 行業應用、切片、邊緣計算等對業務靈活性、平臺高效性和敏捷性提出了更高要求，傳統的電信網絡面臨新的轉型挑戰。CT 云原生是指應用在架構設計之初便以部署在云上為目標，充分考慮云的原生特性進行開發及后續運維，并非將傳統應用簡單遷移上云。全球 CT 云原生應用尚處在初級階段，CT 云原生轉型的需要主要關注傳統運維流程的適配與改進、系統架構的顛覆性轉變和容器部署2.科技創新成為新舊動能轉換的核心引擎

22、2.科技創新成為新舊動能轉換的核心引擎的安全保障這三個方面。意圖驅動網絡技術助力網絡實現感知和控制策略的自動化部署。自智網絡的自動運維能力普遍依賴基于規則的自動化策略，而隨著全社會數字化持續推進，差異化客戶需求與多元化業務形態不斷創新涌現，傳統自動化方式在一些場景中無法出色的完成任務。為了應對這些問題，需要使用“意圖驅動網絡”通過分析用戶意圖，將意圖轉譯為相應的網絡策略，最終實現網絡感知和控制策略的自動化部署，實現高階自智網絡演進。面向未來，實現意圖驅動網絡除了需要在業界達成共識以外，還要進一步加速開展意圖轉換、意圖保持、意圖協商等關鍵技術的研究和開發。（1）標準組織完善體系架構，助力自智網絡

23、快速發展全球主要的通信標準化組織不斷深入推進建立自智網絡國際標準、行業標準，運營商陸續啟動以自智網絡為核心的網絡數智化轉型之路。2TM Forum 電信管理論壇：作為最早布局自智網絡的標準組織，TM Forum 專門組建了自智網絡協作項目（ANP）工作組來推進相關工作，聚焦“通用+專業”協同的“分級標準、成效指標、架構、接口、關鍵技術”五大標準方向，近年來已經發布了一系列關于自智網絡的最佳實踐指南和有關標準。3GPP 第三代合作伙伴計劃：針對移動通信網絡，3GPP 自 4G 開始引入無線專業的自組織網絡控制閉環和路測最小化數據采集增強機制，實現移動網絡的部分自動化。面向網絡演進，除了在無線工作

24、組 RAN 和網管工作組 SA5 繼續完善增強 SON/MDT 之外，3GPP 的核心網架構工作組 SA2 和網管工作組 SA5 還分別引入了針對核心自治域與服務運維層次的本地智能分析邏輯功能 NWDAF、MDA，以及閉環 SLS 保證機制、意圖驅動管理接口 IDMS、自智網絡分級 ANL 和 AI/ML 管理等。ETSI 歐洲電信標準化協會：ETSI ISG ENI 致力于定義認知網絡管理架構，主要關注網絡 AI 應用類別，以及用于增強網絡智能的通用功能架構；ETSI ISG ZSM 聚焦通信網絡跨域實現端到端網絡運維管理自動化，近年來發布了資源層管理域架構、閉環自動化等標準，并且同步推進意

25、圖接口與分層分域架構下的 AI 使能標準制定；ETSI ISG NFV發布了策略管理框架、自智 MANO 研究報告，開展了針對管理數據分析、意圖、策略模型以及面向 VNF 持續迭代 CI/CD 測試標準的研發工作。3.自智網絡成為全球通信網絡數字化轉型的必經之路0405中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)（1）國家戰新未來產業引領科技變革方向戰略性新興產業代表新一輪科技革命和產業變革的方向，也是國家培育發展新動能、贏得未來競爭新優勢的關鍵領域。發展戰略性新興產業，要在產業布局優化上不斷取得新的實質性突破，堅持戰略更聚焦、方式更靈活、視野更開放，及時把握產業演化發

26、展新業態新模式，打造世界一流的產品、服務和品牌。通信網絡運營商作為國資央企，要立足國家所需、產業所趨、產業鏈供應鏈所困，把科技創新擺在“頭號工程”的重要位置，突出企業創新主體地位，全力突破引領通信行業發展的原創性、前沿性技術，全力突破關鍵核心技術“卡脖子”問題，全力突破科技創新投入不足、效率不高、產出不夠、轉化不暢等制約瓶頸，培育更多卓越高科技人才隊伍，打造更多更具含金量的“國之重器”，助力科技強國建設。（2）DICT 新技術不斷涌現網絡 AI 大模型技術激發全新的應用場景和商業模式。2023 年，ChatGPT 取得重大突破和交互體驗提升，再度引爆業界對大模型的關注，產業各方紛紛加速網絡大模

27、型的研究和布局，打造可融入生產系統的行業大模型。網絡大模型是通信運營商利用自身“多元化基礎算力、高質量專業數據、大量行業算法模型積累”等優勢，在通用基礎大模型基礎上，結合通信行業特點，基于海量高質量的網絡專業數據所訓練的具有超大規模參數的 AI 模型，是“大算力+強算法”的結合。數字孿生網絡技術加速數字化業務的創新和孵化。隨著底層網絡內生智能的增強，網絡狀態（靜態拓撲/網元及實時的運行態勢）及環境信息的感知精度將大幅提升，同時，數字孿生模型、在線數據計算、開放孿生接口等技術或標準也將逐步成熟，這都將為全面打造高精數字孿生網絡奠定基礎，將全面應用于網絡精準規劃、新技術入網試驗、網絡配置模擬仿真、

28、網絡隱患/業務支撐預測等諸多生產場景，大大降低現網風險，消除錯誤配置導致現網故障的可能性。CT 云原生技術促進產業融合速度加快、網絡業務迭代周期縮短，保持生態創新活力。面對多樣性、差異化、不斷增長的網絡需求，toB 行業應用、切片、邊緣計算等對業務靈活性、平臺高效性和敏捷性提出了更高要求，傳統的電信網絡面臨新的轉型挑戰。CT 云原生是指應用在架構設計之初便以部署在云上為目標，充分考慮云的原生特性進行開發及后續運維，并非將傳統應用簡單遷移上云。全球 CT 云原生應用尚處在初級階段，CT 云原生轉型的需要主要關注傳統運維流程的適配與改進、系統架構的顛覆性轉變和容器部署2.科技創新成為新舊動能轉換的

29、核心引擎2.科技創新成為新舊動能轉換的核心引擎的安全保障這三個方面。意圖驅動網絡技術助力網絡實現感知和控制策略的自動化部署。自智網絡的自動運維能力普遍依賴基于規則的自動化策略，而隨著全社會數字化持續推進，差異化客戶需求與多元化業務形態不斷創新涌現，傳統自動化方式在一些場景中無法出色的完成任務。為了應對這些問題，需要使用“意圖驅動網絡”通過分析用戶意圖，將意圖轉譯為相應的網絡策略，最終實現網絡感知和控制策略的自動化部署，實現高階自智網絡演進。面向未來，實現意圖驅動網絡除了需要在業界達成共識以外，還要進一步加速開展意圖轉換、意圖保持、意圖協商等關鍵技術的研究和開發。（1）標準組織完善體系架構，助力

30、自智網絡快速發展全球主要的通信標準化組織不斷深入推進建立自智網絡國際標準、行業標準，運營商陸續啟動以自智網絡為核心的網絡數智化轉型之路。2TM Forum 電信管理論壇：作為最早布局自智網絡的標準組織，TM Forum 專門組建了自智網絡協作項目（ANP）工作組來推進相關工作，聚焦“通用+專業”協同的“分級標準、成效指標、架構、接口、關鍵技術”五大標準方向，近年來已經發布了一系列關于自智網絡的最佳實踐指南和有關標準。3GPP 第三代合作伙伴計劃：針對移動通信網絡，3GPP 自 4G 開始引入無線專業的自組織網絡控制閉環和路測最小化數據采集增強機制，實現移動網絡的部分自動化。面向網絡演進，除了在

31、無線工作組 RAN 和網管工作組 SA5 繼續完善增強 SON/MDT 之外，3GPP 的核心網架構工作組 SA2 和網管工作組 SA5 還分別引入了針對核心自治域與服務運維層次的本地智能分析邏輯功能 NWDAF、MDA，以及閉環 SLS 保證機制、意圖驅動管理接口 IDMS、自智網絡分級 ANL 和 AI/ML 管理等。ETSI 歐洲電信標準化協會：ETSI ISG ENI 致力于定義認知網絡管理架構，主要關注網絡 AI 應用類別，以及用于增強網絡智能的通用功能架構；ETSI ISG ZSM 聚焦通信網絡跨域實現端到端網絡運維管理自動化，近年來發布了資源層管理域架構、閉環自動化等標準，并且同

32、步推進意圖接口與分層分域架構下的 AI 使能標準制定；ETSI ISG NFV發布了策略管理框架、自智 MANO 研究報告，開展了針對管理數據分析、意圖、策略模型以及面向 VNF 持續迭代 CI/CD 測試標準的研發工作。3.自智網絡成為全球通信網絡數字化轉型的必經之路0405中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)ITU 國際電聯：2020 年底，ITU-T SG13 建立了自智網絡焦點小組 FG-AN，并先后發布了自智網絡用例、機制框架、可信評估等標準建議。ITU-T SG13 將持續推進數字孿生網絡、意圖驅動網絡、自智網絡成效指標評估等相關標準建設。CCSA

33、中國通信標準化協會：為加快推動人工智能技術在通信行業的應用與融合發展，國內的標準組織與產業聯盟積極探索“通信+AI”深度融合的技術與應用場景，推動自智網絡標準體系的布局與完善。CCSA 已建立形成“通用+領域標準”協同、“行標+團標”協同的工作模式，分布于 TC7、TC610 等多個工作組，立項自智網絡相關標準和研究課題超 40 個。2021 年 7 月，CCSA TC7 召開 WG1/WG2/WG3 第 1 次聯席會議，匯聚國內三大運營商以及多家廠商，確定了信息通信網智能化運營管理標準體系。2022 年初，新增“自智網絡”系列標準框架，通過了自智網絡體系架構、技術成熟度分級、知識管理、意圖管

34、理等關鍵技術行業標準和研究課題的立項建議。此后，聯席會議機制持續推進自智網絡相關標準的立項與制定工作，自智網絡標準化工作進一步夯實。（2）全球通信運營商積極開展自智網絡實踐據 TM Forum 調研報告數據顯示，全球 91%的受訪通信網絡運營商認同自智網絡愿景，并且正不斷增加投資來提升網絡運營的自動化、智能化水平3，國內 3 大運營商均已進行大規模自智網絡實踐，國外運營商也陸續推進：美國 Verizon：聚焦利用虛擬化和容器化快速重新設計和簡化其網絡，整個網絡從核心到邊緣全面實現虛擬化，提升網絡部署、運營、維護的效率與可靠性，以支撐大規模物聯網、強大的消費設備、AR/VR、遠程醫療、自主機器人

35、、制造業和智能城市等復雜業務需求。西班牙 Telefnica：啟動 ANJ 項目，建立了包括網絡演進、數據管理、AI 開發、流程變更和組織重構多方面的框架規劃。日本 NTT：聚焦傳輸與無線網絡，利用意圖驅動技術，將不同的用戶需求與網絡能力聯系起來。印尼 Telkomsel：通過擴展端到端的 Self-X 場景，來實現 ANL 3.5+，以解鎖業務和服務循環的新可能性，使公司能夠在其網絡運營的各個方面做出數據驅動的決策。自智網絡是各類業務、技術、系統、流程的融匯節點，實現高階自智網絡是一項艱巨的系統性工程，仍然面臨諸多挑戰。AN 理論體系不夠完善，L4 代際/標準尚未形成產業共識：TM Foru

36、m 最新發布的自智網絡白皮書 5.0 中，將自智網絡的價值目標、分級標準、系統架構、業務范圍等四要素，以及閉環演進方法（ANJ）融匯一體，形成自智網絡框架（ANF），促進AN理念更加體系化，但用于指導通信運營商規劃和部署自智網絡仍需要進一步細化和完善。例如，產業各方對L4 代際的理解和定義仍有不同，L4 在使能網絡變現、提升運營效率、提高資源效率、卓越客戶體驗等方面能夠帶來哪些躍變仍不清晰？向高階自智網絡演進的技術路徑和演進策略尚未達成統一共識，目標架構、接口等方面會發生什么變化仍需探索和定義？針對這一系列的問題，需要產業伙伴攜手定義 L4 的代際特征/標準并加速形成產業共識，行業統一的 L4

37、 代際/標準，更有利于指導通信運營商選定技術路線、確定演進策略和路徑。網絡 AI 大模型、AI Native 等關鍵技術急需加快突破：面向 L4/L5 級自智網絡，需要重點攻關或提前布局哪些核心理論和關鍵根技術，如網絡大模型、AI Native 網絡、高精數字孿生、人機交互協同等，通信運營商、廠商和高校等都在嘗試研究和探索，但尚未形成清晰的技術圖譜和演進路線。例如如何定義網絡 AI 大模型？網絡 AI 大模型是否可信任、直接用于生產？網絡內生 AI 到底是什么形態？AI Native 網絡如何構建？這些在產業上都尚未形成廣泛共識，不利于生態伙伴合力攻關和標準長期布局，急需產業凝心聚力，加速識別

38、 L4/L5 的關鍵技術，并共同推動形成國際標準。產業協作仍需加強，加速形成產鏈規模優勢。越來越多的通信運營商進入到自智網絡實施的深水區，希望在“客戶體驗、業務發展、賦能行業、乃至社會責任”等方面獲得更顯著成果。但是自智網絡深度融合了網絡、IT、AI 等技術，產業鏈涉及設備、系統廠商、云商、AI 廠商等合作伙伴，由于角色定位、研發能力、技術選擇及發展水平存在較大差異，各自按照自身理解和能力優勢，面向不同專業、不同生產場景開展自智能力的研發建設，如何整合產鏈資源和能力，按照商業驅動、自上而下的模式從“流程、組織、技術”等多方面開展體系化建設確保成效價值的達成？如何構建開放共享的合作生態，形成產鏈

39、協同的規模優勢，是通信運營商或產業組織需要在頂層設計時重點關注的難題。4.自智網絡發展面臨的挑戰0607中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)ITU 國際電聯：2020 年底，ITU-T SG13 建立了自智網絡焦點小組 FG-AN，并先后發布了自智網絡用例、機制框架、可信評估等標準建議。ITU-T SG13 將持續推進數字孿生網絡、意圖驅動網絡、自智網絡成效指標評估等相關標準建設。CCSA 中國通信標準化協會：為加快推動人工智能技術在通信行業的應用與融合發展，國內的標準組織與產業聯盟積極探索“通信+AI”深度融合的技術與應用場景，推動自智網絡標準體系的布局與完善

40、。CCSA 已建立形成“通用+領域標準”協同、“行標+團標”協同的工作模式，分布于 TC7、TC610 等多個工作組，立項自智網絡相關標準和研究課題超 40 個。2021 年 7 月，CCSA TC7 召開 WG1/WG2/WG3 第 1 次聯席會議，匯聚國內三大運營商以及多家廠商，確定了信息通信網智能化運營管理標準體系。2022 年初，新增“自智網絡”系列標準框架，通過了自智網絡體系架構、技術成熟度分級、知識管理、意圖管理等關鍵技術行業標準和研究課題的立項建議。此后，聯席會議機制持續推進自智網絡相關標準的立項與制定工作，自智網絡標準化工作進一步夯實。（2）全球通信運營商積極開展自智網絡實踐據

41、 TM Forum 調研報告數據顯示，全球 91%的受訪通信網絡運營商認同自智網絡愿景，并且正不斷增加投資來提升網絡運營的自動化、智能化水平3，國內 3 大運營商均已進行大規模自智網絡實踐，國外運營商也陸續推進：美國 Verizon：聚焦利用虛擬化和容器化快速重新設計和簡化其網絡，整個網絡從核心到邊緣全面實現虛擬化，提升網絡部署、運營、維護的效率與可靠性，以支撐大規模物聯網、強大的消費設備、AR/VR、遠程醫療、自主機器人、制造業和智能城市等復雜業務需求。西班牙 Telefnica：啟動 ANJ 項目，建立了包括網絡演進、數據管理、AI 開發、流程變更和組織重構多方面的框架規劃。日本 NTT：

42、聚焦傳輸與無線網絡，利用意圖驅動技術，將不同的用戶需求與網絡能力聯系起來。印尼 Telkomsel：通過擴展端到端的 Self-X 場景，來實現 ANL 3.5+，以解鎖業務和服務循環的新可能性，使公司能夠在其網絡運營的各個方面做出數據驅動的決策。自智網絡是各類業務、技術、系統、流程的融匯節點，實現高階自智網絡是一項艱巨的系統性工程，仍然面臨諸多挑戰。AN 理論體系不夠完善，L4 代際/標準尚未形成產業共識：TM Forum 最新發布的自智網絡白皮書 5.0 中，將自智網絡的價值目標、分級標準、系統架構、業務范圍等四要素，以及閉環演進方法（ANJ）融匯一體，形成自智網絡框架（ANF），促進AN

43、理念更加體系化，但用于指導通信運營商規劃和部署自智網絡仍需要進一步細化和完善。例如，產業各方對L4 代際的理解和定義仍有不同，L4 在使能網絡變現、提升運營效率、提高資源效率、卓越客戶體驗等方面能夠帶來哪些躍變仍不清晰？向高階自智網絡演進的技術路徑和演進策略尚未達成統一共識，目標架構、接口等方面會發生什么變化仍需探索和定義？針對這一系列的問題，需要產業伙伴攜手定義 L4 的代際特征/標準并加速形成產業共識，行業統一的 L4 代際/標準，更有利于指導通信運營商選定技術路線、確定演進策略和路徑。網絡 AI 大模型、AI Native 等關鍵技術急需加快突破：面向 L4/L5 級自智網絡，需要重點攻

44、關或提前布局哪些核心理論和關鍵根技術，如網絡大模型、AI Native 網絡、高精數字孿生、人機交互協同等，通信運營商、廠商和高校等都在嘗試研究和探索，但尚未形成清晰的技術圖譜和演進路線。例如如何定義網絡 AI 大模型？網絡 AI 大模型是否可信任、直接用于生產？網絡內生 AI 到底是什么形態？AI Native 網絡如何構建？這些在產業上都尚未形成廣泛共識，不利于生態伙伴合力攻關和標準長期布局，急需產業凝心聚力，加速識別 L4/L5 的關鍵技術，并共同推動形成國際標準。產業協作仍需加強，加速形成產鏈規模優勢。越來越多的通信運營商進入到自智網絡實施的深水區，希望在“客戶體驗、業務發展、賦能行業

45、、乃至社會責任”等方面獲得更顯著成果。但是自智網絡深度融合了網絡、IT、AI 等技術，產業鏈涉及設備、系統廠商、云商、AI 廠商等合作伙伴，由于角色定位、研發能力、技術選擇及發展水平存在較大差異，各自按照自身理解和能力優勢，面向不同專業、不同生產場景開展自智能力的研發建設，如何整合產鏈資源和能力，按照商業驅動、自上而下的模式從“流程、組織、技術”等多方面開展體系化建設確保成效價值的達成？如何構建開放共享的合作生態，形成產鏈協同的規模優勢，是通信運營商或產業組織需要在頂層設計時重點關注的難題。4.自智網絡發展面臨的挑戰0607中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)要

46、素一：成效目標。在 TM Forum“三零三自”愿景基礎上，結合公司發展規劃，進一步提出“五極”價值主張，建立成效指標體系，以終為始，牽引價值創造。要素二：分級標準。從場景覆蓋度、業務貢獻度、技術成熟度三個方面，綜合定義L4 分級特征為“核心場景自動化率 95%，網絡彈性供給、體驗主動保障、資源動態孿生、能效全局優化、作業一鍵執行，運維融智賦能”，有序牽引自智網絡能力從線上化到自動化、智能化演進。要素三：業務架構。持續梳理優化自智網絡實施場景范圍，橫到邊，覆蓋“規劃、建設、維護、優化、運營、資管”網絡全生命周期流程，縱到底，覆蓋 6 大網絡專業和 CHB 3類重點業務。要素四：系統架構。明確網

47、元、OMC、網管分層能力構建原則，制定各層能力演進路徑，布局網絡融合感知、數字孿生、人工智能等關鍵使能技術，指導系統能力建設。一套閉環實施方法?；谝陨纤膫€核心規劃要素，圍繞價值場景，開展“短板分析、方案設計、開發部署、效果評估”活動，持續迭代提升自智網絡水平?！叭闳浴保疵嫦蚩蛻籼峁傲愕却?、零故障、零接觸”的新型網絡與 ICT 服務，面向一線運維打造“自配置、自修復、自優化”的數智化運維能力）描繪了自智網絡的愿景。為了制定可實施、可達成的自智網絡價值目標，中國移動結合公司發展規劃，在“三零三自”愿景基礎上，定義了“五極價值主張”，牽引和推動網絡運維從“面向設備、面向管理”向“面向客戶、

48、面向業務、面向服務”轉型，打造客戶滿意、公司滿意、員工滿意的 L4 級高階自智網絡。2.成效目標：制定“五極”價值指標，牽引價值創造圖 2 中國移動自智網絡“五極”價值主張網絡條線落實公司“創世界一流企業，做網絡強國、數字中國、智慧社會主力軍”的戰略要求打造客戶滿意、公司滿意、員工滿意的L4級高階自智網絡極速業務交付極優網絡品質極佳資源效率極省運維成本極簡一線作業0809中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)二、自智網絡實踐方法作為自智網絡理念的提出者和先行者，中國移動在 2021 年初率先提出“2025 年達到 L4 級高階自智網絡”的目標，并啟動了全網規模、全

49、專業的自智網絡實踐。自智網絡的推進是極其復雜的系統工程，涉及網絡全專業、運營全流程、全網數萬網絡線條員工和幾十家合作伙伴，如何統一思想、形成合力、有序推進一直是業界難題，需要一套系統的實踐方法論指導。經過三年不懈的探索和思考，中國移動逐步構建了“四要素+一閉環”的理論體系，系統性地闡述了自智網絡的愿景目標、分級標準、業務架構、系統架構、閉環實施方法，通過描繪藍圖設計，凝聚全網共識，指導統一行動，實現全球最大規模的自智網絡能力迭代 提 升?；?于 中 國 移 動 實 踐 總 結 的 自 智 網 絡 理 論 體 系 框 架（ANF:Autonomous Networks Framework），20

50、23 年 9 月已被收錄至 TM Forum 自智網絡白皮書 5.0，為全球運營商提供了一套完整有效的實踐方法。中國移動自智網絡理論體系框架包括四個核心規劃要素和一套閉環實施方法。1.理論框架：“四要素+一閉環”1.理論框架：“四要素+一閉環”圖 1 中國移動自智網絡理論框架02四個核心規劃要素開發部署短板分析流程穿越+短板分析+需求梳理創新試點+能力/經驗共享+全網推廣成效總結+等級評定方案設計網元/OMC/網管3層協同落地效果評估SIA2021-2025年全網AN如何持續運作？1 成效目標 愿景：三零三自 目標：五極價值主張+兩級成效指標AN創造什么價值？2 分級標準 分級特征三角形：場景

51、覆蓋度+業務貢獻度+技術成熟度AN的L4如何定義？3 業務架構 橫到邊：規建維優營資6域 縱到底：6個網絡+CHB 3類重點業務的800多個子場景AN覆蓋哪些業務范圍？4 系統架構 分層構建：網元+OMC+網管 分步實施：能力演進路徑 關鍵技術：融合感知、數字孿生、AIAN能力在什么系統落地？一套閉環實施方法G要素一：成效目標。在 TM Forum“三零三自”愿景基礎上，結合公司發展規劃，進一步提出“五極”價值主張，建立成效指標體系，以終為始，牽引價值創造。要素二：分級標準。從場景覆蓋度、業務貢獻度、技術成熟度三個方面，綜合定義L4 分級特征為“核心場景自動化率 95%，網絡彈性供給、體驗主動

52、保障、資源動態孿生、能效全局優化、作業一鍵執行，運維融智賦能”，有序牽引自智網絡能力從線上化到自動化、智能化演進。要素三：業務架構。持續梳理優化自智網絡實施場景范圍，橫到邊，覆蓋“規劃、建設、維護、優化、運營、資管”網絡全生命周期流程，縱到底，覆蓋 6 大網絡專業和 CHB 3類重點業務。要素四：系統架構。明確網元、OMC、網管分層能力構建原則，制定各層能力演進路徑，布局網絡融合感知、數字孿生、人工智能等關鍵使能技術，指導系統能力建設。一套閉環實施方法?；谝陨纤膫€核心規劃要素，圍繞價值場景，開展“短板分析、方案設計、開發部署、效果評估”活動，持續迭代提升自智網絡水平?！叭闳浴保疵嫦蚩蛻?/p>

53、提供“零等待、零故障、零接觸”的新型網絡與 ICT 服務，面向一線運維打造“自配置、自修復、自優化”的數智化運維能力）描繪了自智網絡的愿景。為了制定可實施、可達成的自智網絡價值目標，中國移動結合公司發展規劃，在“三零三自”愿景基礎上，定義了“五極價值主張”，牽引和推動網絡運維從“面向設備、面向管理”向“面向客戶、面向業務、面向服務”轉型，打造客戶滿意、公司滿意、員工滿意的 L4 級高階自智網絡。2.成效目標：制定“五極”價值指標，牽引價值創造圖 2 中國移動自智網絡“五極”價值主張網絡條線落實公司“創世界一流企業，做網絡強國、數字中國、智慧社會主力軍”的戰略要求打造客戶滿意、公司滿意、員工滿意

54、的L4級高階自智網絡極速業務交付極優網絡品質極佳資源效率極省運維成本極簡一線作業0809中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)二、自智網絡實踐方法作為自智網絡理念的提出者和先行者，中國移動在 2021 年初率先提出“2025 年達到 L4 級高階自智網絡”的目標，并啟動了全網規模、全專業的自智網絡實踐。自智網絡的推進是極其復雜的系統工程，涉及網絡全專業、運營全流程、全網數萬網絡線條員工和幾十家合作伙伴，如何統一思想、形成合力、有序推進一直是業界難題，需要一套系統的實踐方法論指導。經過三年不懈的探索和思考，中國移動逐步構建了“四要素+一閉環”的理論體系，系統性地闡述

55、了自智網絡的愿景目標、分級標準、業務架構、系統架構、閉環實施方法，通過描繪藍圖設計，凝聚全網共識，指導統一行動，實現全球最大規模的自智網絡能力迭代 提 升?；?于 中 國 移 動 實 踐 總 結 的 自 智 網 絡 理 論 體 系 框 架（ANF:Autonomous Networks Framework），2023 年 9 月已被收錄至 TM Forum 自智網絡白皮書 5.0，為全球運營商提供了一套完整有效的實踐方法。中國移動自智網絡理論體系框架包括四個核心規劃要素和一套閉環實施方法。1.理論框架：“四要素+一閉環”1.理論框架：“四要素+一閉環”圖 1 中國移動自智網絡理論框架02四個核

56、心規劃要素開發部署短板分析流程穿越+短板分析+需求梳理創新試點+能力/經驗共享+全網推廣成效總結+等級評定方案設計網元/OMC/網管3層協同落地效果評估SIA2021-2025年全網AN如何持續運作？1 成效目標 愿景：三零三自 目標：五極價值主張+兩級成效指標AN創造什么價值？2 分級標準 分級特征三角形：場景覆蓋度+業務貢獻度+技術成熟度AN的L4如何定義？3 業務架構 橫到邊：規建維優營資6域 縱到底：6個網絡+CHB 3類重點業務的800多個子場景AN覆蓋哪些業務范圍？4 系統架構 分層構建：網元+OMC+網管 分步實施：能力演進路徑 關鍵技術：融合感知、數字孿生、AIAN能力在什么系

57、統落地？一套閉環實施方法G“五極”價值主張的含義如下：1)極速業務交付：網絡自動配置，流程透明化，端到端業務交付效率大幅提升。2)極優網絡品質：端到端服務質量保障，業務不斷不慢，提高客戶網絡滿意度。3)極佳資源效率：網絡資源精準規劃投放和合理利用，盤活閑置資源、啞資源。4)極省運維成本：單位運維成本逐年下降，網絡設備能效持續優化，綠色發展。5)極簡一線作業：一線基礎維護工作效率大幅提升，運維人員向客響支撐轉型。為了衡量自智網絡帶來的價值，同時牽引各專業、業務價值目標的達成，面向“五極”價值進一步構建成效指標體系，包括兩級指標：一級成效指標：向上承接價值主張，面向高層管理者和用戶可感知、可理解，

58、呈現自智網絡總體價值，用于對管理層和用戶承諾。二級成效指標：向下推動價值落地，面向各專業、業務具體運營運維流程設計細分指標，支撐一級指標的達成，用于內部實施牽引?；趦杉壋尚е笜丝蚣?，結合當前自智網絡重點專業/業務范圍，細化定義成效指標庫和目標基線，并周期性迭代，持續牽引自智網絡 L4 級價值目標達成。例如無線網專業，可以參考成效指標框架中的“設備節電比例”，細化本專業具體指標如下：圖 3 中國移動自智網絡成效指標框架業務交付時長極速業務交付單用戶業務中斷時長極優網絡品質資源合理利用率極佳資源效率百元固定資產維修費壓縮率極省運維成本基礎維護人員向客響支撐轉型比例極簡一線作業 二級成效指標一級成

59、效指標價值主張裝機一次上門率如：省內專線裝機一次上門率裝機質檢通過率如：家寬業務裝機質檢通過率批量投訴提前發現率如：個人業務群障投訴提前發現率網絡投訴處理及時率如：跨省物聯網投訴處理及時率零低流量小區占比如：5G宏站零低流量小區占比資源數據準確率如：政企業務端到端資源準確率數字員工數量 如：故障處理數字員工數量作業工單壓降率 如：故障工單壓降率設備節電比例如：無線基站節電比例、數據中心空調節電比例PUE達標率如：通信機樓PUE達標率3.分級標準：定義 L4 特征三角形，指引能力方向為了達成自智網絡成效目標，還需要進一步定義自智網絡能力的分級標準，有序牽引能力演進。當前產業各方對 L4 的理解和

60、定義仍未統一，為了更好地指導全網實踐，需要盡快定義出易理解、易傳播的 L4 分級特征，形成產業共識，加速高階自智網絡落地。TM Forum 對自智網絡 L4 給出的參考定義如下：在 L3 的基礎上，系統可在更復雜的跨多網絡領域環境下做出分析和決策，實現業務和客戶體驗驅動網絡的預測式或主動式的閉環管理。中國移動基于近三年的自智網絡實踐經驗，參考 TM Forum L4 定義，在當前已有技術成熟度分級特征的基礎上，進一步結合“五極”價值方向，提出基于“場景覆蓋度”、“業務貢獻度”、“技術成熟度”綜合定義 L4 分級特征的方法，實現業務和技術雙驅動。其中“業務貢獻度”和“技術成熟度”用于衡量某一場景

61、的等級，“場景覆蓋度”用于牽引全場景覆蓋。圖 4 TM Forum 自智網絡能力分級參考定義指標名稱無線基站節電比例所有 4G、5G 基站計算口徑統計范圍12%2025 年目標使用節電技術帶來的總節電量/（使用節電技術帶來的總節電量+實際用電量）維度/等級L0人工運維L1輔助運維L2部分自智網絡L3條件自智網絡L4高度自智網絡L5完全自智網絡執行感知分析決策意圖/體驗人工人工人工人工人工人工/系統人工/系統人工人工人工系統人工/系統人工/系統人工人工系統系統人工/系統人工/系統人工系統系統系統系統人工/系統系統系統系統系統系統1011中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2

62、023)“五極”價值主張的含義如下：1)極速業務交付：網絡自動配置，流程透明化，端到端業務交付效率大幅提升。2)極優網絡品質：端到端服務質量保障，業務不斷不慢，提高客戶網絡滿意度。3)極佳資源效率：網絡資源精準規劃投放和合理利用，盤活閑置資源、啞資源。4)極省運維成本：單位運維成本逐年下降，網絡設備能效持續優化，綠色發展。5)極簡一線作業：一線基礎維護工作效率大幅提升，運維人員向客響支撐轉型。為了衡量自智網絡帶來的價值，同時牽引各專業、業務價值目標的達成，面向“五極”價值進一步構建成效指標體系，包括兩級指標：一級成效指標：向上承接價值主張，面向高層管理者和用戶可感知、可理解，呈現自智網絡總體價

63、值，用于對管理層和用戶承諾。二級成效指標：向下推動價值落地，面向各專業、業務具體運營運維流程設計細分指標，支撐一級指標的達成，用于內部實施牽引?；趦杉壋尚е笜丝蚣?，結合當前自智網絡重點專業/業務范圍，細化定義成效指標庫和目標基線，并周期性迭代，持續牽引自智網絡 L4 級價值目標達成。例如無線網專業，可以參考成效指標框架中的“設備節電比例”，細化本專業具體指標如下：圖 3 中國移動自智網絡成效指標框架業務交付時長極速業務交付單用戶業務中斷時長極優網絡品質資源合理利用率極佳資源效率百元固定資產維修費壓縮率極省運維成本基礎維護人員向客響支撐轉型比例極簡一線作業 二級成效指標一級成效指標價值主張裝機

64、一次上門率如：省內專線裝機一次上門率裝機質檢通過率如：家寬業務裝機質檢通過率批量投訴提前發現率如：個人業務群障投訴提前發現率網絡投訴處理及時率如：跨省物聯網投訴處理及時率零低流量小區占比如：5G宏站零低流量小區占比資源數據準確率如：政企業務端到端資源準確率數字員工數量 如：故障處理數字員工數量作業工單壓降率 如：故障工單壓降率設備節電比例如：無線基站節電比例、數據中心空調節電比例PUE達標率如：通信機樓PUE達標率3.分級標準：定義 L4 特征三角形，指引能力方向為了達成自智網絡成效目標，還需要進一步定義自智網絡能力的分級標準，有序牽引能力演進。當前產業各方對 L4 的理解和定義仍未統一，為了

65、更好地指導全網實踐，需要盡快定義出易理解、易傳播的 L4 分級特征，形成產業共識，加速高階自智網絡落地。TM Forum 對自智網絡 L4 給出的參考定義如下：在 L3 的基礎上，系統可在更復雜的跨多網絡領域環境下做出分析和決策，實現業務和客戶體驗驅動網絡的預測式或主動式的閉環管理。中國移動基于近三年的自智網絡實踐經驗，參考 TM Forum L4 定義，在當前已有技術成熟度分級特征的基礎上，進一步結合“五極”價值方向，提出基于“場景覆蓋度”、“業務貢獻度”、“技術成熟度”綜合定義 L4 分級特征的方法，實現業務和技術雙驅動。其中“業務貢獻度”和“技術成熟度”用于衡量某一場景的等級，“場景覆蓋

66、度”用于牽引全場景覆蓋。圖 4 TM Forum 自智網絡能力分級參考定義指標名稱無線基站節電比例所有 4G、5G 基站計算口徑統計范圍12%2025 年目標使用節電技術帶來的總節電量/（使用節電技術帶來的總節電量+實際用電量）維度/等級L0人工運維L1輔助運維L2部分自智網絡L3條件自智網絡L4高度自智網絡L5完全自智網絡執行感知分析決策意圖/體驗人工人工人工人工人工人工/系統人工/系統人工人工人工系統人工/系統人工/系統人工人工系統系統人工/系統人工/系統人工系統系統系統系統人工/系統系統系統系統系統系統1011中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)（3）技術

67、成熟度：為了牽引數智化能力逐步提升靈活性、敏捷性，以及對變化的自適應性，從系統實現的角度，定義 L4 的技術成熟度特征為“運維融智賦能”，從線上化到自動化、智能化演進。4.業務架構：橫到邊、縱到底，核心場景全覆蓋成效指標和分級標準分別從價值目標和能力演進角度明確了自智網絡的發展方向，在具體落地時還需要確定自智網絡的實施范圍?；诰W絡全生命周期運營與運維流程，結合重點專業和業務，中國移動梳理明確了自智網絡實施覆蓋的業務場景范圍，確保核心場景全覆蓋。（1）橫到邊，實現網絡全生命周期全覆蓋：橫向覆蓋網絡全生命周期“規劃、建設、維護、優化、運營、資管”6 個流程域，包括規劃設計、部署變更、監控排障、質

68、量優化、能效優化、業務開通、投訴處理等 7 個端到端生產閉環場景，以及巡檢、測試、資源數據管理等 3 類通用場景。（2）縱到底，實現重點專業與業務全覆蓋：縱向覆蓋 6 個網絡專業（無線網、核心網、網絡云、傳輸網、IP 網、動環）和 3 大類業務（個人業務、家庭業務、政企業務），并結合專業特點細化設計 800+個子場景。1213中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)分級特征場景覆蓋度技術成熟度業務貢獻度圖 5 中國移動自智網絡分級特征模型（1）場景覆蓋度：為了牽引全面的自動化能力覆蓋，通過測算“核心場景自動化率”指標（計算口徑：實現自動化的核心場景數/核心場景總數

69、x100%），量化運營運維全場景的自動化能力水平。（2）業務貢獻度：為了牽引數智化能力持續增強對業務價值的支撐，面向“五極”價值方向，定義 L4 的業務貢獻度特征為“網絡彈性供給、體驗主動保障、資源動態孿生、能效全局優化、作業一鍵執行”。能力方向L3 特征L4 特征L4 特征解讀網絡能力解耦、標準化封裝、服務化開放、客戶側智能輔助裝機、網絡側自動配置等端到端資源關聯、啞資源精準還原、動態負載均衡等節電策略智能生成、節電效果自動計算、體驗自動補償等入網智能驗收、故障精準診斷、軟件無損升級等業務質量隨流檢測、優化方案智能生成、實時仿真驗證、隱患投訴預測預警、用戶體驗可保障等極速業務交付極優網絡品質

70、極佳資源效率極省運維成本極簡一線作業業務自動發放體驗可感可視資源端到端關聯能效單目標優化設備自動巡檢網絡彈性供給體驗主動保障資源動態孿生能效全局優化作業一鍵執行系統實現L3 特征L4 特征L4 特征解讀結合專家經驗和 AI 學習能力生成規則或策略，加速能力迭代技術成熟度規則功能解耦運維融智賦能（3）技術成熟度：為了牽引數智化能力逐步提升靈活性、敏捷性，以及對變化的自適應性，從系統實現的角度，定義 L4 的技術成熟度特征為“運維融智賦能”，從線上化到自動化、智能化演進。4.業務架構：橫到邊、縱到底，核心場景全覆蓋成效指標和分級標準分別從價值目標和能力演進角度明確了自智網絡的發展方向，在具體落地時

71、還需要確定自智網絡的實施范圍?；诰W絡全生命周期運營與運維流程，結合重點專業和業務，中國移動梳理明確了自智網絡實施覆蓋的業務場景范圍，確保核心場景全覆蓋。（1）橫到邊，實現網絡全生命周期全覆蓋：橫向覆蓋網絡全生命周期“規劃、建設、維護、優化、運營、資管”6 個流程域，包括規劃設計、部署變更、監控排障、質量優化、能效優化、業務開通、投訴處理等 7 個端到端生產閉環場景，以及巡檢、測試、資源數據管理等 3 類通用場景。（2）縱到底，實現重點專業與業務全覆蓋：縱向覆蓋 6 個網絡專業（無線網、核心網、網絡云、傳輸網、IP 網、動環）和 3 大類業務（個人業務、家庭業務、政企業務），并結合專業特點細化

72、設計 800+個子場景。1213中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)分級特征場景覆蓋度技術成熟度業務貢獻度圖 5 中國移動自智網絡分級特征模型（1）場景覆蓋度：為了牽引全面的自動化能力覆蓋，通過測算“核心場景自動化率”指標（計算口徑：實現自動化的核心場景數/核心場景總數 x100%），量化運營運維全場景的自動化能力水平。（2）業務貢獻度：為了牽引數智化能力持續增強對業務價值的支撐，面向“五極”價值方向，定義 L4 的業務貢獻度特征為“網絡彈性供給、體驗主動保障、資源動態孿生、能效全局優化、作業一鍵執行”。能力方向L3 特征L4 特征L4 特征解讀網絡能力解耦、標

73、準化封裝、服務化開放、客戶側智能輔助裝機、網絡側自動配置等端到端資源關聯、啞資源精準還原、動態負載均衡等節電策略智能生成、節電效果自動計算、體驗自動補償等入網智能驗收、故障精準診斷、軟件無損升級等業務質量隨流檢測、優化方案智能生成、實時仿真驗證、隱患投訴預測預警、用戶體驗可保障等極速業務交付極優網絡品質極佳資源效率極省運維成本極簡一線作業業務自動發放體驗可感可視資源端到端關聯能效單目標優化設備自動巡檢網絡彈性供給體驗主動保障資源動態孿生能效全局優化作業一鍵執行系統實現L3 特征L4 特征L4 特征解讀結合專家經驗和 AI 學習能力生成規則或策略，加速能力迭代技術成熟度規則功能解耦運維融智賦能圖

74、6 中國移動自智網絡場景范圍作戰圖以無線網為例，橫向覆蓋 6 個流程域、10 類核心場景，其中無線網與“監控排障”核心場景正交出的場景是“無線網監控排障”，無線網與“故障識別”核心能力正交出子場景 4 個（“4G 基站退服故障識別”、“4G 基站批量退服故障識別”、“5G 基站退服故障識別”、“5G 基站批量退服故障識別”）。5.系統架構：分層構建能力，布局關鍵技術（1）分層自治架構 自智網絡的能力最終要落實到系統實現。為了指導全網系統建設，中國移動按照網元與 OMC、網管分層構建數智化運維能力，并做好各層級間上下協同、能力互補，實現數智化運維能力在端到端生產流程中的落地。網管：跨專業、跨廠家

75、的業務流程與運維數據拉通，支撐 CHB 業務交付與保障，支撐跨廠家網絡維護。網元與 OMC：匯聚、管理與開放單專業/單廠家/多網元的運行數據和操作能力，構建內生自智能力，實現可感知、高可靠、自優化、可操作。圖 7 中國移動自智網絡分層功能架構（2）分層演進路徑 網元與 OMC 圍繞單廠家設備，協同實現可感知、高可靠、自優化、可操作能力?？筛兄侵父兄獙ο髲挠性吹綗o源，感知粒度從網絡級到應用級/用戶級，感知頻度從分鐘級到秒級/毫秒級，夯實自智網絡數據基礎，提供多維高精數據。高可靠是指從人工被動響應到故障自愈和主動預防，實現設備故障精準診斷、多故障模式動態識別和隱患預測。自優化是指從單目標優化到多

76、目標自適應優化，實現網絡實時在線仿真、預測性全局優化，性能和能效雙優?？刹僮魇侵笍牟僮髯詣訄绦械讲僮鞣桨缸詣由珊筒僮鹘Y果自動驗證，實現硬件操作現場自助，軟件升級業務無損，配置錯誤不入網。運維場景網絡專業業務流程域核心場景核心能力無線網核心網網絡云傳輸網IP網動環個人業務家庭業務政企業務規劃網絡規劃01.容量分析 02.規劃方案設計 建設部署變更03.現場入網驗收 04.工程方案設計 05.現場硬件操作質檢 06.網元軟件升級與驗證 07.網元配置與驗證 維護監控排障08.故障識別 09.隱患識別 10.故障定界 11.故障定位 12.處理方案設計 13.故障處理與驗證 14.場景化監控 巡檢

77、15.指令巡檢 16.現場巡檢 測試17.網絡測試 18.業務測試 優化質量優化19.質差識別 20.質差定界 21.質差定位 22.質差優化方案設計 23.質差優化與驗證 能效優化24.能效分析 25.能效優化方案設計 26.能效優化與驗證 運營業務開通27.開通調度 28.資源勘查 29.開通方案設計 30.開通配置與驗證 31.現場裝維質檢 網絡投訴32.投訴預測 33.投訴預警 34.投訴定界 資源管理資源數據管理35.啞資源數據采集 36.資源數據關聯 37.資源數據核查 橫到邊，覆蓋網絡全生命周期6個流程域縱到底，覆蓋6個專業，3大類業務場景1415網管系統：實現業務端到端的開通交

78、付、故障監控、質量分析、數據共享等數據共享平臺通用技術平臺（AI平臺）故障管理中心資源管理中心運營管理中心質量管理中心業務編排中心無線網核心網網絡云IP網傳輸網數據接口操作接口數據上報下行操作無線工作臺網絡云工作臺傳輸工作臺無線OMC核心網OMC傳輸OMC網絡云NFVO動環OMC核心工作臺IP工作臺家客運維系統大屏展示政企運維系統動環工作臺動環配套OMC系統：匯聚/管理/開放運行數據和操作能力，支撐上層跨廠家網絡管理網元設備：內生實現質量可感知、運行高可靠、性能自優化、設備可操作分層功能架構中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)圖6 中國移動自智網絡場景范圍作戰圖

79、以無線網為例，橫向覆蓋 6 個流程域、10 類核心場景，其中無線網與“監控排障”核心場景正交出的場景是“無線網監控排障”，無線網與“故障識別”核心能力正交出子場景 4 個（“4G 基站退服故障識別”、“4G 基站批量退服故障識別”、“5G 基站退服故障識別”、“5G 基站批量退服故障識別”）。5.系統架構：分層構建能力，布局關鍵技術（1）分層自治架構 自智網絡的能力最終要落實到系統實現。為了指導全網系統建設，中國移動按照網元與 OMC、網管分層構建數智化運維能力，并做好各層級間上下協同、能力互補，實現數智化運維能力在端到端生產流程中的落地。網管：跨專業、跨廠家的業務流程與運維數據拉通，支撐 C

80、HB 業務交付與保障，支撐跨廠家網絡維護。網元與 OMC：匯聚、管理與開放單專業/單廠家/多網元的運行數據和操作能力，構建內生自智能力，實現可感知、高可靠、自優化、可操作。圖 7 中國移動自智網絡分層功能架構（2）分層演進路徑 網元與 OMC 圍繞單廠家設備，協同實現可感知、高可靠、自優化、可操作能力?？筛兄侵父兄獙ο髲挠性吹綗o源，感知粒度從網絡級到應用級/用戶級，感知頻度從分鐘級到秒級/毫秒級，夯實自智網絡數據基礎，提供多維高精數據。高可靠是指從人工被動響應到故障自愈和主動預防，實現設備故障精準診斷、多故障模式動態識別和隱患預測。自優化是指從單目標優化到多目標自適應優化，實現網絡實時在線仿

81、真、預測性全局優化，性能和能效雙優?？刹僮魇侵笍牟僮髯詣訄绦械讲僮鞣桨缸詣由珊筒僮鹘Y果自動驗證，實現硬件操作現場自助，軟件升級業務無損，配置錯誤不入網。運維場景網絡專業業務流程域核心場景核心能力無線網核心網網絡云傳輸網IP網動環個人業務家庭業務政企業務規劃網絡規劃01.容量分析 02.規劃方案設計 建設部署變更03.現場入網驗收 04.工程方案設計 05.現場硬件操作質檢 06.網元軟件升級與驗證 07.網元配置與驗證 維護監控排障08.故障識別 09.隱患識別 10.故障定界 11.故障定位 12.處理方案設計 13.故障處理與驗證 14.場景化監控 巡檢15.指令巡檢 16.現場巡檢 測

82、試17.網絡測試 18.業務測試 優化質量優化19.質差識別 20.質差定界 21.質差定位 22.質差優化方案設計 23.質差優化與驗證 能效優化24.能效分析 25.能效優化方案設計 26.能效優化與驗證 運營業務開通27.開通調度 28.資源勘查 29.開通方案設計 30.開通配置與驗證 31.現場裝維質檢 網絡投訴32.投訴預測 33.投訴預警 34.投訴定界 資源管理資源數據管理35.啞資源數據采集 36.資源數據關聯 37.資源數據核查 橫到邊，覆蓋網絡全生命周期6個流程域縱到底，覆蓋6個專業，3大類業務場景1415網管系統：實現業務端到端的開通交付、故障監控、質量分析、數據共享等

83、數據共享平臺通用技術平臺（AI平臺）故障管理中心資源管理中心運營管理中心質量管理中心業務編排中心無線網核心網網絡云IP網傳輸網數據接口操作接口數據上報下行操作無線工作臺網絡云工作臺傳輸工作臺無線OMC核心網OMC傳輸OMC網絡云NFVO動環OMC核心工作臺IP工作臺家客運維系統大屏展示政企運維系統動環工作臺動環配套OMC系統：匯聚/管理/開放運行數據和操作能力，支撐上層跨廠家網絡管理網元設備：內生實現質量可感知、運行高可靠、性能自優化、設備可操作分層功能架構中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡網元和 OMC 能力演進網管系統重點實現跨專業、跨廠家

84、的業務流程與運維數據拉通，支撐業務端到端交付與保障，支撐跨廠家網絡維護。數智平臺賦能：集中管理 MR、信令與 DPI、軟探針、日志、自動撥測、人工錄入的各類網絡數據，梳理網絡數據資產，明確數據定義，聚焦數據跨域、跨專業、跨數據源關聯融合。集中構建網絡 AI 平臺，一點支撐全網 AI 模型研發、訓練、推理。端到端業務支撐：基于資源可視和配置自動化能力提升，依托流程動態服務引擎，通過“網絡服務靈活組裝”和“業務流程動態化設計”，實現用戶業務訂購簡單化、流程透明化，支撐端到端業務敏捷交付?；跊Q策控制和孿生仿真技術，保障端到端體驗優化?？鐝S家網絡維護：支撐設備入網、數據配置、指令與現場巡檢、故障處置

85、等跨廠家運維流程自動化，提升一線維護效率與質量。（3）關鍵使能技術面向 2025 年達成 L4 高階自智網絡的目標，參考 TM Forum AN 白皮書發布的關鍵技術，中國移動重點探索網絡融合感知、網絡數字孿生、網絡人工智能等技術的應用，通過技術創新實現應用價值躍升。維度2023 年重點能力2024 年重點能力2025 年重點能力傳輸網：業務 SLA 感知IP 網：基 于 TWAMP和 Telemetry 的網絡質量實時在線感知網絡云：內存不可修復故 障 感 知、存 儲 亞 健康感知無線網：MDT/業務精準感知，分鐘級性能指標上報核心網：1 分鐘黃金指標上報網絡云：網絡亞健康感知傳輸網：網絡亞

86、健康感知 IP 網：基于隨流檢測的業務質量實時在線感知無線網：前傳光路精準感知、用戶級精準感知核心網：云網一體化孿生拓撲網絡云：網絡云計算、存儲、網絡故障全檢測傳輸網：業務應用感知及預測IP 網：網絡質量和業務質量多維智能分析核心網：無損升級網絡云：熱遷移無損升級傳輸網：CPE 即插即用、400G 管控IP 網：業務敏捷開通核心網：灰度升級網絡云：云資源自動化開通IP 網：基于 SRv6 Policy的業務差異化保障無線網：參數配置仿真核心網：自動感知彈性擴縮容網絡云：熱補丁+熱替換升級傳輸網：維護配置仿真IP 網：網元基礎配置、策略配置、感知任務等全量配置基于設備北向接口實現無線網：一站一策

87、參數尋優，網絡干擾自動規避 傳輸網：SPN 智慧節能IP 網：全場景無人值守流量自動調度無線網：載波智選智優、KPI 保障自適應動態節能核心網：質差問題自動感知和定界網絡云：調頻、休眠節能傳輸網：OTN 智慧節能 IP 網：鏈路、路由等質差自動識別與優化無線網：能耗&體驗雙優、用戶級 SLA 保障核心網：質差問題智能預測網絡云：碎片整理、智能開關機傳輸網：FTTR WiFi 動態優化IP 網：基于網絡或業務質量的 SRv6 Policy 路徑智能重優化無線網：智能故障識別，基站退服覆蓋自動補償核心網：容災倒換可視、在線評估網絡云：云服務、計算故障自隔離傳輸網：光路故障精準定位IP 網：鏈路和協

88、議中斷等典型故障自動識別與處理無線網：漸變和間歇類隱患預測核心網：容災浪涌仿真、流控參數智能推薦網絡云：存儲亞健康自隔離傳輸網：重保業務 SLA 監控IP 網：基于 SRv6 Policy的質量保障無線網：無源故障智能定位、非突變隱患預測核心網：信令風暴防控網絡云：硬件故障預測及自隔離傳 輸 網：OTN/SPN 主 動避障IP 網：網絡隱患智能識別與處理可感知高可靠自優化可操作1617中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)維度2023 年重點能力2024 年重點能力2025 年重點能力數據：O 域全專業全業務數據共享，BMO 跨域數據融通AI：現場作業機器視覺模型

89、、大數據分析模型、復雜策略生成模型數據：原始數據轉變為數據資產，提高數據價值密度AI：自然語言大模型、機器視覺大模型數據：基于隱私計算 的 數 據 服 務 開放，可用不可見AI：結 構化數據大模型數智平臺賦能物聯網、OTN/PTN/SPN 專線業務自動交付入算、算間網絡自動交付家寬專線裝機智能質檢5G 專網客戶自服務云網、政企專網業務帶寬動態調整網絡云業務資源自動交付車聯網、雙域專網、云專線（SRv6）業務自動交付省內/跨省專線客戶自服務、專線裝機智能質檢HDICT 業 務 裝 機智能質檢5G-A、400G OTN等新業務自動交付端到端業務支撐典型故障自動處置方案自動設計、自動仿真驗證設備自動

90、巡檢、現場智能巡檢基站端到端入網管理、一碼到底云化核心網跨層拓撲典型質差自動處置設備入網智能驗收質檢傳輸管線入網管理跨專業資源數據模型，政企業務端到端拓撲IDC 資源和業務全景視圖，重保場景資源和業務全景視圖機房土建/小機電設備入網管理家寬企寬業務裝機資源精準推薦跨廠家網絡維護中國移動自智網絡網元和 OMC 能力演進網管系統重點實現跨專業、跨廠家的業務流程與運維數據拉通，支撐業務端到端交付與保障，支撐跨廠家網絡維護。數智平臺賦能：集中管理 MR、信令與 DPI、軟探針、日志、自動撥測、人工錄入的各類網絡數據，梳理網絡數據資產，明確數據定義，聚焦數據跨域、跨專業、跨數據源關聯融合。集中構建網絡

91、AI 平臺，一點支撐全網 AI 模型研發、訓練、推理。端到端業務支撐：基于資源可視和配置自動化能力提升，依托流程動態服務引擎，通過“網絡服務靈活組裝”和“業務流程動態化設計”，實現用戶業務訂購簡單化、流程透明化，支撐端到端業務敏捷交付?；跊Q策控制和孿生仿真技術，保障端到端體驗優化?？鐝S家網絡維護：支撐設備入網、數據配置、指令與現場巡檢、故障處置等跨廠家運維流程自動化，提升一線維護效率與質量。（3）關鍵使能技術面向 2025 年達成 L4 高階自智網絡的目標，參考 TM Forum AN 白皮書發布的關鍵技術，中國移動重點探索網絡融合感知、網絡數字孿生、網絡人工智能等技術的應用，通過技術創新實

92、現應用價值躍升。維度2023 年重點能力2024 年重點能力2025 年重點能力傳輸網：業務 SLA 感知IP 網：基 于 TWAMP和 Telemetry 的網絡質量實時在線感知網絡云：內存不可修復故 障 感 知、存 儲 亞 健康感知無線網：MDT/業務精準感知，分鐘級性能指標上報核心網：1 分鐘黃金指標上報網絡云：網絡亞健康感知傳輸網：網絡亞健康感知 IP 網：基于隨流檢測的業務質量實時在線感知無線網：前傳光路精準感知、用戶級精準感知核心網：云網一體化孿生拓撲網絡云：網絡云計算、存儲、網絡故障全檢測傳輸網：業務應用感知及預測IP 網：網絡質量和業務質量多維智能分析核心網：無損升級網絡云：熱

93、遷移無損升級傳輸網：CPE 即插即用、400G 管控IP 網：業務敏捷開通核心網：灰度升級網絡云：云資源自動化開通IP 網：基于 SRv6 Policy的業務差異化保障無線網：參數配置仿真核心網：自動感知彈性擴縮容網絡云：熱補丁+熱替換升級傳輸網：維護配置仿真IP 網：網元基礎配置、策略配置、感知任務等全量配置基于設備北向接口實現無線網：一站一策參數尋優，網絡干擾自動規避 傳輸網：SPN 智慧節能IP 網：全場景無人值守流量自動調度無線網：載波智選智優、KPI 保障自適應動態節能核心網：質差問題自動感知和定界網絡云：調頻、休眠節能傳輸網：OTN 智慧節能 IP 網：鏈路、路由等質差自動識別與優

94、化無線網：能耗&體驗雙優、用戶級 SLA 保障核心網：質差問題智能預測網絡云：碎片整理、智能開關機傳輸網：FTTR WiFi 動態優化IP 網：基于網絡或業務質量的 SRv6 Policy 路徑智能重優化無線網：智能故障識別，基站退服覆蓋自動補償核心網：容災倒換可視、在線評估網絡云：云服務、計算故障自隔離傳輸網：光路故障精準定位IP 網：鏈路和協議中斷等典型故障自動識別與處理無線網：漸變和間歇類隱患預測核心網：容災浪涌仿真、流控參數智能推薦網絡云：存儲亞健康自隔離傳輸網：重保業務 SLA 監控IP 網：基于 SRv6 Policy的質量保障無線網：無源故障智能定位、非突變隱患預測核心網：信令風

95、暴防控網絡云：硬件故障預測及自隔離傳 輸 網：OTN/SPN 主 動避障IP 網：網絡隱患智能識別與處理可感知高可靠自優化可操作1617中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)維度2023 年重點能力2024 年重點能力2025 年重點能力數據：O 域全專業全業務數據共享，BMO 跨域數據融通AI：現場作業機器視覺模型、大數據分析模型、復雜策略生成模型數據：原始數據轉變為數據資產，提高數據價值密度AI：自然語言大模型、機器視覺大模型數據：基于隱私計算 的 數 據 服 務 開放，可用不可見AI：結 構化數據大模型數智平臺賦能物聯網、OTN/PTN/SPN 專線業務自動

96、交付入算、算間網絡自動交付家寬專線裝機智能質檢5G 專網客戶自服務云網、政企專網業務帶寬動態調整網絡云業務資源自動交付車聯網、雙域專網、云專線（SRv6）業務自動交付省內/跨省專線客戶自服務、專線裝機智能質檢HDICT 業 務 裝 機智能質檢5G-A、400G OTN等新業務自動交付端到端業務支撐典型故障自動處置方案自動設計、自動仿真驗證設備自動巡檢、現場智能巡檢基站端到端入網管理、一碼到底云化核心網跨層拓撲典型質差自動處置設備入網智能驗收質檢傳輸管線入網管理跨專業資源數據模型，政企業務端到端拓撲IDC 資源和業務全景視圖，重保場景資源和業務全景視圖機房土建/小機電設備入網管理家寬企寬業務裝機

97、資源精準推薦跨廠家網絡維護 網絡融合感知技術網絡內外部環境融合感知是實現自智網絡的基礎。高階自智網絡需要多維度、高精度的數據，感知粒度涉及網絡、管道、用戶以及應用多個級別，感知精度從小時到分鐘、秒以及毫秒，感知對象既包括數字對象也包括模擬對象（啞資源）。如何充分滿足運維對感知數據的要求是個巨大挑戰，網絡外部空間結構、人流變化對業務也有很大影響，網絡如何自適應外部環境也面臨很大的挑戰。光路感知：光路包含大量的無源器件，如光交箱、配線架、分光器等，這導致光路的還原成為網絡運維的重大難題。而光路是整個網絡的基礎設施，其數字化是整個網絡運維的基礎。一方面可通過 OTDR 反射波形識別無源器件的類型和數

98、量，構建完整、準確的基礎設施部署地圖；另一方面可通過“光二維碼”技術實現光纖連接關系的治理，從而杜絕鴛鴦纖問題的產生。體驗感知：應用體驗是網絡運維的最終目標，一是構建體驗指標，把應用體驗問題轉變為客觀的 CEI 度量指標，并在此基礎上構建 CEI 和網絡 KPI 之間的映射模型；二是洞察質差事件，基于智能單板識別應用質差事件，如流量突變、時延突變等；三是建立應用互訪關系，除用戶訪問應用，應用之間也存在互訪，這種互訪也會影響應用體驗，可通過全流分析識別應用之間的互訪關系。環境感知：環境感知的首要目標是增強網絡性能、降低能耗，在此基礎上進一步拓展新的業務領域。環境感知場景廣泛、目標多樣，一方面要加

99、強數據融合，從時間維度和空間維度，對多數據源關聯/特征提取及分類，另一方面要構建目標對象識別算法及材質識別算法等。智能單板：音視頻業務在家庭和企業中逐步普及，對網絡質量要求越來越高，業務體驗成為評價網絡的關鍵指標，影響業務體驗的網絡故障往往具有很強的時效性，如卡頓、丟幀等，需要構建毫秒級的逐流/逐包網絡感知能力，這將帶來數據急劇膨脹，通過構建智能單板，可實現終端級的業務體驗實時感知。網絡數字孿生技術網絡數字孿生技術是 5G-A/6G 網絡的關鍵技術之一，以“數據、模型、仿真、交互、映射”作為核心要素，構建物理網絡的虛擬鏡像，結合網絡感知、AI、網絡控制等技術，提供網絡全方位可監控、可定制和可迭

100、代的業務預驗證能力，應用于網絡全生命周期，使能通信網絡向千行百業提供個性化、差異化、高可靠服務。網絡時空鏡像：通過物理網絡和孿生網絡實時交互、相互影響，數字孿生平臺可以直觀可視或回放網絡的各種態勢以及變化的軌跡。當需對網絡配置進行變更時，可快速克隆網絡鏡像，生成數據副本。在此副本中進行變更仿真驗證，驗證通過后，再將配置變更操作命令下發到現網。針對不同優化目標或創新應用進行并行驗證不會對實際網絡產生影響，助力網絡實現低成本試錯、智能化決策和高效率創新。同時如果某個網元進行軟件升級或維護操作后出現了重大故障，可以通過鏡像快速回滾到變更前的狀態，讓網絡時刻保持最佳的狀態。網絡健康預測：基于對網絡運行

101、數據及外部時空數據監測與分析，預測網絡流量、用戶行為、網絡性能、資源容量等軟硬件狀態發展趨勢與極端場景下網絡健康度，提前發現可能導致異常的潛在隱患問題。網絡流量數據在時序上存在平穩性、季節性、趨勢性、自相關和自相似等特性，基于 AI 算法結合業務應用場景與資源匹配度分析，可實現網絡健康狀態的可視、可預測、可定位，提前預測緩變類故障，主動規避風險。多目標協同仿真：傳統的網絡優化主要依賴專家，需要路測、采集數據、分析驗證等大量重復性工作，優化效率低，難以同時滿足差異化業務 SLA 和深度節能的需求。通過用戶級動態仿真，可實現基于覆蓋、速率、時延、節能等多目標的精準網絡協同尋優，從性能最優走向性能、

102、能效雙優，在保證網絡性能穩定的基礎上，最大化網絡節能效果。動網仿真驗證：隨著網絡復雜性的增長，網絡變更的風險越來越大，以 IP 骨干網為例，誤發一條路由就可能導致全省網絡中斷，A 省的流量調整可能導致 B 省出口擁塞。當網絡業務開通從工單驅動轉變為自動化訂單驅動時，就要求系統能夠精確預判配置變更后網絡的狀態，基于離散事件模型和形式化驗證算法，評估變更風險，解決配置誤操作等人為問題，保障配置錯誤不入網。此外，通過故障注入模擬、極端沖擊場景仿真，提前生成最優容災方案，實現業務故障一鍵處置，保障故障情況下的業務秒級智能切換、100%倒換成功。網絡大模型隨著 AI 大模型的熱潮，中國移動已構建 AI

103、大模型體系，包括基礎大模型和面向政府治理、工業生產、民生服務和通信網絡的各類行業大模型?；A大模型作為通用智能的核心，具有泛理解能力、生成多樣性和知識無邊界特點；行業大模型以基礎大模型為基座，融合行業專業知識、專家經驗和生產數據，服務于行業場景應用。中國移動網絡大模型，通過發揮大模型特有的“網絡全景知識認知理解”、“新場景能力涌現”、“意圖驅動交互”等優勢，將推動傳統網絡向“意圖驅動”的網絡演進，為網絡的數智化轉型升級帶來全新動能。1819中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)網絡融合感知技術網絡內外部環境融合感知是實現自智網絡的基礎。高階自智網絡需要多維度、高精

104、度的數據，感知粒度涉及網絡、管道、用戶以及應用多個級別，感知精度從小時到分鐘、秒以及毫秒，感知對象既包括數字對象也包括模擬對象（啞資源）。如何充分滿足運維對感知數據的要求是個巨大挑戰，網絡外部空間結構、人流變化對業務也有很大影響，網絡如何自適應外部環境也面臨很大的挑戰。光路感知：光路包含大量的無源器件，如光交箱、配線架、分光器等，這導致光路的還原成為網絡運維的重大難題。而光路是整個網絡的基礎設施，其數字化是整個網絡運維的基礎。一方面可通過 OTDR 反射波形識別無源器件的類型和數量，構建完整、準確的基礎設施部署地圖；另一方面可通過“光二維碼”技術實現光纖連接關系的治理，從而杜絕鴛鴦纖問題的產生

105、。體驗感知：應用體驗是網絡運維的最終目標，一是構建體驗指標，把應用體驗問題轉變為客觀的 CEI 度量指標，并在此基礎上構建 CEI 和網絡 KPI 之間的映射模型；二是洞察質差事件，基于智能單板識別應用質差事件，如流量突變、時延突變等；三是建立應用互訪關系，除用戶訪問應用，應用之間也存在互訪，這種互訪也會影響應用體驗，可通過全流分析識別應用之間的互訪關系。環境感知：環境感知的首要目標是增強網絡性能、降低能耗，在此基礎上進一步拓展新的業務領域。環境感知場景廣泛、目標多樣，一方面要加強數據融合，從時間維度和空間維度，對多數據源關聯/特征提取及分類，另一方面要構建目標對象識別算法及材質識別算法等。智

106、能單板：音視頻業務在家庭和企業中逐步普及，對網絡質量要求越來越高，業務體驗成為評價網絡的關鍵指標，影響業務體驗的網絡故障往往具有很強的時效性，如卡頓、丟幀等，需要構建毫秒級的逐流/逐包網絡感知能力，這將帶來數據急劇膨脹，通過構建智能單板，可實現終端級的業務體驗實時感知。網絡數字孿生技術網絡數字孿生技術是 5G-A/6G 網絡的關鍵技術之一，以“數據、模型、仿真、交互、映射”作為核心要素，構建物理網絡的虛擬鏡像，結合網絡感知、AI、網絡控制等技術，提供網絡全方位可監控、可定制和可迭代的業務預驗證能力，應用于網絡全生命周期，使能通信網絡向千行百業提供個性化、差異化、高可靠服務。網絡時空鏡像：通過物

107、理網絡和孿生網絡實時交互、相互影響，數字孿生平臺可以直觀可視或回放網絡的各種態勢以及變化的軌跡。當需對網絡配置進行變更時，可快速克隆網絡鏡像，生成數據副本。在此副本中進行變更仿真驗證，驗證通過后，再將配置變更操作命令下發到現網。針對不同優化目標或創新應用進行并行驗證不會對實際網絡產生影響，助力網絡實現低成本試錯、智能化決策和高效率創新。同時如果某個網元進行軟件升級或維護操作后出現了重大故障，可以通過鏡像快速回滾到變更前的狀態，讓網絡時刻保持最佳的狀態。網絡健康預測：基于對網絡運行數據及外部時空數據監測與分析，預測網絡流量、用戶行為、網絡性能、資源容量等軟硬件狀態發展趨勢與極端場景下網絡健康度，

108、提前發現可能導致異常的潛在隱患問題。網絡流量數據在時序上存在平穩性、季節性、趨勢性、自相關和自相似等特性，基于 AI 算法結合業務應用場景與資源匹配度分析，可實現網絡健康狀態的可視、可預測、可定位，提前預測緩變類故障，主動規避風險。多目標協同仿真：傳統的網絡優化主要依賴專家，需要路測、采集數據、分析驗證等大量重復性工作，優化效率低，難以同時滿足差異化業務 SLA 和深度節能的需求。通過用戶級動態仿真，可實現基于覆蓋、速率、時延、節能等多目標的精準網絡協同尋優，從性能最優走向性能、能效雙優，在保證網絡性能穩定的基礎上，最大化網絡節能效果。動網仿真驗證：隨著網絡復雜性的增長，網絡變更的風險越來越大

109、，以 IP 骨干網為例，誤發一條路由就可能導致全省網絡中斷，A 省的流量調整可能導致 B 省出口擁塞。當網絡業務開通從工單驅動轉變為自動化訂單驅動時，就要求系統能夠精確預判配置變更后網絡的狀態，基于離散事件模型和形式化驗證算法，評估變更風險，解決配置誤操作等人為問題，保障配置錯誤不入網。此外，通過故障注入模擬、極端沖擊場景仿真，提前生成最優容災方案，實現業務故障一鍵處置，保障故障情況下的業務秒級智能切換、100%倒換成功。網絡大模型隨著 AI 大模型的熱潮，中國移動已構建 AI 大模型體系，包括基礎大模型和面向政府治理、工業生產、民生服務和通信網絡的各類行業大模型?；A大模型作為通用智能的核心

110、，具有泛理解能力、生成多樣性和知識無邊界特點；行業大模型以基礎大模型為基座，融合行業專業知識、專家經驗和生產數據，服務于行業場景應用。中國移動網絡大模型，通過發揮大模型特有的“網絡全景知識認知理解”、“新場景能力涌現”、“意圖驅動交互”等優勢，將推動傳統網絡向“意圖驅動”的網絡演進，為網絡的數智化轉型升級帶來全新動能。1819中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)自然語言類大模型：在基礎語言大模型之上，中國移動訓練網絡運維領域的語言大模型，實現對話式人機交互、多任務編排調度，變革運維信息獲取分發和運維能力集成整合方式，從“點擊+搜索”模式向“自然語言問答互動”模式

111、拓展，充分釋放網絡數據和運維能力的價值?；诂F有超過 3500 個 AI 小模型或者功能 API，利用語言大模型調度小模型能力。這些 AI 能力涉及核心網、無線、政企、家寬等各個專業，涵蓋感知、診斷、控制、預測等各類場景。語言大模型對需要調用的 AI 小模型和 API 進行統一編排，以大小模型協作的方式為用戶提供服務。根據用戶輸入，語言大模型通過對用戶意圖的理解，調用對應的 AI 小模型和 API 或其組合?；诖罅康?AI 小模型和 API 的能力組合，能有效提高運維效率，并以語言大模型為接口統一對內外部提供服務。以網絡運維知識與數據查詢為例，維護人員常常需要查閱技術文檔、了解網絡運行信息，

112、當前大量知識、數據分散存儲，學習成本高、查詢效率低，新的查詢需求往往采用定制開發的方式，研發資源投入高、需求變更響應慢，需要實現高效的知識和數據查詢應用，簡化日常運維操作，提升工作效率。為此，搜集了分散在各專業的知識文檔，封裝成檢索類 AI 小模型，同時將底層數據匯總到數據中臺上，開放各類 API 查詢接口。這些 AI 小模型和 API 能力作為一個集合，在外層封裝一個語言大模型作為調度編排器。語言大模型根據對用戶輸入進行意圖理解，判斷用戶是問知識還是查數據，然后分析用戶提問的知識文檔片段或數據存儲位置，進而調用對應的能力實現知識或數據查詢。該應用已上線到中國移動集團辦公平臺，可以實現自然語言

113、交互式知識問答和數據查詢，供全網運維人員使用。結構化數據類大模型：中國移動積極建設服務網絡運維的結構化數據模型，用于智能診斷網絡、智能業務預測等場景，實現對網絡故障、投訴、隱患、質差的定位分析，及對業務用量、業務質量的趨勢預測，深度挖潛網絡數據價值。網絡運維場景存在大量告警、性能、日志等結構化數據，結構化數據大模型能夠彌補語言大模型的運維能力短板和 AI小模型難泛化的缺陷。與語言大模型在多個語言任務上進行預訓練的方式類似，結構化數據大模型通過大量的結構化數據預訓練，適配不同的上游輸入和下游任務，使該模型對不同專業網絡場景具備通用分析能力。遇到新任務場景時，僅需要少量數據微調就能獲得較強的泛化能

114、力。以網絡運行故障發現與定位為例，當前各專業的故障發現主要由規則匹配實現，這些規則通常需要基于專家經驗梳理，缺乏泛化能力，且隨著設備和軟件升級需同步調整，工作量大；故障定位則需要根據告警、性能、日志等信息進行分析，常?；ㄙM數十分鐘以上，對業務造成影響。需要高效的故障發現和定位應用，提升運維人員的故障處理效率，縮短故障處理時長。為此，基于編碼器-解碼器結構，利用性能、日志、告警等多種結構化數據作為模型的預訓練數據，在無線網、傳輸網、IP 網、核心網、云計算等專業定義故障發現、故障定位和故障分類等下游任務，搜集對應的數據樣本對模型進行訓練和微調。該結構化數據大模型具備基本故障的發現與定位能力，經過

115、對應專業場景的微調后可形成專業大模型，正在無線網、IP 網和云計算等專業開展試點驗證。圖 8 基于結構化數據大模型的故障發現與定位示意圖機器視覺類大模型：中國移動正在探索視覺類大模型，借鑒業界先進經驗應用于網絡生產運維，比如圖像分割大模型，可在實現多種圖像識別小模型能力的同時適應更復雜、綜合的場景，具有更強的泛化性能。雖然現有的 AI 能力已經在網絡運維中取得一定成效，我們也意識到，現在各 AI 小模型部署分散，能力跨省跨域調用和復用困難，局限性大，AI 大模型技術仍需持續研究探索，未來仍然任重道遠，需要產業各方合作伙伴共同努力。隨著 AI 大模型和小模型相關應用的不斷深入，相信未來將加速高階

116、自智網絡的實現，帶來網絡體驗和運維效率的進一步躍升。6.閉環實施：基于“四步法”持續迭代自智網絡成效目標、能力水平的達成需要結合生產流程進行落地。圍繞自智網絡業務架構定義的價值場景，綜合運用四要素，按照“四步法”持續開展流程穿越短板分析、方案設計、開發部署實施和等級成效評估，體系化指導全網能力演進。短板分析（Gap Analysis）：對規劃的核心場景進行流程穿越，分析流程中的自動化斷點和痛點，制定該場景的提升目標，并輸出需要提升自智能力的關鍵變革項清單；2021中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)告警故障發現故障定位故障分類性能日志工單結構化數據大模型輸入數據

117、編碼時間序列模型下游任務適配自然語言類大模型：在基礎語言大模型之上，中國移動訓練網絡運維領域的語言大模型，實現對話式人機交互、多任務編排調度，變革運維信息獲取分發和運維能力集成整合方式，從“點擊+搜索”模式向“自然語言問答互動”模式拓展，充分釋放網絡數據和運維能力的價值?；诂F有超過 3500 個 AI 小模型或者功能 API，利用語言大模型調度小模型能力。這些 AI 能力涉及核心網、無線、政企、家寬等各個專業，涵蓋感知、診斷、控制、預測等各類場景。語言大模型對需要調用的 AI 小模型和 API 進行統一編排，以大小模型協作的方式為用戶提供服務。根據用戶輸入，語言大模型通過對用戶意圖的理解，調

118、用對應的 AI 小模型和 API 或其組合?；诖罅康?AI 小模型和 API 的能力組合，能有效提高運維效率，并以語言大模型為接口統一對內外部提供服務。以網絡運維知識與數據查詢為例，維護人員常常需要查閱技術文檔、了解網絡運行信息，當前大量知識、數據分散存儲，學習成本高、查詢效率低，新的查詢需求往往采用定制開發的方式，研發資源投入高、需求變更響應慢，需要實現高效的知識和數據查詢應用，簡化日常運維操作，提升工作效率。為此，搜集了分散在各專業的知識文檔，封裝成檢索類 AI 小模型，同時將底層數據匯總到數據中臺上，開放各類 API 查詢接口。這些 AI 小模型和 API 能力作為一個集合，在外層封裝

119、一個語言大模型作為調度編排器。語言大模型根據對用戶輸入進行意圖理解，判斷用戶是問知識還是查數據，然后分析用戶提問的知識文檔片段或數據存儲位置，進而調用對應的能力實現知識或數據查詢。該應用已上線到中國移動集團辦公平臺，可以實現自然語言交互式知識問答和數據查詢，供全網運維人員使用。結構化數據類大模型：中國移動積極建設服務網絡運維的結構化數據模型，用于智能診斷網絡、智能業務預測等場景，實現對網絡故障、投訴、隱患、質差的定位分析，及對業務用量、業務質量的趨勢預測，深度挖潛網絡數據價值。網絡運維場景存在大量告警、性能、日志等結構化數據，結構化數據大模型能夠彌補語言大模型的運維能力短板和 AI小模型難泛化

120、的缺陷。與語言大模型在多個語言任務上進行預訓練的方式類似，結構化數據大模型通過大量的結構化數據預訓練，適配不同的上游輸入和下游任務，使該模型對不同專業網絡場景具備通用分析能力。遇到新任務場景時，僅需要少量數據微調就能獲得較強的泛化能力。以網絡運行故障發現與定位為例，當前各專業的故障發現主要由規則匹配實現，這些規則通常需要基于專家經驗梳理，缺乏泛化能力，且隨著設備和軟件升級需同步調整，工作量大；故障定位則需要根據告警、性能、日志等信息進行分析，常?；ㄙM數十分鐘以上，對業務造成影響。需要高效的故障發現和定位應用，提升運維人員的故障處理效率，縮短故障處理時長。為此，基于編碼器-解碼器結構，利用性能、

121、日志、告警等多種結構化數據作為模型的預訓練數據，在無線網、傳輸網、IP 網、核心網、云計算等專業定義故障發現、故障定位和故障分類等下游任務，搜集對應的數據樣本對模型進行訓練和微調。該結構化數據大模型具備基本故障的發現與定位能力，經過對應專業場景的微調后可形成專業大模型，正在無線網、IP 網和云計算等專業開展試點驗證。圖 8 基于結構化數據大模型的故障發現與定位示意圖機器視覺類大模型：中國移動正在探索視覺類大模型，借鑒業界先進經驗應用于網絡生產運維，比如圖像分割大模型，可在實現多種圖像識別小模型能力的同時適應更復雜、綜合的場景，具有更強的泛化性能。雖然現有的 AI 能力已經在網絡運維中取得一定成

122、效，我們也意識到，現在各 AI 小模型部署分散，能力跨省跨域調用和復用困難，局限性大，AI 大模型技術仍需持續研究探索，未來仍然任重道遠，需要產業各方合作伙伴共同努力。隨著 AI 大模型和小模型相關應用的不斷深入，相信未來將加速高階自智網絡的實現，帶來網絡體驗和運維效率的進一步躍升。6.閉環實施：基于“四步法”持續迭代自智網絡成效目標、能力水平的達成需要結合生產流程進行落地。圍繞自智網絡業務架構定義的價值場景，綜合運用四要素，按照“四步法”持續開展流程穿越短板分析、方案設計、開發部署實施和等級成效評估，體系化指導全網能力演進。短板分析（Gap Analysis）：對規劃的核心場景進行流程穿越，

123、分析流程中的自動化斷點和痛點，制定該場景的提升目標，并輸出需要提升自智能力的關鍵變革項清單；2021中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)告警故障發現故障定位故障分類性能日志工單結構化數據大模型輸入數據編碼時間序列模型下游任務適配三、自智網絡典型應用案例中國移動以 2025 年實現 L4 級自智網絡為目標，全力推進 31 省開展數智化運維能力建設，已經取得豐碩成果。本章以“五極”價值為脈絡，分享中國移動自智網絡的 11個示范應用案例，為產業伙伴在自智網絡實踐和部署方面提供更多思路。（1）政企專線敏捷交付業務背景：在專線開通場景中，網絡側業務受理、資源分配、數據制作

124、、工單報結等環節都需要人工操作，存在開通效率不足、交付時間長等問題?？蛻魝痊F場施工過程中，安全和質量缺少有效監管，施工后需要代維人員二次上門驗收，存在人工質檢效率低，質檢標準不一，多次上門等問題，最終影響到專線交付及時率和客戶感知。解決方案及成效：浙江移動在網絡側業務受理環節，通過在系統上設置一定的匹配規則，用系統自動分配班組取代人工分派的操作，縮短業務受理時長至分鐘級；在資源分配環節，取消了原開通流程中的“業務數據申請”和“資源配置”環節，由系統自動分配和自動下發，并用資源自動分配取代了資源端口選擇、資源 VLAN 選擇、資源 IP 選擇、光路調度、業務鏈路等環節的手工配置，組網耗時縮減 1

125、.75 小時，減少后臺數據配置人員98 人；在數據制作環節，根據業務規則，整理匯總指令集，編寫業務腳本，通過工單類型、場景、產品名稱、接入方式、終端類型、帶寬自動匹配對應指令進行業務激活，裝維現場等待時長大幅縮短。江蘇移動在客戶側裝機施工前-中-后主要環節引入22個機器視覺、語義理解類 AI 能力，實現著裝資質，資源信息、施工工藝，產品質量、現場環境共 5 類11 個質檢項實時檢驗，質檢智能化率達到 99%，開通質檢環節時長由原先 15.6 小時縮短至 0.5 小時，實現業務“即開即驗”。AI 實時質檢替代人工質檢后，專線交付質量明顯提升，年故障次數同比下降 18%；每 14 萬張開通工單免派

126、代維二次上門驗收，減少 14萬次打擾客戶，單省年節約代維計次驗收費用 1300 萬元。1.極速業務交付案例1.極速業務交付案例方案設計（Solution design）：基于架構分工原則，針對變革項進行架構方案設計，完成系統功能分解，輸出對 25N 網管、OMC、網元各層的能力要求；開發部署（Implementation）：集團和省公司、設備廠商以及 OSS 廠商協作進行開發、部署和轉產，并進行跨省份復制推廣；效果評估（Assessment）：對經過一輪迭代后的核心場景進行等級、成效、產業貢獻評估，并確認是否進入下一輪迭代。下面以“家寬投訴處理”場景為例，簡要說明閉環迭代的實施方法：圖 9 自

127、智網絡閉環實施方法示例（家寬投訴處理場景）價值場景222303中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)3 Implementation 開發部署4 Assessment 效果評估2 Solution design 方案設計1 Gap analysis 短板分析成效評估等級評估投訴處理平均時長：24h4h2.1-3.0變革項25N系統能力要求OMC能力要求網元能力要求故障中心質量管理中心OMC能力智能硬件故障識別NA基于CEI識別NA業務質量感知故障定界修復E2E故障自動定界NA網元故障自動定界故障信息還原效果驗證工單稽核NA故障恢復檢測業務質量感知客戶響應支持中心裝

128、維人員客戶投訴/報障故障感知故障修復效果驗證接單，半小時內預約上門，信息查詢問題現場整改IRV回訪歸檔工單稽核掌上APP231EOMS在線問題解決率低定位問題時長高缺乏自動化手段基于CEI識別網元故障自動定界故障恢復檢測業務質量感知25N系統層：OMC層：網元層：故障信息還原E2E故障自動定界工單稽核 對價值場景進行等級評估 對價值場景進行成效評估 對價值場景進行流程穿越現狀摸底；分析流程中的自動化斷點和痛點；對價值場景進行目標架構設計，并分解變更項清單；分配系統功能，分解網管、OMC、網元各層能力要求；針對完成設計的方案，分層進行開發部署；并在其他省分跨省復制；三、自智網絡典型應用案例中國移

129、動以 2025 年實現 L4 級自智網絡為目標，全力推進 31 省開展數智化運維能力建設，已經取得豐碩成果。本章以“五極”價值為脈絡，分享中國移動自智網絡的 11個示范應用案例，為產業伙伴在自智網絡實踐和部署方面提供更多思路。（1）政企專線敏捷交付業務背景：在專線開通場景中，網絡側業務受理、資源分配、數據制作、工單報結等環節都需要人工操作，存在開通效率不足、交付時間長等問題?？蛻魝痊F場施工過程中，安全和質量缺少有效監管，施工后需要代維人員二次上門驗收，存在人工質檢效率低，質檢標準不一，多次上門等問題，最終影響到專線交付及時率和客戶感知。解決方案及成效：浙江移動在網絡側業務受理環節，通過在系統上

130、設置一定的匹配規則，用系統自動分配班組取代人工分派的操作，縮短業務受理時長至分鐘級；在資源分配環節，取消了原開通流程中的“業務數據申請”和“資源配置”環節，由系統自動分配和自動下發，并用資源自動分配取代了資源端口選擇、資源 VLAN 選擇、資源 IP 選擇、光路調度、業務鏈路等環節的手工配置，組網耗時縮減 1.75 小時，減少后臺數據配置人員98 人；在數據制作環節，根據業務規則，整理匯總指令集，編寫業務腳本，通過工單類型、場景、產品名稱、接入方式、終端類型、帶寬自動匹配對應指令進行業務激活，裝維現場等待時長大幅縮短。江蘇移動在客戶側裝機施工前-中-后主要環節引入22個機器視覺、語義理解類 A

131、I 能力，實現著裝資質，資源信息、施工工藝，產品質量、現場環境共 5 類11 個質檢項實時檢驗，質檢智能化率達到 99%，開通質檢環節時長由原先 15.6 小時縮短至 0.5 小時，實現業務“即開即驗”。AI 實時質檢替代人工質檢后，專線交付質量明顯提升，年故障次數同比下降 18%；每 14 萬張開通工單免派代維二次上門驗收，減少 14萬次打擾客戶，單省年節約代維計次驗收費用 1300 萬元。1.極速業務交付案例1.極速業務交付案例方案設計（Solution design）：基于架構分工原則，針對變革項進行架構方案設計，完成系統功能分解，輸出對 25N 網管、OMC、網元各層的能力要求；開發部

132、署（Implementation）：集團和省公司、設備廠商以及 OSS 廠商協作進行開發、部署和轉產，并進行跨省份復制推廣；效果評估（Assessment）：對經過一輪迭代后的核心場景進行等級、成效、產業貢獻評估，并確認是否進入下一輪迭代。下面以“家寬投訴處理”場景為例，簡要說明閉環迭代的實施方法：圖 9 自智網絡閉環實施方法示例（家寬投訴處理場景）價值場景222303中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)3 Implementation 開發部署4 Assessment 效果評估2 Solution design 方案設計1 Gap analysis 短板分析成

133、效評估等級評估投訴處理平均時長：24h4h2.1-3.0變革項25N系統能力要求OMC能力要求網元能力要求故障中心質量管理中心OMC能力智能硬件故障識別NA基于CEI識別NA業務質量感知故障定界修復E2E故障自動定界NA網元故障自動定界故障信息還原效果驗證工單稽核NA故障恢復檢測業務質量感知客戶響應支持中心裝維人員客戶投訴/報障故障感知故障修復效果驗證接單，半小時內預約上門，信息查詢問題現場整改IRV回訪歸檔工單稽核掌上APP231EOMS在線問題解決率低定位問題時長高缺乏自動化手段基于CEI識別網元故障自動定界故障恢復檢測業務質量感知25N系統層：OMC層：網元層：故障信息還原E2E故障自動

134、定界工單稽核 對價值場景進行等級評估 對價值場景進行成效評估 對價值場景進行流程穿越現狀摸底；分析流程中的自動化斷點和痛點；對價值場景進行目標架構設計，并分解變更項清單；分配系統功能，分解網管、OMC、網元各層能力要求；針對完成設計的方案，分層進行開發部署；并在其他省分跨省復制；圖 10 網絡側自動調度與自動配置圖 11 客戶側智能裝機質檢（2）家庭 HDICT 業務高效開通業務背景：目前智慧社區、數字鄉村、智慧商鋪等新興 HDICT 業務開通效率還不高、業務終端未全量納管。解決方案及成效：福建移動打造了 HDICT 標準化線上交付流程，強化“資源自動配置、工單智能調度、業務數據零配置、業務自

135、動撥測、驗收交維確認”各環節自動化能力，整體提升端到端流轉效能。工單調度環節，結合業務負荷、業務 SLA，實現工單智能派發、壓降線下溝通成本；數據配置環節，持續擴展零配置兼容覆蓋，并進一步升級帶寬自動分配能力，實現秒級配置激活；驗收交維環節，提供 APP 掃碼及掛測工具，支持現場分鐘級自動業務測試確認、終端設備 100%納管上線，業務交付合格率由 95%提升至98.6%，實現“滿意交付”向“最佳交付”全面升級。2.極優網絡品質案例（1）“超高速超高清”冬奧高鐵直播室業務背景：高鐵沿線網絡面臨物理環境復雜、基站高時速切換、ToC&ToB 用戶混合等問題，在列車上構建超高清 4K/8K 直播需要大

136、數據量、大帶寬、低時延的穩定服務保障能力，對網絡容量和穩定性提出挑戰。解決方案及成效：北京移動聯合華為、優锘、諾基亞東軟等廠商，以數字孿生構建“感知-診斷-決策”閉環的監控保障能力：全數據融合建模，實現孿生體列車的“蛇形”移動，準確實時還原高鐵軌跡；底層系統架構優化，實時采集 DPI 數據，數據端到端時延由 10分鐘壓縮到 2 分鐘，實現分鐘級監控指標；跨域關聯多維信息，AI 算法加持，實現分鐘級移動路程比、切換鏈匹配等模型實時計算，針對劣化提前部署，保障業務質量。方案實現 5G 超高清內容行業賦能，探索在線包裝、虛擬同框、多方連線、移動訪談等創新模式，冬奧期間，演播室共支持 40 余場 35

137、0km/h 時速下的高清直播，讓全球觀眾全景式感受科技元素與北京冬奧的完美融合。表示功能已下線業務預受理工程建設資本類建設施工交維業務歸檔驗收交維3資源查勘業務受理庫存預占設備調測業務撥測2線下人工工單調度1預約施工設備終端調測|-B域流程-|-工建流程-|成本類建設線上流程非O域智慧社區數字鄉村智慧商鋪專網專用業務隔離特定優先撥測探針采集探針資源中心故障中心日志數據網絡層感知層處理層應用層kafkacanal計算引擎數據訂閱服務孿生交互服務質量監測分鐘級保障仿真趨勢預測單域自治數據處理閉環運維閉環跨域協同控制跨域協同控制業務受理業務激活資源分配開通時長縮短9.6小時 成本下降1000+元自動

138、化自動化自動化數據申請資源配置縮短1.8小時減少后臺98人縮短1.75小時分鐘級單省3000+集客代維，1000+施工隊員，歸屬20+合作單位對接B+O域18+系統平臺實時管控手段不足集客業務涉及資源模型46個資源數據字段3200+質檢標準不一，易漏檢錯檢人工質檢效率不高20+項現場交付和資源交付照片人工質檢約25分鐘/單施工和代維人員2+次上門業務交付二次上門AI智能質檢解決方案施工前施工后施工中人員合規、著裝規范安裝規范 標識齊全 工藝達標質量達標 客戶滿意身份認證著裝質檢資質識別設備型號標簽識別工藝識別質量質檢環境檢查細粒度分類算法目標檢測算法深分離卷積算法注意力機制算法2425圖 12

139、 家庭 HDICT 業務開通流程圖 13“感知-診斷-決策”閉環監控保障框架中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)圖 10 網絡側自動調度與自動配置圖 11 客戶側智能裝機質檢（2）家庭 HDICT 業務高效開通業務背景：目前智慧社區、數字鄉村、智慧商鋪等新興 HDICT 業務開通效率還不高、業務終端未全量納管。解決方案及成效：福建移動打造了 HDICT 標準化線上交付流程，強化“資源自動配置、工單智能調度、業務數據零配置、業務自動撥測、驗收交維確認”各環節自動化能力，整體提升端到端流轉效能。工單調度環節，結合業務負荷、業務 SLA，實現工單智能派發、壓降線下溝通

140、成本；數據配置環節，持續擴展零配置兼容覆蓋，并進一步升級帶寬自動分配能力，實現秒級配置激活；驗收交維環節，提供 APP 掃碼及掛測工具，支持現場分鐘級自動業務測試確認、終端設備 100%納管上線，業務交付合格率由 95%提升至98.6%，實現“滿意交付”向“最佳交付”全面升級。2.極優網絡品質案例（1）“超高速超高清”冬奧高鐵直播室業務背景：高鐵沿線網絡面臨物理環境復雜、基站高時速切換、ToC&ToB 用戶混合等問題，在列車上構建超高清 4K/8K 直播需要大數據量、大帶寬、低時延的穩定服務保障能力，對網絡容量和穩定性提出挑戰。解決方案及成效：北京移動聯合華為、優锘、諾基亞東軟等廠商，以數字孿

141、生構建“感知-診斷-決策”閉環的監控保障能力：全數據融合建模，實現孿生體列車的“蛇形”移動，準確實時還原高鐵軌跡；底層系統架構優化，實時采集 DPI 數據，數據端到端時延由 10分鐘壓縮到 2 分鐘，實現分鐘級監控指標；跨域關聯多維信息，AI 算法加持，實現分鐘級移動路程比、切換鏈匹配等模型實時計算，針對劣化提前部署，保障業務質量。方案實現 5G 超高清內容行業賦能，探索在線包裝、虛擬同框、多方連線、移動訪談等創新模式，冬奧期間，演播室共支持 40 余場 350km/h 時速下的高清直播，讓全球觀眾全景式感受科技元素與北京冬奧的完美融合。表示功能已下線業務預受理工程建設資本類建設施工交維業務歸

142、檔驗收交維3資源查勘業務受理庫存預占設備調測業務撥測2線下人工工單調度1預約施工設備終端調測|-B域流程-|-工建流程-|成本類建設線上流程非O域智慧社區數字鄉村智慧商鋪專網專用業務隔離特定優先撥測探針采集探針資源中心故障中心日志數據網絡層感知層處理層應用層kafkacanal計算引擎數據訂閱服務孿生交互服務質量監測分鐘級保障仿真趨勢預測單域自治數據處理閉環運維閉環跨域協同控制跨域協同控制業務受理業務激活資源分配開通時長縮短9.6小時 成本下降1000+元自動化自動化自動化數據申請資源配置縮短1.8小時減少后臺98人縮短1.75小時分鐘級單省3000+集客代維，1000+施工隊員，歸屬20+合

143、作單位對接B+O域18+系統平臺實時管控手段不足集客業務涉及資源模型46個資源數據字段3200+質檢標準不一，易漏檢錯檢人工質檢效率不高20+項現場交付和資源交付照片人工質檢約25分鐘/單施工和代維人員2+次上門業務交付二次上門AI智能質檢解決方案施工前施工后施工中人員合規、著裝規范安裝規范 標識齊全 工藝達標質量達標 客戶滿意身份認證著裝質檢資質識別設備型號標簽識別工藝識別質量質檢環境檢查細粒度分類算法目標檢測算法深分離卷積算法注意力機制算法2425圖 12 家庭 HDICT 業務開通流程圖 13“感知-診斷-決策”閉環監控保障框架中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2

144、023)（2）海域 5G 專網質量優化業務背景：隨著海洋信息化的步伐，5G 技術揚帆入海。然而，由于海域地圖和業務分布缺失、海域覆蓋模型與陸地差異大以及海域站址稀缺選址難、干擾控制難等問題，海域 5G 規劃建站存在挑戰。解決方案及成效：福建移動聯合華為公司，針對性打造“5G 海洋智慧運營”方案。一方面在規劃建站階段，利用 AI 圖像識別技術，構建海域環境和業務分布地圖，通過實測校準理論傳播模型，確定業務的良好感知邊界，將網絡覆蓋語言轉換為業務側需求的不同業務感知邊界語言，指導海域網絡精準規劃。另一方面在優化維護階段，創新采用“瓦片式”優化方式分層推進簇優化，通過自動化管控機制固化海域工參，落地

145、“虛擬海測”技術，實現海域無線覆蓋遠程預測，確保了海域網絡質量的穩定與可監控?，F已實現 5G站址規劃的精準仿真與最遠離岸 50 公里的 5G 信號覆蓋，在滿足 5G 海上 toC 業務需求的同時，還滿足了海洋電商直播、漁排管理監測等約 80%海洋經濟活動需求，通過自智網絡打破數字鴻溝，實現漁民人均純收入漲幅 6.6%，有效改善民生。該方案已在我國沿海 11 省超過 7500 個 5G 基站上實現規模應用。3.極佳資源效率（1）5G 無線網絡資源精準投放與優化業務背景：目前 5G 無線資源效率未能充分利用，流量有待進一步激發，傳統基站選址規劃主要依賴人工經驗，存在建站必要性判斷依據不足、性能預評

146、估不充分等問題，導致入網后利用率不高；對于已入網的零低流量小區，問題定位復雜，涉及故障、覆蓋、網業協同等多方面問題。解決方案及成效：江蘇移動聚焦 5G 網絡規劃、維護、優化全生命周期開展資源精準投放及優化。在站點規劃階段融合業務量預測等12個AI能力，逐站開展四維八級自動評估，2627 瓦片式優化：站在簇外，瓦片分解，逐級推進 固化工參，“紅黃藍”三級管控保持穩態；環境、用戶分布建模海域5G覆蓋速查模型 業網協同作戰地圖：地理化潛在業務分布，確定網絡感知良好邊界業網協同作戰地圖“瓦片式”穩態優化虛擬海測海域虛擬測試：劃分2*2公里柵格，依據工參、波束特征、TA定位MR覆蓋。單扇區覆蓋建模：實測

147、校正無線傳播模型 快速站點尋址：站高與距離速查表，快速定位覆蓋邊界黃色：海帶養殖區；紅色：漁排海域地圖/用戶分布缺失海域覆蓋模型差異大海測成本高、質量難優化海洋只有周邊陸地海拔地圖，無海域地圖海上業務區域不明確，無法支撐容量規劃覆蓋邊界難定位，連片優化難，參數調整易“翻燒餅”AI精準海域數字地圖還原 識別魚排等業務產生區域瓦片式優化：站在簇外，瓦片分解，逐級推進固化工參，“紅黃藍”三級管控保持穩態；傳統海測成本高、周期長、無法遍歷圖 14 海域 5G 專網質量優化（3）核心網信令風暴智能防御業務背景：近年來，國內外多家運營商因“設備異常、承載網中斷、災害”等引發重大故障和大量輿情，對大眾生活及

148、千行百業造成巨大影響，國家、工信部和集團公司都高度重視 5G 網絡運行安全工作，多次做出重要部署。解決方案及成效：河南移動聯合華為公司構筑了“預防+感知+應急+溯源”的智能信令風暴防控體系?；诰W絡數字孿生技術，將物理拓撲、網絡特征、設備功能、連接鏈路等進行數字化建模，構建云化網絡信令沖擊防范系統，通過仿真評估、流控參數尋優等 AI 算法，實現事前主動預防，事中優雅恢復，事后精準溯源，全程可視可管。目前此方案已在河南、浙江多個大區部署應用，例行評估網絡情況，隱患發現時長降低 92%、月均故障工單量降低 57%。已成功 10 余次容災倒換演練，并成功榮獲 FutureNet World,通信世界

149、等多個行業獎項。孿生網絡虛實融合數字鏡像組網TOPO實時數據以實映虛以虛控實物理網絡全息建模鏡像還原仿真可視數據關聯異常檢測應用層1：數字孿生網絡2：浪涌沖擊仿真評估3：智能容災輔助圖 15 智能信令風暴防范方案中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)海面通信傳播模型與陸地差異大，現有仿真能力不適用（2）海域 5G 專網質量優化業務背景：隨著海洋信息化的步伐，5G 技術揚帆入海。然而，由于海域地圖和業務分布缺失、海域覆蓋模型與陸地差異大以及海域站址稀缺選址難、干擾控制難等問題，海域 5G 規劃建站存在挑戰。解決方案及成效：福建移動聯合華為公司，針對性打造“5G 海洋

150、智慧運營”方案。一方面在規劃建站階段，利用 AI 圖像識別技術，構建海域環境和業務分布地圖，通過實測校準理論傳播模型，確定業務的良好感知邊界，將網絡覆蓋語言轉換為業務側需求的不同業務感知邊界語言，指導海域網絡精準規劃。另一方面在優化維護階段，創新采用“瓦片式”優化方式分層推進簇優化，通過自動化管控機制固化海域工參，落地“虛擬海測”技術，實現海域無線覆蓋遠程預測，確保了海域網絡質量的穩定與可監控?，F已實現 5G站址規劃的精準仿真與最遠離岸 50 公里的 5G 信號覆蓋，在滿足 5G 海上 toC 業務需求的同時，還滿足了海洋電商直播、漁排管理監測等約 80%海洋經濟活動需求，通過自智網絡打破數字

151、鴻溝，實現漁民人均純收入漲幅 6.6%，有效改善民生。該方案已在我國沿海 11 省超過 7500 個 5G 基站上實現規模應用。3.極佳資源效率（1）5G 無線網絡資源精準投放與優化業務背景：目前 5G 無線資源效率未能充分利用，流量有待進一步激發，傳統基站選址規劃主要依賴人工經驗，存在建站必要性判斷依據不足、性能預評估不充分等問題，導致入網后利用率不高；對于已入網的零低流量小區，問題定位復雜，涉及故障、覆蓋、網業協同等多方面問題。解決方案及成效：江蘇移動聚焦 5G 網絡規劃、維護、優化全生命周期開展資源精準投放及優化。在站點規劃階段融合業務量預測等12個AI能力，逐站開展四維八級自動評估，2

152、627 瓦片式優化：站在簇外，瓦片分解，逐級推進 固化工參，“紅黃藍”三級管控保持穩態；環境、用戶分布建模海域5G覆蓋速查模型 業網協同作戰地圖：地理化潛在業務分布，確定網絡感知良好邊界業網協同作戰地圖“瓦片式”穩態優化虛擬海測海域虛擬測試：劃分2*2公里柵格，依據工參、波束特征、TA定位MR覆蓋。單扇區覆蓋建模：實測校正無線傳播模型 快速站點尋址：站高與距離速查表，快速定位覆蓋邊界黃色：海帶養殖區；紅色：漁排海域地圖/用戶分布缺失海域覆蓋模型差異大海測成本高、質量難優化海洋只有周邊陸地海拔地圖，無海域地圖海上業務區域不明確，無法支撐容量規劃覆蓋邊界難定位，連片優化難，參數調整易“翻燒餅”AI

153、精準海域數字地圖還原 識別魚排等業務產生區域瓦片式優化：站在簇外，瓦片分解，逐級推進固化工參，“紅黃藍”三級管控保持穩態；傳統海測成本高、周期長、無法遍歷圖 14 海域 5G 專網質量優化（3）核心網信令風暴智能防御業務背景：近年來，國內外多家運營商因“設備異常、承載網中斷、災害”等引發重大故障和大量輿情，對大眾生活及千行百業造成巨大影響，國家、工信部和集團公司都高度重視 5G 網絡運行安全工作，多次做出重要部署。解決方案及成效：河南移動聯合華為公司構筑了“預防+感知+應急+溯源”的智能信令風暴防控體系?；诰W絡數字孿生技術，將物理拓撲、網絡特征、設備功能、連接鏈路等進行數字化建模，構建云化網

154、絡信令沖擊防范系統，通過仿真評估、流控參數尋優等 AI 算法，實現事前主動預防，事中優雅恢復，事后精準溯源，全程可視可管。目前此方案已在河南、浙江多個大區部署應用，例行評估網絡情況，隱患發現時長降低 92%、月均故障工單量降低 57%。已成功 10 余次容災倒換演練，并成功榮獲 FutureNet World,通信世界等多個行業獎項。孿生網絡虛實融合數字鏡像組網TOPO實時數據以實映虛以虛控實物理網絡全息建模鏡像還原仿真可視數據關聯異常檢測應用層1：數字孿生網絡2：浪涌沖擊仿真評估3：智能容災輔助圖 15 智能信令風暴防范方案中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)

155、海面通信傳播模型與陸地差異大，現有仿真能力不適用多維需求自動輸出、智能匯聚，一鍵價值排序，精準推送權值迭代尋優，“一站點一策略”，兼顧高層建筑及低層、道路覆蓋自動識別零低流量小區6類根因，基于1-2-9分析法，智能化輸出解決方案規劃：精準需求部署維護：動態容量調度優化：精細權值優化MR覆蓋率提升0.3pp零低流量小區解決率 96%新建站點流量較同區域高10%2829圖 16 5G 無線網絡全生命周期資源精準投放和優化（2）車聯網智慧運營業務背景：智能網聯汽車是我國科技強國，網絡強國的戰略交匯點，目前車輛聯網率已超過 60%。預計 2025 年產業規模將突破萬億。但車聯網業務還缺乏合適的感知閉環

156、處理手段，車企缺少業務行為建模數據，交通部門需要更多的數據來提升交通出行效率等關鍵技術難題亟需解決。解決方案及成效：廣東移動結合網絡及管道數據優勢，建立了基于數字孿生的車聯網智慧運營體系。以網絡管道數據為基礎，結合大數據及人工智能技術手段，構建車聯網孿生體，實現車聯網業務的數字孿生。首先利用 3D BIM 建模、實時處理架構、以及基于AI 的車聯網動作識別等技術，實現對物理環境、車輛運行狀態、車聯網控制業務等維度精準、全方位孿生鏡像可視，一屏掌控全局，精準洞察質差問題。其次與車企建立業務質量和應用聯合管控體系，構建網絡拓撲孿生，實現控制類業務質差精準可視定界定位?；嚶摼W鏡像模型機理與功能類孿

157、生模型通用網絡KPI指標車聯網機理類模型元啟發算法業務監控云控制面接口采集解析主流車輛協議解析用戶面接口采集解析.數據治理車聯網業務類指標孿生物理環境數字模型建筑道路通信設備網元模型車輛畫像模型習慣推演時空軌跡車輛標簽車輛安全模型事件溯源威脅研判強化學習算法智能尋優內閉環業務感知車輛質量管控物理車聯網數據采集處理遠程升級帶寬通用業務指標遠程救援成功率車輛業務識別車輛狀態上報時延遠程喚醒成功率車輛狀態上報時延等KQI預評估定界定位處置預評估車聯網KPI指標預評估拓撲模型車輛畫像網絡安全車輛軌跡機理與業務模型：提供對網絡原子級機理與業務的孿生車輛網鏡像模型：提供對物理網絡的鏡像孿生，保持從實到虛的

158、指標實時動態一致圖 17 車聯網孿生模型4.極省運維成本案例（1）基站精益節能業務背景：隨著 5G 網絡規模不斷擴大，高能耗 5G 設備數量快速攀升，無線網能耗問題愈加突出，能耗成本控制已成為影響通信運營商 OPEX 的重要組成部分。如何高效、深入、安全的降低設備能耗，提高網絡效能，已成為運營亟需解決的問題。于以上孿生模型，通過數據+知識雙驅動方式，構建車聯網業務質量仿真模型，結合智能尋優方法，輸出最優處理建議，實現車輛控制重點業務 100%覆蓋，疑難問題處理效率提升 80%。結合 AI 及大數據處理技術，構建“鷹眼”孿生引擎，對車聯網數據進行深入挖掘，生成超過 200 萬車輛的業務畫像；以業

159、務畫像為基礎，在孿生空間智能生成最優營銷策略，訂購率超過 12%，助力車載娛樂流量運營。一鍵價值排序精準推送，從源頭杜絕低效小區入網；在維護場景，自動識別定位 6 類零低流量小區，智能化輸出 15 種匹配解決方案，動態調度實現承載效率最優；在優化場景，部署天線權值智能尋優，一站一策實現覆蓋能力最大化，月自動調整 10 萬+5G 小區。在現網應用后，新建站點流量較同區域高 10%，零低流量小區解決率 96%，5G 零低流量小區占比較年初改善 56%，全省 5G 分流比達到 57.5%。中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)多維需求自動輸出、智能匯聚，一鍵價值排序，精

160、準推送權值迭代尋優，“一站點一策略”，兼顧高層建筑及低層、道路覆蓋自動識別零低流量小區6類根因，基于1-2-9分析法，智能化輸出解決方案規劃：精準需求部署維護：動態容量調度優化：精細權值優化MR覆蓋率提升0.3pp零低流量小區解決率 96%新建站點流量較同區域高10%2829圖 16 5G 無線網絡全生命周期資源精準投放和優化（2）車聯網智慧運營業務背景：智能網聯汽車是我國科技強國，網絡強國的戰略交匯點，目前車輛聯網率已超過 60%。預計 2025 年產業規模將突破萬億。但車聯網業務還缺乏合適的感知閉環處理手段，車企缺少業務行為建模數據，交通部門需要更多的數據來提升交通出行效率等關鍵技術難題亟

161、需解決。解決方案及成效：廣東移動結合網絡及管道數據優勢，建立了基于數字孿生的車聯網智慧運營體系。以網絡管道數據為基礎，結合大數據及人工智能技術手段，構建車聯網孿生體，實現車聯網業務的數字孿生。首先利用 3D BIM 建模、實時處理架構、以及基于AI 的車聯網動作識別等技術，實現對物理環境、車輛運行狀態、車聯網控制業務等維度精準、全方位孿生鏡像可視，一屏掌控全局，精準洞察質差問題。其次與車企建立業務質量和應用聯合管控體系，構建網絡拓撲孿生，實現控制類業務質差精準可視定界定位?；嚶摼W鏡像模型機理與功能類孿生模型通用網絡KPI指標車聯網機理類模型元啟發算法業務監控云控制面接口采集解析主流車輛協議解

162、析用戶面接口采集解析.數據治理車聯網業務類指標孿生物理環境數字模型建筑道路通信設備網元模型車輛畫像模型習慣推演時空軌跡車輛標簽車輛安全模型事件溯源威脅研判強化學習算法智能尋優內閉環業務感知車輛質量管控物理車聯網數據采集處理遠程升級帶寬通用業務指標遠程救援成功率車輛業務識別車輛狀態上報時延遠程喚醒成功率車輛狀態上報時延等KQI預評估定界定位處置預評估車聯網KPI指標預評估拓撲模型車輛畫像網絡安全車輛軌跡機理與業務模型：提供對網絡原子級機理與業務的孿生車輛網鏡像模型：提供對物理網絡的鏡像孿生，保持從實到虛的指標實時動態一致圖 17 車聯網孿生模型4.極省運維成本案例（1）基站精益節能業務背景：隨著

163、 5G 網絡規模不斷擴大，高能耗 5G 設備數量快速攀升，無線網能耗問題愈加突出，能耗成本控制已成為影響通信運營商 OPEX 的重要組成部分。如何高效、深入、安全的降低設備能耗，提高網絡效能，已成為運營亟需解決的問題。于以上孿生模型，通過數據+知識雙驅動方式，構建車聯網業務質量仿真模型，結合智能尋優方法，輸出最優處理建議，實現車輛控制重點業務 100%覆蓋，疑難問題處理效率提升 80%。結合 AI 及大數據處理技術，構建“鷹眼”孿生引擎，對車聯網數據進行深入挖掘，生成超過 200 萬車輛的業務畫像；以業務畫像為基礎，在孿生空間智能生成最優營銷策略，訂購率超過 12%，助力車載娛樂流量運營。一鍵

164、價值排序精準推送，從源頭杜絕低效小區入網；在維護場景，自動識別定位 6 類零低流量小區，智能化輸出 15 種匹配解決方案，動態調度實現承載效率最優；在優化場景，部署天線權值智能尋優，一站一策實現覆蓋能力最大化，月自動調整 10 萬+5G 小區。在現網應用后，新建站點流量較同區域高 10%，零低流量小區解決率 96%，5G 零低流量小區占比較年初改善 56%，全省 5G 分流比達到 57.5%。中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)5.極簡一線作業（1）傳輸外線智能運維業務背景：傳輸線路維護作業（巡檢、盯防、驗收、檢修和隱患等生產環節）的工單達百萬張以上。傳統的人工

165、上報隱患和人工質檢稽核的生產方式存在作業效率低、質檢效果差和稽核難度大等問題，需要耗費大量的人力成本。解決方案及成效：廣東移動基于海量線路維護照片，引入注意力機制、特征金字塔、多尺度融合和多路徑聚合等 AI 技術，構建覆蓋 14 個場景，7 個大類和 34 個小類的高質量模型訓練集，標注啞資源數據 50W+。通過 AI 能力點嵌入傳輸線路運維生產流程，實現實現智能識別和智能質檢，由人工質檢轉變為 AI 檢，由人工稽核轉變為 AI 稽核，實現能力和流程閉環。在現網應用后，隱患上報數由每千公里 189 個增加到 235 個，故障次數壓降 22.7%，驗收一次性通過率由 87.3%提升至 95.8%

166、，工單平均稽核時長由 17 分鐘縮短至 1 分鐘以內，全面夯實網絡的智能底座?；贛R/MDT的最優哈希算法進行多?？珙l柵格共覆蓋識別，節能小區數增加3%，運維人力需求降低95%智能節電提效率自適應混合時空圖網絡AHSTGNN多步預測模型，預測精度達90%以上，有效平衡節電與感知預測模型保感知基于覆蓋分布的高斯混合-DBSCAN聯合聚類算法，精細配置節能門限，節能增益達10%以上算法挖潛增效益人工執行效率低 人工對大數據處理、分析、輸出并執行節電方案，耗時、耗力、準確率和工作效率均較低感知安全有風險 缺乏有效手段，對節電開啟區域業務量進行動態評估，節電開啟存在感知受影響風險節能下探不深入 缺少

167、數智化手段和算法支撐，參數設置保守，節電開啟時間、空間受限，節能下探不足3031圖 18 AI 無線基站自智節能方案解決方案及成效：河南移動打造 AI 無線基站自智節能方案，實現共覆蓋分析、長短時業務預測、業務突發應急、節電方案自動調優的全流程智能節電；實現多層網共覆蓋關系自動識別，降低了 95%的運維人力需求，預測指導小區精確開啟、關斷，精準度達90%以上，誤關率低于 3%，比傳統非 AI 算法效果提升 50%-100%。在現網應用后，無線基站節電比例達 10%以上，單小區日均節電時長 8.51 小時，節能增益達 10.45%。（2）機樓精益節能業務背景：2020 年 9 月習總書記提出 2

168、030 年前二氧化碳排放達到峰值，努力爭取2060 年前實現碳中和目標。中國移動為落實國家相關政策要求，發布了C2三能中國移動碳達峰碳中和行動計劃白皮書。為有效跟進國家、集團關于雙碳戰略的工作部署，需要建立一套完善的能耗管理體系實現對全網能耗的監、管、控，助力雙碳目標的達成。解決方案及成效：基于總部能耗平臺已實現全網數據中心、核心機樓站點的全部能耗數據監測接入，同時開展常態化數據稽核、計量標準化工作，全網機樓能耗稽核達標率97%以上，確保能耗數據準確可用。同時平臺部署了節能診斷、空調參數管控、節能運維作業管理、運維提示單等功能，開展多維度能耗數據分析，實現總部管流程和省公司生產流程雙向互動，能

169、耗監測支撐分析評估，分析評估指導節能運維，節能運維聯動跨部門協同的工作體系，截至目前全網機樓 PUE 較 2020 年累計下降 10.9%，總體 PUE 達標比例為 80%以上，提前完成本年度公司管控目標。分析評估節能運維跨部門協同能耗監測制定作業計劃執行作業項目實施意見反饋全網級全網運行PUE趨勢全網PUE達標率省級能耗數據準確性機樓PUE達標率機樓級PUE因子分析水冷系統運行分析周報告/月通報/雙月例會/點對點幫扶機樓達標率省內機樓橫向對比同氣候區標桿對比單機樓PUE趨勢總部管理流程省公司生產流程能耗數據納管能耗數據稽核水冷空調參數納管 接入能耗測點28萬個 配置能耗關系6萬條能耗稽核準確

170、率97.5%水冷空調參數接入5000聯合開展“機房煥新”行動協同降低PUE大力落實節能改造加強協同配合系統派發提示單節能運維質量評估進度+效果雙重評估節能運維作業目錄3類35項節能作業數據中心水冷空調AI調優 圖 19 機樓能耗精細化智能管控體系中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)5.極簡一線作業（1）傳輸外線智能運維業務背景：傳輸線路維護作業（巡檢、盯防、驗收、檢修和隱患等生產環節）的工單達百萬張以上。傳統的人工上報隱患和人工質檢稽核的生產方式存在作業效率低、質檢效果差和稽核難度大等問題，需要耗費大量的人力成本。解決方案及成效：廣東移動基于海量線路維護照片，引

171、入注意力機制、特征金字塔、多尺度融合和多路徑聚合等 AI 技術，構建覆蓋 14 個場景，7 個大類和 34 個小類的高質量模型訓練集，標注啞資源數據 50W+。通過 AI 能力點嵌入傳輸線路運維生產流程，實現實現智能識別和智能質檢，由人工質檢轉變為 AI 檢，由人工稽核轉變為 AI 稽核，實現能力和流程閉環。在現網應用后，隱患上報數由每千公里 189 個增加到 235 個，故障次數壓降 22.7%，驗收一次性通過率由 87.3%提升至 95.8%，工單平均稽核時長由 17 分鐘縮短至 1 分鐘以內，全面夯實網絡的智能底座?；贛R/MDT的最優哈希算法進行多?？珙l柵格共覆蓋識別，節能小區數增加

172、3%，運維人力需求降低95%智能節電提效率自適應混合時空圖網絡AHSTGNN多步預測模型，預測精度達90%以上，有效平衡節電與感知預測模型保感知基于覆蓋分布的高斯混合-DBSCAN聯合聚類算法，精細配置節能門限，節能增益達10%以上算法挖潛增效益人工執行效率低 人工對大數據處理、分析、輸出并執行節電方案，耗時、耗力、準確率和工作效率均較低感知安全有風險 缺乏有效手段，對節電開啟區域業務量進行動態評估，節電開啟存在感知受影響風險節能下探不深入 缺少數智化手段和算法支撐，參數設置保守，節電開啟時間、空間受限，節能下探不足3031圖 18 AI 無線基站自智節能方案解決方案及成效：河南移動打造 AI

173、 無線基站自智節能方案，實現共覆蓋分析、長短時業務預測、業務突發應急、節電方案自動調優的全流程智能節電；實現多層網共覆蓋關系自動識別，降低了 95%的運維人力需求，預測指導小區精確開啟、關斷，精準度達90%以上，誤關率低于 3%，比傳統非 AI 算法效果提升 50%-100%。在現網應用后，無線基站節電比例達 10%以上，單小區日均節電時長 8.51 小時，節能增益達 10.45%。（2）機樓精益節能業務背景：2020 年 9 月習總書記提出 2030 年前二氧化碳排放達到峰值，努力爭取2060 年前實現碳中和目標。中國移動為落實國家相關政策要求，發布了C2三能中國移動碳達峰碳中和行動計劃白皮

174、書。為有效跟進國家、集團關于雙碳戰略的工作部署，需要建立一套完善的能耗管理體系實現對全網能耗的監、管、控，助力雙碳目標的達成。解決方案及成效：基于總部能耗平臺已實現全網數據中心、核心機樓站點的全部能耗數據監測接入，同時開展常態化數據稽核、計量標準化工作，全網機樓能耗稽核達標率97%以上，確保能耗數據準確可用。同時平臺部署了節能診斷、空調參數管控、節能運維作業管理、運維提示單等功能，開展多維度能耗數據分析，實現總部管流程和省公司生產流程雙向互動，能耗監測支撐分析評估，分析評估指導節能運維，節能運維聯動跨部門協同的工作體系，截至目前全網機樓 PUE 較 2020 年累計下降 10.9%，總體 PU

175、E 達標比例為 80%以上，提前完成本年度公司管控目標。分析評估節能運維跨部門協同能耗監測制定作業計劃執行作業項目實施意見反饋全網級全網運行PUE趨勢全網PUE達標率省級能耗數據準確性機樓PUE達標率機樓級PUE因子分析水冷系統運行分析周報告/月通報/雙月例會/點對點幫扶機樓達標率省內機樓橫向對比同氣候區標桿對比單機樓PUE趨勢總部管理流程省公司生產流程能耗數據納管能耗數據稽核水冷空調參數納管 接入能耗測點28萬個 配置能耗關系6萬條能耗稽核準確率97.5%水冷空調參數接入5000聯合開展“機房煥新”行動協同降低PUE大力落實節能改造加強協同配合系統派發提示單節能運維質量評估進度+效果雙重評估

176、節能運維作業目錄3類35項節能作業數據中心水冷空調AI調優 圖 19 機樓能耗精細化智能管控體系中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)四、自智網絡產業合作1.當前產業合作成果自 2019 年中國移動聯合產業伙伴在 TM Forum 發起自智網絡理念，自智網絡已經成為全球運營商網絡數字化轉型的共識。近年來，中國移動始終堅持做好自智網絡理論創新的引領者、數智轉型實踐的探索者、產業協同合作的組織者，多措并舉引導自智網絡產業鏈創新發展。（1）提升國際標準話語權中國移動累計在 3GPP、ITU、ETSI 主導自智網絡相關國際標準 20 余項，在CCSA 牽頭制定超過 40

177、項行業標準，主導或參與制定 TM Forum、GTI、NGMN 等產業組織的白皮書 14 冊，位于通信運營商第一陣營。（2）打造產業融合新生態2022 年，中國移動發布十百千萬合作伙伴計劃，成立自智網絡子鏈，首年即招募 70余家合作伙伴，共同推動數智化運維能力創新孵化。2023 年揭榜子鏈十大攻關命題，全方位引領自智網絡發展，提升產業價值。（3）搭建“國家級+企業級”科技創新載體集群中國移動積極建設“智慧網絡國家新一代人工智能開放創新平臺”，持續構建和開放優質數據、算力、能力等創新資源，賦能網絡智能化技術創新，帶動產業鏈上中下游企業深度交流、優勢互補，深化全產業鏈合作，打造協同創新、開放共贏的

178、產業發展新生態。（4）構建國際領先網絡 AI 能力體系中國移動近年來聯合產業伙伴積極打造網絡全生命周期的自動化、智能化運維能力，面向 5G、算力網絡等新型基礎設施，構建 1 套業界標桿級網絡 AI 平臺，孵化網絡 AI 模型 3000 余項，填補多項網絡與 AI 融合的技術空白，技術水平達到國際領先水平?；谝延羞\維智能化技術的研究成果，充分發揮長板優勢，通過能力共享與核心技術攻關實現“理論、技術、能力、產品、服務”的全面創。（5）產投協同助力鏈上伙伴成長中國移動充分整合產業鏈、資本鏈、創新鏈優勢資源，聯合公司參股的高科技企業，協同開展網管、AI、安全等領域的新興技術驗證和創新成果孵化，總結產

179、投協同經驗，打造投前投后合作企業標桿。323304圖 20 傳輸專線智能運維框架（2）網絡數字孿生助力應急保障業務背景：面對突發自然災害的極端情況，如何快速定位受災區域、界定受災范圍；如何快速掌握救災進度，調配應急資源；如何快速指導恢復通信，保障信息暢通。對我們的快速響應、快速調度、快速評估能力提出了挑戰。解決方案及成效：北京移動基于 GIS+孿生引擎，建立空間孿生地圖，定位災情區域，實現“市-分公司-區縣-鄉鎮-村莊-設備”六級監控模式，有效監測災情發展態勢與受災通信設備情況，為形勢研判提供支持。同時，結合 AI 大數據分析能力，建立具備地圖信息和災情信息的事件孿生層，精準定位受災區域、災情

180、態勢、無人機、應急通信車、應急背包站等保障物資信息，實現對救災進度的動態掌握，支持搶修和資源調度策略制定，指導一線設備搶修和恢復質量評估。緊急保障期間，災情研判及調度效率提升 95%，災情恢復質量評估效率提升 90%，評估時長從 6h 降至 30min。圖 21 智能應急通信保障架構采集感知智能識別效果評估否數據標注九天深度學習平臺通過API調用巡檢APP九天網絡智能化平臺代維管理系統、總部傳輸工作臺調用AI服務信息互通智能質檢是否存在隱患現場作業是AI訓練閉環業務流程閉環中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)四、自智網絡產業合作1.當前產業合作成果自 2019

181、年中國移動聯合產業伙伴在 TM Forum 發起自智網絡理念，自智網絡已經成為全球運營商網絡數字化轉型的共識。近年來，中國移動始終堅持做好自智網絡理論創新的引領者、數智轉型實踐的探索者、產業協同合作的組織者，多措并舉引導自智網絡產業鏈創新發展。（1）提升國際標準話語權中國移動累計在 3GPP、ITU、ETSI 主導自智網絡相關國際標準 20 余項，在CCSA 牽頭制定超過 40 項行業標準，主導或參與制定 TM Forum、GTI、NGMN 等產業組織的白皮書 14 冊，位于通信運營商第一陣營。（2）打造產業融合新生態2022 年，中國移動發布十百千萬合作伙伴計劃，成立自智網絡子鏈，首年即招募

182、 70余家合作伙伴，共同推動數智化運維能力創新孵化。2023 年揭榜子鏈十大攻關命題，全方位引領自智網絡發展，提升產業價值。（3）搭建“國家級+企業級”科技創新載體集群中國移動積極建設“智慧網絡國家新一代人工智能開放創新平臺”，持續構建和開放優質數據、算力、能力等創新資源，賦能網絡智能化技術創新，帶動產業鏈上中下游企業深度交流、優勢互補，深化全產業鏈合作，打造協同創新、開放共贏的產業發展新生態。（4）構建國際領先網絡 AI 能力體系中國移動近年來聯合產業伙伴積極打造網絡全生命周期的自動化、智能化運維能力，面向 5G、算力網絡等新型基礎設施，構建 1 套業界標桿級網絡 AI 平臺，孵化網絡 AI

183、 模型 3000 余項，填補多項網絡與 AI 融合的技術空白，技術水平達到國際領先水平?；谝延羞\維智能化技術的研究成果，充分發揮長板優勢，通過能力共享與核心技術攻關實現“理論、技術、能力、產品、服務”的全面創。（5）產投協同助力鏈上伙伴成長中國移動充分整合產業鏈、資本鏈、創新鏈優勢資源，聯合公司參股的高科技企業，協同開展網管、AI、安全等領域的新興技術驗證和創新成果孵化，總結產投協同經驗，打造投前投后合作企業標桿。323304圖 20 傳輸專線智能運維框架（2）網絡數字孿生助力應急保障業務背景：面對突發自然災害的極端情況，如何快速定位受災區域、界定受災范圍；如何快速掌握救災進度，調配應急資源

184、；如何快速指導恢復通信，保障信息暢通。對我們的快速響應、快速調度、快速評估能力提出了挑戰。解決方案及成效：北京移動基于 GIS+孿生引擎，建立空間孿生地圖，定位災情區域，實現“市-分公司-區縣-鄉鎮-村莊-設備”六級監控模式，有效監測災情發展態勢與受災通信設備情況，為形勢研判提供支持。同時，結合 AI 大數據分析能力，建立具備地圖信息和災情信息的事件孿生層，精準定位受災區域、災情態勢、無人機、應急通信車、應急背包站等保障物資信息，實現對救災進度的動態掌握，支持搶修和資源調度策略制定，指導一線設備搶修和恢復質量評估。緊急保障期間，災情研判及調度效率提升 95%，災情恢復質量評估效率提升 90%，

185、評估時長從 6h 降至 30min。圖 21 智能應急通信保障架構采集感知智能識別效果評估否數據標注九天深度學習平臺通過API調用巡檢APP九天網絡智能化平臺代維管理系統、總部傳輸工作臺調用AI服務信息互通智能質檢是否存在隱患現場作業是AI訓練閉環業務流程閉環中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)縮略語2.未來產業合作倡議面向未來，中國移動愿與廣大合作伙伴攜手，串珠成鏈、聚鏈成群，以“五極價值”為牽引，以自智網絡子鏈為依托，以聚力集智為先導，以卓越品質為目標，優先向鏈上伙伴開放技術、市場、人才等資源，推動自智網絡愿景與理念成為產業共識，引導產業鏈積極實踐，形成產業

186、融通發展的新生態，積蓄創新發展新動能。（1）共同制定產業標準，指引自智網絡演進中國移動呼吁產業伙伴，遵循價值導向和面向實踐的原則，統一建立衡量自智網絡成效指標的標準體系，共同引導網絡自動化與智能化能力的建設及演進方向。加強通信運營商與供應商內部技術實踐與外部產業工作的聯動性，實現從通信運營商內部應用需求驅動，組織產品測評認證，從而加速通信運營商網絡內部應用推廣，引導供應商的先進產品/服務供應。面向網絡高階自智愿景，聚焦 TMF、3GPP、ITU-T、CCSA 等國內外主要標準化組織，協同制定能力架構、網絡大模型、意圖管理、算網編排、閉環方法論等核心標準，引領產業理論創新。（2）共同攻關核心技術

187、，集智創新賦能生產運營中國移動將持續加強自智網絡產業鏈建設，促進合作伙伴增強技術交流，共同開展“網絡+AI”融合技術創新，并將優秀的技術引入到生產網絡中使用。邀請大家積極參與自智網絡子鏈技術攻關任務，在自動化、智能化、國產化、網絡能力開放等方面持續發力，共促生態繁榮。依托“智慧網絡國家新一代人工智能開放創新平臺”，中國移動期待能基于數據、算力、能力的建設和不斷發展，與產學研各界勇闖網絡新技術無人區，共同構建我國信息通信技術新優勢。（3）協同培養 AI 技術人才，服務科技人才轉型中國移動將以九天畢昇平臺為載體，面向產業鏈伙伴，以專家線上授課/錄課的方式，開展階梯式網絡 AI 人才培訓，培養產業鏈

188、中優秀高端人才助力實現 AI 相關產業工作人員的階段性升級與轉型，提升攻克 AI 難題效能，助力未來的協同工作。3435縮略語英文全稱中文3GPP4G5G5G-A6GAIANANLANPAPIAPPARCCSACHBCTDICTDTETSIFTTRGDPGSMAHDICTHPC3rd Generation Partnership Project4th Generation Mobile Communication Technology5th Generation Mobile Communication Technology5G-Advanced6th generation mobile ne

189、tworksArtificial IntelligenceAutonomous NetworksAutonomous Networks LevelAutonomous Networks ProgramApplication Programming InterfaceApplication ProgramAugmented RealityChina Communications Standards AssociationCustomer,Home,BusinessCommunication TechnologyData&Information&Communication TechnologyDa

190、ta TechnologyEuropean Telecommunications Standards InstituteFiber to The RoomGross Domestic ProductGlobal System for Mobile communications AssociationHome Data&Information&Communication TechnologyHigh Performance Computing第三代合作伙伴計劃第四代移動通信技術第五代移動通信技術基于5G的技術演進第六代移動通信技術人工智能自智網絡自智網絡分級自智網絡項目應用程序編程接口應用編程增

191、強現實中國通信標準化協會個人、家庭與政企市場通信技術數據、信息、通信技術深度融合數據技術歐洲電信標準化協會光纖到房間國內生產總值全球移動通信系統協會家庭信息服務解決方案高性能計算/高性能計算機群針對用戶感知到的網絡質量建立的用戶客觀體驗評價模型CEICustomer Experience Index中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)縮略語2.未來產業合作倡議面向未來，中國移動愿與廣大合作伙伴攜手，串珠成鏈、聚鏈成群，以“五極價值”為牽引，以自智網絡子鏈為依托，以聚力集智為先導，以卓越品質為目標，優先向鏈上伙伴開放技術、市場、人才等資源，推動自智網絡愿景與理念成

192、為產業共識，引導產業鏈積極實踐，形成產業融通發展的新生態，積蓄創新發展新動能。（1）共同制定產業標準，指引自智網絡演進中國移動呼吁產業伙伴，遵循價值導向和面向實踐的原則，統一建立衡量自智網絡成效指標的標準體系，共同引導網絡自動化與智能化能力的建設及演進方向。加強通信運營商與供應商內部技術實踐與外部產業工作的聯動性，實現從通信運營商內部應用需求驅動，組織產品測評認證，從而加速通信運營商網絡內部應用推廣，引導供應商的先進產品/服務供應。面向網絡高階自智愿景，聚焦 TMF、3GPP、ITU-T、CCSA 等國內外主要標準化組織，協同制定能力架構、網絡大模型、意圖管理、算網編排、閉環方法論等核心標準，

193、引領產業理論創新。（2）共同攻關核心技術，集智創新賦能生產運營中國移動將持續加強自智網絡產業鏈建設，促進合作伙伴增強技術交流，共同開展“網絡+AI”融合技術創新，并將優秀的技術引入到生產網絡中使用。邀請大家積極參與自智網絡子鏈技術攻關任務，在自動化、智能化、國產化、網絡能力開放等方面持續發力，共促生態繁榮。依托“智慧網絡國家新一代人工智能開放創新平臺”，中國移動期待能基于數據、算力、能力的建設和不斷發展，與產學研各界勇闖網絡新技術無人區，共同構建我國信息通信技術新優勢。（3）協同培養 AI 技術人才，服務科技人才轉型中國移動將以九天畢昇平臺為載體，面向產業鏈伙伴，以專家線上授課/錄課的方式，開

194、展階梯式網絡 AI 人才培訓，培養產業鏈中優秀高端人才助力實現 AI 相關產業工作人員的階段性升級與轉型，提升攻克 AI 難題效能，助力未來的協同工作。3435縮略語英文全稱中文3GPP4G5G5G-A6GAIANANLANPAPIAPPARCCSACHBCTDICTDTETSIFTTRGDPGSMAHDICTHPC3rd Generation Partnership Project4th Generation Mobile Communication Technology5th Generation Mobile Communication Technology5G-Advanced6th

195、generation mobile networksArtificial IntelligenceAutonomous NetworksAutonomous Networks LevelAutonomous Networks ProgramApplication Programming InterfaceApplication ProgramAugmented RealityChina Communications Standards AssociationCustomer,Home,BusinessCommunication TechnologyData&Information&Commun

196、ication TechnologyData TechnologyEuropean Telecommunications Standards InstituteFiber to The RoomGross Domestic ProductGlobal System for Mobile communications AssociationHome Data&Information&Communication TechnologyHigh Performance Computing第三代合作伙伴計劃第四代移動通信技術第五代移動通信技術基于5G的技術演進第六代移動通信技術人工智能自智網絡自智網絡分

197、級自智網絡項目應用程序編程接口應用編程增強現實中國通信標準化協會個人、家庭與政企市場通信技術數據、信息、通信技術深度融合數據技術歐洲電信標準化協會光纖到房間國內生產總值全球移動通信系統協會家庭信息服務解決方案高性能計算/高性能計算機群針對用戶感知到的網絡質量建立的用戶客觀體驗評價模型CEICustomer Experience Index中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)參考文獻3637縮略語英文全稱中文IDMIPIPv6ITITUKEIKPIMANOMDAMDTMLNaaSNGMNNWDAFODNOMCOPEXOSSOTDROTNPONSLASLSSONSP

198、NTM ForumtoBIntention-driven management Internet ProtocolInternet Protocol Version 6Information TechnologyInternational Telecommunication UnionKey Effectiveness IndicatorsKey Performance IndicationManagement and Network OrchestrationManagement Data AnalyticsMinimization of Drive-TestsMachine Learnin

199、gNetwork as a ServiceNext Generation Mobile NetworkNetwork Data Analytics FunctionOptical Distribution NetworkOperation and Maintenance CenterOperating ExpenseOperation-Support SystemOptical Time Domain ReflectometerOptical Transport NetworkPassive Optical NetworkService-Level AgreementSignaling Lin

200、k SelectionSelf-Organized NetworkSlicing Packet NetworkTelecom Management ForumTo Business意圖驅動管理互聯網協議第六版互聯網協議信息技術國際電信聯盟成效指標體系關鍵業績指標管理和網絡編排管理數據分析最小化路測機器學習網絡即服務下一代移動網絡網絡數據分析功能光分配網操作維護中心運營成本運營支撐系統光時域反射器光傳送網無源光網絡服務等級協議信令鏈路選擇自組織網絡切片分組網電信管理論壇面向商業對象縮略語英文全稱中文toCV2XVLANVNFVRWi-FiTo CustomerVehicle to X/Vehic

201、le to everythingVirtual Local Area NetworkNetwork Function VirtualizationVirtual RealityWi-Fi 面向普通消費者車與車、人、路、服務平臺的網絡連接虛擬局域網網絡功能虛擬化虛擬現實IEEE定義的無線網絡技術1國家發展和改革委員會國務院關于數字經濟發展情況的報告https:/ Forum.IG1326 AN Empowering DT Evolving towards Level 4 v1.0.0,2023中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)參考文獻3637縮略語英文全稱中文I

202、DMIPIPv6ITITUKEIKPIMANOMDAMDTMLNaaSNGMNNWDAFODNOMCOPEXOSSOTDROTNPONSLASLSSONSPNTM ForumtoBIntention-driven management Internet ProtocolInternet Protocol Version 6Information TechnologyInternational Telecommunication UnionKey Effectiveness IndicatorsKey Performance IndicationManagement and Network Or

203、chestrationManagement Data AnalyticsMinimization of Drive-TestsMachine LearningNetwork as a ServiceNext Generation Mobile NetworkNetwork Data Analytics FunctionOptical Distribution NetworkOperation and Maintenance CenterOperating ExpenseOperation-Support SystemOptical Time Domain ReflectometerOptica

204、l Transport NetworkPassive Optical NetworkService-Level AgreementSignaling Link SelectionSelf-Organized NetworkSlicing Packet NetworkTelecom Management ForumTo Business意圖驅動管理互聯網協議第六版互聯網協議信息技術國際電信聯盟成效指標體系關鍵業績指標管理和網絡編排管理數據分析最小化路測機器學習網絡即服務下一代移動網絡網絡數據分析功能光分配網操作維護中心運營成本運營支撐系統光時域反射器光傳送網無源光網絡服務等級協議信令鏈路選擇自組

205、織網絡切片分組網電信管理論壇面向商業對象縮略語英文全稱中文toCV2XVLANVNFVRWi-FiTo CustomerVehicle to X/Vehicle to everythingVirtual Local Area NetworkNetwork Function VirtualizationVirtual RealityWi-Fi 面向普通消費者車與車、人、路、服務平臺的網絡連接虛擬局域網網絡功能虛擬化虛擬現實IEEE定義的無線網絡技術1國家發展和改革委員會國務院關于數字經濟發展情況的報告https:/ Forum.IG1326 AN Empowering DT Evolving towards Level 4 v1.0.0,2023中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)中國移動自智網絡白皮書(2023)五極價值牽引，科技創新驅動，攜手邁向高階自智網絡中國移動自智網絡白皮書（2023）五極價值牽引，科技創新驅動攜手邁向高階自智網絡