2026 AI原生网络智慧运营白皮书

AI原生网络智慧运营白皮书I当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，以人工智能（ArtificialIntelligence，AI）为代表的新一代信息技术正在推动网络从“连接管道”向“智能基础设施”演进。随着通信网络、云计算网日益复杂，传统依赖人工经验、静态规则和脚本工具的运营方式难以由规则驱动自动化向意图驱动、智能闭环的智慧运营演进。面向AI应用与网络自治需求，AI原生网络正成为网络体系演进的重要方向。AI原生网络并非传统网络与AI技术的简单叠加，而是控制机制、服务模式和运营体系进行系统性重构的新型网络范式。一方面，通过“AIforNetwork”推动AI能力深度融入网络内部，形成贯穿“感知—认知—决策—验证—执行—反馈”的自治闭环；另一方面，通过“NetworkforAI”面向大模型、智能体及智能应用提供高性能、高可靠、低时延和确定性的网络支撑。本白皮书聚焦“AIforNetwork”及其在网络运营领域的具体落点，重点研究AI能力内生于网络运营体系后，网络智慧运营的愿景、架构、能力、关键技术与工程实践。其中，大模型承担语义理解、知识整合、推理辅助和候选方案生成等认知功能；智能体承担任务规划、工具调用和流程协同；知识图谱、数字孪生、规则引擎、优化算法、编排器和控制器共同提供知识增强、策略验证与确定性执行能力。通过不同技术能力的协同，实现从业务意图理解、网络状态认知、智能决策与验证到受控执行和效果反馈的端到端闭环，推动网络运营由辅助智能逐步向更高等级自治演进。AI原生网络智慧运营白皮书基于上述定位，本白皮书以AI原生网络为技术范式，以网络智慧运营为核心研究对象，以大模型与智能体为重要智能引擎，围绕背景与需求、现状与趋势、愿景与挑战、总体架构与能力体系、典型场景实践及演进路径展开论述，旨在形成一条“AI原生网络演进—运营范式变革—智慧运营体系构建—关键技术支撑—典型场景验证—渐进自治演进”的完整技术主线，为网络智慧运营向更高等级自治持续演进提供参考。 I III一、背景与需求 11.1政策背景：人工智能与数字基础设施战略 11.2产业背景：网络演进与运营智能化需求 21.3技术背景：从网络智能化到AI原生网络 3二、现状与趋势 42.1智能技术发展现状 42.2AI原生网络智慧运营 16三、愿景与挑战 253.1发展愿景：构建AI原生网络智慧运营体系 253.2核心挑战 29四、架构、能力与演进路线 324.1总体架构 324.2技术架构 394.3能力体系 484.4推进路线 52五、关键技术 565.1多模型协同认知与决策技术 565.2智能体驱动的端到端协同技术 625.3数字孪生与虚实联动验证技术 695.4智能决策可信增强技术 75六、典型场景与探索实践 796.1业务智能开通 796.2网络智能定障 89七、总结与展望 987.1总结 987.2展望 99附录A：术语与缩略语 101参考文献 104AI原生网络智慧运营白皮书1一、背景与需求1.1政策背景：人工智能与数字基础设施战略在国家战略层面，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》[1]对网络与人工智能发展作出系统部署：适度超前建设新型基础设施，完善信息通信网络，推进5G-A演进、万兆光网建设和6G技术创新；深入推进“东数西算”工程，构建多层次算力设施体系和全国一体化算力网；全面实施“人工智能+”行动，强化工业互联网、行业专网升级、城市智能基础设施建设等重大工程，是上述部署的重要落地抓手。这些工程的推进，对网络智能化水平提出了更高要求：既要高效利用全国算力资源，又要保障跨域网络的高稳定性、高安全性和强韧性。网络基础设施是数字经济的“大动脉”。随着国家战略深入推进直接关系数字中国建设全局。因此，推动网络基础设施从“人工运营”向“智慧运营”转型，既是技术演进的内在要求，更是落实国家战略、夯实数字中国底座的必然选择。而构建新一代网络智慧运营体系，已成为行业必须回答的时代课题。AI原生网络智慧运营白皮书21.2产业背景：网络演进与运营智能化需求数字化建设正从单点数字化迈向全域智能化。通信网络、云计算网络与算力网络持续融合，网络承载对象由传统连接业务逐步扩展到赖和运行环境更加复杂。传统按专业、按域分割的运营方式难以充分支撑跨域业务协同和端到端服务保障，网络运营需要面向业务目标统一组织数据、知识、模型、策略和执行能力。从运营视角看，这一变化主要体现在以下三个方面：一是网络状态与业务关系更加复杂。网络拓扑、配置、流量、算力和业务状态持续变化，跨云、跨域、跨层级资源协同日益普遍，运营对象由单一设备和链路扩展到端到端业务与资源组合，状态感知、关联分析和影响评估难度显著增加。二是运营任务由单点处理转向跨系统协同。业务开通、故障诊断、资源优化和服务保障通常涉及多个专业系统与控制域，需要在统一业务目标下完成信息获取、分析判断、方案生成、策略校验和执行反馈，传统依赖人工串联流程的方式难以兼顾效率与一致性。三是规则驱动自动化面临能力边界。脚本、模板、规则库和流程编排适合处理边界明确、逻辑稳定的确定性任务，但在复杂语义理解、跨域关联分析、动态策略生成和未知场景适配方面能力有限。网络运营因此需要在保留确定性自动化优势的基础上，引入AI认知与智能体协同能力，形成“智能决策+确定性执行”的新型运营机制。AI原生网络智慧运营白皮书31.3技术背景：从网络智能化到AI原生网络以大模型和智能体为代表的新一代人工智能技术持续发展，推动网络智能化由局部能力叠加走向体系级重构。AI原生网络强调将AI能力融入网络架构与运行过程，并与数据、知识、数字孪生及现有编排控制体系协同，为网络智慧运营提供新的技术基础。在这一演进过程中，不同智能技术按照任务特点形成分工协同：模型侧重点在于语义理解、状态分析和专业计算，智能体侧重任务组织与跨系统协同，规则、优化算法、仿真验证及编排控制系统承担约束校验和受控执行。各类能力共同服务于网络运营任务，而非以单一模型或智能体替代现有生产控制体系。由此，网络智慧运营的技术重心由单点智能工具应用转向面向业务目标的体系化协同，使数据、知识、智能决策、验证与执行能够在统一运营流程中衔接，并形成持续反馈与优化机制。AI原生网络智慧运营白皮书4二、现状与趋势AI原生网络推动网络运营由规则驱动的流程自动化向智能分析、场景化闭环和分级自治演进。当前，大模型、字孪生等技术已进入多个运营场景，但不同场景在应用深度、闭环范围和生产成熟度方面仍存在差异，整体处于由单项技术应用向体系化融合演进的阶段。2.1智能技术发展现状2.1.1通用大模型GPT-3Claude3GPT-3KimiK3DeepSeek-V3Claude通用大模型通常以Transformer[2]及其变体为基础，通过大规模预训练获得跨任务迁移能力。不同模型在训练数据、架构、上下文、工具调用和多模态能力方面差异较大，且多数闭源模型未公开完整参数AI原生网络智慧运营白皮书5和训练细节。因此，本节仅依据公开资料梳理代表性演进，不以厂商自述或单一榜单推导模型在网络生产环境中的实际能力。第一阶段（2017-2019年架构探索阶段。2017年，Google发表的《AttentionIsAllYouNeed》论文标志着深度学习进入全新纪元。谷歌提出的Transformer架构通过自注意力机制（Self-Attention）改善了传统循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）[3]和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）[4]在处理长序列时的局限性，为后续大模型的发展奠定了根本性基础。该阶段的核心技术突破包括：①自注意力机制，实现了序列中任意位置间的直接建模；➁并行计算，相比RNN的序列计算，大幅提升了训练效率；③位置编码，解决了Transformer缺乏序列位置信息的问题；④多头注意力，增强了模型对不同语义空间的理解能力。第二阶段（2020-2022年）：规模化突破阶段。这一阶段的核心特征是模型参数量的爆炸式增长和训练数据的大规模扩展。GPT-3、中国厂商密集布局，ERNIE3.0Titan、GLM-130B等模型[8][9]在中文理解、知识增强等方面形成特色优势。该阶段的关键技术突破包括：①规模化训练，模型参数从十亿级跃升至千亿级；➁In-ContextLeaGPT-3展示了无需微调即可完成新任务的能力；③Few-ShotLearning，通过少量示例实现任务泛化；④知识增强，中国模型普遍注重将结构化知识融入预训练过程。AI原生网络智慧运营白皮书6第三阶段（2023年至今）：多模态融合与智能体化。GPT-4、Gemini、Claude系列[10][11]实现原生多模态能力；DeepSeek-V3/R1[12][13]以混合专家模型（MixtureofExperts，MoE）架构[14]实现极高成本效率；Qwen3、GLM-4等国产模型[15][16]在推理、编程、多语言支持方蒸馏、量化等技术使万亿参数模型可在产业端部署；二是对齐深化，人类反馈强化学习（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF）、RLAIF、ConstitutionalAI等[17-19]提高模型行为符合人类价四是部署泛化，云端、私有化、边端协同部署共同发展。总体来看，通用大模型正由单一文本生成能力向推理、多模态、工具调用和智能体协同方向演进，为网络运营中的自然语言交互、跨域知识理解和复杂任务规划提供了通用能力基础。但通用模型的开放式生成特性与网络生产环境对准确性、实时性和确定性的要求存在差异，因此，通用模型应用于网络运营时，仍需结合领域知识、实时数据和专业工具。2.1.2垂直领域大模型垂直领域大模型是在通用大模型基础上，通过领域数据、专业任务和行业知识进行强化适配的行业级智能引擎。与通用大模型追求广泛迁移能力不同，垂类大模型聚焦特定领域的深度认知与精准决策，AI原生网络智慧运营白皮书7是连接通用AI能力与行业落地需求的桥梁。其发展大致经历以下三个阶段：第一阶段（2022-2023年）：轻量化微调。基于开源通用大模型（如LLaMA、ChatGLM），采用低秩适应（Low-RankAdaptation，LoRA）、Adapter等参数高效微调技术[20][21]，注入领域语料（如金融财报、医学文献、法律条文使模型初步具备行业术语理解与基础问答能力。此阶段特点是“快、轻、省”，但知识深度有限，难以处理复杂专业任务。第二阶段（2023-2024年）：深度任务对齐。在微调基础上，引入监督微调（SupervisedFine-Tuning，SFT）[17]与RLHF，将模型输出与领域专家的操作逻辑、决策偏好深度对齐。典型做法包括：构建领域指令集（如医疗诊断决策链、金融风控规则）、引入专家标注的偏好数据、采用直接偏好优化（DirectPreferenceOptimization，DPO）/此阶段模型从“懂领域语言”迈向“按领域逻辑思考”。第三阶段（2024年至今）：体系化行业大模型建设。头部行业开始构建自主可控的垂类大模型体系，形成“预训练基座+领域知识库+专业工具链+合规机制”的完整栈。模型不再孤立存在，而是与知识图谱、数字孪生、业务系统深度集成，实现“知识可更新、决策可解释、结果可验证”。当前，垂直领域大模型已在多个行业形成代表性探索与应用：AI原生网络智慧运营白皮书8医疗领域：Med-PaLM等模型围绕医学问答和临床知识评测开展研究[24][25]，华佗GPT等中文医疗模型探索多轮问答与知识增强[26][27]。此类评测结果不等同于临床诊疗能力，实际应用仍需医疗规范、专家审核和合规验证。金融领域：BloombergGPT基于通用与金融语料训练，在部分金融自然语言处理基准上展示领域适配效果[28]；FinGPT等[29]开源项目探索面向金融数据的适配与评测，可用于辅助投研、信息抽取和风控分析，但输出仍需专业审核。法律领域：法律大模型通过法条、裁判文书和合同模板等资料进行领域适配，探索合同审查、案例检索和法律问答。效率与准确率受任务、数据和评测口径影响，不应以缺少公开基线的单一倍数概括。工业制造领域：西门子IndustrialCopilot[30]与华为盘古制造大模型[31]，融合设备机理模型与运行数据，实现工艺参数优化、质量缺陷预测与设备预测性维护。上述发展历程与应用实践表明，垂直化是提升专业场景可用性的关键路径。通用大模型虽具备较强的泛化能力，但在金融、医疗、政务、工业等专业场景中，常因领域知识不足、术语理解偏差、业务逻辑脱节而难以直接落地。通过继续预训练、指令微调、检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）[32]、知识图谱融合等适配手段，模型能够吸收行业知识、对齐业务语义、接入实时在专业场景中实现更高的准确性、可靠性和可解释性。与此同时，垂AI原生网络智慧运营白皮书9直化发展仍面临多重挑战：①数据方面，高质量领域语料稀缺、标注成本高，且存在数据孤岛与隐私安全约束；➁评测方面，缺乏统一基准和能够反映业务实效的评估体系；③合规方面，金融、医疗、政务等领域监管严格，模型安全、可解释性和责任边界尚不清晰；④成本方面，领域适配的训练、推理和持续迭代成本较高，制约了规模化推2.1.3网络领域大模型网络领域大模型是大模型能力面向通信网络专业场景的深化，服务于网络规划、建设、运行、优化和保障等运营活动。其输入通常包括拓扑、配置、协议、日志、告警、性能指标、工单和标准规范等多源信息，重点增强业务意图理解、网络知识推理、状态分析、根因研判和候选策略生成能力。在AI原生网络智慧运营体系中，网络领域大模型属于认知与决策支撑能力，需要与实时数据、知识图谱、专业算法、数字孪生和确定性控制系统协同工作。相比于通用大模型，网络垂类大模型在训练数据、知识深度、推理特性、输出要求、部署方式和典型代表等方面存在显著差异，详见表2-1。这些差异的根源在于网络数据与知识基础的特殊性。网络领域大运维工单、专家经验和标准规范等多源信息，具有多源异构、时空关AI原生网络智慧运营白皮书联强、专业门槛高、安全敏感等特点。因此，数据治理、知识建模和合规使用是模型训练与应用落地的前提。对比维度通用大模型网络领域大模型训练数据知识深度深度掌握路由协议、服务质量推理特性输出要求部署方式云边端协同、边缘节点需轻量化典型代表NetGPT[33][34]、[35][36]、运营商自研大模型[37-39]在技术特征之外，产业参与方与政策环境共同塑造了网络领域大模型的发展格局。表2-2梳理了相关参与方的角色、代表性进展及核心关注点。从表2-2中可见，高校与科研机构、电信运营商、设备与云服务商、互联网与软件公司分别承担技术突破、基础设施、全栈能力和应用创新等角色；国家政策与基础设施则提供顶层设计和基础环境。“AI+”行动推动人工智能与实体经济深度融合，“东数西算”与算力网络提供低成本、高效率的算力保障，数据要素基础制度则为大模型训练与推理提供高质量数据供给与合规流通环境。AI原生网络智慧运营白皮书类别角色代表性机构/案例研究/应用重点高校与科前沿技术创新与理商施提供者与行业赋构建“算力+网络+平台”一等设备与云软硬一体全栈能力互联网与模型与应用创新引研发通用及垂直领域大模国家政策与基础设施顶层设计者与公共底座统筹者在产业协同和政策支持下，网络领域大模型当前发展主要体现在一是从知识问答向深度网络推理演进。最初的网络领域模型主要用于网络配置问答或运营助手，随着图神经网络（GraphNeuralNetwork，GNN）、图Transformer、多模态融合等[40-42]技术引入，模AI原生网络智慧运营白皮书型开始具备跨层级、跨设备、跨协议的因果推理能力，能够识别拓扑变化、异常传播链路、配置冲突等问题。二是典型能力加速向工程应用落地。当前，网络领域大模型与智能体的应用主要集中在以下能力方向：①网络意图解析，将自然语言业务需求转化为结构化网络意图与策略建议；②网络故障分析，结合网络拓扑、运行日志和时序数据开展关联分析与辅助诊断；③性能瓶颈定位与策略优化，识别网络运行瓶颈并生成优化建议；④智能资源调度，支撑网络路径规划、算网资源优化与动态编排等。国内外运营商、云厂商和设备厂商围绕上述方向积极开展技术研究与工程实践。例如，华为开展NetGPT网络大模型研究，探索面向网络管理与优化的智能化能力体系；思科通过AINetworkingCloud及AgenticOps相关技术推进智能体驱动的网络运维；阿里云依托云网络智能服务及STAROps等平台，探索大模型与智能体在故障诊断、风险预警和自动化运维中的应用[43-46]。总体来看，网络领域大模型与智能体正由概念验证（ProofofConcept，PoC）逐步向场景化验证与工程应用演进，但其规模化部署和闭环自治能力仍有待进一步提升。三是与通用大模型形成互补协同。在实际部署中，通用大模型负责自然语言理解、跨域知识迁移与复杂语义解析；网络垂类大模型负责专业推理、策略生成与操作校验。二者通过“通用认知+专业执行”的分层协作，兼顾泛化能力与工程可靠性。AI原生网络智慧运营白皮书总体来看，网络领域大模型已由知识问答逐步进入面向诊断、规划和策略生成的工程探索阶段，但跨域实时认知、复杂决策可靠性和生产闭环能力仍需持续验证。其进一步发展不应以模型单体能力为目标，而应面向AI原生网络的自治闭环，与知识体系、专业模型、智能体、数字孪生和现网控制系统协同，形成可验证、可受控的网络智慧运营能力。2.1.4智能体技术智能体（AIAgent）是能够感知环境、自主规划、调用工具并执行任务的智能实体。在大模型提供认知能力的基础上，智能体技术进一步将“理解”转化为“行动”，成为大模型能力落地网络运营的关键执行载体。近年来，智能体技术从“单兵作战”向“群体协作”快速演进，其能力重心也从简单的大模型封装，逐步扩展至自主规划、记忆管理、工具调用、环境交互和多智能体协作。第一阶段（2023-2024年）：单智能体阶段。该阶段以“推理—行动”循环为核心。以ReAct[47]、AutoGPT等为代表，智能体能够根据任务目标自主分解步骤，并调用搜索、API、代码解释器等外部工具。此阶段的核心突破在于将大模型的认知能力与外部工具的执行能力桥接起来，使模型从“只会说”走向“能做”。但受限于单智能体的上下文长度、记忆能力和任务复杂度，其在长流程、多角色场景中的表现仍不稳定。AI原生网络智慧运营白皮书第二阶段（2024-2025年）：多智能体协作阶段。该阶段面向跨角色任务协同。多个智能体可通过任务委托、共享状态和工具调用进行协作，以完成单一智能体难以胜任的复杂任务。为支撑这种协作，模型上下文协议（ModelContextProtocol，MCP）用于规范模型或智能体访问外部工具和数据的上下文接口；智能体对智能体（Agent-to-Agent，A2A）协议用于支持不同智能体之间的发现、通信与任务协作。二者目前仍处于快速演进阶段，其安全、身份认证、语义一致性和跨厂商互操作等能力仍需工程验证。第三阶段（2025年至今）：通信行业智能体化探索阶段。该阶段智能体技术从通用能力走向网络场景。通信产业开始探索将智能体接入运营支撑系统、网络管理系统和控制器。部分产业方案提出LPI、场景化API、MCP-T和A2A-T等集成方式。其中，MCP-T和A2A-T应视为面向通信场景的协议扩展探索或产业倡议，尚不能直接等同于已形成广泛共识的国际标准。相关实践表明智能体具备应用潜力，但仍需通过多厂商互操作、安全评测和现网运行数据验证成熟度。从能力维度看，智能体技术的发展集中体现在五个方面：一是自主规划，能够将高层意图拆解为可执行步骤；二是记忆管理，支持短期上下文与长期知识的分层存储和调用；三是工具调用，通过标准化接口连接外部系统、API和数据库；四是环境交互，能够感知网络状态并反馈执行结果；五是多智能体协作，通过角色分工和任务委托完成复杂运营流程。AI原生网络智慧运营白皮书从应用场景看，智能体在告警处理、配置生成、故障自愈和闭环优化中具有明确的应用潜力。例如，在告警处理中，智能体可自动关联多源告警、定位根因并生成处置建议；在配置生成中，可根据自然语言意图生成合规配置并校验；在故障自愈中，可编排诊断、隔离、恢复等动作，实现部分闭环；在闭环优化中，可基于网络性能数据持续调整策略。然而，智能体在网络场景的落地仍面临多重难题：可靠性方面，错误决策可能导致网络中断或业务受损；权限控制方面，需明确智能体可操作的范围和边界；安全评估方面，需防范提示注入、工具滥用和越权访问等风险；标准化方面，跨厂商、跨系统的互操作机制尚不成熟。总体来看，智能体已从技术探索走向场景验证，但距离规模化、可信赖的网络智慧运营仍有关键差距。2.1.5智能技术演进趋势展望未来，支撑AI原生网络智慧运营的智能技术将更加重视模型协同、知识增强、任务编排、虚实验证和可信控制，主要呈现以下趋势：趋势一：模型协同与知识增强。通用大模型、网络领域模型和专业小模型将根据任务特点进行组合，并通过RAG、知识图谱、实时数据接入和外部记忆补充网络事实，在能力、时延、成本和可靠性之间取得平衡。趋势二：智能体协同与任务编排。智能体将更多承担任务分解、工具调用、状态管理和跨系统流程组织，多智能体协同用于处理跨专AI原生网络智慧运营白皮书业、跨域复杂任务；协同结果仍需接受权限、规则、事实和验证机制约束。趋势三：数字孪生与虚实验证融合。数字孪生将进一步承担策略推演、影响分析和风险评估功能，为配置变更、资源调度和故障处置等高风险操作提供上线前验证环境。趋势四：智能决策与可信控制协同。AI负责语义理解、复杂关联分析和候选方案生成，规则引擎、优化算法、编排器和控制器承担约束校验与受控执行，身份权限、审计、风险分级、异常熔断和人工接管贯穿闭环。2.2AI原生网络智慧运营2.2.1网络运营技术演进网络智慧运营并非由传统自动化直接跃迁到高等级自治，而是在数据、知识、模型、流程和控制能力持续积累基础上的渐进演进。结合现有产业实践，其技术形态可概括为以下四个阶段：阶段一：规则驱动自动化。依靠脚本、模板、规则库和流程编排完成批量配置、策略下发、数据采集等重复性任务。系统能够自动执行预定义流程，但任务理解、异常判断和策略选择主要依赖人工。该阶段形成了后续智慧运营所需的接口、流程和控制基础。阶段二：数据驱动智能辅助。引入统计分析、机器学习和知识检索能力，对监控数据、告警、日志和业务指标进行异常检测、趋势预AI原生网络智慧运营白皮书测、故障辅助定位和运营分析。系统开始具备认知辅助能力，但决策确认和关键操作仍以人工为主。阶段三：场景化闭环运营。围绕边界明确、风险可控的场景，将状态感知、分析判断、策略生成、规则校验、自动执行和效果验证连接为闭环，实现业务开通、参数优化、故障恢复等任务的局部自治。该阶段的重点是形成稳定、可验证的端到端任务闭环，而非单纯提高自动化比例。阶段四：AI原生分级自治。AI能力深度融入网络运营体系，数据、知识、模型、智能体、验证与控制能力围绕具体场景协同运行。自治能力依据场景范围、运行设计域、风险等级、验证充分性和人工介入条件逐步提升，在满足安全与治理要求的前提下扩大智能闭环范2.2.2国内外行业实践进展在标准与产业侧，国内外相关组织持续推进网络智能化、意图驱动、闭环管理和分级自治等研究。TMForum提出自智网络（AutonomousNetwork，AN）分级框架[48]；ETSI围绕零接触网络与服务管理（Zero-touchNetworkandServiceManagement，ZSM）及体验式网络智能（ExperientialNetworkedIntelligence，ENI开展意图驱动管理与智能化系统架构研究[49][50]；ITU-T提出面向未来网络的智能等级评价框架[51]；3GPP围绕移动网络意图驱动管理服务开展标准化工作[52]；我国通信行业标准对基于意图的网络总体技术要求作出规AI原生网络智慧运营白皮书定[53]。相关标准与框架为网络智慧运营的能力定义、接口协同、意图管理和分级评价提供参考。从整体实践看，行业应用正在由规则自动化和单点智能向场景闭环、平台化能力和跨系统协同演进。当前较为集中的方向包括：智能分析与辅助决策、场景化闭环、数字孪生验证以及统一智能运营平台一是场景化闭环逐步形成。故障处理、业务保障、参数优化和资源调整等场景开始连接状态感知、分析判断、策略生成、执行和效果验证，但闭环范围与自动执行程度仍因场景风险和系统条件而异。二是大模型和智能体开始进入运营流程。行业实践已覆盖意图理解、知识问答、故障分析、策略候选生成和流程编排等任务，其作用正由信息辅助向任务协同拓展，但生产决策仍需要专业规则、验证机制和人工治理配合。三是数字孪生逐步用于策略验证。部分实践在变更管理、容量评估和方案验证中引入仿真与What-if推演，以降低策略直接进入生产网络的风险，但模型精度、实时同步和跨域建模能力仍影响验证效果。四是智慧运营能力呈平台化建设趋势。数据治理、知识管理、模型服务、智能体运行、闭环管控和安全治理等能力逐步从单场景建设走向共享支撑，以提高跨场景复用和跨系统协同能力。AI原生网络智慧运营白皮书2.2.3行业典型案例近年来，国内外电信运营商、设备厂商及科研机构围绕网络智能化、意图驱动、智能运维和分级自治等方向开展了广泛研究与技术探索，形成了多种技术架构、解决方案和应用实践，为AI原生网络智慧运营的发展提供了重要参考[49-63]。案例一：华为星河AI网络自动驾驶解决方案（L4级）2025年，在TMForum组织的AN等级测评中，华为助力南非MTN在IP网络领域实现突破，获得TMForum颁发的IP网络优化场景AN等级评估标准（GB1059Cv1.1.0）全球首个ANL4级认证。南非MTN基于华为星河AI网络自动驾驶解决方案，依托iMasterNCE-IP网络数字地图和NetMaster网络优化智能体，实现了从意图感知、智能分析到决策模拟和自动化执行的端到端闭环。该案例展示了IP网络优化场景中意图感知、分析决策与自动执行闭环的工程实践，成为TMForum全球首个达成IP网络优化场景ANL4的运营商。案例二：爱立信基于AI的意图驱动运营方案（L4级）2025年，爱立信基于AI的意图驱动运营解决方案（IBO），马来西亚DigitalNasionalBerhad（DNB）成为全球首家正式获得TMForum服务保障L4自智认证的移动网络供应商。该方案整合了自动化和AI能力，打造出一个高效的网络，能以全球最低的成本之一提供世界级的5G连接，展示了移动网络服务保障场景中自动化与AI协同的工程实践。AI原生网络智慧运营白皮书案例三：中国联通AI智能体地铁无线网络运营方案为解决地铁场景人工测试耗时耗力的诸多问题，中国联通提出了一种新的地铁用户识别和定位方法，依靠地铁用户上报MR来实现替代人工测试模式，并嵌入网络专家大模型，自动进行地铁问题识别、根因分析、智能决策，并对执行效果进行自动闭环评估，从而实现了地铁网络问题的全程管控。“大模型中枢+小模型执行”架构，推动地铁无线网络优化从人工经验驱动升级为AI目标驱动，属于网络智慧运营在垂直场景的深化应用。案例四：中国移动九天大模型助力无线网络优化方案中国移动九天网络大模型充分挖掘无线网络运行数据时空关系的复杂性，精准解决无线网络日常运营作业中对专家水平要求高、工单处理时效差、问题分析维度不足、优化效率低等痛点。九天网络大模型以其卓越的内生能力，可嵌入到无线网日常优化中，提供问题诊断、分析决策、方案执行、效果预估的能力，实现对传统无线网优化流程的智能化重塑，打造无线问题端到端的自闭环优化。该案例是网络智慧运营在无线网领域的典型实践。案例五：中国铁塔网络智能化运营与优化平台为解决用户在网络运营与优化方面的需求与痛点，中国铁塔南京科技创新中心构建了基于SDN/NFV、AI大模型的网络智能化运营与优化平台。平台采用分层架构设计，涵盖数据采集、处理、分析、决策及交互五大层级。核心功能包括：监控与高效利用，包括网络资源AI原生网络智慧运营白皮书涉及实时指标监控智能路由调整及流量管理；AI驱动的智能监测与分析，实现异常检测、预测性维护及智能决策支持；一体化监测与管理，提供监控总览、全域资源监控、网络智能编排及告警管理。该案例属于网络智慧运营的平台化建设。案例六：中兴通讯AIRNetAN高阶演进解决方案中兴通讯推出AIRNetAN高阶演进解决方案，从跨域协同、单域自治、内生智能三个层次出发，提供分层、分域、分级演进的自智能力，通过独立部署或者云部署，赋能网络数字化运营。通过数据引擎提供核心资源，AI大模型引擎对资源进行智能化处理，数字孪生引擎将处理后的信息应用于实际场景中，形成一个闭环的、高效的创新生态，赋能网络数字化运营，体现了网络智慧运营在跨域协同、单域自治和内生智能方面的平台化探索。通过MCPServer与AI增强的5G核心网深度集成，实现自然语言意图理解、网络资源实时编排和端到端自动化服务保障，体现了通信行业在自然语言意图理解、资源编排和自动化服务保障方面的探索。上述案例覆盖网络优化、故障处理、业务保障、配置开通和意图驱动等场景，反映出AI与自动化技术正由单点辅助向场景闭环和平台化协同演进。由于不同案例的评价对象、场景边界、指标口径和运行条件并不一致，其自治等级或效果数据不宜直接横向比较。总体而言，跨域协同、实时性、验证机制、长期运行效果和多厂商互操作仍是进一步规模化应用需要解决的问题。2.2.4现有实践成效与待验证问题综合国内外行业实践，网络智慧运营已在数据分析、知识问答、辅助诊断、流程自动化及部分场景闭环方面形成应用基础。相关成果验证了智能技术在特定任务和运行条件下的应用可行性，但其可复用范围、长期运行效果及跨域自治能力仍有待进一步验证。一是已有实践证明了智能分析与辅助决策的场景可用性。通过结合网络数据、领域知识与模型能力，部分场景已能够实现意图解析、异常识别、故障辅助定位和策略建议生成，但相关结果主要体现特定任务、数据条件及部署环境下的应用效果。二是已有实践证明了局部运营闭环的工程可行性。在业务开通、网络优化和服务保障等边界相对明确的场景中，智能分析、任务编排、策略校验和执行反馈已能够形成一定程度的流程衔接；但现有案例的系统范围、自动执行权限与风险控制条件各不相同，尚不足以据此推断跨厂商、跨域场景均具备稳定闭环能力。三是规模化成效和长期运行可靠性尚缺乏充分的可比证据。现有公开案例在评价基线、指标口径、持续运行周期、异常条件、总体成本和人工介入情况等方面披露程度不一，尚难系统评估跨场景复用、长期稳定性及投入产出效果，也不宜直接横向比较不同案例的自治等AI原生网络智慧运营白皮书四是生产级自治的适用边界仍待验证。对于跨域状态一致性、复杂策略的事实依据与验证充分性、异构系统受控协同，以及权限审计、异常回退和责任划分等要求，现有实践尚未提供覆盖不同运行条件的充分证据。相关问题不意味着已有技术不可用，而是说明其进入更大范围生产闭环仍需按场景验证。总体而言，智能技术已在特定场景中展现出应用价值，并为局部闭环运营提供了工程基础。然而，跨域可复用性、长期运行可靠性以及生产级可信自治仍缺乏充分验证。面向更大范围的实际部署，需要进一步明确事实依据、策略验证、系统协同、运行恢复及安全治理等方面的技术与工程要求。2.2.5网络智慧运营发展趋势面向AI原生网络演进，网络智慧运营的发展重点将由单点技术应用转向跨场景、跨系统的体系化能力建设，主要呈现以下趋势：一是由单场景智能向跨系统协同演进。随着网络、云、算力和业务系统关联增强，智慧运营将更加依赖统一语义、标准接口和受控工具调用机制组织跨专业任务，并逐步提高数据、知识和能力的跨场景复用水平。二是由辅助分析向可验证闭环演进。模型和智能体将更多参与任务规划、分析判断和流程组织，但是否进入自动执行取决于场景风险、验证充分性和运行设计域。低风险、可验证、可回滚任务可逐步扩大闭环范围，高风险任务保留人工确认与接管。AI原生网络智慧运营白皮书三是由单纯追求自动化效率向业务、资源与风险综合优化演进。智慧运营的评价重点将由减少人工操作进一步扩展到业务开通效率、四是由外围安全防护向内生治理演进。数据输入、模型推理、工审计、风险控制和异常处置机制，使安全可信成为智能闭环的内在约总体来看，网络智慧运营正由“自动化+局部AI”向AI能力内生、跨系统协同和闭环可验证的体系演进。其发展重点不是追求统一的无人化目标，而是在明确场景边界、风险约束和人工介入条件的基础上，持续提升网络运营的智能化与自治水平。三、愿景与挑战在AI原生网络范式下，网络智慧运营的发展目标是将AI能力由外部辅助工具逐步转化为运营体系的内生能力，使网络能够围绕业务目标持续感知运行状态、理解任务与环境、形成决策方案，并经过验证后受控执行，再依据执行效果持续优化。自治能力应面向具体场景、运行设计域、风险等级、验证充分性和人工介入条件进行评价与渐进释放。3.1发展愿景：构建AI原生网络智慧运营体系3.1.1AI原生网络智慧运营的内涵AI原生网络智慧运营是AI原生网络“AIforNetwork”在运营域的体系化实现。它面向网络规划、建设、运行、优化和保障等全生命周期活动，将数据、知识、模型、智能体、数字孪生以及编排控制能力组织为统一的运营闭环，使AI能力从局部功能嵌入转变为贯穿运营流程的内生能力。其核心不是以大模型或智能体替代现有网络管理与控制系统，而是重构数据、知识、智能分析、任务协同、验证评估与编排控制之间的协作关系，使智能能力能够嵌入既有运营流程，并在明确的权限、规则和风险边界内形成可验证、可追溯的运营闭环。AI原生网络智慧运营白皮书3.1.2发展目标与基本原则AI原生网络智慧运营面向复杂网络环境中的业务目标与运营任务，目标是形成可感知、可认知、可决策、可验证、可执行、可反馈的运营能力，在保障网络安全稳定运行的前提下，提高业务响应效率、故障处理效率、资源利用效率和跨域协同能力，并根据场景成熟度逐步提升自治水平。其建设与演进应遵循以下四项基本原则：（1）意图驱动。面向业务目标和运营目标组织任务，将自然语言、结构化需求或策略目标转化为可校验的技术意图和约束条件，并贯穿任务分解、策略生成、执行与效果评价全过程。（2）知识增强。以实时网络状态、拓扑关系、协议知识、运营经验、业务规则和历史案例等作为模型推理的重要外部依据，通过数据与知识协同降低仅依赖模型参数知识带来的不确定性。（3）验证后执行。模型生成的分析结论和候选策略不得直接转化为生产指令，应根据任务类型和风险等级经过规则校验、约束求解、仿真验证、人工确认等必要环节，再由编排器、控制器等确定性系统受控执行。（4）分级自治。自治能力按照具体场景、运行设计域、操作风险、验证充分性和人工介入条件逐步开放。对低风险、可验证、可回滚的任务可提高自动执行程度；对高风险或验证不足的任务保留人工审批、接管和回退机制。AI原生网络智慧运营白皮书等级典型特征系统角色人工角色适用边界与评估证据备注以人工操提供基础按具体场景评估，记录人工操一自动化率采集、呈现和局部主导决策与关注辅助能力有效性，验证建议人工仍承担主要责任在预定义范围内自监控并处理关注单场景闭环，验证预定义自动化范有条件自治在规定条件下形成审批关键操作并接管异常明确运行设计域和边界，验证条件满足与异常接管关键操作目标场景环需证明场景、范围和条件，提供闭环证据与审计不代表全在目标范围内持续治理和责任属于长期目标，评估需覆盖监管基于上述原则，AI原生网络智慧运营的自治水平应按照具体场景进行分级评价。TMForum自智网络（AutonomousNetwork，AN）等级框架（表3-1）可作为相关能力评价的参考之一，但等级本身不AI原生网络智慧运营白皮书替代对场景范围、运行条件、操作风险、人工介入和实际运行证据的具体评估。3.1.3发展愿景面向未来，AI原生网络智慧运营将围绕业务目标持续完善状态感知、智能分析、协同决策、验证执行与效果评价等能力，推动网络运营由被动响应向主动研判、由人工串联流程向智能协同、由局部自动化向场景化分级自治演进。这一愿景主要体现在以下四个方面：（1）意图驱动的运营闭环面向业务开通、服务保障、故障处置和资源优化等任务，系统能够理解业务目标和约束，将高层意图转化为结构化任务，结合实时网络状态与领域知识形成候选方案，并通过验证、编排和执行反馈形成端到端闭环，使运营流程由“人工拆解任务、系统执行指令”逐步转向“目标驱动、系统协同”。（2）知识增强的网络认知通过统一网络数据语义，融合拓扑、配置、协议、性能、告警、业务和运维经验等信息，构建可持续更新的网络知识体系。大模型与专业模型基于实时状态和领域知识开展异常识别、关联分析、根因推理和方案生成，使网络运营由单纯“看见状态”进一步具备“理解关系、解释原因和辅助决策”的能力。（3）跨域协同的智能决策AI原生网络智慧运营白皮书组织多系统信息获取、任务分解和工具调用，并结合优化算法、策略规则和资源约束形成协同决策。不同智能体或模型之间的协作结果需要经过统一事实、规则和验证机制校验，确保跨域协同建立在可验证的技术依据之上。（4）安全可信的受控自治将风险识别、策略验证、权限控制、执行审计、异常熔恢复和人工接管贯穿运营闭环，根据操作风险和验证充分性动态确定自动执行边界。通过“智能生成—确定性校验—受控执行—效果评价”的协同机制，使自治能力在安全可控前提下逐步向生产网络释放。3.2核心挑战AI原生网络智慧运营从局部场景应用走向生产级可信自治，需要将现有实践中尚未充分验证的要求转化为体系化的技术与工程约束。在认知与决策方面，应保证运行事实可追溯、候选策略可验证；在工程实现方面，应保证异构系统可协同、闭环运行可恢复；在安全治理方面，应保证操作权限、责任边界与自治条件可审计。3.2.1技术挑战：多源状态认知与可信决策一是可信认知要求统一语义与状态证据。体系架构需建立跨网络、云、算力和业务域的资源标识、数据语义、时间关联与状态来源AI原生网络智慧运营白皮书管理机制，使模型和智能体能够基于有时效标识、可追溯来源的一致事实开展分析，并识别信息缺失和状态冲突。二是模型辅助决策要求证据约束与可靠性校验。领域推理应与知识检索、图推理、时序分析和专业算法协同，明确候选结论的证据关联、适用条件和不确定性，并为关键策略设置独立的事实核验、规则检查及错误检测环节。三是复杂策略要求多目标约束求解与执行前验证。面向SLA、容量、时延、成本、安全和变更窗口等条件，架构需区分AI候选方案生成与确定性优化、规则校验和必要的数字孪生验证，确保方案具备明确的准入条件、可执行性和风险评估结果。四是持续优化要求效果归因与受控学习。闭环反馈需记录任务条件、执行动作、网络环境和业务结果，区分策略效果与外部扰动；只有经过质量评估与审核的结果才进入知识、模型和策略更新流程，避免未经验证的反馈直接驱动生产行为。3.2.2工程挑战：异构集成与闭环运行一是跨系统协同要求标准化接口和任务状态管理。面对存量网管、编排器、控制器及云平台的差异，技术架构需以适配接口、工具契约和统一任务编排衔接现网能力，明确调用权限、任务依赖、状态一致性及失败恢复机制，避免对现网进行不必要的整体替换。二是公共数据与知识支撑要求持续治理。数据和知识是各阶段共享的基础设施，其治理水平直接影响跨场景认知、决策与验证的一AI原生网络智慧运营白皮书版本管理、增量更新和权限隔离能力，为各类运营任务提供可靠的事实与知识依据。三是生产运行要求弹性服务与确定性降级。技术架构应按任务时延、可靠性和成本要求组合大模型、专业小模型与算法服务，并通过高可用部署、版本管理、灰度发布、故障降级和人工接管机制保障运行连续性，不将低时延控制任务直接依赖于不受约束的模型输出。3.2.3安全可信与治理挑战一是AI输出的不确定性与网络控制确定性之间存在矛盾。模型幻觉、上下文缺失或错误工具调用均可能影响策略质量，因此需要建立从输入校验、事实检索、策略验证到执行授权的多级防线，并为关键操作设置熔断、回滚和人工接管机制。二是智能体工具调用带来新的权限与安全风险。智能体连接网络控制和运营工具后，需要防范提示注入、越权访问、工具滥用和敏感信息泄露等风险。身份认证、最小权限、操作审批、审计追踪和运行隔离应成为智能体运行环境的基础能力。三是分级自治需要清晰的责任与评价机制。自治等级不能仅依据是否使用大模型或智能体判断，而应结合场景范围、运行设计域、操作风险、验证充分性、人工介入条件和实际运行证据进行评价。同时需要明确模型提供方、平台建设方、网络运营方及相关人员在策略生成、审批、执行和异常处置中的责任边界。AI原生网络智慧运营白皮书四、架构、能力与演进路线AI原生网络智慧运营并非在现有运营平台上简单叠加AI功能，而是将AI能力融入网络运营的感知、认知、决策、验证、执行和反馈过程，并与现有确定性控制体系协同，形成可信闭环。四层能力架构明确运营闭环中的职责与关系，技术架构支撑数据、知识、控制与反馈的流转，能力体系为建设和评价提供依据，分阶段推进路线则与AN等级评价相衔接。四者共同支撑AI原生网络智慧运营从体系设计走向具体场景中的生产应用。4.1总体架构和保障等全生命周期运营场景，承接AI原生网络“AIforNetwork”的自治演进主线，将AI能力内生到网络运营闭环。架构以大模型为重要认知引擎、以智能体为任务规划与协同执行单元，并通过知识、规则、优化算法、数字孪生、编排器和控制器建立从业务意图理解、全域状态认知、智能决策与策略验证到受控执行和效果反馈的闭环运总体架构遵循“意图驱动、认知增强、决策协同、验证前置、执行闭环、安全可控”的设计原则，由意图与业务、全域感知与智能认知、智能决策与编排、自治执行四层核心能力，以及知识数据底座和贯穿全流程的安全可信保障机制构成。四层核心能力形成由上至下的运营闭环：上层将业务目标转化为结构化网络运营意图，中间通过AI原生网络智慧运营白皮书网络状态、业务状态与领域知识的综合认知形成决策依据，并生成候选策略；候选策略经规则、约束、优化算法、数字孪生或沙箱等机制验证后，方可进入受控执行；执行结果和网络状态变化持续反馈至认知、决策与评估环节，最终形成与AI原生网络一致的“感知—认知—决策—验证—执行—反馈”闭环。4.1.1意图与业务层意图与业务层是智慧运营体系面向业务和运营人员的入口，负责将自然语言、结构化需求以及上层业务系统提出的业务目标转化为明确、可理解、可验证的网络运营意图，为后续状态认知、策略决策和自动执行提供统一目标描述。该层主要包括：①业务意图理解，即理解业务目标、服务对象、AI原生网络智慧运营白皮书任务类型和期望结果，将非结构化业务表达转化为结构化运营意图；②目标与约束解析，即提取服务等级、时延、可靠性、资源范围、成本、时间窗口等目标和约束条件；③意图验证与冲突检测，即检查意图完整性、目标合理性及不同约束之间的潜在冲突，避免不明确或相互矛盾的需求进入后续流程；④业务与网络能力映射，即建立业务目标与网络资源、网络能力和运营任务之间的关联，为后续任务规划和策略生成提供目标依据。⑤意图形成与确认，即形成结构化、可追踪的运营意图，并根据任务风险和业务重要程度确定是否需要人工确认。大模型在该层主要发挥复杂语义理解、上下文关联和意图抽取能力；涉及生产网络的关键约束和操作条件，则通过确定性机制进行校验，从而实现业务表达的灵活理解与运营目标的严格约束相结合。通的跨越。4.1.2全域感知与智能认知层全域感知与智能认知层负责建立对网络运行状态及其业务影响的综合理解，为后续决策提供统一、可信的状态认知。该层将网络、云、算力、业务及用户体验等不同领域的运行信息进行关联，形成对资源状态、网络状态、业务状态和运行环境的综合认知，并进一步完成异常分析、影响判断和风险研判。该层主要包括：①全域状态感知，即持续获取网络设备、链路、资源、云平台、算力设施、业务系统以及用户体验等运行状态，形成AI原生网络智慧运营白皮书覆盖不同网络域和资源域的多维状态信息；②状态关联与理解，即将性能指标、告警事件、拓扑关系、配置变化、流量特征、业务指标等信息进行关联，建立网络资源、业务服务与运行事件之间的关系，形成具有时间、空间和业务语义的网络状态描述；③异常识别与运行分析，即对网络运行状态进行持续分析，识别异常、性能劣化和潜在风险，并结合历史状态、运行规律和领域知识分析异常影响范围及可能原因；④知识增强推理，即将实时网络状态与网络规范、设备能力、拓扑关系、历史案例、故障模式及运维经验等领域知识结合，增强对复杂网络问题的理解和推理能力；⑤状态预测与风险研判，即基于当前运行状态和历史演化规律，对资源变化、性能趋势和潜在故障进行分析预测，为后续策略生成和风险控制提供依据。4.1.3智能决策与编排层智能决策与编排层是连接网络认知与网络行动的核心环节，负责根据业务意图和网络状态形成面向目标的运营决策，并将复杂运营任务组织为可验证、可执行的任务流程。该层主要包括：①任务分解与规划，即将复杂运营目标分解为具有明确目标、约束和依赖关系的子任务图谱；②多智能体协同，即组织不同专业智能体承担状态分析、故障诊断、资源规划、策略生成、风险评估和任务编排等职责，实现跨领域协同；③方案生成与比较，即针对运营目标形成多个候选方案，并从业务效果、资源利用、服务质量、成本和风险等维度进行综合比较；④策略验证与风险评估，即AI原生网络智慧运营白皮书对候选方案进行约束检查、规则校验、风险分析和必要的验证，确保方案满足运营目标和执行条件；⑤决策形成与授权，即结合任务风险和自动化成熟度，确定自动执行、人机协同或人工审批方式，形成最终可执行策略。4.1.4自治执行层自治执行层负责将经过验证和授权的运营策略转化为具体网络行动，并对执行过程和执行结果进行持续跟踪，实现策略的可靠落地和效果闭环。该层主要包括：①策略任务化，即将运营策略转换为具有明确执行条件、操作范围和完成判据的执行任务；②任务编排与协同执行，即按照任务依赖关系组织跨网络域、跨资源域的操作；③受控执行，即在既定权限和安全边界内完成网络配置、资源调整、流量控制及故障处置等操作；④执行过程控制，即根据执行状态实施异常处置、限流、熔断、重试、暂停和人工接管等控制；⑤结果验证与反馈，即验证网络状态和业务效果是否达到预期，并将结果反馈至上层认知与决策环节。自治并不意味着所有操作均采用全自动方式，而是根据业务重要程度、操作风险和自动化成熟度，在自动执行、人机协同和人工兜底之间进行选择，并逐步扩大自治范围。AI原生网络智慧运营白皮书4.1.5知识数据底座层知识数据底座是贯穿智慧运营各建设阶段、支撑四层核心能力的公共基础设施，为不同自治成熟度的场景统一提供数据、知识、模型和运营经验服务。置、流量、业务指标、用户体验及运营过程数据；②知识资产，即网络规范、设备能力、业务关系、故障模式、历史案例、专家经验和标准运维流程；③模型资产，即通用模型、领域模型和专业模型，以及相应的训练、评测和版本信息；④策略与案例资产，即经过验证的运营策略、任务流程、历史处置过程及效果评价；⑤统一治理，即对数据、知识、模型和策略进行质量、版本、生命周期和权限管理。知识数据底座通过持续沉淀网络运行过程中产生的数据、知识和经验，为模型推理、智能体协同和策略优化提供持续支撑，形成智慧运营能力的长期积累。4.1.6安全可信保障机制安全可信保障不是独立的业务流程层，而是贯穿上述四层核心能力和知识数据底座的横向保障机制，用于约束大模型和智能体的数据访问、推理决策、工具调用及网络操作边界。主要包括：①身份与权限控制，即明确用户、智能体、模型和工具等不同主体的身份及权限边界；②数据安全治理，即保障数据访问、使用和共享过程中的安全性、合规性和可追溯性；③模型与智能体安全，即对模型输入输AI原生网络智慧运营白皮书出、智能体行为和工具调用进行安全控制；④策略安全控制，即对生成策略进行规则、权限和风险检查；⑤执行安全控制，即通过验证、审批、灰度、熔断和回滚等机制降低自动执行风险；⑥全过程审计追溯，即记录意图、推理、决策、工具调用、策略执行和执行结果等关键过程；⑦人工兜底机制，即对高风险、不确定或超出自动化边界的任务实施人工确认和接管。该层通过上述机制，形成覆盖“数据—模型—智能体—决策—执行”全过程的安全边界，实现智能能力增强与生产网络安全可控之间的平衡。综上，如图4-1，上述能力共同形成网络智慧运营的端到端闭环，即：业务意图→全域感知→智能认知→协同决策→自治执行→效果反馈→持续优化。其中，大模型主要承担复杂语义理解、知识关联、推理分析和方案生成等认知类任务；智能体主要承担任务规划、工具仿真及人工治理机制共同构成生产网络运行的确定性和安全边界。执行结果和运营经验经过治理后持续沉淀到知识数据底座，并用于知识更新、策略优化和模型迭代，形成：运行产生数据→数据沉淀知识→知识增强智能→智能优化运行。最终形成以业务意图为牵引、全域认知为基础、智能决策为核心、自治执行为落点、知识数据为底座、安全可信为边界、闭环反馈为驱动的网络智慧运营体系。AI原生网络智慧运营白皮书4.2技术架构从工程实现视角，技术架构将总体逻辑架构的职责落实为可部署、可集成、可运行的技术组件，重点说明各类组件的功能边界、接口关系及数据流、知识流、控制流和反馈流；回答相关能力由哪些工程模块实现、模块之间如何协同以及如何与现网系统集成。4.2.1感知与数据接入数据接入技术负责将现有网络、云、算力和业务系统中的运行数据统一汇聚至智慧运营平台，为上层数据处理和模型服务提供标准化数据输入。接入对象主要包括：网络设备遥测、性能指标、告警、配置和配置变更信息；网络拓扑、链路状态、流量及资源利用率；云平AI原生网络智慧运营白皮书台、容器平台和算力资源运行数据；业务指标、服务质量、SLA及用户体验数据；工单、操作记录和历史运维过程数据。技术实现上，可根据数据类型采用消息队列、流式处理、时序数据库、日志平台以及轻量级采集代理等方式。例如，可采用Kafka、Pulsar等消息系统实现事件和流式数据接入，采用Flink、Beam等技术实现实时数据处理，采用Prometheus或其他时序数据库存储性能指标，并通过ELK/EFK等日志体系进行日志采集和分析。在接入过程中建立统一的数据对象标识、时间基准、数据格式和质量检查机制，为后续数据治理提供规范化输入。4.2.2数据治理与知识管理数据治理与知识管理负责将原始运行数据进一步加工为可计算、可检索和可供模型使用的数据与知识资产，是连接基础数据和智能能力的关键技术环节。主要包括：①数据湖仓，即面向结构化、半结构化、时序和历史运营数据建立统一的数据存储与计算体系，可采用Lakehouse架构以及DeltaLake、ApacheIceberg等技术实现数据统一管理、数据血缘追踪、数据质量检查、数据版本管理。②知识图谱与运维知识库，即将网络拓扑、设备能力、业务依赖、故障模式、运维案例和SOP等信息构建为结构化知识。知识图谱重点描述：实体—关系—属性，例如设备、链路、业务、告警、事件和变更等实体之间AI原生网络智慧运营白皮书可采用Neo4j、JanusGraph等图数据库或其他图计算技术实现。③向量索引与知识检索，即对规范文档、运维案例、故障记录、设备手册等非结构化知识建立向量索引，并结合关键词、实体、关系等检索方式实现混合检索。可采用Milvus、FAISS、Weaviate等技术实现向量检索。通过知识检索增强模型对专业知识的获取能力，但检索增强不能完全消除模型生成错误，因此对关键知识应进一步进行来源、版本、时效性和一致性校验。4.2.3大模型与模型服务大模型与模型服务负责向上层智能应用提供统一的模型推理能力，并通过领域适配、多模型协同和模型治理满足网络运营场景对专业性、准确性、实时性和稳定性的要求。（1）领域大模型针对网络运营领域进行模型适配，可采用领域数据训练、指令微调、偏好优化和提示工程等方式增强模型在网络专业知识和运维任务上的表现。（2）检索增强与知识增强通过RAG、Graph-RAG等方式将外部知识和实时状态引入模型上下文，使模型能够利用网络规范、设备能力、历史案例和拓扑知识开展分析。（3）多模型协同AI原生网络智慧运营白皮书针对网络运营中不同类型的任务采用不同模型：大语言模型：复杂语义理解和综合推理；图模型：拓扑关系和网络结构分析；时序模型：性能趋势和容量预测；专用小模型：异常检测、告警分类和事件聚类等。通过模型路由机制根据任务类型、实时性要求和资源条件选择适合的模型。（4）模型服务与生命周期管理建立统一模型服务平台，提供：在线和离线推理；模型路由；模型版本管理；模型部署与扩缩容；推理资源调度；模型量化；模型效果评测；发布、灰度和回滚。可采用vLLM、TorchServe等模型服务技术作为典型实现方案。感知与数据接入、数据治理与知识管理以及大模型与模型服务共同形成面向生产环境的数据与认知技术链路：前两者完成数据汇聚、语义治理和知识组织，模型服务在此基础上提供统一的推理、路由、部署和生命周期管理能力。4.2.4智能决策与编排该部分负责连接模型推理、任务规划、智能体协同、策略生成、验证与任务编排，将上游分析结果转换为结构化、可校验、可执行的智能决策与编排的技术实现重点在于将模型推理能力转化为可控制、可验证、可执行的任务流程，解决大模型输出与生产网络操作之间的工程衔接问题。AI原生网络智慧运营白皮书（1）意图解析与任务描述采用“大模型+领域DSL”的方式，将自然语言需求转换为结构化任务描述，使业务目标、资源范围、约束条件和执行条件能够被后续工作流和策略引擎可靠处理。（2）智能体协同框架建立智能体运行框架，对不同专业智能体进行统一注册和调度，并管理其能力描述、任务范围、工具权限、上下文、调用关系以及执多智能体之间可根据实际场景采用消息传递、任务委派或标准化Agent接口进行协同。A2A、MCP等可作为候选技术方式，但实际应用需要结合身份认证、能力声明、权限控制、版本管理和互操作性进行约束。（3）策略生成与评估模型和智能体产生的候选策略进入独立的策略评估环节，通过规则引擎、约束求解、优化算法、成本模型等机制进行确定性分析。对于影响范围较大的策略，可进一步进入仿真、数字孪生或沙箱环境验（4）工作流与任务编排采用DAG工作流或状态机等方式描述任务之间的依赖关系，并提供并发控制、超时控制、重试、幂等、失败转移、补偿、回滚以及AI原生网络智慧运营白皮书人工介入。可采用Kubernetes、Argo、Temporal等作为典型工作流和任务编排技术。（5）策略和经验闭环执行完成后形成任务结果、策略效果和人工评价等数据，进入评估和治理流程。相关数据经过质量检查、脱敏、标注和必要的人工审核后，可用于策略优化和模型迭代。生产环境中的执行反馈不应直接驱动生产模型在线更新。模型更新应遵循离线训练、回归评测、影子运行、灰度发布和可回滚的生命周期流程。4.2.5执行与南向控制执行与南向控制负责将经过验证和授权的任务转换为现有网络、云平台和资源系统能够执行的具体操作。执行对象包括：网络设备配置；路由及流量调整；资源伸缩；容器及服务操作；访问控制策略；黑白名单策略；云和算力资源调整。南向技术可根据设备和系统能力采用：YANG数据模型；NETCONF、RESTCONF、gNMI等网络管理协议；REST、gRPC等系统接口；云平台及容器平台API；厂商适配器。SSH等方式主要用于兼容已有系统，不宜作为生产网络自动化的主要控制方式。执行层应提供统一的权限校验、变更控制、操作审计和异常处置机制，并具备幂等、超时、重试、熔断、补偿和回滚能力。通过控制器、编排器和厂商适配器，将上层统一的任务描述映射为不同网络设备和平台所需的具体操作，从而屏蔽底层异构性。AI原生网络智慧运营白皮书执行完成后，执行状态、网络状态和业务效果通过反馈接口回传至数据与评估体系，为任务状态管理、效果评价和后续优化提供依据。4.2.6人机协同与北向服务人机协同与北向服务负责为运营人员及上层系统提供统一交互和服务接口，使模型、智能体和任务编排能力能够嵌入现有运营流程。策略推荐；运营报告生成；策略编辑和方案比较；风险展示；审批与人工确认；任务执行状态查看。北向接口可向上层系统提供意图提交、事件查询、策略管理、任务管理、执行结果和审计信息等服务，并根据任务风险和自动化成熟度支持不同的人机协同方式。4.2.7安全可信、平台治理与验证支撑该部分为技术架构提供贯穿数据、模型、智能体、策略和执行全过程的安全与运行保障，通过身份与权限、安全防护、平台治理、可观测和仿真验证等工程机制，建立统一的生产运行边界。（1）安全技术建立统一身份与访问管理体系，对用户、智能体、模型、工具和执行接口实施细粒度权限控制，并对数据访问、模型调用、工具调用和网络操作进行审计。AI原生网络智慧运营白皮书重点包括：IAM与统一身份认证；细粒度访问控制；数据访问控制；模型与Agent行为审计；工具调用控制；敏感信息保护；内容安全；提示注入和对抗攻击防护。（2）平台治理建立模型、智能体、知识库、策略和工具的统一注册与生命周期管理机制，实现“注册→发布→使用→监测→更新→下线”全过程管理。同时建立模型、智能体和策略的版本关联关系，保证问题发生后能够追踪具体使用的模型版本、知识版本和策略版本。（3）可观测性重点监测：模型调用；推理延迟；Token消耗；Agent任务状态；工具调用；工作流执行；策略执行结果；系统资源。（4）仿真与验证建立网络数字孪生、网络仿真和策略沙箱等验证环境，为高风险策略提供上线前验证能力。仿真结果应与规则校验、风险评估和必要的人工审核结合使用，而不能将仿真结果作为生产安全的唯一依据。知识数据相关支撑能力由数据治理、知识管理、模型与策略资产管理等多个技术模块共同实现，并通过统一接口和信息流向模型服务、智能体、策略评估及执行反馈环节提供持续支撑。4.2.8数据流、知识流、控制流与反馈流技术实现架构内部形成四类相互关联的数据流：AI原生网络智慧运营白皮书（1）数据流网络、云、算力和业务系统产生的运行数据经采集、传输和治理后进入数据与模型服务体系，为状态分析和运营决策提供基础数据。即：现网→数据接入→数据治理→状态分析/模型服务。（2）知识流网络规范、设备能力、拓扑关系、历史案例和专家经验等经过知识加工形成知识资产，并通过检索和关联机制为模型及智能体提供专业知识。即：原始知识→知识治理→知识资产→模型/智能体。（3）控制流业务意图经过任务规划和策略生成后形成执行任务，经验证和授权后通过工作流、控制器和南向接口作用于网络。即：意图/策略→智能体与工作流→策略验证→控制器/适配器→网络。（4）反馈流执行结果、网络状态变化、业务指标和人工评价回流至数据和评估体系，用于判断策略效果并形成后续优化依据。即：网络执行→状态变化/KPI→效果评估→策略/知识/模型优化。四类信息流共同构成工程技术闭环：数据流提供运行事实，知识流提供领域语义与约束，控制流承载任务和策略下发，反馈流回传执行结果与效果评价。通过四类信息流的协同，技术组件能够形成端到端的可观测、可控制和可追溯运行链路。AI原生网络智慧运营白皮书4.2.9与现网系统的集成关系网络智慧运营平台应坚持“增强现网能力而非替代现网体系”的集成原则，与既有网络和运营系统形成协同关系。在业务侧，可与OSS/BSS、工单系统和运营支撑平台集成，实现业务需求、运营任务和工单流程的衔接；在数据侧，可复用现有数据平台和网络数据采集体系，减少重复建设；在控制侧，可通过现有网管系统、SDN控制器、云平台和资源管理系统完成网络操作；在安全侧，与现有统一身份、权限和安全审计体系集成。其中提供认知、推理和生成能力；智能体负责任务协同、工具调用和流程执行；工作流负责确定性的任务编排；控制器和适配器负责具体网络操作；现有认证、授权、变更和审计体系继续承担生产控制边界。因此，大模型和智能体不直接替代设备控制协议，也不绕过现有认证授权、变更管理和审计机制。针对多厂商、多网络域和多资源类型环境，应能力注册、接口适配、版本管理和互操作测试降低系统异构性，逐步形成统一的智能运营技术底座。4.3能力体系围绕AI原生网络智慧运营的建设与评价需求，能力体系将总体架构中的逻辑职责进一步归纳为可建设、可复用、可评价的能力项，包括基础运营能力与高阶自治能力两大层级、六大类十五项能力。AI原生网络智慧运营白皮书4.3.1第一层级：网络智慧运营基础能力该层级面向当前网络运营智能化升级的主流需求，通过大模型增强传统AI与自动化工具，实现“能感知、能分析、能辅助决策”。1.全域感知能力（1）资源与拓扑的动态建模能力。持续同步数百万级资源对象的属性、运行状态与拓扑变化，构建实时更新的“资源-网络-业务”映射模型，将分散数据组织为统一可计算图，支撑高质量推理。（2）多模态状态融合能力。将监控指标、日志、事件、告警、配置文件、流量记录等异构数据进行规范化、语义统一与时间对齐，形成一致的状态描述。大模型通过对结构化数据与非结构化数据的联合理解，构建多视角、上下文一致的系统状态表达。2.智能认知能力（1）意图识别与语义解析能力。使系统能够准确理解业务侧以自然语言、模板化语句或结构化接口形式表达的需求，自动识别关键目标、约束、优先级及资源对象，将抽象业务意图映射为具体的网络技术语义（延迟阈值、带宽需求、计算负载（2）异常检测与根因分析能力。通过大模型对时间序列特征、拓扑关联、日志语义和事件链的联合分析，识别潜在异常行为AI原生网络智慧运营白皮书或性能退化趋势，推断根因节点、影响范围及传播路径，并自动生成诊断解释。（3）性能预测与容量规划能力。利用历史数据、流量模型和负载演化趋势，预测未来时段内的资源使用情况、网络拥塞风险及业务波动模式，提前识别潜在瓶颈并生成容量扩展或负载平衡建议。3.辅助决策能力（1）算网资源协同规划能力。结合任务的计算需求、网络路径约束和跨域依赖，在候选资源空间中生成满足约束的协同方案，包括算力位置、跨集群编排、流量和路径选择。是否优于现有优化算法应通过同口径基线测试验证。（2）策略可解释性与可验证性能力。对自动生成的策略应同时给出决策依据、资源依赖关系和执行路径说明，并在执行前进行一致性校验、风险评估、冲突检测和可回滚性分析，确保策略可控、可信。4.3.2第二层级：网络智慧运营高阶自治能力该层级面向边界明确、条件成熟的高等级自治场景，在基础运营能力之上进一步提升自主决策、受控执行和持续优化水平，使系统能够在明确的运行设计域、风险约束和人工介入条件下形成更完整的场1.自主决策能力AI原生网络智慧运营白皮书（1）多目标策略生成能力。在SLA、成本、能耗、时延、带宽、安全等多重目标和约束下形成候选策略，并能够说明不同目标之间的权衡关系，为后续验证和执行提供结构化决策依据。（2）多智能体协同决策能力。面向跨域、跨职能任务形成明确的角色分工、任务协同和结果汇聚能力，并确保协同结果能够接受权威数据、硬约束和安全规则校验，不以协商或投票直接推定全局最优。（3）策略仿真与预验证能力。在策略进入生产环境前，对其可行性、潜在影响和风险进行验证，形成可追溯的验证证据，为策略准入、人工确认或自动执行提供依据。2.自治执行能力（1）策略编排与分布式执行能力。将经过验证和授