AI在通信运营服务中的应用

20XX/XX/XXAI在通信运营服务中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

AI重塑通信行业发展格局02

网络基础设施智能化升级03

网络运营智能化实践04

客户服务智能化升级CONTENTS目录05

AI在垂直行业的融合应用06

技术创新与标准体系建设07

安全与可持续发展保障08

未来展望与战略建议AI重塑通信行业发展格局01通信行业转型背景与挑战

行业增长逻辑转变：连接规模驱动时代落幕传统通信行业核心价值聚焦“连接”，通过拓展网络覆盖、提升传输效能驱动增长。当前，成熟市场面临用户饱和、竞争加剧，传统连接投入边际收益下降，行业增长逻辑发生根本性转变。网络复杂度与管理极限的挑战通信网络规模和复杂度呈指数级增长，如省级核心网节点有上百台设备、数千个网元、数万条链路，人工排查故障需数小时甚至数天，难以满足数字经济时代“毫秒级”响应需求。数智业务对网络确定性体验的严苛要求AI应用、智能机器人等新型终端与业务加速落地，对网络提出上下行超大带宽、确定性超低时延、更安全高可靠的广域联接三大核心需求。例如远程手术需时延控制在10ms以内，抖动不超过1ms，传统“尽力而为”服务模式已无法满足。运维成本高企与资源利用率亟待提升传统运维模式下，网络运维人员占比高达30%，故障处理效率却仅为30%，资源浪费严重。同时，数据中心能耗问题日益突出，如何通过智能化手段提升能源利用效率成为降低运营成本的关键。移动网络代际演进的时间窗口差焦虑未来五年是移动AI应用发展黄金窗口期，运营商需升级网络匹配市场需求；但6G标准化工作已启动，首个3GPP标准版本冻结不早于2029年3月，运营商陷入现有网络无法承载AI业务与投入巨资建设新网络面临6G时代资产贬值的选择焦虑。AI驱动智能生产力变革01智能生产力的核心要素AI时代的智能生产力由AI、数据及算力三大核心要素构成，重新定义了生产效率和规模的边界，是通信行业转型的核心方向。02运营商角色重塑路径运营商将AI智能体与通信专业知识深度结合，实现核心业务智能化生产，从“连接提供者”向“智能生产力使能者”跃迁，需先在行业内部构建并验证智能生产力体系。03AI赋能效率提升案例中国电信星辰网络大模型2.0嵌入31个省公司生产系统，推动云网运营自智化，实现故障处理关键环节自动化率达86%，网络运维成本下降30%。04智能体规模化应用成效浩鲸科技海外布局近20个行业专用AI智能体，覆盖150多个通信场景；国内打造30+AI智能体及应用，项目覆盖28个省份，深度嵌入运营商全价值链。运营商角色转型路径分析单击此处添加正文

从“连接提供者”到“智能生产力使能者”传统连接规模扩张驱动的增长时代落幕，AI成为通信行业突破瓶颈的核心抓手。运营商需将AI智能体与通信专业知识深度结合，实现核心业务智能化生产，形成结构性竞争优势，向外赋能千行百业。固本强基：以人工智能重塑通信核心业务AI已在通信运营中规模化落地，在业务运营、客户运营与网络运营三大核心领域提升效率与体验。下一阶段转型关键在于AI智能体的演进和能力升级，其在客户交互、服务流程与网络管理的协同能力将成为核心竞争力。抢占制高点：构建AI时代核心基础设施与能力平台AI时代核心基础设施由低时延网络、AI就绪数据中心及异构算力构成。运营商需深度参与基础设施建设，主导运营AI能力平台，规模化部署算力资源，提供算力即服务（CaaS），整合网络与计算资源构建AI基础底座。深化行业融合：以AI打开长期价值增长空间AI是行业融合的关键催化剂，将网络能力转化为行业洞察与智能决策。运营商可整合“连接+计算+AI+行业应用”，提供端到端解决方案，实现从销售连接到交付成果、从售卖流量到保障SLA、从提供基础设施到输出解决方案的转变。网络基础设施智能化升级02智算为基：算力供给体系构建

01多级算力供给体系布局聚焦“中心+边缘”多级供给体系，夯实“2+N+X”梯次多元算力布局，打造云边协同的算力设施，加强算力资源监测调度与互联互通，构建高性能、绿色化、广普惠的AI算力底座。

02高性能智算中心集群建设建设高性能智算中心集群，积极部署新一代全光无阻塞高密度智算集群架构，提升AI大模型训练与推理能力。

03边缘算力优化部署完善边缘算力布局，统筹谋划城市公共区域边缘算力下沉机房布局，按需并适度超前储备场地、网络、电力接入条件好的边缘算力机房，轻量化部署边缘智算节点，满足低时延业务需求。

04多级存力体系打造优化多级存力体系，打造热、温、冷、冰多级存力布局，满足不同数据存储与访问需求，提升数据处理效率。

05算力监测调度深化支持电信企业建设省市级算力纳管调度平台并壮大异构算力生态圈，实现自有算力和社会生态算力统一接入、封装、调度，盘活优化配置各类异构算力资源，积极开展算力互联互通区域节点、行业节点申报建设。网随智动：双万兆网络演进双万兆网络的核心内涵双万兆网络指“50G-PON+5G-A”融合部署，是支撑AI时代“智算跟着应用走，网络随着算力动”的关键基础设施，推动网络从“连接”向“智连”升级。固定网络：50G-PON规模部署江苏明确2026年底实现全省所有县级市通达50GPON；云南移动曲靖万兆光网试点中，基于50GPONOLT智能体实现下行速率达9952Mb/s、上行9734Mb/s，时延<0.3ms。移动网络：5G-A能力增强加快体育场馆、热门景区等重点场所升级3CC载波聚合、大上行等5G-A功能；华为U6GHz全场景系列化产品支持5G-A向6G平滑演进，中东运营商现网测试实现10Gbps体验。算间智联：低时延高速通道开展省干光缆路由优化，打造多路由、低时延、MESH化的省干承载网络；加快提升400G以上OTN光节点密度，实施城域网“毫秒用算”专项行动，提升城域重要站点全光交叉部署率。算间智联：低时延承载网络建设

省干承载网络优化：构建多路由低时延MESH化架构开展省干光缆路由优化，利用高铁等安全路由，打造多路由、低时延、MESH化的省干承载网络，提升骨干传输的可靠性与效率。

城域网“毫秒用算”专项行动：提升重要站点全光交叉部署率加快提升400G以上OTN光节点密度，实施城域网“毫秒用算”专项行动，提升城域重要站点全光交叉（OXC/ROADM）部署率，满足低时延算间交互需求。

新型网络技术应用：SRv6与RDMA助力算间高效互联推进IPv6分段路由（SRv6）、广域远程直接内存访问（RDMA）等新型网络技术应用，优化算间数据传输路径，降低端到端时延，提升数据交互效率。网络运营智能化实践03网络自智化演进阶段与目标

自智化演进阶段划分网络自智化遵循L1-L4级演进路径，从L1辅助决策、L2部分自治、L3高度自治，最终达到L4自主执行，实现网络全生命周期的智能化管理。

运营商自智化实践进展华为ADNL4第一阶段单场景自动化解决方案已在全球130多张网络商用部署；TMForum预测，到2026年ANL4普及率将升至23%。

上海“智网上海”行动计划目标到2028年底，上海信息通信网络率先达到国际标准组织定义的L4高阶自智网络水平，无线网络智能渗透率达60%，基站平均能耗降低10%以上。

中国电信自智化转型成果中国电信星辰网络大模型2.0已嵌入31个省公司生产系统，故障处理关键环节自动化率达86%，网络运维成本下降30%，资源利用率提升25%。网络智能体应用场景网络规划建设智能体以网络数字孪生技术构建网络数字地图，结合业务发展趋势和用户需求数据，实现网络规划模拟辅助、设施选址智能管理和网络资源供给布局，提升通信建设工程效率和质量监督管理能力。网络维护智能体推动自然语言交互运维智能体建设，实现自助式运维故障排查，缩短处置周期。增强单域高价值场景自治，提升运维意图解读、告警自动定位、原因自主分析、自助式装维服务的能力，向网络全流程自动化维护演进。网络优化智能体提升网络性能劣化分析、流量识别和流量趋势预估能力，为网络性能精准调优提供自助式网络配置变更建议。在保障网络运行安全的前提下，逐步提升网络配置变更自动化率，实现动态调优网络业务参数和资源配额。网络节能智能体在能耗管理场景引入网络节能智能体，探索构建“能耗管理—网络流量—业务质量”三维评估模型。基于电力错峰、潮汐流量、重要时点业务激增等变化因素，在确保用户体验和业务安全的前提下，实现能耗的智能精准调控。体验保障智能体针对个人、家庭、政企等不同用户场景，建设无线业务感知体验智能体并逐步延伸至全业务领域。构建用户大数据画像，定制专属服务等级（SLA），实现“时间+空间”的精准分析和业务预判，对带宽、延迟、丢包等多维度网络资源进行个性化编排。事前预防：AI驱动的故障预警系统中国电信应用星辰大模型的时序预测能力，构建基于AI的故障预警系统，可提前24小时预测网络故障的发生概率和影响范围，准确率达到90%以上，实现从“事后抢修”到“事前预防”的转变。事中诊断：智能故障定位与根因分析烽火通信OTN故障智能体基于UMC统一管控系统，融合大模型推理引擎，实现秒级故障诊断与根因定位，故障诊断效率较人工提升数十倍，高优先级故障抢通时间缩短80%，知识问答准确率超95%。事后自愈：网络自修复与业务保障上海“智网上海”行动计划提出建设网络维护智能体，推动自然语言交互运维智能体建设，实现自助式运维故障排查，缩短处置周期，逐步向网络全流程自动化维护，网络毫秒级故障感知、故障自诊断、自修复的高阶自智网络演进。AI赋能网络故障预测与自愈网络绿色节能AI应用

基站AI节能技术AI智慧节能手段在基站全场景深入推广应用，如黑龙江电信通过AI照明控制系统，实现有车亮度80%、无车亮度10%的智能调节，综合节能率达80%。上海计划到2028年无线基站AI节能功能覆盖率达60%，基站平均能耗降低10%以上。

数据中心绿色化升级探索“算电协同”试点和绿电直连算力中心、“源网荷储”等建设模式，打造绿色零碳智算园区。加大新建算力中心液冷技术应用，加快风冷向液冷迭代，2026年枢纽节点新建算力中心的设计PUE值应小于1.2。

网络节能智能体构建构建“能耗管理—网络流量—业务质量”三维评估模型，基于电力错峰、潮汐流量、重要时点业务激增等变化因素，在确保用户体验和业务安全的前提下，实现能耗的智能精准调控。客户服务智能化升级04AI客服系统技术架构多模态交互层集成语音识别（ASR准确率超90%）、自然语言处理、图像识别等技术，支持语音、文本、图像等多渠道交互，实现"VoiceFirst"智能交互入口。核心能力层构建"算力（IaaS）+平台（PaaS）+数据（DaaS）+模型（MaaS）+应用（SaaS）"五位一体智能云体系，嵌入通信大模型与行业知识库，支撑智能问答与业务办理。智能决策层基于NWDAF网络数据分析功能与AI智能体，实现用户意图识别（闭环率超90%）、个性化需求预测及动态服务调度，推动客服从被动响应向主动服务升级。数据支撑层整合通信大数据与外部行业数据集，构建标准化知识体系，通过RAG检索增强生成技术，为AI算法提供高质量训练数据，保障客服响应准确性。服务效率显著提升智能客服可7×24小时响应客户咨询，解决80%以上的常见问题，大幅缩短等待时间。例如，中国移动智能语音客服系统每日处理咨询量超过100万次，有效降低人工客服工作量。运营成本有效降低AI质检与自动化处理使人工投入大减，某零售企业通过智能客服系统处理80%售后咨询，人力成本降低40%。思特奇智能中台项目通过AI质检等应用，助力运营商人工投入大幅减少。用户体验持续优化AI客服能根据用户需求提供个性化服务，情感分析技术可实时捕捉客户情绪，提升满意度。华为AICalling解决方案的静谧通话功能消除99%环境噪声，人声清晰度提升60%，带来纯净通话体验。业务价值深度挖掘AI客服通过分析通话数据挖掘客户潜在需求，为精准营销提供依据。华为无障碍通话功能提供实时翻译、通话摘要等，ASR准确率超90%，打破沟通壁垒，挖掘话音新增量。智能客服应用成效分析AI+通话体验革新

静谧通话：纯净音质新体验采用两级净水器降噪模型，消除99%环境噪声，人声清晰度提升60%，有效解决35%行业噪音干扰问题，在办公（>40分贝）、街道（>60分贝）和施工（>80分贝）等场景下提供纯净通话体验。

无障碍通话：打破沟通壁垒内置超小核心网模型，提供实时翻译、通话摘要等功能，语音识别（ASR）准确率超90%，低耗安全，挖掘话音新增量，助力跨语言沟通与信息高效获取。

交互通话：打造全场景服务入口基于IMSDC多模态能力，升级为可看可点可操作的智能交互，意图识别与任务闭环率均超90%，让通话从沟通工具变为业务载体，最大化话音价值。

沉浸式通话：提升基础话音体验通过AI算法优化，实现可明显感知的MOS提升、SNR增强等，如GSMA白皮书所定义，为用户带来稳定、高清、智能的下一代通话体验。个性化服务与精准营销

用户画像驱动的个性化服务构建用户大数据画像，定制专属服务等级（SLA），实现"时间+空间"的精准分析和业务预判，对带宽、延迟、丢包等多维度网络资源进行个性化编排。

AI赋能的精准营销体系通过AI分析用户行为和数据需求，为用户提供个性化套餐推荐，助力企业制定精准营销策略，提升业务收入，AI智能营销系统可有效提高营销转化率。

智慧家庭AI中枢服务打造智慧家庭AI中枢，推广AI智能体手机、AI智屏、AI监控等家庭智能终端，为用户提供沉浸式、智能化的家庭通信服务体验。

一人公司（OPC）社区服务支撑发挥电信企业在网络、算力、平台、渠道等方面的核心资源优势，助力一人公司（OPC）社区建设，提供定制化的通信及信息化解决方案。AI在垂直行业的融合应用05工业互联网AI应用案例

AI视觉质检：提升生产效率与质量在纺织行业，AI智能验布机助力提升生产效率，检测准确率达到99.9%，远超人工检测水平。在SMT贴片生产线，通过AI视觉技术优化全流程质检体系，实现了PCB板瑕疵精准检测，提升检测直通率，显著降低不良产品流出风险。

设备故障预测与维护：降低停机风险工业AI智能体通过分析工业设备的运行数据和生产数据，能够实时监测设备状态，预测设备故障，优化生产流程，提升生产效率。例如将资深维修人员的经验转化为标准化数字资产，可显著提升故障诊断效率，降低维修门槛与人力成本。

万兆工厂：实现数据实时传输与智能管理安徽电信海螺水泥万兆工厂采用50GPON+Wi‑Fi7全光架构，结合AI视频分析识别违规行为，设备数据实时回传与故障预测。实现数据传输时延降至微秒级，安全隐患预警响应时间<3秒，非计划停机率下降30%，生产效率提升25%。超低时延网络支撑远程手术通过5G-A网络部署大上行、低时延功能，将远程手术时延控制在10ms以内，抖动不超过1ms，保障手术操作的实时性和精准性。确定性体验保障医疗数据传输构建智能网络，采用网络切片技术，为医疗影像、病理数据等关键业务提供确定性带宽和低丢包率保障，满足差异化、高可靠的服务需求。AI赋能医疗设备状态监测与预警利用AI技术分析医疗设备运行数据和性能指标，提前24小时预测设备故障发生概率和影响范围，准确率达90%以上，实现从被动抢修到主动预防的转变。算网协同支撑医疗AI应用依托“50G-PON+5G-A”双万兆网络融合部署，构建云边协同的算力设施，为AI辅助诊断、医学影像分析等应用提供高性能、低时延的算力支撑，提升诊疗效率。智慧医疗通信保障方案智慧城市通信服务架构

01泛在连接层：构建高速智能网络底座部署5G-A3CC基站，实现上下行超大带宽与确定性低时延，如上海计划2028年建成3.5万个5G-A3CC基站。推进50G-PON+5G-A双万兆网络融合，支撑云化PLC控制、数字孪生协同等场景，江苏到2026年底实现所有县级市通达50GPON。

02智能中枢层：AI驱动的算网协同平台构建“2+N+X”梯次多元算力布局，打造云边协同算力设施，如江苏推动建设高性能智算中心集群与边缘算力节点。部署AI原生网络管理系统，如华为ADN自智网络体系，实现网络规投建维优全环节智能体应用，提升L4级自智水平。

03应用使能层：开放能力与场景化服务通过标准化API开放网络能力，构建“算力+平台+数据+模型+应用”五位一体智能云体系，如中国电信“息壤”智能云。打造智慧家庭AI中枢，推广AI智能体手机、智屏、监控等终端，支持一人公司（OPC）社区建设，提升民生服务智能化水平。

04安全保障层：绿色智能的韧性体系推进算电协同与绿电直连，新建算力中心PUE值小于1.2，如江苏探索源网荷储建设模式。部署安全智能体，强化基础设施、模型算法、数据资源安全防护，实现故障检测与路径切换速度向秒级提升，筑牢智慧城市通信安全基石。技术创新与标准体系建设06通信大模型技术进展通信大模型核心技术突破

通信大模型依托长上下文推理、多模态能力、预训练、微调训练、检索增强生成（RAG）等核心技术，能够深刻理解人类意图，自主生成连贯且符合语境的高质量多模态内容，具备优秀的对话交互与任务执行能力，赋能新质生产力发展。通信大模型架构体系

基于电信企业实践，提出了基于大模型的电信运营商人工智能技术架构，以及由该架构支撑的智能化应用框架，推动大模型在电信运营商营销、交付、客服、网络、信息技术、办公和供应链管理等方向的落地应用。通信大模型典型应用成果

实践证明，人工智能应用能够在精准营销、交付实训、客户服务、网络节能等场景实现降本增效。例如，中国电信星辰网络大模型2.0已嵌入31个省公司的生产系统，通过AI技术推动云网运营自智化，实现故障处理关键环节自动化率达86%。国际标准组织动态GSMA于2026年MWC发布《Gigauplink,DeterministicLatency,andNetworkEvolutionfortheMobileAIEra》白皮书，定义AICalling体验评估规范，新增AI沉浸式体验、AI互动式体验、QoI三个维度。ITU已启动P.AI-MOS工作项目，评估多模态人工智能应用的用户体验。国内标准推进中国工信部组织编制重点行业“人工智能+质量”应用全景图和转型路线图。上海市通信管理局印发《人工智能赋能上海信息通信网络“智网上海”行动计划（2026—2028年）》，明确网络智能化体系建设目标，如无线网络智能渗透率达60%等。行业联盟与企业实践3GPP已设立“AI辅助设计工作组”，预计2026年发布TS标准。TMForum预测，到2026年ANL4（高阶自智网络）普及率将升至23%。华为ADNL4第一阶段单场景自动化解决方案已在全球130多张网络商用部署。AI通信技术标准现状5G-A与AI融合技术探索

5G-A网络智能化内生能力构建5G-A网络正从架构层面深度融入AI，通过部署智能网元（如智能化宽带网关iBNG、vBRAS、OLT智能板、5G基站智算单板）增强设备推理能力，并在核心网控制面引入网络数据分析功能（NWDAF），推动网络向L4级高阶自智演进。U6GHz频段：5G-A与6G演进的关键频谱支撑U6GHz（6.425–7.125GHz）作为5G-A商用频段及6G核心候选中频，具备700MHz连续带宽，兼顾覆盖与容量。华为U6GHz全场景系列化产品已实现下行峰值速率超10Gbps，全球超20国计划将其用于IMT，2026年主流CPE及手机将陆续商用。AI驱动的5G-A网络性能与体验跃升AI技术赋能5G-A网络实现三大突破：一是通过智能波束跟踪天线、动态资源调度提升网络容量与覆盖；二是应用AI智慧节能手段于基站、机房等全场景，如黑龙江电信AI照明控制系统综合节能率达80%；三是打造AI+通话等新型业务，如华为AICalling实现99%环境噪声消除、实时翻译（ASR准确率超90%）及智能交互（意图识别闭环率超90%）。面向AI业务的5G-A网络能力升级为支撑AI应用爆发，5G-A重点提升三大能力：一是通过3CC载波聚合、大上行等技术打造上下行超大带宽，满足多模态数据交互；二是实施城域网“毫秒用算”专项行动，提升OTN光节点密度与全光交叉部署率，实现确定性超低时延；三是构建算间智联通道，利用SRv6、RDMA等技术优化省干承载网络，支撑云边协同AI场景。安全与可持续发展保障07AI内生安全防护体系主动防御能力升级推进云资源、核心网、基础网、IT及业务平台等安全能力建设，部署安全智能体，增强安全内生免疫力，提升基础设施、模型算法、数据资源、应用系统等安全能力水平。智能管控动网操作运用AI技术强化智能管控动网操作，提升高危操作指令识别准确度和拦截成功率，提升网络运行安全性能。动态故障检测与切换构筑智能韧性网络，推动故障检测与最优路径自动切换速度由分钟级向秒级提升，保障网络持续可靠运行。数据安全与隐私保护

AI时代数据安全新挑战AI应用的普及带来数据量激增与处理复杂化，如日均Token消耗量过去两年增长近300倍，对数据安全防护能力提出更高要求，需防范模型训练数据泄露、推理过程数据安全等风险。

通信行业数据安全防护体系构建推进云资源、核心网、基础网、IT及业务平台等安全能力建设，部署安全智能体，增强安全内生免疫力。例如，强化AI技术在高危操作指令识别中的应用，提升准确度和拦截成功率。

用户隐私保护的关键举措压实企业主体责任，强化个人信息保护，如在AI客服、AI+通话等应用中，确保用户数据收集合规、使用透明。工信部2026年工作通知明确要求提升信息通信服务质量，加强个人信息保护和电信网络诈骗治理。

边缘计算与隐私保护协同边缘计算将数据处理能力下沉至网络边缘，减少数据传输过程中的隐私泄露风险。如在工业互联网等场景，通过边缘AI实时处理设备数据，降低核心数据暴露几率，同时满足低时延需求。算电协同与绿电直连模式探索“算电协同”试点和绿电直连算力中心建设模式，实现能源供给与算力需求的动态匹配，提升清洁能源利用率，打造绿色零碳智算园区。液冷技术规模化应用加大新建算力中心液冷技术应用，加快风冷向液冷迭代，2026年枢纽节点新建算力中心的设计PUE值应小于1.2，显著降低数据中心能耗。低效算力中心整治全面开展低效算力中心整治工作，通过技术升级、资源整合等方式，淘汰落后产能，提高整体算力基础设施的能源利用效率和绿色化水平。源网荷储一体化建设推进“源网荷储”一体化建设，整合分布式电源、储能系统、智能电网和负荷管理，实现园区能源供需的自我平衡与优化，增强能源系统的稳定性和可持续性