華為：邁向智能世界白皮書2024-ICT服務與軟件

華為技術有限公司深圳龍崗區(qū)坂田華為基地商標聲明免責聲明基礎上做出的任何行為承擔責任。華為可能不經(jīng)通知修改上述信息，恕不另行通知。數(shù)字化、智能化、低碳化是確定性趨勢。未來十年最大的機會是人工智能，大模型是AI發(fā)展的一次技術革命，加持AI人工智能的行業(yè)數(shù)字化轉型將駛入快車道，如數(shù)字政府、數(shù)智金融、智能制造、智慧港口、智慧礦山等，根據(jù)華為最新的《智能世界2030》報告，2030年全球AI算力抓住行業(yè)數(shù)智化轉型大機遇，對ICT服務與軟件帶來了新的挑戰(zhàn)和訴求，這需要全行業(yè)攜手共進，一、智能時代，ICT基礎設施將走向算網(wǎng)融合、云網(wǎng)融合、網(wǎng)智融合，這需要全行業(yè)聯(lián)合定義新的目標架構，并通過目標網(wǎng)規(guī)劃、跨域設計與集成、網(wǎng)絡與業(yè)務協(xié)同優(yōu)化和運維等專業(yè)服務實施落地，做到架構極簡、安全韌性、綠色高效和可持續(xù)演進，實現(xiàn)最強算力、最強運力和最強存力。本次HC大會，華為ICT服務與軟件將聯(lián)合AnalysysMason共同發(fā)布面向智能時代的《網(wǎng)絡韌二、構建基于大模型的新專業(yè)服務能力，將“大模型”泛化到ICT服務領域，實現(xiàn)AI普惠。以ChatGPT為代表的AIGC表現(xiàn)出前所未有的潛能，華為ICT服務和軟件持續(xù)同步行業(yè)最新發(fā)展，大膽探索，用AI人工智能進一步使能自身的數(shù)智化轉型，創(chuàng)造性地解決業(yè)界難題，聯(lián)合服務伙伴為客戶持續(xù)提供領先的ICT服務與軟件解決方案，如：網(wǎng)絡和設備維護做到預測預防、移動金融業(yè)務做到精準風控、客服中心做到智能對話應答，在智能客服領域，依托自然語言模型的意圖理解，三、保障確定性SLA體驗的網(wǎng)絡，讓ICT技術深入OT生產(chǎn)網(wǎng)?；诜諏嵺`、經(jīng)驗和算法，利用知識圖譜和故障樹等技術，對設備故障、網(wǎng)絡性能和用戶體驗進行精準建模，做到故障可預測預防、性能可仿真可優(yōu)化、體驗可度量可管理，讓ICT技術深入企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，躍升數(shù)字生產(chǎn)力，如：港口和礦山的無人駕駛，煤礦的遠程挖掘，電網(wǎng)的無人巡檢，制造工廠的機器視覺等，這些都四、將“智能”帶進數(shù)字業(yè)務，打造新體驗，激發(fā)新機會。將自然語言識別、視頻、知識圖譜等技術引入傳統(tǒng)呼叫中心，將其升級為智能聯(lián)絡中心，能大幅提升用戶體驗并拓寬業(yè)務范圍，開辟新藍海；再如，將大數(shù)據(jù)分析、精準風控建模等引入移動金融業(yè)務，壞賬預測準確率從70%提升到90%，在擴大信貸規(guī)模的同時，大幅減少壞賬損失…唯有持續(xù)提升企業(yè)數(shù)字化領導力和專業(yè)技能，才能駕馭面向未來的數(shù)智化轉型。華為培訓和認證提0102070834342B計費能力和智能化套餐為運營商2B計費能力和智能化套餐為運營商開啟ICT“新基建”低碳源動力0410030904100340454045數(shù)據(jù)是智能的基礎，需要確保數(shù)據(jù)”0605063030SLA體驗保障需求，促進新價值創(chuàng)造11開啟ICT“新基建”低碳源動力ICT技術都是關鍵的一環(huán)，圍繞網(wǎng)絡改造升級，資源高效利用，節(jié)能減排以及綠色發(fā)展戰(zhàn)略落地等行業(yè)核心關注點，持續(xù)推進ICT技術創(chuàng)新，打造綠色ICT基礎設施，加速從能耗向能效轉變。隨著AI技術的不斷發(fā)展。數(shù)據(jù)、算力已經(jīng)生產(chǎn)要素和關鍵生產(chǎn)力。以全光骨干網(wǎng)絡、算力網(wǎng)絡、超算中心、智算設施正在加快建設，唯有打造綠色、可靠、智能的ICT基礎設施，才能滿足多樣化場景業(yè)務41.1加快綠色網(wǎng)絡發(fā)展智能化的發(fā)展進一步加速行業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展進程，傳統(tǒng)的ICT機房目前存在大量設備老舊，能源消耗巨大，空間不足以及維護難度大的問題，改造升級涉及到方方面面的問題，流程長、效率低，難以支撐業(yè)務的持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展，ICT網(wǎng)絡基礎設施作為數(shù)字化、智能化的底座必須進行綠色轉型支撐業(yè)務可持續(xù)發(fā)展，為此要從綠色管理框架設計、綠色標準體系評估、綠色運營平臺支撐、綠色綠色轉型是一項長期的進程，必須進行管理框架的頂層設計和目標規(guī)劃才能保障構建持續(xù)領先的ICT網(wǎng)絡基礎設施。共建從“綠色治理”、“綠色規(guī)劃”到“綠色執(zhí)行”的三層管理框架，指導綠色管理框架是指在ICT行業(yè)內(nèi)推進環(huán)境可持續(xù)性的整體方法，該框架旨在促進整個綠色生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)實踐。其中“綠色治理”是在信息與通信領域內(nèi)制定政策、準則和決策程序，以促進和確保環(huán)境可持續(xù)的做法，它涉及建立一個環(huán)境管理框架，并將綠色能源納入公司的整體戰(zhàn)略和運營中。綠色規(guī)劃”即需要制定綠色演進解決方案和綠色評估體系，并將其戰(zhàn)略性地整合到ICT網(wǎng)絡基礎設施發(fā)展規(guī)劃中?！熬G色執(zhí)行”即實施綠色能源倡議，并在ICT網(wǎng)絡基礎設施綠色轉型進程中持續(xù)管理和踐行。它側重于將戰(zhàn)略規(guī)劃轉化為具體的綠色演進解決方案，并在ICT網(wǎng)絡的運營和綠色網(wǎng)絡演進框架綠色實現(xiàn)綠色網(wǎng)絡演進框架綠色實現(xiàn)綠色網(wǎng)絡評估模型綠色規(guī)劃綠色執(zhí)行運營資源準備度看板、指數(shù)測量和跟蹤報告數(shù)據(jù)分析與建模API接口!可再生能源解決方案解決方案能效提升解決方案行業(yè)賦能解決方案指標設計行業(yè)標準與研究能效和網(wǎng)絡性能指標行動計劃網(wǎng)絡&能源解決方案設計綠色交付設計管理和策略執(zhí)行價值流和價值匹配利益方利益方價值股東價值客戶價值員工價值…綠色目綠色目標和規(guī)章(ESG)圖1：ICT基礎設施綠色網(wǎng)絡管理框架通過網(wǎng)絡碳強度能量指數(shù)（NCIe）、網(wǎng)絡能效指數(shù)（NEE）、站點能效指數(shù)（SEE）、電力圖2：ICT基礎設施綠色管理三層指標體系上面的圖顯示了典型電信網(wǎng)絡環(huán)境影響的測量，它涉及包含網(wǎng)絡、基礎設施和運營的不同方面的分層指標。第一層是站點層，利用TEE（電信能效）測量單個網(wǎng)絡設備的能效；利用SEE（站點能效）和PUE（電力使用效率）測量站點和數(shù)據(jù)中心的能效；第二層是網(wǎng)絡層。它利用網(wǎng)絡能來衡量跨網(wǎng)絡傳輸數(shù)據(jù)的碳強度?？傮w而言，該分層體系不僅可以有效評估ICT網(wǎng)絡基礎設施的能源效率和碳排放強度，更為ICT網(wǎng)絡綠色轉型方案的實施以及ICT網(wǎng)絡為其它垂直行業(yè)的碳減排綠色網(wǎng)絡基礎設施的可持續(xù)發(fā)展離不開運營，建設數(shù)字化、智能化的綠色運營平臺是支撐綠色打造綠色運營平臺，通過數(shù)字化、智能化的手段，實現(xiàn)綠色戰(zhàn)略落地、碳排放強度監(jiān)控和綠色演進方案制定等精細化治理，從可視、可管、可優(yōu)等多個維度，支撐運營商綠色運營組織，監(jiān)控、協(xié)調(diào)和優(yōu)化綠色轉型和碳減排相關工作。該平臺能夠從ICT基礎設各種設備收集關鍵數(shù)據(jù)，包括流量、性能、能耗、溫度、濕度等關鍵數(shù)據(jù)，并基于評估指標和這些數(shù)據(jù)，針對性地提供解決方案開發(fā)和投資收益分析，使CSP能夠從全局視角提升網(wǎng)絡運營效率和投資有效性。此外，該平臺還可以與碳排放監(jiān)管機構、交易機構和其它垂直行業(yè)對接，以支持監(jiān)管要求，支撐更多行業(yè)和全社會實通過ICT網(wǎng)絡綠色轉型的系統(tǒng)性規(guī)劃規(guī)劃設計和網(wǎng)絡集成與部署，支撐CSP逐步提升網(wǎng)絡能即多業(yè)務、多專業(yè)、多技術、多廠家的全場景平滑演進。從綠色架構設計、綠色站點改造和綠色機房改造等三個方面進行創(chuàng)新和實踐，支撐CSP綠色目標網(wǎng)的規(guī)劃與建設。1、綠色架構設計：綠色目標網(wǎng)建設必須圍繞站點、機房和網(wǎng)絡的全生命周期進行架構規(guī)劃，包括網(wǎng)絡規(guī)劃、設計、改造和運營運維等。綠色架構設計首先需要保證CSP的業(yè)務增長以及網(wǎng)絡能力不下滑，更合理地優(yōu)化網(wǎng)絡和站點、機房、光纜網(wǎng)等基礎設施的架構，引入各種清潔能源和多能源協(xié)同方案，提升能源和資源效率，從中長期角度持續(xù)優(yōu)化OPEX并改善經(jīng)營結果。2、綠色站點改造：無線站點能耗占運營商網(wǎng)絡能耗的70%以上，而部分區(qū)域還面臨市電不穩(wěn)等問題，站點斷電嚴重，通信的可持續(xù)性受到嚴重挑戰(zhàn)。綠色站點改造通過引入綠電、精簡站點架構和智能化能源優(yōu)化等方案，幫助運營商節(jié)能降碳，降低OPEX，提升網(wǎng)絡健壯性，并促進業(yè)務億人民幣，同時支持5GReady和ToB、ToH業(yè)務發(fā)展；南非MTN受電力危機影響，站點可用率低于80%，通過疊光、混改、智能調(diào)優(yōu)等組合保供方案改造，站點PAV提升到99.6%，網(wǎng)絡流量增長50%，節(jié)油超10%。1.2數(shù)據(jù)中心綠色低碳先行根據(jù)畢馬威2023世界人工智能大會發(fā)布的《普慧算力開啟新計算時代》報告，2012年后，全球頭部AI模型訓練算力需求呈指數(shù)級增長，每3-4個月翻一番，即平均每年算力增長幅度達到10倍。其中，制造業(yè)將成為普惠算力最大潛在市場，另外還有ICT，汽車、金融、醫(yī)療和教育等算力爆發(fā)帶來功率密度攀升。根據(jù)《中國綠色算力發(fā)展研究報告（2023年）》指出未來隨著人工智能模型訓練推理等應用增加，多樣化算力協(xié)同成為常態(tài)，單機柜主流功率密度將提高到12-15KW，超算、智算中心功率密度將提升至40KW以上。這勢必帶來能耗劇增。根據(jù)國際能源署發(fā)布的《2024年電力報告》數(shù)據(jù)顯示，全球數(shù)據(jù)中心、AI等相關電力需求將從2022年的460twh上升到2026年的620-1015twh,復合增長率為9.6%-22.9%。而同時，隨著國家“雙碳”戰(zhàn)略落地，政府對存量數(shù)據(jù)中心PUE等節(jié)能指標提出更高要求。大型數(shù)據(jù)中心PUE<1.3，改建核心機房PUE<1.5。以上均對數(shù)據(jù)中心的建設帶來巨大挑戰(zhàn)，新指標，新范圍，新措施全面協(xié)同，打造新一代綠色新指標：節(jié)能指標從PUE向可持續(xù)發(fā)展、綜合指標、全面碳控的XUE轉變：通過計算數(shù)據(jù)中心總能耗與IT設備能耗的比值，PUE當前被廣泛應用于衡量數(shù)據(jù)中心的能源利用效率。而隨著智算時代數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴大，能源消耗增加帶來的碳排放問題、冷卻系統(tǒng)大量用水帶來的水資源短缺問題等日趨嚴峻，先進數(shù)據(jù)中心節(jié)能指標走向多元化，從PUE走向WUE（WaterUsageEffectivenessCUE（CarbonUsageEffectivenessGUE（GridUsageEffectiveness）等綜合可持續(xù)發(fā)展指標。在光進銅退、固移融合（FMC）、兩網(wǎng)合并等多種技術演進和發(fā)展趨勢下，機房的能源和資源效率、安全性亟需改進。綠色機房改造包括業(yè)務遷轉、時延評估優(yōu)化等業(yè)務層改造方案，SDH現(xiàn)代化、波分智改、傳輸資源清理等網(wǎng)絡層改造方案，機房電源/空調(diào)/疊光/疊儲等基礎設施改造方案，以及能效可視、能效分析等綠色評估服務。南非Telkom作為南非最大的固網(wǎng)運營商通過老舊設備退網(wǎng)、網(wǎng)絡演進和能源改造三步走實現(xiàn)綠色機房升級煥新，OPEX能源費用降低43%，拆除3200機柜節(jié)省空間92%，在節(jié)能降碳的同時，更有效支撐未來網(wǎng)絡建設與業(yè)用電效率：用電效率：PUE用水效率：WUE極致PUE已成數(shù)據(jù)中心要求北方區(qū)域明確限制數(shù)據(jù)中心用水量新建DC：1.41.251.15存量DC：1.81.51.3豐水區(qū)：1~1.4L/kWh缺水區(qū)：0~0.6L/kWh算力能效算力能效：GUE單位能耗算力更高，體現(xiàn)數(shù)據(jù)中心真實GUE：衡量市電容量一定的情況下可以部署IT設備最大數(shù)量的指標環(huán)保效率：CUE數(shù)據(jù)中心10年生命周期碳排82.9萬噸生命周期碳足跡：制造建設使用騰退建筑垃圾，重金屬、噪聲污染清潔能源使用率RUE新范圍：節(jié)能模式從L1+L2聯(lián)動向智能調(diào)節(jié)模式轉變：傳統(tǒng)節(jié)能模式以優(yōu)化L1能耗為主，智算時代水液混合帶來模式轉變。L1與L2相互影響，如提高液冷冷源CDU供液溫度可降低PUE，但會增加IT芯片功耗，提高風冷冷源溫度可降低PUE，但會增加服務器風扇功耗等。PUE低不再等于總能耗低，L1+L2聯(lián)動調(diào)優(yōu)成為關鍵。環(huán)境溫度、冷源工況等數(shù)據(jù)，構建冷源能耗優(yōu)化模型、全棧能耗優(yōu)化模型、跨層協(xié)同優(yōu)化模型以及業(yè)務負載調(diào)度模型等，尋找最佳能效的水溫控制點資源，實現(xiàn)L1+L2整體能耗優(yōu)化，并根據(jù)調(diào)度任務計劃均衡業(yè)務負載調(diào)度、識別未使用的計算資源、選擇合適的電源主備功率及休眠模式以最小化設備能耗，最終實現(xiàn)滿足PUE達標、IT性能最優(yōu)與基礎設施整體能耗最優(yōu)等多目標尋優(yōu)。通過L1+L2聯(lián)動調(diào)優(yōu)，優(yōu)化全棧算力能效，降低整體能耗，引隨著不同行業(yè)對算力的要求變得更加復雜與多元化，多樣化算力需求成為數(shù)據(jù)中心必然趨勢。傳統(tǒng)冷凍水方案節(jié)能以提溫度，改善氣流，優(yōu)化設備效率為主，較為單一，節(jié)能效果已逼近為進一步優(yōu)化PUE提供了新思路；2.另一方面通過水液融合，共用冷源，設備分期部署，構建彈性制冷架構，適配算力演進，并通過L1與L2聯(lián)動調(diào)優(yōu)，從PUE優(yōu)化走向全棧能效優(yōu)化。算力集群及平臺從“建好”向“管好用好”2.1智能化時代網(wǎng)絡承載更多業(yè)務和數(shù)據(jù)，建設高可靠數(shù)據(jù)是新時代的生產(chǎn)要素，算力是設備處理數(shù)據(jù)的速率，數(shù)據(jù)量的快速擴張帶動算力需求顯著上升。隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，目前已經(jīng)處于一個數(shù)據(jù)成倍式增長的時代，相關數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，全球數(shù)據(jù)量預計到2035年將達到2,142ZB。傳統(tǒng)的ICT網(wǎng)絡基礎設施僅承擔信息傳輸?shù)幕A功能，智能化場景及業(yè)務持續(xù)發(fā)展，算力網(wǎng)絡依靠傳統(tǒng)可靠性設計及維護很難滿足穩(wěn)定性要求，需要從架構上進行優(yōu)化支撐中長期平滑演進；依靠流程管理和專家經(jīng)驗判斷的動網(wǎng)變更將難以為繼，需構建高穩(wěn)定的算力網(wǎng)需要從業(yè)務目標、網(wǎng)絡架構以及動態(tài)網(wǎng)絡保障三個方面加強韌性能力，保架構韌性提升是基礎：需要從架構評估和可視、生存性分析和韌性優(yōu)化與改造三個方面逐一發(fā)投資有效。其中可充分利用業(yè)界已有的韌性成熟度模型、韌性STABLE標準執(zhí)行定量打分。生存性分析，即對網(wǎng)絡架構執(zhí)行動態(tài)不確定性核查，目的是防生存性風險以系統(tǒng)工程的方法，韌性網(wǎng)絡優(yōu)化改造，即從爆炸半徑、事故概率、改造成本等維度，執(zhí)行網(wǎng)絡優(yōu)化改造方案，包人工智能在經(jīng)過兩次寒冬后，2012年開始蓬勃發(fā)展。70年人工智能的發(fā)人工智能在經(jīng)過兩次寒冬后，2012年開始蓬勃發(fā)展。70年人工智能的發(fā)ScalingLaw的底層邏輯基本一致，即人工智能水平若要獲得長期提升，高效利用算力是在模型參數(shù)量與集群規(guī)模的擴大的過程中，集群的組網(wǎng)更加復雜，通信件數(shù)增長帶來的故障率提升，給集群的穩(wěn)定性、性能提出了更多挑戰(zhàn)。設持續(xù)加速以滿足各行業(yè)AI大模型的開發(fā)和應環(huán)難的問題，通信及互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的算力平臺建設與自身業(yè)務的發(fā)展和應模式方面有更多選擇，其它算力平臺的變現(xiàn)方式主要以資源租售為主，2.2算力上線速度決定模型創(chuàng)新收益，算力平臺建設與集群交付工期影響算力變現(xiàn)效率：面向行業(yè)提供AI模型服務及算力服務是算力集群的主流變現(xiàn)方式，而集群建設是一個復雜的系統(tǒng)工程，專業(yè)性強、工序多、周期長，行業(yè)亟需具備一體化設集群高可用是算力價值兌現(xiàn)的保障：伴隨模型規(guī)模增大，算力集群規(guī)模持續(xù)擴大，器件數(shù)的遞增引發(fā)故障率提升，集群的穩(wěn)定運行需求驅動驅動建設期實現(xiàn)多層多級的壓力測試，通過集成服務進行集群上線前潛在隱患的系統(tǒng)性深挖、全棧協(xié)同優(yōu)化，實現(xiàn)集群的“優(yōu)生”，支撐集群運營期模2.3數(shù)據(jù)與模型是智能化發(fā)展的核心，深耕數(shù)據(jù)價值、降低AI開發(fā)門檻，是實現(xiàn)敏捷、可持續(xù)創(chuàng)新的關鍵3行業(yè)需數(shù)據(jù)使能服務的價值，通過對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的智能管理與運營，充分發(fā)揮行業(yè)數(shù)據(jù)價值，釋放數(shù)據(jù)生產(chǎn)力；敏捷的開發(fā)效率是行業(yè)應用創(chuàng)新的基本保障，AI開發(fā)涉及硬件層、算子層、模型層等全棧技術，技術演進快、門檻高。企業(yè)對AI計算使能的服務需求日趨強烈，企業(yè)在創(chuàng)新過程通過原廠專家對開發(fā)問題的及時響應服務，提升創(chuàng)新開發(fā)效率、驅動行業(yè)可持續(xù)創(chuàng)新；模型訓練是人工智能創(chuàng)新的源頭，推理是人工智能技術價值閉環(huán)的關鍵環(huán)節(jié)，隨著模型種類越來越豐富、參數(shù)越來越大，模型自定義需求越來越多，這些都對訓練及推理性能、創(chuàng)新迭代速度、開發(fā)效率提出了新的挑戰(zhàn)，因此讓大模型更易開發(fā)、易適配、易部署的模型使能服務對行業(yè)愈發(fā)重要，通過服務加速企3隨著AI大模型逐步走向千行萬業(yè)，NLP逐步過渡到多模態(tài)，AI大模型數(shù)據(jù)快速膨脹，隨著AI大模型逐步走向千行萬業(yè)，NLP逐步過渡到多模態(tài)，AI大模型數(shù)據(jù)快速膨脹，讀寫，保存，加載，轉移，恢復，分級存儲和按需擴容。AI新業(yè)務3.1數(shù)據(jù)決定AI智能的高度，數(shù)據(jù)存儲成為AI大模型為了滿足AI大模型的新業(yè)務需求，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心的計算，存儲架構從以CPU為中心向數(shù)據(jù)為中心的新系統(tǒng)架構演進，上下游生態(tài)逐步重構。AI智算集群通過存算分離的架構，提供PB級存儲TB級帶寬的集成，不斷提升數(shù)據(jù)訪問效率，滿足海量數(shù)據(jù)的高吞吐要求。為了匹配客戶當前業(yè)務和新技術的發(fā)展，需要專業(yè)分析師對整個IT基礎設施進行全面評估，提供最佳實踐和架構演AIAI智算集群外部網(wǎng)絡Spine層交換機數(shù)據(jù)面Leaf交換機(計算側)計算節(jié)點2*100G數(shù)據(jù)面RoCE網(wǎng)口2*100GRoCE網(wǎng)口2*100GRoCE網(wǎng)口數(shù)據(jù)面Leaf交換機(存儲側)客戶數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡Leaf層交換機...3.2快速的集成讓業(yè)務平滑上線，實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全流動隨著客戶業(yè)務的發(fā)展，數(shù)據(jù)正在成為客戶的核心資產(chǎn)，為了滿足國家政策的監(jiān)管和等保要求，避免由于停電或宕機等導致核心業(yè)務系統(tǒng)中斷或數(shù)據(jù)丟失?；诓煌腞PO/RTO需求，提供專時間。智能體系化評估，提供業(yè)務影響和切換風險報告，輔助客戶進行決策。對容災切換進行數(shù)字通過專業(yè)的遷移工具平臺，支持各種場景下的主流存儲，主機，數(shù)據(jù)庫，虛擬化的在線遷移，確保業(yè)務不中斷，數(shù)據(jù)不丟失。實現(xiàn)一鍵信息數(shù)據(jù)預處理數(shù)據(jù)預處理熱熱冷熱熱熱模型發(fā)布模型推理熱熱冷冷冷熱冷訓練樣本數(shù)據(jù)推理業(yè)務數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)歸集模型訓練二次訓練原始數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)熱3.3數(shù)據(jù)智能化提升運營效率，輔助客戶業(yè)務持續(xù)創(chuàng)新隨著新業(yè)務、新技術、新產(chǎn)品特性和產(chǎn)品復雜性的激增，客戶陷入到自身消費能力不足的消費鴻溝中。持續(xù)增加的IT產(chǎn)品復雜度讓客戶很難使用好產(chǎn)品，客戶要么沒有時間，要么缺乏技能，或者沒有足夠人力，無法將他們采購的這些產(chǎn)品的潛在價值充分釋放出來。而且客戶在購買時已經(jīng)支付了費用，由于不能及時使用產(chǎn)品，導致投資回報周期拉長，風險與回報嚴重不相符?？蛻艏鼻械南胍蛻?zhàn)略伙伴一起找到一條實現(xiàn)商業(yè)價值的新路徑。為了更好的實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，客戶需要引入合作伙伴參與到客戶的商業(yè)成功中，與客戶共同面對相同的風險回報，提升客戶使用體驗，充分發(fā)伙伴則通過輔助運營服務滿足上述需求，首先指定經(jīng)驗豐富的專家，根據(jù)多年最佳實踐經(jīng)驗，快速提供適配解決方案，幫助業(yè)務快速上線；其次采用專業(yè)的工具平臺，通過海量設備統(tǒng)一管理，AI智能預測，資源自動化發(fā)放，應用業(yè)務關聯(lián)分析，大屏可視化等方式提升業(yè)務體界領先的GREAT評估模型，幫助客戶精準分析IT業(yè)務系統(tǒng)，提供可持續(xù)架構演進和戰(zhàn)略指導，44部運營商已發(fā)布2025-2027年實現(xiàn)L4的戰(zhàn)略目標。運營商5G規(guī)模部署和生成式AI等新技術的落地，系統(tǒng)性地推動網(wǎng)絡向自動化、智能化演進。網(wǎng)絡即服務（NaaS）等新型功能，進一步釋放網(wǎng)絡潛力，以求率先駕馭數(shù)字經(jīng)濟。市場及技術的發(fā)展要求4.1AN快速發(fā)展，以業(yè)務為中心的新型運營模式帶來R.I.S.E新商業(yè)價值以“業(yè)務為中心”的新一代運營模式，以智能和價值驅動運營商運維實現(xiàn)數(shù)字化轉型及自治運營。新型運營模式具有數(shù)據(jù)驅動流程、跨域自動化協(xié)作、數(shù)據(jù)平臺和應用深度融合、新型AI模型由此演進出新的商業(yè)價值：從效率（E）向收入、創(chuàng)新、滿意度、效率（R.I.S.E）轉變。從效率向效益轉變的解決方案演進從效率向效益轉變的解決方案演進以網(wǎng)絡為中心的運維以網(wǎng)絡為中心的運維（效率）以業(yè)務為中心的運維（效率/業(yè)務效益）I.創(chuàng)新E.效率S.客戶滿意度/投訴R.收入增加I.創(chuàng)新E.效率S.客戶滿意度/投訴R.收入增加故障MTTR故障MTTR群發(fā)投訴FCR主動投訴識別減少業(yè)務損失度量指標流程與服務度量指標新一代智能運維MSUP4+1流程優(yōu)化新一代智能運維MSUP4+1流程優(yōu)化數(shù)字化運維成熟度評估NOC自動化改進NOC自動化改進NOC數(shù)字化MBB降損服務...數(shù)字化MBB降損服務...FTTx運維支撐...專線業(yè)務質(zhì)量提升...計算運維服務數(shù)據(jù)中心L1運維FME效率提升面向事件，面向編排面向事件，面向編排4.2GenAI加速以業(yè)務為中心的運營轉型進程，基礎GenAI技術出現(xiàn)后迅速成為全球運營商研究的技術前沿和戰(zhàn)略中心，驅動運維領域AI應用從以香港電訊（HKT）為例，為充分挖掘AI價值，推動從CSP向DSP戰(zhàn)略轉型，將”機器輔助人”ISOC發(fā)展為“人輔助機器”ISOC作為重要抓手，在故障管理方面，借助GenAI、DTNGenAIAcceleratesGenAIAcceleratesDigitalIntelligentOperationsTransformationService-centricDigitalOperationsUninterruptedServiceExperienceLargeModel+DigitalTwinempowerAIAgentenableService-centricDigitalIntelligentOperationsDeliverasuperior5GExperienceHKTServiceDomainLLMLeadingNPSDTN圖7：GenAI加速香港電訊（HKT）數(shù)字化智能運營轉型在基礎運維領域，自動化技術及應用場景持續(xù)深入，基礎運維工作標準化和流程化，極大幫助企業(yè)降本增效，促使業(yè)務加速創(chuàng)新與發(fā)展，在市場競然而，企業(yè)利用GenAI輔助運營轉型面臨很多挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)安全及隱私仍是最大挑戰(zhàn)，此外如何將敏感的客戶數(shù)據(jù)與公共LLM的數(shù)據(jù)集成，如何衡量模型調(diào)優(yōu)所需工作量等是GenAI技術在具從“網(wǎng)絡為中心”運營向“業(yè)務為中心”運營演進面臨網(wǎng)絡和業(yè)務復雜度急劇增加、對模型算運營模式層面均需持續(xù)迭代，是一個系統(tǒng)化工程。因此，未來運維系統(tǒng)需具備6大維度演進能力，6維能力進一步整合并分組為3個核心技術特征6維能力進一步整合并分組為3個核心技術特征確定性網(wǎng)絡保證(DNA)電信模型與算法(MAT)智能生態(tài)系統(tǒng)支持(EE)EDNS電信知識平臺(TKP)可信賴的DevOps (OTD)DTN超自動化(HA)GenAI新型運營模式促使運營商在ToB、ToC、ToH領域業(yè)務創(chuàng)新和增收“面向消費者TOC”服務保障：在事件管理上增加敏捷的業(yè)務恢復能力，最大限度減少業(yè)務實現(xiàn)以業(yè)務為中心的運營，運營商必須考慮增加敏捷業(yè)務?；钅芰?，建立服務影響的可見性，在網(wǎng)絡事故時分鐘級業(yè)務恢復，來減少流量損失。比如：無線網(wǎng)元故障，基于現(xiàn)有的網(wǎng)絡覆蓋和無FME工單FME工單父告警告警信息嚴重程度受影響的流量受影響的用戶所屬領域CM-6829XXXX-0001gNodeB退出服務緊急20.1G199RAN-5GCM-6829XXXX-0005交流市電故障重要的14.5G148RAN-5GCM-6829XXXX-0002NodeB不可用緊急10.5G110無線-3GCM-6829XXXX-0004電池放電重要的7.4G80RAN-5GCM-6829XXXX-0006CSL鏈路故障重要的4.1G54無線-2GCM-6829XXXX-0003小區(qū)不可用緊急2.8G35RAN-4G圖9：基于用戶和流量影響分析數(shù)據(jù)來確定FME工單的優(yōu)先順序“面向家庭ToH”服務保障：FTTx業(yè)務和網(wǎng)絡可管可視，一故障一單隨著FTTx業(yè)務快速增長，無源設備數(shù)量劇增，從OLT到ONT都是啞資源，網(wǎng)絡拓撲準確性非常低；CSP還面臨極高投訴率、大量無效重復工單，尤其在群障場景下，每一個投訴或每一基于DTN技術，CSP可以采集全網(wǎng)ONT光功率數(shù)據(jù)進行趨勢分析，糾正資源數(shù)據(jù)的錯誤和可對FTTx海量故障關聯(lián)和識別，一個群障內(nèi)所有無效工單可以合并為一個根因信息準確的工單，“面向企業(yè)ToB”服務保障：業(yè)務級質(zhì)量可視，提供專線連接保障服務向政府和金融等企業(yè)客戶提供高質(zhì)量SLA的專線業(yè)務，服務質(zhì)量監(jiān)控已經(jīng)成為強制要求。在新型運營模式下，可實現(xiàn)服務級別的質(zhì)量可視化和面向企業(yè)級的主動保證，如：利用DTN技術，業(yè)務拓撲疊加時延、擁塞等性能指標，可實現(xiàn)業(yè)務拓撲和主備路徑狀態(tài)的端到端可視；通過組合各類故障診斷樹，快速識別事故，自動關聯(lián)已有的用戶投訴，保障專線客戶的業(yè)務體驗；匹配不同級別QoS需求，實現(xiàn)差異化SLA管理；通過業(yè)務狀態(tài)可視，主動評估單節(jié)點、閃爍和光網(wǎng)絡的健康狀況，有助于識別潛在風險和隱藏故障，有效減少用戶投訴，實現(xiàn)主動SLA保障。555G-A和商業(yè)場景融合催生確定性SLA體驗保障需求，促進新價值創(chuàng)造根據(jù)GSMA發(fā)布的《移動經(jīng)濟報告2023（Themobileeconomy2023）》顯示，截根據(jù)GSMA發(fā)布的《移動經(jīng)濟報告2023（Themobileeconomy2023）》顯示，截 至2023年底，全球單一移動用戶滲透率已達到69%。預計至2030年，這一數(shù)字將74%。考慮到人口增長等綜合因素，年復合增長率（CAGR）僅為1.7%。尤其對于高價值提升存量客戶價值已成為其實現(xiàn)可持續(xù)商業(yè)發(fā)展的必然選擇。同時，A圖10：GSMA《TheMobileEconomy2024》同時我們也看到，隨著5G-A的第一個標準版本3GPPRel-18于2024年6月18日在上海正式發(fā)布，全球多家電信運營商也已相繼公布了5G-A商用計劃。這些都預示著5G-A即將開始5.1網(wǎng)絡優(yōu)化對準商業(yè)需求，釋放網(wǎng)絡價值針對上述三類場景，需要將自動化、智能化、專業(yè)化、主動化以及精細化等策略科學合理地應為了不斷迎合消費者日益提升的體驗需求，越來越多的電信運營商開始從單一的“流量經(jīng)營”模式向更為多元化的“體驗經(jīng)營”模式轉變。具體實例包括：歐洲已有31家運營商發(fā)布了速率計費套餐；廣東聯(lián)通在22年推出了5G直播套餐；上海移動則在24年6月發(fā)布了魔速計劃，該計劃重點針對商旅、直播、游戲三大場景，推出了5G-A商用套餐；中東地區(qū)的多家運營商也推出了FWA速率分級套餐等。這一轉變趨勢促使網(wǎng)絡優(yōu)化的需求變得更加精細化和差異化，以滿足日大規(guī)模、普遍性的日常優(yōu)化：此類優(yōu)化措施旨在保障普通語音和流量用戶的基礎體驗，涉及的面向場景化、差異化的體驗經(jīng)營的專題專項優(yōu)化：這類優(yōu)化用于保障“體驗經(jīng)營”，即確保高價值用戶能夠享受到符合其訂購套餐預期的高品質(zhì)網(wǎng)絡體驗，并為網(wǎng)絡價值投資提供有力支持。鑒于這類優(yōu)化主要面向具有個性化體驗需求的高價值用戶，因此通常需要借助客戶體驗管理（CEM）面向滿意度和凈推薦值（NPS）的優(yōu)化：這是終極的優(yōu)化，其核心目標是提升客戶忠誠度，旨在延長客戶生命周期，并最終實現(xiàn)提升客戶生命周期綜合價值的目的。這一過程涉及對客戶體驗的長期跟蹤、深入分析及持續(xù)優(yōu)化。在當今電信網(wǎng)絡用戶規(guī)模龐大、業(yè)務種類繁多的背景下，用戶多家頭部運營商已經(jīng)將客戶滿意度或凈推薦值（NPS）納入CEO的關鍵考核指標之中。精準營銷4精準營銷4長期體驗忠誠用戶高滿意度和NPS個性化體驗需求用戶極致體驗長期體驗忠誠用戶高滿意度和NPS個性化體驗需求用戶極致體驗1333滿意度/NPS滿意度/NPS優(yōu)化忠誠度為目標長期、深入、持續(xù)感知與排名2感知與排名222專題專項優(yōu)化專題專項優(yōu)化體驗為目標場景化、差異化普通用戶基礎體驗普通用戶基礎體驗網(wǎng)絡性能日常優(yōu)化1網(wǎng)絡性能為目標日常優(yōu)化1網(wǎng)絡性能為目標大規(guī)模、普遍性第1類場景快速向高階AN演進：為逐步實現(xiàn)高度自動化的網(wǎng)絡優(yōu)化目標，AI技術將持續(xù)進化，掌握自主處理蘊含成熟策略的子場景（例如TopN優(yōu)化、覆蓋優(yōu)化、容量管將確保實現(xiàn)實時高效的閉環(huán)控制、主動的預測分析、卓越的成效以及高水平的自動化。此外，鑒于5G和5G-A網(wǎng)絡的獨特特性，波束級別的優(yōu)化能力也是該體系中不可或缺的組成部分。同時，確第2類場景要找到合適的專業(yè)伙伴進行專題優(yōu)化：這與日常網(wǎng)絡優(yōu)化存在顯著差異，其中成本不再是核心矛盾，關鍵在于將商業(yè)訴求融入其中，實施以商業(yè)為導向的網(wǎng)絡優(yōu)化策略。這一策略要需要能夠對其進行體驗建模，以便迅速通過KPI/KQI的變化來識別Facebook的各種體驗問題。之后，根據(jù)不同的優(yōu)化需求（如速率優(yōu)先、視頻卡頓率優(yōu)先、時延優(yōu)先等多目標綜合優(yōu)化），進行精準且快速的優(yōu)化。因此，這類場景的優(yōu)化通常依賴第3類場景成功的關鍵是主動管理、精準優(yōu)化：傳統(tǒng)的客戶滿意度與NPS（凈推薦值）管理主要依賴于調(diào)研驅動，但這種方式存在諸多問題，如樣本量有限、隨機性較大、根本原因難以追溯以及時間滯后等。在進行優(yōu)化時，往往只能盡力而為，且對優(yōu)化結果難以做出準確預測。然而，隨著AI和數(shù)字孿生技術的迅猛發(fā)展，一種以客觀數(shù)據(jù)和AI驅動的優(yōu)化方式正逐漸嶄露頭角。這種優(yōu)讓滿意度與NPS管理“不再擲骰子”，有望成為滿足這一需求的基礎和剛需。5.2具備個性化大數(shù)據(jù)洞察的營銷系統(tǒng)，是價值用戶發(fā)客戶需求往往隱含在使用網(wǎng)絡的習慣之中，而網(wǎng)絡數(shù)據(jù)則是實現(xiàn)客戶精準洞察不可或缺的必要實現(xiàn)“體驗變現(xiàn)”商業(yè)成功的關鍵在于，精準地識別那些愿意為優(yōu)質(zhì)體驗額外付費的客戶，并找到恰當?shù)那篮蜁r機，向他們提供具有吸引力的產(chǎn)品。為此，電信運營商的營銷系統(tǒng)需要具備多維度的個性化洞察能力、實時的智能決策能力，以及營銷活動策劃和多觸點營銷執(zhí)行能力。通過這5.3AI大模型需要與電信領域知識深度融合才能做好AI正逐步成為電信行業(yè)的關鍵驅動要素，對創(chuàng)造額外價值、提升運營效率和降在大模型時代，AI技術正經(jīng)歷著快速的迭代更新，伴隨著巨大的基礎設施投資以及AI泛化能力的顯著增強，IT和云廠商也因此獲得了顯著的賦能與提升。然而，單純的IT和云廠商尚未完全實現(xiàn)與電信領域知識的深度融合，運營商在做出決策時仍需保持高度的謹慎，切不可忽視數(shù)據(jù)與電信領域知識的重要性。據(jù)Gartner預測，截至2025年底，至少有30%的GenAI項目將在概念驗證階段后被放棄。這一現(xiàn)象的主要原因包括數(shù)據(jù)質(zhì)量不達標、風險控制措施不足、成本上升以及業(yè)務價值不明確等多重因素，歸根結底在于大模型與領域知識的融合程度不足，無法進行高質(zhì)量的5.45G-A給電信運營商帶來新增長機會，同時催生了確定性SLA體驗保障需求5G-A的超高速率、低時延特性以及通感一體的能力，為眾多新商業(yè)場景的實現(xiàn)提供了可能。同時，為確保優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡體驗，確定性SLA網(wǎng)絡優(yōu)化能力即將成為不可或缺的基本需求。電信運營商可依托5G-A能力發(fā)展新業(yè)務，探索新的收入增長機會面向消費者的速率和時延保障類新套餐：基于5G-A的超高速率和低時延特性，滿足對速率和時延有高要求的裸眼3D視頻、云游戲、FWA高體驗套餐、超高清直播、XR/VR、遠程醫(yī)療與）：面向無人機的低空經(jīng)濟類業(yè)務（如確定性SLA保障）：基于5G-A的通感一體技術，使能無電信運營商需儲備或規(guī)劃確定性SLA體驗保障能力從KPI/KQI到SLA、從離線優(yōu)化到動態(tài)調(diào)優(yōu)，這都說明對電信運營商的體驗要求從到“確定性SLA的實時管理”。該標準明確規(guī)定了無人機實時調(diào)度回傳視頻的多項要求，具體包括：視頻分辨率需達到或超過4K標準，視頻穩(wěn)定性誤差需控制在3%以內(nèi)，視頻中斷率需低于0.1%，同時預定航線和任務區(qū)域的覆蓋率需達到99%以上等。為了滿足這些嚴苛的要求，必須運用網(wǎng)絡機理建模技術，將這些要求轉化為對網(wǎng)絡確定性SLA的具體指標，并結合專業(yè)的低空覆蓋方案來實施網(wǎng)絡規(guī)劃和優(yōu)化措施。電信運營商采取措施推廣5G-A新業(yè)務場景并探索合理的商業(yè)模式，把握新的增長機會開展端到端驗證與試點：與垂直行業(yè)伙伴、設備供應商、終端廠商及軟件開發(fā)者等合作，快速開展技術驗證試點，通過實際項目驗證5G-A技術的可行性和商業(yè)價值，并通過樹立標桿項目進構建長期生態(tài)合作體系：聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，包括垂直行業(yè)伙伴、設備供應商、終端廠商及軟件開發(fā)者等，共同推動5G-A技術的長期發(fā)展和應用。通過共享資源、互通有無，促進產(chǎn)業(yè)鏈上下游的緊密合作，繁榮5G-A產(chǎn)業(yè)生態(tài)。建設場景化的網(wǎng)絡需求標準體系：在上述合作過程中，不斷形成各場景下的網(wǎng)絡需求的標準體系并持續(xù)迭代優(yōu)化，支撐網(wǎng)絡精準建設和持續(xù)優(yōu)化，在保障良好的場景化網(wǎng)絡體驗的同時，逐步探30根據(jù)GSMA發(fā)布的“2024年移動支付行業(yè)狀況報告根據(jù)GSMA發(fā)布的“2024年移動支付行業(yè)狀況報告美元，相當于每分鐘270萬美元，同比增長1長33%。信貸成為移動支付提供商（MMPs）最受歡迎的金融服務，信貸產(chǎn)品數(shù)量同比增長73%。同時，移動支付促進了金融普惠和數(shù)字接入，助力實現(xiàn)17項聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標中報告中同時指出，移動支付行業(yè)也面臨著許多挑戰(zhàn)。首先是注冊用戶數(shù)和激活用戶數(shù)增長率正在放緩，注冊移動支付賬戶年增長率從2021年的19%降低到2022年的15%，2023年進一步降低到12%。2023年底30天激活賬戶數(shù)4.35億，年增長率從2021年的15%降低到2022年的13%，2023年進一步降低到9%。其次，30天激活用戶數(shù)占比整體注冊用戶數(shù)只有24.8%，說明還有3/4的用戶由于擔心交易風險、以及支付場景少等原因在注冊后并沒有經(jīng)常使用移動支付業(yè)務。此外，現(xiàn)金類轉入轉出和匯款轉賬仍是移動支付主流業(yè)務，商戶支付類交易額僅占比5%，說明移動支付生態(tài)仍然脆弱，缺乏商戶和消費者之間交易的平臺和創(chuàng)新技術，提升價值用戶轉化率，降低交易風險，擴6.1AI+數(shù)字營銷，提升目標用戶群活躍度傳統(tǒng)模式下，移動支付服務商通過電視、報紙、戶外等媒體廣告實行粗放式的撒網(wǎng)營銷，成本1.數(shù)據(jù)分析：通過AI技術對用戶數(shù)據(jù)進行分析，可以了解用戶的消費習慣和行為特征，從而2.個性化推薦：通過分析用戶的歷史消費記錄和行為數(shù)據(jù)，AI可以根據(jù)用戶的興趣和偏好，3.營銷自動化：AI可以自動化執(zhí)行營銷活動，如發(fā)送優(yōu)惠券、提醒消費等，從而提高營銷效6.2AI+風控模型，守護移動支付交易安全在移動支付領域，欺詐行為是一個常見的問題。例如，黑客可能會通過偽造身份信息或虛假的交易來竊取用戶的資金，或者通過偽造的交易來騙取服務商的優(yōu)惠券等價有可能利用業(yè)務漏洞，進行信貸詐騙。AI+風控模型可以通過分析這些欺詐行為的模式，來識別并首先，基于大數(shù)據(jù)和機器學習，收集交易數(shù)據(jù)，包括交易金額、交易時間、交易地點等，然后風控模型會將這個交易與之前的交易數(shù)據(jù)進行比對，找出其中的異常情況。如果發(fā)現(xiàn)異常，風控模型就會發(fā)出警報，提醒風險管理人員進行進一步的調(diào)查。此外，風控模型還可以通過實時監(jiān)控，對交易進行實時的風險評估。如果發(fā)現(xiàn)某個交易存在風險，風控模型就會立即采取措施，阻止這個交316.3AI+場景支付，重塑移動支付生態(tài)隨著移動支付的普及，越來越多的場景需要接入移動支付服務。傳統(tǒng)的點對點集成對接方式不首先，AI技術可以幫助商戶入住支付平臺更加敏捷和高效。例如，通過AI語義快速生成小程數(shù)據(jù)，AI可以推薦適合用戶的支付方式和優(yōu)惠活動。同時，AI還可以通過生物識別（如指紋或人7734行業(yè)內(nèi)大模型的價值場景共識、數(shù)據(jù)隱私與安全、經(jīng)濟性等問題普遍存在。2023年行業(yè)內(nèi)大模型的價值場景共識、數(shù)據(jù)隱私與安全、經(jīng)濟性等問題普遍存在。2023年GenAI增強現(xiàn)有業(yè)務流程和活動是首選場景，行業(yè)內(nèi)主流廠商的應用場景先聚焦在輔助和運營等方面，提升作業(yè)和運營效率。在降本和的主要投資應用方向。從歐洲領先呼叫中心外包公司調(diào)查顯示座叫中心供應商的TOP原因。7.1客服體驗受益者從終端用戶，到座席話務員，再到傳統(tǒng)呼叫中心主要關注終端用戶的服務體驗，忽視了座席話務員的體驗，座席工作量大、系統(tǒng)運營效率低，導致呼叫中心成本中心問題凸顯。新一代呼叫中心在關注最終用戶體驗的同時，通過智能化的方式幫助座席降低工作量、提升運營效率。從自服務到人工服務到運營管理和智能營銷，全場景智能化、端到端降低聯(lián)絡中心平均通話時長降低30%、首次呼叫問題解決率提升30%。AICC預集成盤古大模型，同時支持三方模型快速對接，加強數(shù)據(jù)隱私和安全保護，通過靈活部署大模型加持的全場景智能幫助降低聯(lián)絡中心平均通話時長大模型加持的全場景智能幫助降低聯(lián)絡中心平均通話時長智能輔助?銷售線索智能挖掘?個性化營銷文案智能生成?…人工服務運營管理自?金牌話術推薦?智能填單?智能摘要?…?文檔中智能抽取知識?智能知識庫?…?智能質(zhì)檢?智能數(shù)據(jù)分析(座席經(jīng)驗、客戶滿意度等)?…國營銷輔助智能運營智能應答應用場景7.2運營商及BPO客戶降本增收的訴求凸顯傳統(tǒng)呼叫中心僅作為運營商的自用平臺持續(xù)消耗客戶的成本。AICC通過平臺開放性、多級多租等能力有效的助力企業(yè)呼叫中心TTM降低50%，合作伙伴通過AICC平臺快速開發(fā)業(yè)務、企業(yè)客戶基于此快速開通業(yè)務。另一方面，智能外呼營銷、智能線索挖掘及呼叫中心業(yè)務的轉售也可以2B計費能力和智能化套餐為運營商精細5G-A網(wǎng)絡部署將進一步增強運營商的5G-A網(wǎng)絡部署將進一步增強運營商的ToB能力，并帶來超寬、通感、沉浸式體驗等新內(nèi)8.1基于TMForum研究顯示，新的2B業(yè)務是領先運運營商的業(yè)務從“連接+流量”走向“數(shù)字業(yè)務+行業(yè)解決方案”，2B計費能力成為價值變現(xiàn)的關鍵環(huán)節(jié)：華為新一代Billing，自由組合1000+計費量綱，以消費旅程為中心，一開四易，使能2B新增長（接口開放，新業(yè)務快速上線；全流程易配置、易稽核、易糾正、易追溯，出賬效“一開四易“一開四易”，以消費旅程為中心計費事件應收入賬AccountReceivableServices接口開放，新業(yè)務快速上線企業(yè)級賬單服務：以客戶消費明細為中心，全流程可配置、可稽核、可糾正、可追溯，出賬效率提升2倍企業(yè)級財務服務：遵循財務規(guī)則、合賬/分賬定價/批價財務出賬催繳以賬戶為中心，流程單向不可逆InvoiceServicesRe-billing計費事件財務總賬AS-IS…Bill388.2智能化是運營商精細化運營、降本增效及體驗提升IdeatoCash智能變現(xiàn)，加速TimeToRevenue加速新業(yè)務上市變現(xiàn)對齊MKT-IT間溝通語言精細化智能運營增收MKT人員IT人員MKT人員IT人員Offer智能配置31Offer輔助設計4Offer智能營銷5經(jīng)營看板Offer智能配置31Offer輔助設計4Offer智能營銷5經(jīng)營看板IDEACASH反饋2上市推演市場分析市場分析（數(shù)據(jù)采集：天/小時秒)LLMEngine(（數(shù)據(jù)采集：天/小時秒)盤古大模型/第三方大模型+電信盤古大模型/第三方大模型+電信BSS領域模型圖15：CBS智能化運營394039面臨科技范式的重大突破，先進人才往往是推動技術革新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展9.1AI技術與業(yè)務深度融合，人才培養(yǎng)亟待與時俱智算對工作任務的影響存在替代效應和吸納效應兩方面。替代效應表現(xiàn)為智算引發(fā)現(xiàn)有工作模智算能力促進工作模式的轉變，一些與智算關聯(lián)度較高的從業(yè)者能夠從中獲益，例如，當前具備大吸納效應表現(xiàn)為智算創(chuàng)造工作機會，一方面，智算能力創(chuàng)造新增崗位，全球企業(yè)正加速在智算大模型領域的布局，對應將增長智算相關的工作機會。Gartner預計，在2026年將有超過80%的企業(yè)使用生成式AI應用程序編程接口（API）或模型，或者在相關生產(chǎn)環(huán)境中部署支持生成式AI的應用程序。與此對應，提示詞工程師、人工智算替代工作任務智算創(chuàng)造新增崗位替代效應效應出現(xiàn)智算大模型相關新增崗位吸納模擬人類思維實現(xiàn)對人類工作任務的替代智算促進就業(yè)轉型智算擴大就業(yè)規(guī)模部分工作任務獲益，部分“過時”工作任務被替代智算引發(fā)工作任務替代智算創(chuàng)造新興就業(yè)尋求平衡智算替代工作任務智算創(chuàng)造新增崗位替代效應效應出現(xiàn)智算大模型相關新增崗位吸納模擬人類思維實現(xiàn)對人類工作任務的替代智算促進就業(yè)轉型智算擴大就業(yè)規(guī)模部分工作任務獲益，部分“過時”工作任務被替代智算引發(fā)工作任務替代智算創(chuàng)造新興就業(yè)尋求平衡但智能化時代，現(xiàn)有掌握行業(yè)認知的人才依然是數(shù)智化轉型的寶貴財富，例如在運營商領域，除了小部分科技領軍人物需要引進以外，現(xiàn)有掌握網(wǎng)絡規(guī)建維優(yōu)營技能的人才，通過AI大模型等新技術加持，并充分利用知識管理和知識工程，來解決長期存在業(yè)務問題，實現(xiàn)正向的商業(yè)價值，9.2智算大模型人才培養(yǎng)需要將“研、訓、用”有機結智算與大模型人才是指能融合行業(yè)認知，數(shù)據(jù)與AI技術等要素，助力企業(yè)智能化轉型，并帶尋找有價值的場景，結合自身的行業(yè)認知與智算技術，創(chuàng)造新的解決方案，實現(xiàn)業(yè)務價值的升級。戰(zhàn)略人才，專注于“研”的方向：從戰(zhàn)略和科研角度對智算進行深入研究和創(chuàng)新。除了CXO技術人才，專注于“訓”的領域：包括組織算力和數(shù)據(jù)資源，構建或開發(fā)模型訓練架構。一般涉及兩個團隊，一個是AI和數(shù)據(jù)團隊，由數(shù)據(jù)分析師及AI工程師組行數(shù)據(jù)建模與模型訓練；另外一個是算力底座的建設運維團隊，實現(xiàn)集群高可靠穩(wěn)定運行和極致算智能業(yè)務化智能業(yè)務化技術人才戰(zhàn)略管理大師CEO、CTO、CIO、CMO、COO、CFO、HRD、CLO、CAIDO…戰(zhàn)略引領、創(chuàng)新驅動、頂層設計科學家數(shù)據(jù)科學家，算法科學家算力科學家前沿技術探索領軍人物業(yè)務研究員，算法研究員，數(shù)據(jù)研究員算力研究員，智能工程與倫理研究員技術領航者、實踐領導者，技術賦能者業(yè)務智能化中基層管理與業(yè)務專家中基層干部、領域專家、產(chǎn)品經(jīng)理…既懂業(yè)務又了解DAICT技術的業(yè)務管理與骨干業(yè)務運營人員產(chǎn)品市場采購運營服務…既懂業(yè)務又了解DAICT技術的業(yè)務人員綜合支撐人員企劃、財務、人力、安?！榷畼I(yè)務又了解DAICT技術的綜合支撐人員算法開發(fā)與模型工程專家算子開發(fā)者、模型開發(fā)者、模型訓練工程、模型驗證交付部署、提示工程、應用開發(fā)…基礎開發(fā)、模型構建、應用工程數(shù)據(jù)分析與工程專家數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)分析和分析轉譯…知識管理，實時洞見，數(shù)據(jù)治理算力設計與工程專家算力架構與調(diào)度師…算力底座建設與維護業(yè)務人才戰(zhàn)略人才智算智業(yè)414243