隨著通信領域以及各行各業的數字化轉型步伐不斷加快，新業務模式和技術創新層出不窮，網絡架構日益復雜，業務應用場景愈發多樣，網絡運維管理的難度隨之增加。同時，網絡運維成本的持續下降也已成為一個必然趨勢。傳統運維手段已難以滿足當前的運維挑戰，運維工作的自動化與智能化轉型成為行業共識。在此背景下，智能運維技術的運用成為各企業保持自身競爭力的核心要素。
意圖網絡、大AI模型及數字孿生的出現，為智能運維開辟了新的發展機遇。這些技術帶來了眾多優勢，包括高度人性化的交互界面、大規模結構化數據的處理能力、精確的分析與預測功能，以及實現高保真度的模擬測試等能力。通過整合AI大模型、意圖識別網絡及數字孿生技術，可以徹底革新網絡運維模式，推動運營商從TMF自智網絡的L3級運維階段邁向更高層次的L4+自主智能運維階段。
“四層一體”核心網高階自智運維新架構
為了應對核心網運維所面臨的挑戰，并順應行業對自動化與智能化運維的迫切需求，中興通訊云核心網構建一個以大小模型智能體及數字孿生技術為基礎的“四層一體”新型智能運維架構（見圖1）。此架構旨在實現網絡、數據、模型與應用之間的全面開放與解耦，推動網絡向更高層次的自主智能運維階段邁進。該架構通過大小模型與異構模型的協同解耦與平滑演進，構建一個靈活且可擴展的數字技術底座，賦能高效運維；同時，利用數據、模型與應用深度融合的數字孿生體，為網絡的規劃、建設、運維及優化提供強大支持，精準構建高穩網絡；此外，通過整合監控、排障、應急及變更四大中心的統一運維界面，該架構能夠賦能全閉環的網絡變更管理、監控排障及投訴處理等高價值運維場景，促使網絡運維模式從傳統的被動應急轉向主動高效，從而不斷降低運維成本（Opex）。
AI智能體與數字孿生雙向融合，賦能全閉環高效運維及高穩網絡
中興通訊“四層一體”核心網高階自智運維架構的智能運維管理系統，依托通信領域大語言模型能力與Agent智能體服務，增強生成了智能體協同檢索增強生成技術（Agentic RAG）、大小模型協同技術（泛化意圖理解與精準運維結合）、基于強化學習的智能生成文檔技術，打造智能交互、分析、生成的高價值運維場景，從多層面助力網絡向L4+高階自智演進。
同時，“四層一體”核心網智能運維系統，憑借數字孿生技術，融合大語言模型LLM、智能體服務AI Agent與多模態大模型（MM-LLMs），構建數字孿生體，提供核心網系統、設備和組件的數字孿生模型。此模型為運維提供可視化、仿真模擬、預測分析以及策略反饋等多維度支持，以較低的成本實現定性與定量分析的雙重能力，推動決策過程從人工主導向機器輔助乃至機器自主決策的轉變，加速高階自主智能運維的演進，并最終實現運維管理的全閉環自動化，有效削減運維成本。
全閉環運維管理，顧名思義，是一種從問題發現、分析、解決到反饋優化的全方位、無死角管理模式。它不僅關注故障的即時處理，更注重通過數據分析與預測，提前識別潛在風險，實現運維工作的前置化、智能化。在核心網運維場景中，全閉環運維管理賦能實際生產流程中的3個典型應用場景：網絡變更、監控排障、投訴處理。當前這些流程中存在人工扭轉、審核等環節，以及工單派單、回單等人工操作。采用全閉環運維管理模式的核心價值在于，通過集成監控、自動化工具、AI算法等多維度技術手段，構建一個自我學習、自我優化的運維生態系統。
向“無人化”AI+自主運維持續演進
在TM Forum中，已明確定義了自智網絡等級，用于指導網絡和業務實現自動化與智能化，評估自智網絡業務的價值和增益，指導運營商和廠商的智能化升級。為了達成以L5為目標的全流程系統智能化，所有場景均需交由系統自主完成，最終實現理想的“無人化”智能運維新范式。如何實現“無人化”智能運維，需要從架構、技術、能力等多方面考慮。基于AI和數字孿生雙輪驅動的融合底座，是“無人化”運維的智能引擎；基于多模態大模型的自適應智能體協同技術，是“無人化”運維模型能力提升的關鍵因素；多維智能體協作可編排技術，是“無人化”運維應用的創新保障。只有將這些技術有機結合，才能實現更高效、安全和合規的運維管理，構建新的運維范式。隨著技術不斷進步和應用場景持續拓展，這些技術必然發揮出在提高運維效率、降低運維成本以及增強系統穩定性方面的巨大潛力，“無人化”運維指日可待。
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