随着科技的飞速发展，通信行业作为通用使能技术，其重要性日益凸显，但其也面临着转型的挑战。电信企业从Telco（电信公司）向Techco（科技公司）的转型路径，吸引了国内外诸多运营商的关注，技术创新、业务拓展、运营优化等成为转型的关键举措。本文探讨了2024年通信IT领域的十大技术演进趋势，期望能为相关研究者提供一定参考。
亚信科技（中国）有限公司
2020年通信运营商在疫情中经受住了各种挑战，以极强的韧性保障了全世界的连通性，在全球的经济活动中发挥了关键作用。但是，这一积极的影响并未传导至商业市场中。据罗兰贝格2022年针对ICT产业的研究报告[1]，2015至2021年期间，电信企业与技术型公司（Google、Apple、Facebook、Amazon、Microsoft）创造的收入、利润比分别由4：1、2.5：1逆转为1：1.5和1：1.3；在资本市场上，2015年至2022年期间，主要运营商的股票价格平均年增幅为-6%，而技术型公司为26%。
趋势一：数联网已具基础条件，数据流通与价值运营成热点
在数字经济快速发展的背景下，中国政府高度重视以数据为核心的数字经济建设，推出了一系列政策和措施，推动数据要素市场化发展。2022年12月，发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》标志着数据政策框架的进一步完善。2023年，财政部和国家数据局的相继成立，为数据治理和监管提供了机构支撑，预示着中国数据交易市场将迎来快速增长期。
运营商在数字化转型过程中，将数据要素视为核心资源，通过数据平台不仅优化了业务流程、提高了运营效率，而且借助区块链、隐私计算、人工智能等前沿技术，构建跨行业的数联网。这既保障了数据的安全和隐私，也促进了数据的可信流通，开拓了数据价值共享和增值的新途径。
在数据产业链中，运营商不仅作为数据提供者，在数据加工、技术服务和市场交易中发挥着关键作用，还通过自身的技术和网络优势，支持数据资产化和产品化，为数字政府建设和社会各行业提供数据支撑。这一过程不仅促进了运营商自身的业务创新和市场拓展，也为推动全行业及国家层面的数字经济高质量发展提供了有力支撑。
总之，随着政府在数据制度、政策支持的持续加强，以及运营商在技术创新和生态建设方面的积极探索，数据要素作为推动数字经济发展的核心资源，其开放共享、安全流通的生态环境将不断完善，为数字经济的持续健康发展奠定坚实基础。
图1：数据要素市场数字化系统体系
趋势二：网络能力开放标准化，IT系统接口重建
多年来，运营商为了突破连接服务增量不增收的局面，一直在进行多方位的尝试，以期扩充业务边界。
以连接能力为纽带，尝试了算力、内容、安全等新的服务内容。在算力服务方面，国内运营商高度重视在云计算市场的投入，天翼云方面，2022年实现营收579.03亿元，同比增长108%[6]；中国移动过去三年的算力投资规模累计达900亿，2022年移动云收入达503[7]。在内容服务方面，沃达丰构筑了TV业务、移动套餐、增值业务共同经营、捆绑销售的策略，推出一系列的视频内容服务，包括跨平台的内容、内容订阅等。
运营商尝试的另外一个突破方向是能力开放。这方面的典型代表有OpenGateway项目[8]和国内运营商大力提倡的算力网络[10]。2023年2月，GSMA在MWC2023会上发起了Open Gateway全行业倡议计划，旨在将通信网络转变为平台，并为开发者和云服务提供商提供对运营商网络的通用访问接口。该倡议最重要的特征是它对互操作性的关注，使用该技术创建的运营商 API 彼此兼容。因此，开发人员将能够轻松地将应用程序从一家运营商的 API 转移到另一家运营商的 API，而无需对代码进行重大更改。算力网络倡导的则是在提供算力和网络的基础上，融合丰富的技术要素为用户提供多要素融合的一体化服务，将传统的资源交付的服务形式转变为任务式的服务模式。
接口开放的这种服务范式转变会带来电信IT系统的接口重建。OpenGateway项目的协作推进生态中就展现了这方面的内容（如图 2所示）。
图2：OpenGateway项目的协作方式
ESG（环境、社会和公司治理）理念的践行有助于提升企业的声誉和品牌形象、降低企业的风险和成本、推动企业的创新和发展，成为了企业成功的关键因素之一。但是，5G网络设备高启的能源消耗、愈演愈烈的电信网络犯罪、数据隐私泄露等问题，成为通信行业实现良好ESG绩效的阻碍点。
面对这些挑战，Gartner给出了一个实现可持续发展的解决方案框架[11][12]。该框架建议从内部IT、企业和客户运营三个层面做出提升改进。结合Gartner提的三层模型，我们进一步拆解，从而构成了我们认为的可持续性IT技术组合（如图 3所示）。
从内部IT来看，可持续IT技术基础设施聚焦于提高计算、存储和网络等资源间的合理平衡。计算方面，以高性能计算为服务核心，辅以云计算以及多云互联技术驱动服务模式创新和能力扩展，提供一体化能力供给；构建GPU、NPU、FPGA等异构芯片的智能算力调度，实现不同业务间灵活智能调度，实现资源应用的最大化[13]。在存储维度，通过分级存储管理，实现准实时数据访问，降低整个数据中心的存储成本和功耗[25]。在网络层面，引入可编程的网络技术，在网络资源一体化基础上，实现资源的全局优化。
在企业运营上，具体表现为三方面：
（1）云服务成本优化/度量：根据企业自身需求，构建实时监测机制，提高企业对于云支出的可见性和可感知型，可选择的工具包括基于Wasm的度量、FinOps等。
（2）数字免疫系统：以数据驱动的运营洞察、自动化和极限测试、自动化事件解决、IT运营中的软件工程以及应用供应链中的安全性，可以有效地提升系统的弹性和稳定性。
（3）平台工程：平台工程的目标是优化开发者体验并加快产品团队为客户创造价值的速度，面向内部开发者，提供一些列的机制、架构和工具，以实现自助式软件交付和生命周期管理。
最后，在客户运营上，可持续性技术提供一个平台，通过它来提供产品和服务，使客户能够实现他们自己的可持续发展目标，包含了元宇宙、超级应用和web3.0。
图3：可持续IT技术内涵
面对快速变化的市场，电信运营商渴望构建敏捷的业务能力，并通过强大的创新能力来形成差异化的竞争优势。云计算技术作为IT领域中炙手可热的话题，以其高灵活性、弹性、可靠性等特性，成为了通信技术与信息技术深度融合中的重要主题，构成了通信行业下一代网络和业务支撑平台演进的主要特征。
过去，通信领域的IT系统一直跟随着通信制式的演进而发生变化，经历了多次的变革，系统日趋复杂，业务流程逐渐固化，在支撑5G专网、网络能力开放等服务场景时，日趋力不从心。具体表现为：
（1）个性化应用场景支撑响应慢，运营优化提升需求满足压力大，用户体验不佳；
（2）服务颗粒度的设计缺乏标准，API设计冗余严重，服务开放边界模糊，安全控制难度大；
（3）基于API网关、企业服务总线ESB（Enterprise Service Bus）的服务调度架构可扩展性、稳定性较差，单点故障容易引发IT系统的整体崩塌。
为此，云原生化IT系统几乎成为了行业发展共识。各大云商纷纷采取并购等方式进军该市场，并斩获相应市场。据GII的报告披露[14]，2020年3月， Netcracker 与 Google Cloud 建立了战略合作伙伴关系，在谷歌云上部署其整个数字BSS/OSS 和编排堆栈。此举将允许运营商企业按需扩展和购买任务关键型 IT 应用程序，并通过访问 Google Cloud 资源降低其总拥有成本；此外，2021年8月，STL 宣布了由 Microsoft Azure 为电信服务提供商提供支持的全新云原生 OSS/BSS 解决方案。
尽管当下已有IT系统云原生化的实践，针对特定运营商，众多遗留系统的迁移成为一个关键难题。云原生化改造不仅仅意味着资源视角的变化，更关键的是需要应用设计、开发、运营等与云进行“适配”，实现从Cloud Ready到Cloud Compatible再到Cloud Native，是一种全新的业务开发范式的变化。
编排技术因其自动化、智能化的特点，得以高效、低成本地应对服务消费者个性化的需求，近些年来，频繁地出现在雾计算、云计算、网络虚拟化等相关领域，用于表示“基于给定的元素集合实施管理和协调”的过程。然而，过去CT中的编排方法和路径与IT中的体系差距很大。
通信行业中的编排常见于切片、网络服务，ETSI的NFV技术体系给出了编排技术在电信领域中的实例化参考，侧重于编排对象的设计和信息化表达。
IT领域中的编排不同。Kubernetes是当下云编排的事实性标准，在资源的自动化分配、按需弹性扩缩容方面近乎做到了极致。Kubernetes采用分层解耦、声明式的方式设计编排。针对资源编排，定义了自动调度、定向调度、亲和力调度、容忍调度等方式来支持pod运行节点的选择；针对工作负载编排，定义了五类控制器 Deployment, StatefulSet, DaemonSet, CronJob, Job来实现pod 的运维，如伸缩、升级等；针对服务编排，定义了ClusterIP、NodePort、LoadBalancer、ExternalName四类服务类型，以满足不同的暴露范围的需求。
随着多要素能力的产品化和服务开放常态化，CT和IT体系的编排技术将逐渐并轨。普华永道[15]就曾给出了利用SDN/NFV技术重构OSS/BSS系统的建议和方案（如图 4所示）。
图4：使用SDN/NFV技术构建基于事件驱动的OSS/BSS架构
IT领域的多要素融合编排，在编排元素的定义和设计上可参考NFV的设计理念，在资源编排上复用kubernetes开源体系能力。在功能上，重点做好以下三方面的设计：
（1）编排元素的模型化设计；在异构的算力、异构的供应商环境中，构建统一的编排元素管理模型，南向上实现多参与方之间的管理对齐，北向上为能力消费者提供统一的接口。编排元素需要覆盖标准化的IT虚拟网元、单元化的设计编排器等；
（2）多方资源的访问控制协同策略；需要制定统一的资源控制协同策略，使IT系统具备单元化部署和分布式云部署能力，保障业务流程在各平台间的无缝对接。协同的内容包括了管理层的授权鉴权、状态维系、策略协同以及数据面的数据协同等。
（3）服务的自动化闭环管理工作机制；包括了编排元素的闭环自动化策略、流程的自动化出发机制、系统FCAPS的实时分析和保障机制等，实现IT系统轻量交付和业务敏捷支撑。
在个人通信业务见顶的当下，5G网络以及其在垂直行业中的丰富应用场景给全球的运营商们带来了一波新的增长热潮。各国都争相推出5G网络，并在6G技术储备研究阵营中积极投入。尽管5G和6G技术的技术优势十分明显，但是面对垂直行业中的网络连接需求，如何从可预见的巨额投资中获得足够的回报呢？普华永道的一份报告中[15]，建议运营商采用B2B、B2C和B2B2X的组合商业模式来获得业务收入突破。B2B以及B2B2X模式的引入，对于IT系统的影响表现在：
（1）提升对于合作方的支持能力；要求能够支持各领域、各行业的合作方的引入，并且支持合作方的不同合作模式，包括运营商与合作方的集成销售、合作方之间的合作赋能等；
（2）提升对于客户的支持能力；有别于个人通信业务下的IT系统，2B行业的客户对IT系统性能，如服务管理、计费管理、用量监控等的实时性、准确性要求有较大的提升，同时2B客户的营帐需求差异化较大；
（3）提升对运营商内部的局部创新的支持能力；
过去，运营商在IT系统的集中化、数据的集中化方面付出了巨大的努力，在客户的全网统一体验、解决地域限制等方面起到了非常积极的作用。但是，在5G专网、MEC等业务模式尚处于探索的时期，运营商内部有较大的先行先试的需求，给IT系统快速响应带来了一定的压力。
为此，在业务需求和企业发展需求的驱动下，业务运营的信息收集、计算、决策、营销和服务活动的操作等将不仅在中心系统执行，也将在网络边缘、用户边缘等地方存在，IT系统将在部分的业务场景中呈现云边端一体化的分布式特性。
面向2024年，IT系统的分布式应用率先在5G专网运营平台出现。5G专网运营平台分布式化的驱动力主要来自于客户的私有部署要求和个性化功能需求。在运营商集中化的IT系统中主要包含专网开通、专网变更、专网运维、租户管理等功能；在客户侧的运营平台包含通用的专网服务开通、变更、运维等面向企业自有专网的管理能力，同时在部分客户会包含对于连接终端的管理、企业网的管理集成等功能要求。
随着IT与业务的融合，客户关注的焦点从“资源中心”、“应用中心”到“业务中心”[16]，业务的快速迭代与升级，需要更加智能高效的可编程技术，自动化、低代码和GPT的组合，既能支持使用声明式高级编程抽象进行快速应用程序开发、自动化部署、执行和管理，又能支持非传统的编程环境，借助提示工程、大模型构建业务实现的伪代码，提高代码的生产率。
从1G到5G通信运营商的BSS/OSS，积累了大量的业务流程、应用系统和网络能力，沉淀了中台[17]能力体系。这些中台能力在数字生态价值共创以及数字化赋能的过程中，亟需解决多种编程语言集成适配、行业需求场景化快速编排等问题。
自动化、低代码和GPT的组合可为通信IT系统提供各类解决方案。具体场景包括以下几个方面：
（1）自动化流程和运营管理：通过与GPT结合，可以利用自然语言交互的方式描述业务规则和逻辑，实现自动化的流程管理和决策支持。
（2）客户服务和智能助手：低代码与GPT的组合可以用于构建智能助手和聊天机器人，通过自然语言理解和生成技术，能够理解客户问题并提供准确的回答和解决方案，提升客户满意度和服务质量。
（3）数据分析和预测：通过低代码平台的图形化界面和GPT提供的自然语言处理能力，可以快速构建和训练数据分析模型，并利用其预测能力进行网络性能改善、资源调配和用户增长等方面的决策支持。
（4）网络管理和故障排除：开发者可以通过自然语言描述故障情况，并利用低代码平台生成网络故障排查的伪代码，提高故障排查的效率和准确性。
这些技术的应用将帮助通信行业提高效率、提升服务质量，并进一步推动行业的数字化转型和创新发展。
基于意图感知的交互是一种智能交互方式，在AI或者模板等手段的加持下，将客户的语言、语义等信息转换为系统可理解、可分解的语言，并最终自动生成可实现客户需求的指令执行序列。
意图感知被引入网络服务领域，源起于2015年ONF发布的一篇名为《Intent: Don't Tell Me What to Do! Tell Me What You Want》的标准草案。草案中提出：在基于意图的网络中, 智能软件将决定如何把意图转化为针对特定基础设施的配置, 从而使网络以期望的方式运行”。2019年，TMF提出的自智网络[18]理念中更是把意图驱动的网络运维、网络管理作为整体架构设计的主线。在2023年TMF发布的自智网络白皮书中，提升以用户和业务为中心的KEI指标，成为了自智网络升级的源动力。
Kashif M[19]将意图的全生命周期管理分解到用户域、分析处理域和执行域，分别对应着意图感知、意图转译和意图执行。其中，意图的感知和转译需要用到自然语言解析识别以及AI智能策略选取技术, 意图执行则需要用到网络自动化和形式化验证的方法。由此可见，意图驱动的网络并非一种新技术, 是一个贯穿了运营、网管、设备各域，利用已有技术组合而产生的创新解决方案。运营层对于用户意图的感知和捕获，代表了一种新的客户体验、服务模式、交付模式的变化，将开启一轮新的服务闭环模式。
预计2024年，随着算力网络、自动化编排等技术的深入和进一步迭代，基于统一描述范式的意图感知、模板驱动的意图表达等技术将迎来一定的验证机遇。围绕着用户的意图感知需求，在自然语言理解、大模型等技术能力的加持下，围绕着运营层构建以用户为中心的意图表达、意图预测和意图转译会是IT系统侧的一大创新热点。
近年来，元宇宙作为一个激动人心的新领域，在互联网和技术创新领域引起了广泛关注。数字孪生技术作为元宇宙发展的技术基石，通过创建实体世界的高精度数字映射，为元宇宙的构建提供了坚实基础。数字孪生不仅能够模拟和评估现实世界的各种可能性，而且能在不影响现实运营的前提下测试新技术和服务。这种技术的引入使得通信运营商可以在虚拟环境中进行创新实验，加速新服务的研发和部署，显著提高了通信网络的智能化和自动化水平[20]。
图5：使用SDN/NFV技术构建基于事件驱动的OSS/BSS架构
编排技术因其自动化、智能化的特点，得以高效、低成本地应对服务消费者个性化的需求，近些年来，频繁地出现在雾计算、云计算、网络虚拟化等相关领域，用于表示“基于给定的元素集合实施管理和协调”的过程。然而，过去CT中的编排方法和路径与IT中的体系差距很大。
作为一种基于大规模数据集训练的人工智能基础模型，大模型技术已成为行业发展的关键动力。这种模型通过预训练和参数优化，显著提升了AI的泛化、通用性和实用性，被视为人工智能迈向通用智能的重要里程碑[23]。然而，目前这些模型在通信行业应用上还存在专业知识的缺乏，使其在通信业务中的有效应用面临挑战。
运营商正倾向于利用模型即服务（MaaS）构建通信行业的AI大模型，使之成为易于调用的服务化产品，从而降低使用门槛并提高效率。运营商已建立了庞大的数据收集和清洗系统，以收集行业数据，这些数据既来自内部操作也包括外部源。在云计算和分布式计算的支持下，运营商选择合适的深度学习框架和基础模型进行训练，以增强模型的自然语言处理能力和泛化性能。在构建行业大模型的过程中，与通信行业专家的紧密合作至关重要，以确保模型的准确性和实用性。此外，建立自动化流程以适应不断变化的行业需求，以及对隐私和安全的关注，对于保护敏感数据至关重要。当前，中国运营商也密集发布了相关的行业大模型，其中中国联通发布的“鸿湖”大模型是首个面向运营商增值业务的大模型，具备以文生图、视频剪辑、以图生图等多种功能；中国电信随后发布的TeleChat大语言模型面向数据中台、智能客服和智慧政务三个方向；而中国移动九天行业大模型上线了两款产品，分别是面向数字政府建设的九天·海算政务大模型和面向智慧客服的九天·客服大模型。
基于大规模数据训练的行业大模型，已显示出强大的泛化能力，帮助企业员工通过自然语言交互方式提高工作效率，如邮件处理、文案设计和软件开发等。运营商正在积极利用这些技术，打造智能辅助系统AI CoPilot，以全面提升员工在市场营销、客户服务、IT开发运维和网络维护等各方面的工作效率和质量。这种智能副驾根据员工的不同角色和任务需求，提供个性化的智能服务和建议，如在市场营销方面分析客户需求，提供营销策略；在客户服务方面识别客户情绪，提供解决方案；在IT开发运维方面监测系统性能，提供优化建议；在网络维护方面预测故障和需求，提供调整方案。通过这种方式，运营商可以实现人机协同，提升业务水平和竞争力[24]。
总而言之，行业大模型的应用正在引领通信行业向更智能、更高效的未来迈进，为构建智慧科技企业提供了强大的技术支撑。
参考资料
