面向通信网络运维的人工智能平台技术要求标准立项发展报告

面向通信网络运维的人工智能平台技术要求标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:TechnicalRequirementsforArtificialIntelligencePlatformforCommunicationNetworkOperationandMaintenance摘要关键词通信网络运维；人工智能平台；标准立项；自智网络；技术要求；智能化运维；行业标准Keywords:CommunicationNetworkOperationandMaintenance;ArtificialIntelligencePlatform;StandardizationProjectInitiation;AutonomousNetwork;TechnicalRequirements;IntelligentOperations;IndustryStandard正文一、引言进入数字经济时代，通信网络作为国家战略性公共基础设施，其运行质量和效率直接关系到经济社会发展的方方面面。随着5G、云网融合、边缘计算等技术的成熟与普及，通信网络正呈现出异构化、动态化、海量化的显著特征。传统的网络运维模式主要依赖人工经验及静态阈值告警，在面对海量告警风暴、复杂故障根因分析、以及快速变化的业务需求时，已显得力不从心，运维成本居高不下，资源利用率亟待提升。在此背景下，将人工智能技术引入通信网络运维领域，实现从“被动响应”向“主动预测”和“自愈自优”的转变，已成为行业共识。人工智能平台作为承载AI模型全生命周期管理与运维应用的核心基础设施，其技术成熟度、标准化程度直接决定了智能运维落地的成效。然而，长期以来，行业内缺乏统一的技术规范，各厂商平台架构各异，功能参差不齐，数据格式不统一，接口封闭，导致了严重的“竖井”式开发和“信息孤岛”问题，极大地阻碍了AI技术在网络运维中的规模化应用与协同创新。为破解这一难题，规范市场秩序，促进产业生态健康发展，制定《面向通信网络运维的人工智能平台技术要求》行业标准（标准编号：YD/T6928-2026）已成为当务之急。二、标准制定的背景与意义2.1产业发展的迫切需求1.运维复杂度指数级上升：5G网络切片、云化核心网、大规模MIMO等新特性，使得网络空间维度激增，传统运维工具无法有效处理多维数据间的复杂关联，迫切需要AI平台提供高效的关联分析、异常检测与预测能力。2.降本增效的刚性诉求：通信运营商面临增量不增收的困境，亟需通过智能化手段降低网络运维的人力投入，减少业务中断时间，优化能耗与资源分配，实现降本增效。AI平台的标准化是实现自动化运维、提升服务等级协议（SLA）的关键前提。2.2填补标准空白，引领行业发展我国在网络运维领域的标准体系相对完善，但在AI平台这一新兴交叉领域尚属空白。本标准自2026年立项，由中国通信标准化协会（CCSA）归口管理，旨在构建一套全面、科学、可操作的技术要求。其发布与实施，不仅是对我国通信标准体系的一次重要完善，更是将我国在5G/6G及智能运维领域的领先实践固化为标准规则，抢占全球产业制高点，提升中国标准在国际市场的话语权。三、标准主要内容解读本标准（YD/T6928-2026）面向通信网络运维场景，对人工智能平台提出了系统性的技术要求。主要内容涵盖以下几个方面：1.范围与规范性引用文件：明确了标准适用的对象——即用于支撑通信网络运维的AI平台，并引用了基础性安全、数据及接口等相关国家标准和行业标准。2.术语与定义：统一了“人工智能平台”、“模型训练”、“推理服务”、“特征工程”、“自智网络”等核心术语的定义，消除歧义，为全行业沟通建立了共同语言。3.总体架构要求：规定了AI平台应具备分层解耦、模块化的开放架构。典型架构至少应包括数据层、AI能力层（包含训练、推理、模型管理等）、应用层以及跨层的运维管理、安全保障和接口适配组件。平台应支持云原生部署，具备弹性伸缩能力。4.功能要求（核心章节）：-数据管理功能：要求平台能够对接多种网络数据源（如性能、配置、告警、日志、信令等），支持数据的标准化清洗、治理、标注以及端到端的数据血缘追踪，确保AI模型的质量基础。-模型开发与训练功能：支持主流机器学习框架（如TensorFlow，PyTorch），提供可视化的模型开发环境、自动化特征工程、自动机器学习（AutoML）以及分布式训练能力。应支持模型的可解释性分析，便于运维人员理解和信任模型决策。-模型管理与分发功能：建立模型仓库，实现模型版本管理、元数据管理、模型评估、以及从训练环境到生产环境的无缝部署与灰度发布机制。-推理服务功能：提供高性能、低延迟的实时和离线推理服务。支持模型的热加载、动态切流，以及基于流式数据的在线学习能力。-运维应用支撑功能：平台应能封装标准的应用编程接口（API），支撑上层如告警压缩、根因分析、故障预测、工单自动化等运维应用的快速开发和集成。5.性能要求：规定了平台在不同负载场景下（如百万级告警并发处理、毫秒级推理响应）的关键性能指标，如处理时延、吞吐量、资源占用率、模型训练收敛速度等，并给出了测试方法。6.接口与互操作性要求：定义了平台内部及平台与外部系统（如网管系统、业务支撑系统）的标准化接口清单，包括数据接入接口、模型管理接口、推理服务调用接口等，旨在实现异构平台的互联互通。7.安全与可靠性要求：重点强调了数据安全（隐私保护、脱敏加密）、模型安全（防对抗攻击、模型溯源）、运行安全（故障容灾、高可用性）以及平台自身的访问控制和审计日志要求，确保AI应用在严肃的生产环境中安全可靠。四、主要参编单位介绍：华为技术有限公司作为本标准的核心起草单位之一，华为技术有限公司（简称“华为”）在通信网络与人工智能领域积累了深厚的理论与实践基础，是本标准制定不可或缺的中坚力量。华为是全球领先的信息与通信技术（ICT）基础设施和智能终端提供商。在通信网络运维方面，华为长期致力于为全球电信运营商提供高效的运维解决方案，其自主研发的“iMasterNCE”自动驾驶网络解决方案，已在全球多个商用网络中成功部署。在人工智能领域，华为拥有强大的从芯片到框架再到上层应用的全栈AI能力，包括自研的昇腾（Ascend）AI处理器、昇思（MindSpore）AI计算框架以及ModelArtsAI开发平台。在本标准的编制过程中，华为凭借其在“自智网络”理论和实践中的领先经验，贡献了多项关键技术建议：-架构设计方面：华为提出了基于“数字孪生”的网络运维AI平台架构模型，强调了仿真验证与根因推理闭环的重要性，将该理念融入到了标准的数据管理与模型应用章节。-性能指标方面：结合其服务全球领先运营商海量网络的经验，华为提供了业界最前沿的性能基线数据，确保了本标准提出的性能要求既具前瞻性又具备行业可比性。-接口规范方面：华为积极推动平台接口的轻量化与开放性，倡导遵循社区标准（如Kubernetes、Kubeflow等），有效促进了标准的兼容性与生态活力，避免了厂商锁定。华为的深度参与，不仅将自身先进的技术理念转化为行业共同遵循的行为准则，也彰显了中国企业在全球科技治理中的责任与担当。通过本标准的制定，华为将持续赋能全行业，加速AI在通信网络运维中的规模化落地。五、结论与展望《面向通信网络运维的人工智能平台技术要求》（YD/T6928-2026）的发布，标志着我国通信行业在智能化转型道路上迈出了坚实而关键的一步。本标准通过确立统一的技术框架与性能基准，为AI技术在复杂电信网络中的安全、高效、可靠应用提供了权威性指导，将有力促进产业从“点状AI应用”向“平台化AI赋能”的范式迁移。展望未来，随着6G、卫星互联以及通感算一体化等新技术的演进，网络运维的智能化和自动化需求将更加凸显。本标准的实施，为后续更细分