中兴通讯2026自智网络白皮书

共筑生态，智联未来L4高阶自智网络的思考与实践 共筑生态 智联未来 L 4 高 阶 自 智 网 络 的 思 考 与 实 践 目录CONTENT 摘要01 自智网络L4高阶演进洞察02 1.1 L4高阶自智网络离不开大模型、智能体及数字孪生等技术1.2 L4高阶自智网络系统将演进到全栈AI架构1.3 L4 高阶自智网络需具备实时感知-主动分析-自主决策-自动闭环执行等关键能力1.4 L4高阶自智网络不再限于运营效率，将探索经营增收新场景和新机会1.5 L4高阶自智网络需重点保障AI应用安全0304060709 02中兴通讯L4高阶自智网络演进方案11 2.1 中兴通讯L4高阶自智网络演进2.2. 中兴通讯L4高阶自智网络演进AIR Net解决方案2.3. 核心点1：价值牵引，深化KBI-KEI-KCI成效体系2.4. 核心点2：架构演进，构建Agentic AI架构体系2.5. 核心点3：内生智能，夯实自动化闭环基础2.6. 核心点4：AI创新，打造自主决策能力2.7. 核心点5：流程重塑，打通断点堵点推进去工单化运维2.8. 核心点6：经营拓展，赋能市网业协同高价值场景1214161819213031 03中兴通讯自智网络L4实践案例34 353637394041423.1 合作攻关新范式：携手中国移动成立“联创+”实验室3.2 智能化案例：运用图模型的端到端故障监控智能体实践3.3 智能化案例：运用大模型技术的SPN网络变更智能体实践3.4 智能化案例：家宽业务投诉智能体助力高效投诉处理3.5 智能化案例：运用数字孪生的可管可控无线网络优化实践3.6 智能化案例：基于数字孪生的资源池倒换量化仿真评估3.7 价值经营案例：NWDAF分层分级方案赋能5G-A价值变现 04L4高阶自智网络演进产业协同倡议44 缩略语46 参考文献46 摘要ABSTRACT 2026年，全球运营商正迎来自智网络L4高阶级演进的攻坚期与价值兑现关键节点。当前，随着5G-A规模商用、AI大模型深度融入通信系统、数字孪生技术日趋成熟，自智网络不再局限于运维自动化，而是向“实时感知-主动分析-自主决策-自动执行”的智能闭环体系跃迁，并逐步成为运营商实现经营增收、业务创新和绿色低碳发展的核心引擎。TM Forum明确2025-2027年为L4单域“维优营”场景自智闭环的关键阶段，CCSA等标准组织加速推进大模型、智能体等L4核心技术标准，进一步夯实了产业演进基础。 中兴通讯深耕自智网络产业多年，在L3规模应用积累基础上，积极推进L4高阶自智研发与试点，通过全栈AI架构演进与价值场景拓展，推动网络从"运维提效"到"经营增收"的范式升级。本白皮书基于中兴通讯在全球运营商L4试点实践，深度剖析高阶自智网络的核心能力要求与产业演进路径，系统阐述中兴通讯以"价值驱动、内生智能、自主决策，自动闭环"为纲的L4高阶演进方案。 为系统呈现L4高阶自智的演进路径与实践方案，本白皮书将围绕以下四方面展开： 1. 自智网络L4高阶演进洞察： 在安全可控前提下，应用大模型/智能体/数字孪生等先进技术、持续进行全栈AI架构演进，构建实时感知-主动分析-自主决策-自动闭环的去工单化端到端运维能力，并拓展市网业协同高价值场景，落实从传统KPI（关键性能指标）到KBI（关键商业指标）-KEI（关键成效指标）-KCI（关键能力指标）的价值成效闭环。 2. 中兴通讯L4高阶自智网络演进方案： AIR Net全栈AI架构升级，实现自主决策与自动闭环，从运维提效升级为价值经营，赋能运营商增收与生态共赢。核心围绕六大维度展开：以价值牵引为核心，深化KBI-KEI-KCI成效体系驱动提质提效、降本增收；Agentic AI架构演进，实现分层注智到端到端协同；智能硬件升级网元内生智能，夯实网元级实时感知与远程控制能力；星云通信大模型演进到1+N模型矩阵、新增知识图谱及图搜索、Co-Sight智能体工厂等关键AI创新，结合数字孪生，实现AI从辅助升级为自主决策；流程重塑，打通断点堵点，推进端到端去工单化运维；同时，进一步拓展市网业协同高价值场景，赋能经营增收。 3. 中兴通讯自智网络实践： 精选多个L4实践案例，涵盖网络故障处理、网络变更、网络优化、投诉处理以及分层分级价值变现等场景，充分验证高阶自智网络在商业成效与运营效率上的双重价值。 4. 产业协同倡议： 面向未来，倡议产业链各方携手并进，以标准共建、技术共研、场景共创、生态共赢为核心路径，加快提升L4自智网络标准成熟度，筑牢AI安全治理屏障，开拓网络经营新模式，助力全球通信网络迈入L4高阶自智新阶段，推动全行业共享高阶自智发展红利。 自智网络L4高阶演进洞察 随着通信网络复杂度激增与业务场景持续拓展，传统运维模式已难以满足高效、敏捷和智能的运营需求。自智网络向L4高阶演进，不仅是网络技术升级的必经路径，更是运营商实现从“降本增效”迈向“智能经营”的关键跃迁。2025年，在标准组织、运营商和供应商的共同推动下，L4高阶自智网络在标准、体系和实践等方面都举得了显著进展，同时也对L4高阶自智网络提出了更高的要求。在此背景下，深入洞察L4高阶自智网络的发展趋势、关键技术与安全挑战，对把握未来网络智能化方向、挖掘新增长机会具有重要意义。 1.1 高阶自智网络离不开大模型、智能体及数字孪生等技术 洞察分析 L4级自智网络的主要特征是基于智能硬件的实时感知、精准分析、智能决策、线上执行的端到端闭环的有机统一。实现这一目标需要大模型、智能体与数字孪生三大关键技术的协同赋能。大模型为核心认知推理中枢，以多智能体为协同闭环执行单元，并以数字孪生为决策验证沙盘，三者形成闭合的技术生态，帮助运营商从“依赖脚本、机器辅助人”的辅助自动化，向“意图驱动、人监管机器”的自主决策转变： 认知升级： 大模型充当网络的“超级大脑”，能够理解模糊的自然语言意图（例如“提升XX区域的用户体验”），沉淀专家经验处理复杂网络的根因分析和优化，并从海量、多模态的运维数据中提取深层语义关联。这种能力将运维从“执行指令”升级为“理解意图”、“自主推理”、“长程规划”范式，是实现跨域跨场景高阶决策的基础。 执行重构： 智能体不再是简单的Copilot（辅助工具），而是具备自主决策、自动闭环、自我学习进化能力的智能单元，更进一步，多智能体协同帮助实现跨域跨场景群智协同、用户到设备的跨域端到端闭环。网络运维运营服务的端到端管理涉及无线、核心网、传输等多个专业领域，“烟囱式”的单域、单场景智能化无法解决跨域协同优化问题。多智能体（Multi-Agent）集群是实现跨域自愈的关键执行架构。通过统一的电信级多智能体通信协议，各域和单场景智能体能够打破边界、动态协商、共享状态，共同完成复杂的、多目标约束下的任务分解与执行，实现真正的跨域端到端、跨层（商业、业务、设备）端到端双闭环。 风险前置： 数字孪生构筑自主决策的安全底座自智网络“零接触”要求系统具备高度的可靠性，而AI决策的“黑盒风险”和对现网操作的潜在影响是当前阻碍闭环落地的最大障碍。数字孪生建立网络精确映像，是验证网络决策的关键基础。网元内生孪生体实时反映设备状态，业务层孪生体模拟用户行为与网络响应。通过多目标协同优化在容量、延迟、能效等维度同时寻求全局最优解，预测性决策能力支持容量瓶颈的提前预警与主动规划。 应对建议 为加速向全场景L4高阶自智迈进，运营商应重点关注以下能力建设与架构转型： 基于高价值场景的一体化转型：重塑运维流程，实现从“被动响应”到“主动预见”。同时，优先在网络故障处理、变更监控、业务质量优化等高价值、高频场景中升级跨域跨场景的高阶自智能力。基于高价值场景的流程重塑，关键在于大模型推理、数字孪生风险校验、多智能体协作闭环的深度融合，确保所有高阶策略执行前都经过严谨的沙盘推演、且能够完成动态执行闭环。 推动智能体体系标准化与安全化：加快推广电信级多智能体协议的跨域智能体协同机制，推动协议在TM Forum，CCSA等标准组织的标准化，打破厂商壁垒；同时，必须建立严格的智能体运行安全规范和电子围栏等管控机制，确保智能体的自主进化在预设的行为边界内运行，并得到人类专家的监控指引，有效管控AI执行的潜在风险。 推动分层分级的部署策略：根据大模型的部署位置（云-边-端），构筑模型轻量化策略，逐步推动推理成本的降低；实施轻量化数字孪生策略，采用多维度分精度刻画，根据不同区域或对象的重要性，施加差异化的模型细节和计算资源，例如，核心域（如5G基站的内部设备、天线阵列）进行高保真建模，边缘域（如大片信号覆盖区域）则采用高度简化的抽象模型。 1.2 L4高阶自智网络系统将演进到全栈AI架构 洞察分析 L4 阶段能力诉求，牵引架构从“局部AI”走向“全栈AI”： L4自智网络追求“端到端自主协同”与“意图驱动”核心目标，传统“局部AI部署”存在明显短板：低阶自智网络的AI多集中于运维运营，网元层缺乏内生智能，导致数据感知滞后、跨域协同不畅，无法支撑“实时感知-自主决策-自动闭环”全链路能力。全栈AI架构通过“网元-平台-应用”垂直整合，实现智能能力全域渗透：网元具备自主感知与依赖小尺寸网元模型做推理的执行能力，平台依托通信大模型统筹决策，应用精准映射业务意图，填补单域智能到跨域协同的能力鸿沟，满足TM Forum定义的L4阶段核心要求。 AI技术图谱能力逐渐成熟，为全栈架构提供可行性支撑： 以生成式AI、Agentic AI为代表的技术突破，让全栈AI部署从理论走向现实：千亿级参数的通信大模型解决网络知识理解与策略生成难题，实现自然语言交互与复杂场景适配；多智能体协同技术支撑域间分布式决策，思维链（CoT）能力强化自主决策的逻辑性；AI加速芯片与内生智能网元的结合，降低边缘侧AI推理时延，保障实时响应；网元小尺寸模型提供可在嵌入式基站系统或者资源受限场景下的推理模型能力；Ray分布式框架为统一管理CPU/GPU等异构算力提供了基础设施的分布式调度和计算管理。这些AI技术图谱能力逐渐成熟，协同发力，打破传统AI“算法碎片化、场景适配弱”的局限，构筑全栈AI技术基础。 产业实践验证价值，推动全栈AI架构成为共识： 运营商的实践已充分验证全栈AI的可行性与价值：TM Forum提出了基于Agent的Agentic AI架构，其智能体在故障定位、节能优化等场景实现效率翻倍；中兴通讯首发基于大模型和智能体的自智智能体和数智人解决方案。这些实践证明，全栈AI架构不仅能降低运维成本，更能激活网络增收潜力，成为运营商迈向L4阶段的核心选择。同时TM Forum发布了AN L4产业蓝图，进一步推动全栈AI成为行业统一演进方向，减少跨厂商协同阻力。 综上，全栈AI架构既破解了L4阶段的核心技术瓶颈，又匹配了运营商“降本增收”的经营需求，已成为行业公认的L4自智网络演进目标，推动网络从“机器辅助人”向“人协同机器”跨越，网络运维范式从“人治”走向“智能体协同自治”。 应对建议 围绕全栈AI，结合网络Agentic化演进，构建分层协同架构，并通过网络原子能力，网络AI，运维AI，数智引擎和未来的智能中枢，支持网络智能体和多智能体协同架构，实现自动化、智能化，遵循从网元到网管，从网络到业务，到未来全栈AI的演进。 全栈AI架构不仅仅是“在网络里用几个AI算法”，而是一个贯穿始终、层层Agent协同的体系，总体可以分为网元层，网络层、业务层和商业层。 面向网元：网元系统设备Agentic化，如无线、核心网，传输&IP网等，通过具备专属模型推理能力的小尺寸大模型和网络模型，协同网络内置的系列Agent应用，在网络中部署智能硬件或在网络设备（如基站、核心网、路由器）内置AI芯片和模型，实时处理本地感知数据，做出快速决策，如无线资源分配、流量调度，波束预测，路由转发等。未来网络AI化，网络能力和网络资源能力都会MCP化，提供原子能力丰富服务，包括网络功能，