文章转发自公众号：通信产业网
通信大模型的应用和发展完善会是一个长期的、反复迭代的过程。
近年来，随着以 ChatGPT为代表的生成式AI技术的加速应用，大数据与人工智能技术的迅猛发展正以前所未有的力量重塑各行各业，通信行业作为这一时代的数字基石，大模型在通信领域的应用潜力逐渐显现，展现出其强大的影响力与变革能力，一场由大模型引领的通信行业创新与变革正悄然拉开序幕。
作为通信设备商的代表，华为在今年2月的巴展率先发布了华为的通信大模型、并展示了基于华为通信大模型在网络自治运维场景的部分应用，此后，多家通信主流厂商也陆续跟进发表了各自基于开源大模型或自研大模型的研究和应用进展，通信行业对大模型的研究和应用热情空前高涨。
“大模型在通信领域的研究和应用均还处于起步阶段。”近日，华为公共开发部总裁陆海鸥在接受《通信产业报》（网）全媒体记者采访时表示，通信应用场景极为复杂且要求专业标准极高，通信行业基于大模型相关应用的规模商用还面临诸多挑战，通信大模型的应用和发展完善会是一个长期的、反复迭代的过程，还有一段很长的路要走，亟需通信行业的伙伴们同心助力、积极贡献力量。
直面两大核心挑战
在今年2月巴塞罗那全球移动通信大会（MWC）上，GSMA将生成式AI列入了未来十大趋势之一，全球各大领先运营商和主流通信厂商也都在积极开展通信大模型的研发和实践。如以中国移动为代表的国内三大运营商都在积极推进大模型的应用，在网络运维运营等一些高价值场景进行创新实践；海外沃达丰、德国电信等大T运营商也发表了对生成式AI的研究进展、AI战略和价值场景。
自发布自动驾驶网络解决方案（ADN）以来，华为一直致力于深耕人工智能、融合感知、数字孪生等前沿技术，以及包含大模型在内的AI技术，旨在通过创新引领通信行业的未来发展。
在今年的巴展上，华为正式发布通信大模型，并将这一创新成果率先应用在ADN自动驾驶网络解决方案上。通过通信大模型的引入，ADN解决方案在智能化、自动化方面实现了显著提升，为运营商提供了更为高效、稳定的网络运维能力。
然而在陆海鸥看来，通信大模型的发展并非一帆风顺，现阶段面临着两大核心挑战。
首先，在通信领域，各运营商都拥有规建维优营等众多的细分应用场景。然而，通信大模型技术和相关应用在各细分场景上能给每个运营商带来的价值成效并不相同。因此，如何找到通信大模型技术最能给运营商产出价值的核心高价值场景，成为一大挑战。
其次，通信网络复杂度高，运营商自身、网络设备厂商、OSS厂商、BSS厂商等都可能拥有自己的通信大模型。在未来的应用中，如何基于统一的接口实现多智能体协同，从而产出释放出通信大模型最大的价值，是另一大关键挑战。
四大核心能力构筑通信大模型竞争力
事实上，如何评价一个通信大模型的竞争力，是一个复杂而多维的问题。
技术性能是评价通信大模型竞争力的基础。一个优秀的通信大模型应具备在性能、算法、架构、优化等方面的领先性，这包括对新技术融合能力、适应多样化的场景需求能力、模型预测的准确性和稳定性等。
除了技术性能外，模型部署的难易程度及成本也是评价通信大模型竞争力的重要维度。这包括对计算资源（CPU、GPU等）的消耗情况、硬件兼容性要求、软件集成和配置复杂度等。
据陆海鸥介绍，华为的通信大模型，凭借其四大核心能力——意图理解、逻辑推理、内容生成和工具调用，正在重新定义通信行业的运维效率与客户体验。
具体来看，在通信大模型的打造上，华为拥有30多年通信全领域的专业知识储备和十万+专家级经验。这使得华为在通信语料方面具备了得天独厚的优势。通过千亿token的高质量电信语料增训，华为的通信大模型能够更好地解决网络运维运营的复杂度、精准度和效率等问题。
同时，华为具备全面的自研能力。不仅拥有大模型场景化研发能力，还具备自研的大模型底座能力、大模型算力硬件能力。
华为通信大模型的应用，不仅提升了ADN自动驾驶网络解决方案的性能，还为运营商带来了显著的价值。通过智能化的网络运维，运营商能够更加高效地管理网络，降低运维成本，提升服务质量。
从实践出发：助力运营商迈向高阶自智
当前，大模型热度很高，但具备实践应用能力、有成功部署经验并能产出实际高价值的不多。因此，实践应用成功经验是评价通信大模型竞争力的关键考量之一。
华为通信大模型主要聚焦于打造面向五类角色的智能助手（Copilot）和面向五大场景的智能体（Agent），旨在通过创新的技术和解决方案，为通信行业带来前所未有的变革。
其中，面向NOC、客服、现场维护、家宽装维工程师及家宽用户等角色，华为通信大模型的Copilot重塑了人机交互协同模式。它提供了智能知识问答和辅助运维的功能，使得各类角色在与系统的交互过程中，能够获得更加智能、高效的支持。这一变革不仅大幅提升了作业效率，还降低了对人员技术的要求，使得更多人能够轻松应对复杂的通信任务。
同时，面向网络维优营高价值场景，华为通信大模型的Agent则基于设定策略，自动拆解复杂任务、进行流程编排及调用工具与接口。这一创新实现了场景的自治，显著提升了运维运营效率及体验。通过Agent的智能化处理，繁琐的任务变得简单高效，运维人员可以更加专注于核心工作，从而提升整体的网络运维水平。
事实上，仅靠理论分析推断是不够的，因为高价值场景的选择需要考虑到大模型应用的高成本以及各运营商的实际情况。不可能同时全面铺开应用，这就需要领先运营商和厂商在各自的目标高价值场景上加速进行创新实践，成为部分场景高价值成效的标杆，形成示范效应。
目前，华为通信大模型所支撑的自智网络在数通领域和核心网领域的应用也取得了显著的成果。
在广东移动，数通领域的应用Net Master已经开展了创新实践和应用；在浙江移动，核心网领域的应用ICN Master也已经在实践中展现出其价值。这两个代表性的大模型应用不仅助力华为ADN自动驾驶网络解决方案获得了FutureNet全球年度最佳网络自动化大奖，还联合中国移动等全球领先运营商获得了TM Forum催化剂大奖、中国云网智联大会最佳网络AI大奖等殊荣。这些实践不仅验证了通信大模型在自智网络高价值场景上的广泛应用潜力，也为运营商迈向L4高阶自治提供了有力的技术支撑。
大模型的引入，将为通信网络带来前所未有的智能化飞跃，加速推动通信行业迈向更高效、更智能的新阶段，为探寻谁是最懂通信的大模型，《通信产业报》第25期特别策划了典型通信大模型分析。
采写：党博文
图表：曙念
编辑：博文指导：辛文
