中国通信运营商AI+DevOps实践报告（2024）

参编单位： 中国联合网络通信集团有限公司软件研究院中国通信标准化协会TC628标准推进委员会 前言 在21世纪的科技洪流中，人工智能（AI）与研发运维一体化（DevOps）的深度融合（即AI+DevOps），正引领着现代化软件工程的新一轮变革。这股力量不仅重塑了技术应用的边界，更为通信行业带来了前所未有的发展机遇与挑战。在国家“十四五”规划的宏伟蓝图下，加速“数字经济”发展，构建数字中国，成为国家战略的重要一环。《“十四五”数字经济发展规划》明确指出，数字经济是国民经济中最为活跃的部分，强调了数字经济安全体系的重要性，并提出了企业数字化转型升级的路径。在此背景下，通信运营商作为信息社会的基础设施提供者，其数智化转型的每一步都备受瞩目，承载着推动经济社会高质量发展的重大使命。 AI+DevOps模式的融合，不仅标志着技术上的革新，更是软件开发理念的一次重大飞跃。借助智能算法优化决策过程，结合DevOps的高效开发与运维机制，企业能够实现从产品设计、开发、测试到部署的全链条自动化与智能化。例如，根据谷歌云DORA团队的调查，76%的开发者和IT专业人士正积极利用AI进行代码编写、信息总结及代码解释，这显著提升了代码质量与开发效率。此外，AI工具的普及，如微软的VisualStudioIntellicode，已被安装超千万次 ， 进 一 步证 明 了AI在DevOps中 的 应 用 能够 提 高 生 产 效 率 和 准 确性 。 企 业 通 过 采用AI+DevOps模式，能够极大地提升服务响应速度与质量，同时降低运营成本，增强市场竞争力。AI+DevOps不仅是提升企业竞争力的关键，更是推动社会经济发展的新动力。借助持续的技术革新与模式优化，通信运营商得以在智慧城市、远程教育、远程医疗等多个领域展现更大作为，推动资源高效配置，提高公共服务质量，为构建更加包容、更可持续的社会贡献力量。 本报告旨在深入剖析AI+DevOps模式在中国通信运营商中的实践应用现状、面临的挑战以及成功路径。报告将通过案例分析，揭示我国通信运营商如何通过AI+DevOps实现软件研发运营流程的重塑与优化，进而提升用户体验，加速产品迭代创新，同时确保数据安全与合规性的探索之路。报告还将探讨在实施过程中遇到的关键挑战，如技术整合难度、组织文化变革需求及人才短缺等，并提出相应的解决策略。 本报告不仅是对过往实践的总结，更是对未来方向的探索与启示。我们期待通过分享成功经验和挑战应对策略，为中国通信运营商乃至整个行业的数智化转型提供宝贵的参考与指导，共同开启AI+DevOps引领下的新篇章。 目录 第一章AI+DevOps是通信运营商在数字智能时代转型升级的战略需求......4 1.1数字智能时代AI技术作为国家战略正在飞速发展..................................................................41.2AI+DevOps已在各行业初见规模...............................................................................................51.3AI的深度应用已成为电信运营商数字化转型的核心引擎.......................................................7 第二章AI深度赋能DevOps技术演进与发展..............................................10 2.1需求阶段的技术赋能..................................................................................................................102.2设计阶段的技术赋能..................................................................................................................102.3开发阶段的技术赋能..................................................................................................................102.4测试阶段的技术赋能..................................................................................................................102.5部署/发布阶段的技术赋能........................................................................................................112.6运维阶段的技术赋能..................................................................................................................11 第三章电信运营商面临DevOps数智化转型瓶颈........................................12 3.1内外环境激变促使企业亟须借助先进技术提质增效强化产品竞争力..............................123.2面对市场波动企业亟须重塑投资组合以实现高效配置与抗风险能力..............................13 第四章AI+DevOps战略指导下的通信运营商落地实践..............................14 4.1落地策略........................................................................................................................................144.2核心能力建设...............................................................................................................................174.3下一步规划...................................................................................................................................22 第五章电信运营商AI+DevOps智能化转型未来演进方向.........................25 5.1实施路径........................................................................................................................................255.2风险应对........................................................................................................................................27 第六章典型实践案例-某通信运营商基于大模型的开发流程管理实践.....28 第一章AI+DevOps是通信运营商在数字智能时代转型升级的战略需求 党的十九大报告明确提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，这意味着人工智能的发展上升至国家战略层面。2024年的中国政府工作报告首次引入了“人工智能+”的概念，从国家层面提出人工智能技术要与各行业进行深度融合。此举标志着我国将深化人工智能技术的研发与应用，并全力推动其与经济社会各领域的深度融合与创新发展。 1.1数字智能时代AI技术作为国家战略正在飞速发展 在全球范围内，人工智能技术也正受到各国政府的高度重视，被视为推动国家经济发展、增强国际竞争力的关键战略领域。国际数据公司（IDC）于2024年10月发布的最新全球人工智能和生成式人工智能支出指南显示，到2028年，全球在人工智能（AI）方面的支出（包括支持AI技术的应用程序、基础设施以及相关的IT和商业服务）将增加一倍以上，预计将达到6,320亿美元。从政策制定到资金投入，从技术研发到人才培养，各国都在不遗余力地加速AI技术的布局与发展，以期在这场全球性的科技革命中占据先机，把握未来发展的主动权。长期维持人工智能基础研究投资是美国人工智能研发八大战略方向之首。以美国为例，其人工智能项目预算逐年攀升，2024年7月底，美国两党参议员提出了《人工智能创新未来法案》，与此同时，美国人工智能安全研究所（Institute）在国家标准与技术研究院（NIST）正式成立，负责制定确保国家安全、公共安全和个人权利的人工智能标准。2024年10月，韩国人工智能（AI）研究主管机构——“国家人工智能实验室”在首尔揭牌成立，截至2028年，共将有946亿韩元（约合人民币4.9亿元）资金投入到研究所开展各种项目。2024年4月，加拿大政府公布了价值24亿加元的一揽子人工智能领域相关的发展声明，为加拿大世界领先的人工智能研究人员、初创企业和规模化企业建设并提供计算能力和技术基础设施，以推动人工智能初创企业将新技术推向市场，并加速人工智能在农业、清洁技术、医疗保健和制造业等关键领域的应用。2024年3月，欧盟委员会通过其第二个战略计划——《“地平线欧洲”2025—2027年战略计划》，确定了新阶段“地平线欧洲”开展研究与创新资助战略方向。2021—2027年，“地平线欧洲”将至少投入130亿欧元用于发展核心数字技术，欧盟将以卓越的人工智能和值得信赖的人工智能双原则为指导，实施有利于创新的全面监管框架。 尽管我国在人工智能技术攻关和产业应用方面起步较晚，但在国家多项政策和科研基金的扶持下，近年来其发展势头强劲，人工智能相关发明专利授权量已跃居世界第二位。如今，中 国人工智能领域正在顶层设计与实践落实两个方面努力发展，抓住机遇，蓄势待发，开启新一轮的冲刺。 1.2AI+DevOps已在各行业初见规模 随着AI技术的不断成熟与普及，其在DevOps（研发运维一体化）领域的应用正逐步展现出巨大潜力与价值。DevOps作为一种强调开发（Development）与运维（Operations）紧密协作的理论方法，旨在通过自动化、持续集成/持续部署（CI/CD）等手段，加速软件交付周期，提高产品质量与用户体验。AI技术赋能DevOps在开发阶段落地最快，智能测试和智能运维已在多个点状场景中试点应用，而智能需求管理领域则处于积极探索阶段，涵盖了智能监控、故障预测、自动化测试、代码审查等方面，这些创新极大地提升了DevOps的智能化程度，使得系统能够更加高效地自我优化、自我修复，并基于数据分析做出更加精准的决策。 在金融、通信、互联网等多个行业中，AI赋能的DevOps实践已初见规模，不仅显著提升了业务敏捷性，还降低了运营成本，增强了企业的市场竞争力。这一趋势预示着AI与DevOps的深度融合将成为未来产业数字化转型的重要方向。 1.2.1金融行业：安全为先，大模型工具助力研发全流程优化 依据国际数据公司（Internation