通信网络，作为现代社会中信息传输不可或缺的基石，始终扮演着至关重要的角色。而大模型，这一人工智能领域的璀璨明珠，正悄然重塑我们处理与理解信息的模式。这两者的深度融合，无疑预示着智能化时代新篇章的开启。具体而言，大模型的引入，将为通信网络带来前所未有的智能化飞跃，推动其迈向更高效、更智能的新阶段。

通信大模型：进一步释放人工智能潜力

当前，自智网络经过多年的共创与发展，已取得阶段性成果。在通往L4+高阶自智的路途中，大模型作为人工智能革命性的迭代，正以其强大的学习与生成能力，引领人工智能潜力进一步释放，通过最终实现网络群策智能，从而带来网络运营范式的根本性变革。

中兴通讯副总裁、SDI产品线总经理郑鹏在接受《通信产业报》全媒体记者采访时表示，大模型的意图理解、自主学习、知识涌现、系统拉通能力，增强网络系统自动化和智能化水平，实现运维模式从单域独立、被动的运维，升级为全域融合、意图主动的运维。系统架构迭代的同时，在系统中工作的工程师职责也会发生变化。总之，在大模型的时代，我们看到了人辅助机器，到机器辅助人，甚至机器与机器自主协同的希望。

郑鹏指出，大模型天然具备一些解决高阶自智的难题和挑战，但仅仅跟随行业趋势选择， 有几个关键场景需要额外关注，才能取得高阶自智领域的进一步提效。

首先，准确率提升。电信领域严苛（5个9）高可用场景，探索大模型演进，避免大模型“幻觉”和不确定性难题。

其次，工序复杂，长流程闭环问题。多智能体协同，针对跨域跨厂家系统协同难题，实现无人或少人的参与的融合运维

再次，数据复杂，结构化数据分析问题。大小模型协同和构建结构化数据大模型对告警、工单、信令等结构化数据进行价值挖掘，提升专业问题，预测、诊断的准确性。

最后，大模型技术工程化增强。增强多模态和结构化大模型在通信领域应用，提供更完善的大模型工程化能力，加速大模型自智领域应用。

在郑鹏看来，通信大模型作为关键技术引擎，促进从人工向系统的转变，加速网络迈向高阶自智，可以从意图-感知-分析-决策-执行五个关键维度做到大模型加持。

在意图/体验方面，中兴通讯通过智能问答，对话式的人机交互方式，提升了用户触点体验。

在感知方面，中兴通讯通过大模型的知识合成、萃取和自学习，提升DPI业务识别率。

在分析方面，基于历史网络故障案例RAG知识库，提升质差问题的定界定位准确率；利用大小模型协同，缩短跨域问题定界定位分析时长。

在决策方面，中兴通讯通过大模型方案生成泛化能力，实现复杂问题的分解和最优方案的决策，辅助运维运营人员进行快速决策。

在执行方面，LPI简化了系统间的集成模式，缩短了系统集成周期；大模型的多智能体协同，实现跨域跨厂家系统的人工串联到自动闭环，打通“最后一公里”。

郑鹏表示，一方面，大模型意图理解和知识积累能力，打破一线运维人员与知识、数据、系统之间的数字鸿沟， 实现“人人都是运维专家”；另一方面，大模型系统自动拉通能力，加速线下到线上的进程，多智能体协同加速跨域问题自动闭环效率，并通过擅长处理结构化数据的小模型一起形成大小模型协同，加速成效指标的达成。

星云通信大模型：开启迈向高阶自智的新范式

据了解，中兴通信发布的是一个系列化的产品，包括星云通信大模型、Agent工厂和系列化的应用产品，从模型到平台再到应用，形成成熟的产业化体系。具备通信专属、架构领先、开发高效等特点，以锚定解决深度的复杂问题为出发点，自主的与原有的系统进行交互，加速知识供给、加速线下到线上闭环、加速成效指标达成。

其中，星云通信大模型，是中兴通信全栈自研的通信专属大模型，包括从14B参数到100B参数的多个版本，锚定深度复杂问题解决。基于“中兴数字星云”可组装架构，通过智能体，实现跨域协同单域全场景赋能，充分消费大模型能力，促进从“人+机器”到“机器+人”的跨越式转变，重塑运维和运营体系，打造迈向高阶自智网络的加速器。

中兴通讯创新性提出大模型Agent工厂方案，通过“知识车间”“技能车间”“组装车间”生产和组装智能体。Agent工厂的出现，将重构传统的应用开发模式，形成新的产品形态。面向复杂场景，各个智能体灵活编排、通过LUI的方式进行人机交互、利用规划和工具调用能力，充分融合现网AI小模型能力及网络原子能力，实现运维体系的平滑演进。

聚焦高价值场景和成效优先的原则，中兴通讯推出了看网专家、监控专家、智保专家等系列大模型应用。看网专家，利用大模型的意图理解、工作流拆解和智能体多条件求解能力，解决流量激发和滚动规划等各种网络复杂问题。监控专家，以策略智能体为中心，利用多智能体协同能力快速问题闭环，并借助大小模型协同精准完成故障诊断，显著提升端到端故障处理效率。智保专家，依托引导式方案生成、多智能体协同实时应对突发事件、知识回收自主能力迭代等全域保障场景闭环能力，实现业界首个基于大模型的重保实践商用落地，帮助运营商实现保障工作量从6人天降低到1人天。

值得一提的是，针对网络中存在大量时序数据，比如性能、话单，还有半结构化的工单和信令。一方面，中兴通讯研究基于Transformer结构化大模型，针对时空预测/故障定界提升模型的准确性和泛化性。另一方面，中兴通讯通过3GPP协议，实验室和现场失败信令文件，形成信令RAG知识库。并通过大模型实现信令解码识别信令流程，回溯业务行为；识别消息和异常信元，对流程/消息/信元总结；异常信令根因解决建议，为大模型配上“眼睛”，能够精准识别信令中异常点和根因。

助力运营商业务创新：在通信网络中发挥价值成效

郑鹏认为，大模型在各个领域的赋能，形成合力是必然的演进趋势。大模型对单域赋能到大模型在多领域之间做协同赋能的变化，从生产力的提升角度看，就如同个体小作坊生产到工厂化生产的变化。

中兴通讯副总裁、SDI产品线总经理郑鹏

中兴通讯从运营商关注的高频场景出发，打造重大保障业务场景下的大模型助手间协同方案，主要将业务层的大模型助手保障能力和网络层的大模型助手保障能力做串接，形成一体化的多助手间协同的保障能力，支撑运营商业网的统一监控，采用LLM交互的方式完成感知->分析->决策->执行的闭环，解决了之前需要靠人工来拉通多部门之间做问题流转和闭环的巨大人力耗费问题，充分的发挥大模型在高阶自智网络实践中的优势。

针对电信生产环节赋能，中兴通讯采用分步试点验证策略，先以copilot辅助为主，逐步研发智能体，扩大大模型参与程度，为了保障高可用，具体从两方面考虑。

流程方面，加强风险控制。大模型在赋能运维环节包括感知、分析、执行、报告、知识回收等，应发挥大模型的意图增强、思维链、泛化生成能力重点赋能感知、分析、报告环节，执行环节需有人的参与作为评审和风险管控。整个大模型参与的赋能点要有风险控制机制（例如，问答筛查、敏感和高风险意图过滤）和详细的监控记录，保证可拦截可回溯。

技术方面，利用RAG技术减少模型的幻觉，提高知识获取的精度，同时采用智能体和智能体协作技术，采用反思、对抗、投票等机制保证最后结果的全面性、准确性和无偏性。

中兴通讯将星云通信大模型打造成迈向高阶自智网络的加速器，在通信网络中发挥价值成效，这个过程离不开产业届的共同努力。郑鹏认为，有三个方面可以进行共创。

第一，生态共创。各个厂家由于语料不通，打造的大模型都有各自的特点，在不同领域有各自的专长，通过建设多模型协同的生态体系，可以共同面对通信网络中各种复杂问题，给出最佳的解决方案。

第二，技术共创。以智能体为核心建设新型的运维体系逐步形成共识，那么智能体技术就尤为重要，如何实现多智能体间的协同，并保证协同的准确性，从知识生产、技能生产、测评、组装等方面都有比较多的难题需要攻克，可以共同探索技术、共同拟制规范。

第三，场景共创。在网络协同、业务协同、商业协同的不同层面，产业链可以从各自的工作场景出发，锚定最需要引入大模型解决的问题，选择1~2个高价值场景共同探索，确立达成成效指标的路径和方法。