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参与单位
Champion - 发起方
Participant - 参与方
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项目概述
针对5G运营痛点及智能化需求，中国联通（中国联通研究院、辽宁省分公司、山东省分公司）和中国电信作为项目发起方，与中兴通讯、浪潮、直真科技一起，共同打造催化剂项目“生成式AI与知识驱动的5G运营”。
本项目打破了基于专家经验和人工为主的网络运营传统模式及流程，在电信领域首次提出并实践基于通信大模型和通信知识库的5G智能运营，通过生成式AI和知识图谱技术，构建通信大模型和通信知识库，实现网络与业务的统一感知、问题的统一分类与根因分析、解决方案的自动生成，并使用意图驱动技术将解决方案转化为网络指令，大大节省了传统网络复杂操作的时间。该解决方案以 TM Forum 的开放 API 为基础，支持智能闭环自动化，以创建和维持具有高度自我感知能力的网络。项目能够大大降低5G网络运维成本、人力及各种资源占用，提高网络运营效率。该项目已在中国联通的两个省分公司成功验证，运维效率提升10倍以上，同时 VoNR语音服务质量显著提升。这不仅降低了网络的运维成本，还提高了网络质量。
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行业挑战
传统的网络运营模式带来了一系列挑战，需要耗费大量资源，并且通信运营商需要花费高昂的成本来解决这些问题。复杂的网络、海量的数据量、多样化的问题类型、快速变化的需求、困难的手动维护以及高灵活性要求是运营商亟待解决的几个问题。此外，即使是发现和定位网络问题也常常涉及大量的人工操作，例如被动警报、主动检查，在某些情况下甚至仅仅通过用户投诉。然后，运营商必须使用网络管理工具和专业知识来定位问题并执行根本原因分析，最终由技术人员手动解决。总而言之，传统运营模式意味着故障排除时间长、自动化水平低以及解决运营问题所需的专业知识水平高。
为此，需要在网络运营中引入AI大模型、知识图谱、意图驱动等技术来解决：
1）复杂场景下网络多场景（优化、故障等）的统一识别与分类。
2）通过系统而非人工的方式，针对网络运营场景提供根因分析和解决方案。
3）通过意图驱动的方式，简化运营人员操作，实现自动化。
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项目解决方案
业务场景1：无线覆盖智能优化（天线权值自优化）。针对潮汐场景，获取重点区域的小区数据，分析出需要进行天线权值优化的小区，并给出初步优化建议方案（根据用户分布变化分时段进行权值调整）。
业务场景2：跨运营商VoNR智能优化。实现用户投诉生成式分析能力、质差业务定界能力、质差业务定位能力、共建共享小区质量实时监控能力、共建共享小区质量分析能力。
本项目基于电信运营商专业数据，利用通用预训练模型，训练出运营商专属的生成式通信AI大模型，实现对网络运营问题的统一识别与分类（涵盖覆盖、移动性、传输质量、负荷、干扰、设备隐患排查等）、感知网络及其服务的质量和状况、进行根本原因分析，然后生成解决方案。其解决方案如下图所示：
图1 通信大模型解决方案
此外，基于专家知识和运营数据，以知识图谱方式构建通信知识库，对接通信大模型，供大模型进行强化学习调优，支持实时调用。针对网络运营问题以知识图谱方式提供根因、网络配置信息、解决方案等。通信知识库的解决方案如下图所示：
图2 通信知识库解决方案
该项目还使用意图驱动技术将解决方案转化为网络命令，大大降低了网络复杂度，并以 TM Forum 的开放 API 为基础，支持智能闭环自动化。
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项目价值和亮点
本项目为运营商实现了基于生成式AI的5G网络智能运维，极大提升了网络运维效率，降低了运维成本，为数字化转型提供了强大支撑。通过运用通信大模型和通信知识库，实现了对网络与业务的统一感知，各类问题可以自动分类和根因分析，解决方案可以快速生成。这不仅缩短了故障处理周期，也减轻了对人工分析和方案制定的依赖。借助意图驱动和OpenAPI接口，还实现了解决方案到可执行网络命令的自动转换和闭环下发。这屏蔽了网络操作的复杂性，使网络能够进行自主调整和优化。该项目已经在中国联通的两个省分公司成功实践，运维效率提升10倍以上，VoNR语音业务质量显著改善，提升了千万级用户的使用体验。这不仅降低了运维成本，也提高了网络质量。
总体来说，该项目推动了运营商向智能化、自主化网络运维的转型，也为构建高质量的5G网络提供了关键支撑，使运营商能够为客户和社会提供更好的数字化服务。这对运营商的数字化转型具有重要意义。
更多信息请访问官网：
https://www.tmforum.org/catalysts/projects/C23.0.537
