电信领域大规模AI应用—— 创新、规模化落地与数字体验升级路线图

译者案：IEEE通信学会（ComSoc）发布的《电信领域大规模AI应用——创新、规模化落地与数字体验升级路线图》（LARGE-SCALE AI IN TELECOM——Charting the Roadmap for Innovation, Scalability, and Enhanced Digital Experiences）白皮书，为行业指明了一条融合生成式AI与电信大模型（LTMs）的革命性路径。这份由全球顶尖高校、企业与研究机构共同参与撰写的技术纲领，不仅系统揭示了生成式AI在电信领域的颠覆性潜力，更为6G网络的智能化转型提供了首个系统性路线图。时间规划与里程碑：1）短期（1-2年）：重点推动 AI 融入现有网络管理系统，升级客户服务运营体系；2）中期（3-5年）：将 AI 应用拓展至垂直行业，研发更先进的预测性维护与安全解决方案；3）长期（5年以上）：为 AI 在 5G 及演进型未来网络中的全面融合做好准备，重点聚焦网络智能化与意图驱动管理。

本文摘选翻译白皮书部分内容，翻译不准确之处，敬请谅解。

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摘要

生成式人工智能（AI）作为一个全新的前沿领域，将高阶智能与革命性的用户体验进行了独一无二的融合，正在重新定义未来蜂窝网络的AI发展格局。尤其是向6G系统的演进过程中，其 AI 原生的网络设计带来了诸多固有挑战，需要创新的解决方案来实现实时网络编排、智能决策与自适应动态配置。与此同时，6G所构想的用户体验正变得日益复杂，传统无线技术与常规 AI 方案的能力已无法满足这些高阶需求。

生成式AI在各个领域展现出了颠覆性的影响力，凭借其处理复杂任务、自主运行、在训练域之外的场景中无缝适配的卓越能力，拥有解决上述挑战的巨大潜力。值得关注的是，生成式 AI 为电信与蜂窝网络领域提供了变革性机遇，能够填补6G系统中已明确的能力缺口，从而推动行业在系统与用户各个层面，迈入AI前沿创新的全新时代。

本质上，生成式AI之所以能够落地电信领域，核心依托于一类被称为电信大模型（LTMs）的大规模AI模型。这类电信大模型为适配电信生态的需求，对大规模AI 模型的能力进行了针对性的定制优化。本白皮书旨在从理论设计、工程实现与部署落地的视角，阐释电信大模型对电信功能与应用的变革潜力，同时探讨其实际落地所涉及的监管、标准化与产业框架体系。为此，本白皮书对电信大模型及其在无线接入网（RAN）与核心网中的独特价值进行了系统性阐释，并拓展覆盖了以下核心领域：

1.大规模AI基础理论：梳理构成大规模AI的生成式架构与模型，以及多模态训练数据处理、预训练与微调技术、对齐技术（如人类反馈强化学习RLHF）、网络侧部署策略等领域的最新趋势。

2.从通用大规模AI模型到电信大模型：分析当前主流大规模AI模型在电信领域的应用短板，明确为实现电信大模型落地，需要对大规模 AI 模型的基础理论进行的必要修正与适配。

3.面向物理层与媒体接入控制（MAC）层设计的电信大模型：解决资源分配、频谱管理、信道建模、移动性管理等核心问题。

4.面向网络管理与优化的电信大模型：覆盖开放无线接入网（O-RAN）等新兴架构中的自适应监控与控制，重点阐述电信大模型与强化学习结合，实现以用户为中心的网络优化的核心价值。

5.电信大模型专用数据集：通过电信专属数据集支撑电信大模型的部署，同时提供配套的基准测试与评估框架，对电信大模型的性能进行量化评估。

6.电信大模型的硬件发展与需求：聚焦高性能计算平台对电信大模型部署的加速作用，以及无线接入网与 AI 的融合，如何支撑电信大模型在未来蜂窝网络中的落地。

7.电信大模型的创新用例与应用场景：包括边缘侧分布式电信大模型架构、电信大模型的联邦学习创新方案、电信大模型与强化学习的交互、基于电信大模型的意图驱动管理等。

8.电信大模型的监管与伦理考量：强调数据治理与责任界定是保障电信大模型可信运行的核心要素。

9.大规模AI模型与电信大模型的产业洞察：包括行业当前趋势与在研项目（如大动作模型、端侧生成式AI模型）、TelecomGPT等最新模型突破，以及解码速率受限、模型体量过大等电信大模型面临的实际落地挑战。

10.标准化工作与电信大模型发展路线图：梳理各区域机构专项工作组推动电信大模型发展的核心工作，同时通过明确电信大模型在网络基础设施、网络管理、商业运营中的定位，制定对应的里程碑时间节点，搭建电信大模型的发展路线图。

最终，本白皮书将作为网络领域电信大模型的首份发展路线图，为电信领域专家与行业从业者提供行业前沿基础，推动大规模 AI 模型在下一代无线网络中的应用边界持续拓展。

1 大规模AI概述

1.1 背景与定义

即将到来的第六代移动通信网络（6G），预计将为持续增长的用户群体提供比前代网络更丰富的服务。移动通信网络的分布式特性，使其管理复杂度大幅提升。为应对这一挑战，必须在无线接入网（RAN）与核心网中规模化部署人工智能（AI）算法，包括深度学习模型与符号化方法。这些算法是实现网络管理自动化、以高成本效益方式应对日益增长的网络复杂度的核心工具。

尽管 AI 算法已在移动通信网络中得到应用，但其功能通常局限于特定领域，形成了相互隔离的部署模式，仅能解决网络性能的细分环节问题 [1]。这类 AI 系统难以在多样化的网络环境中实现泛化。而对于需要类人推理与规划能力的更复杂挑战，往往依赖符号化技术，这类技术又高度依赖人工构建的知识库。但这类知识库普遍存在鲁棒性差、规模化难度大的问题 [2]。

近年来，随着Transformer等深度学习架构的技术突破，生成式 AI（GenAI）算法快速崛起，这类架构使模型能够捕捉海量数据中的复杂模式与关联关系 [3]。自回归建模、扩散过程等技术，让生成式 AI 系统能够通过学习底层数据分布，生成从文本到图像的高保真输出。这种可规模化能力，结合仅需极少监督即可实现模型提示工程或微调的特性，大幅降低了对人工标注数据的依赖，使得大语言模型（LLM）等生成式 AI 模型，不仅在问答（QA）任务中表现超越了符号化模型 [4]，在自动语音识别（ASR）、语音翻译（ST）、语音合成（TTS）等任务中，性能也超过了循环神经网络（RNN）等基于深度学习的人工神经网络（ANN）[5]。此外，研究表明，通过结构完善的提示词引导大语言模型在输出过程中生成中间推理步骤，能够有效解决涉及高阶系统 2 推理的复杂算术、符号化与常识性任务 [6]。基于这一潜力，在移动通信网络中以更大规模、更高决策权限应用生成式 AI，最终实现全自主网络，具备广阔的发展前景。

近期一项综述研究梳理了移动通信网络全层级中，生成式 AI 算法与模型应用的多个活跃研究领域 [7]。本白皮书将重点聚焦电信大模型（LTMs）。电信大模型是一类专为移动通信网络应用设计的语言模型，其训练、推理过程需要消耗海量资源，包括训练数据、算力、存储与带宽资源。

1.2 可规模化落地的电信大模型简介

图1 移动网络中LTMs应用概述

图1展示了移动通信网络的简化分层架构，明确了电信大模型的各类应用场景。该架构顶层为开放层，可支持企业客户等第三方主体与移动通信网络进行交互。这类交互可包括意图声明 ¹，例如对特定服务质量（QoS）参数的需求（如时延、丢包率上限，或保障吞吐量）。管理层负责移动通信网络的运营管控，既包括 AI 模型赋能的自动化流程，也包括现场服务运营（FSO）等人工操作，以及通过网络运营中心（NOC）开展的网络监控工作。基础设施层则包含移动通信网络的各类网元，如无线接入网、核心网、核心网与无线接入网之间的承载传输网，以及无线接入网与用户终端（UE）² 之间的无线空口。

¹ 在自主网络领域，意图指系统需要实现的高层级、声明式目标，无需明确达成目标的具体执行步骤。

² 在第三代合作伙伴计划（3GPP）的术语体系中，用户终端（UE）指接入网络的用户终端设备（如手机）。

尽管电信大模型仅属于 AI 模型的一个分支，但其在多个网络层级中都具备广泛的应用空间。我们将其应用场景总体分为两类：一类是通过新增功能或优化现有能力，增强移动通信网络核心能力的应用；另一类是围绕网络核心功能的周边支撑类应用，主要实现与人的直接交互。这类周边功能的典型场景包括：网络运营中心的网络监控、现场维护运营、网络设计与部署，以及网络相关软件组件的开发。

1.3 面向电信核心功能的电信大模型

如图1所示，自上而下来看，电信大模型在开放层发挥着核心作用，是连接客户域与网络域的关键纽带。具体而言，电信大模型能够将客户语言表达的高层级、抽象意图（如服务等级协议（SLA）文档中的自然语言描述），转化为管理层可解读、可在网络中完成配置的技术需求。电信大模型对自然语言的理解能力与技术文档处理能力，使其能够高效实现这类意图转换的规模化落地，进而为客户打造更具个性化的网络体验。

这种个性化能力的另一体现，是为客户定制专属套餐方案，包括适配客户需求的计费体系与功能服务，而非由移动运营商设计通用化的产品。另一个个性化应用案例是，可通过电信大模型智能体，向客户屏蔽电信专属网络开放应用程序接口（API）的底层复杂度，这类 API 包括 3GPP 定义的网络开放功能（NEF）、服务能力开放功能（SCEF）相关接口。在该场景下，客户可通过抽象的提示词（如自然语言交互界面）向网络发起服务请求（如对自身用户终端的监控需求），电信大模型可将该请求转化为一系列标准化 API 调用指令。

在管理层，电信大模型能够推动网络运营管理的自动化落地，主要包含两大核心维度：第一，为基站安装、开通、维护等现场服务提供支撑。在该场景下，电信大模型可作为数字助理，为现场服务人员的现场作业提供实时辅助。无线基站通常部署在偏远区域，派遣人员进行故障修复或例行维护的成本极高。同时，工作人员不仅需要熟练掌握现场设备的相关知识，完成故障诊断与根因定位，还必须完成安全培训，尤其是故障可能出现在信号塔塔顶的场景。电信大模型助理可基于现场情况评估，为现场服务工程师提供实时辅助，有效降低相关成本。第二，实现网络运营中心故障报告的自动化生成。通常情况下，故障定位需要聚合分析多源异构数据集，包括各类系统日志与可视化数据。电信大模型可通过检索增强生成（RAG）[8] 等技术，通过提示词工程高效完成相关信息提取，处理各类数据并生成自然语言格式的故障报告，同时提供故障修复建议。此外，电信大模型还可应用于基于策略的网络管理，能够实时动态解读并落地复杂的网络策略。

在基础设施层，电信大模型主要有两大应用方向。第一是内容生成，可通过生成对抗网络（GAN）等电信大模型，创建合成数据，对真实网络观测数据进行增广。这一能力在真实数据稀缺，或网络因通信任务负载过高，无法完成真实数据采集与传输的场景中，具备极高的应用价值。例如，信道状态信息（CSI）报告等数据来源于用户终端，其数据可用性高度依赖用户终端的在线状态。而当网络需要在特定区域构建无线信道模型、生成覆盖地图，且该区域无用户终端在线时，就可通过生成式模型对真实网络观测数据进行增广。第二大应用方向是无线空口的内容传输，尤其是高清视频等富媒体、高分辨率内容的传输。6G时代，扩展现实（XR）应用的渗透率预计将大幅提升，虚拟现实、增强现实头显等新型终端也将规模化落地。语义通信等技术，采用变分自编码器（VAE）、Transformer 等编解码生成式模型，替代传统的原始数据传输模式，能够大幅降低单 XR 会话的带宽需求，使网络能够承载更多并发会话。

1.4 面向电信周边支撑功能的电信大模型

除了嵌入移动通信网络本身，电信大模型还可应用于移动通信网络的各类支撑功能。其中一个核心领域是网络部署与规划。电信大模型可分析历史数据与实时数据，确定新建基站的最优选址，分析维度包括人口密度、用户行为、现有网络覆盖情况等。通过掌握用户分布与网络使用习惯，电信大模型可给出实现覆盖最大化、干扰最小化的选址建议。

此外，电信大模型可通过仿真不同场景，辅助网络架构设计。例如，其可模拟用户需求或网络流量变化对网络性能的影响，帮助工程师在实际部署前识别潜在问题并完成优化调整，大幅节省时间与资源成本。

在软件开发领域，电信大模型可实现编码、测试、文档编写等常规任务的自动化。例如，其可基于自然语言编写的用户需求，生成满足需求的代码片段，既能够加快开发进度，也可降低错误发生概率。

同时，电信大模型可生成测试专用合成数据。在真实数据有限或无法获取的场景下，这类合成数据可模拟真实环境，帮助开发人员完成软件的全面测试。其还可生成多样化的测试场景，保障网络应用在不同环境下的运行性能。

电信大模型的另一大应用场景是作为数字助理（即聊天机器人），帮助客户、移动运营商工作人员等用户，快速查阅复杂的移动通信标准、产品与网络文档。这类聊天机器人可即时解答技术规范、监管要求、移动网络运营最佳实践等相关问题。通过提供便捷的信息获取渠道，电信大模型可大幅减少工程师检索文档与标准的时间，使其能够聚焦核心工作任务。

总体而言，将电信大模型应用于网络部署、规划与软件开发，能够实现更高效的运营，为用户提供更优质的服务。通过数据分析、场景仿真、任务自动化、便捷信息获取等能力，电信大模型可为网络工程师与开发人员提供全方位支撑，助力其构建与维护高可靠的移动通信网络。

1.5 白皮书核心贡献

移动通信网络由大量互联互通的节点构成，可生成与传输海量数据。这种分布式架构，为电信大模型的规模化部署带来了巨大挑战。从宏观层面，本白皮书旨在帮助读者全面理解电信大模型部署相关的以下核心挑战：

掌握行业背景，包括电信大模型算法与部署架构的行业前沿进展；

明确电信大模型在移动通信网络中训练与推理部署的应用场景，以及对应的移动网络基础设施需求；

了解当前网络基础设施与用户终端承载、训练电信大模型的现有能力；

明确电信大模型训练所需的指标与数据集，以及推理阶段响应准确性、可信度的评估体系；

掌握电信大模型规模化应用相关的监管框架、标准化工作与市场趋势。

本白皮书是电信大模型规模化部署的多学科综合性指南，针对上述各规模化维度，深度拆解了行业前沿的工具与方法。本章节后续内容将对各核心维度进行详细说明，并标注白皮书对应章节，方便读者直接查阅关注的主题内容。

11 标准化工作与发展路线图

人工智能（AI）与电信行业的融合是一个高速发展的领域，而标准化工作是保障互操作性、安全性与运行效率的核心关键。以下是电信领域大规模 AI 应用的标准化工作与发展路线图的核心要点：

11.1 核心标准化工作

1.国际电信联盟电信标准化部门（ITU-T）Y.3000 系列标准

框架与架构：为 AI 融入电信网络提供了体系化结构，包括定义 AI 在电信系统中运行所需的层级、组件与交互逻辑。

协议：制定了一套规则体系，保障AI 应用之间、AI 应用与现有电信系统之间能够实现高效通信交互。

应用场景：ITU-T Y.3000 系列标准包含了 AI 在电信领域应用的详细场景，例如网络优化、预测性维护、客户服务升级等。

2.欧洲标准化委员会 / 欧洲电工标准化委员会（CEN-CENELEC）焦点组

可问责性：制定相关标准，确保 AI 系统具备透明度，其决策过程可追溯、可解释，这是建立信任与满足合规要求的核心关键。

数据质量：保障AI系统所用数据的高质量，且与目标任务相匹配，具体包括数据的准确性、完整性与时效性要求。

安全与隐私：制定相关标准，保护AI 系统所用数据免受未授权访问与数据泄露，同时确保 AI 系统符合隐私保护相关法规要求。

伦理与安全：发布相关指引，确保AI系统的应用符合伦理规范，不会对用户造成安全风险，包括规避 AI 决策中的偏见、保障 AI 应用的使用安全等。

3.全球移动通信系统协会（GSMA）负责任 AI 成熟度路线图

愿景与战略：帮助企业明确自身的 AI 发展战略与愿景，确保其与伦理原则、商业目标保持一致。

运营模式：搭建支撑AI系统部署与管理的运营模式，包括明确角色职责、制定标准化流程。

技术管控：落地相关技术措施，保障AI系统的安全性、可靠性，确保其按预期运行。

第三方生态：管理参与AI开发与部署的第三方供应商合作关系，确保其遵守同等标准要求。

变革管理与沟通：确保AI落地带来的变革得到有效管理，向所有利益相关方进行清晰的信息传递。

11.2 电信领域大规模 AI 应用发展路线图

1.网络基础设施

性能提升：融入 AI 算法，通过动态资源管理优化网络性能，降低传输时延，提升数据吞吐量。

资源管理：落地AI解决方案，实现网络资源的高效预测与管理，防范网络拥塞，优化带宽利用率。

安全增强：采用AI驱动的安全系统，实时检测并响应网络威胁，全面提升网络安全防护能力。

2.网络管理

运营优化：部署 AI 系统，对网络运行状态进行持续监控，主动识别并解决问题，最大限度减少网络停机时间与维护成本。

预测性维护：利用AI 分析历史数据，预测网络组件的故障风险，实现及时维护，减少非计划网络中断。

3.商业运营

客户服务自动化：落地 AI 驱动的聊天机器人与虚拟助理，高效处理客户咨询，实现快速响应，降低人工坐席的工作负载。

智能化应用：通过AI升级业务支撑系统（BSS）与运营支撑系统（OSS），实现常规任务自动化，提升决策能力，基于数据分析提供业务洞察。

4.垂直行业应用

医疗健康：将 AI 应用于远程患者监护、预测性诊断、个性化治疗方案制定，提升患者治疗效果，降低医疗成本。

汽车行业：通过AI赋能高级驾驶辅助系统（ADAS）、车辆预测性维护与智能交通管理系统。

智慧城市：利用AI实现城市基础设施的高效管理，包括交通管控、能耗管理、垃圾处理与公共安全保障。

5.未来网络

5G及演进型网络：研发AI技术，支撑下一代电信网络发展，重点聚焦网络切片、边缘计算与大规模物联网部署。

网络智能化：通过AI增强网络智能，优化网络性能，管理不同网元之间的复杂交互，为用户提供个性化服务。

意图驱动网络管理：利用AI理解并实现用户意图，基于高层级的用户需求，实现网络配置与管理的自动化。

11.3 时间规划与里程碑

短期（1-2 年）：重点推动AI融入现有网络管理系统，升级客户服务运营体系。

中期（3-5 年）：将AI应用拓展至垂直行业，研发更先进的预测性维护与安全解决方案。长期（5年以上）：为AI在5G及演进型未来网络中的全面融合做好准备，重点聚焦网络智能化与意图驱动管理。

该路线图保障了AI技术在电信行业安全、合规、高效的落地实施，明确了AI融入电信运营各环节的实施步骤与里程碑，为更智能、更高效的行业未来发展铺平了道路。

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吴冬升 博士