数字经济时代，网络日益复杂、运维成本高企，驱动自智网络（以下简称AN）成为网络自动化的主流选择。随着生成式AI等关键技术的突破、TMForum《高阶自智网络产业蓝图与高价值场景报告》（以下简称“TMF AN L4产业蓝图”）的发布，以及运营商高阶自智网络（以下简称AN L4）的创新实践，AN L4新篇章正式开启。

　　随着移动通信产业从2G、3G、4G到5G、5G-A的代际演进，通信网络已从最初连接人发展到连接行业和万物，并催生出智能客服、智能驾驶、数字人直播等丰富多样的智能化应用。这些迅速增加的网络连接与应用，驱动着网络规模与复杂度的持续攀升。一方面，带来多代际设备并存维护难、差异化体验保障难等网络运维挑战；另一方面，造成运维成本高企且仍在持续增长的问题。事实上，近十多年以来，运营商的CAPEX（资本性支出）和OPEX（运营支出）占收比呈现出显著的两极分化：CAPEX占收比逐步下降，而OPEX占收比稳居高位，达70%以上。这一态势促使运营商在聚焦网络设备演进升级的同时，也在不断的提高网络自动化水平，以实现运维效率的提升和运维成本的节省。

　　在过去的30多年里，网络自动化发展历经多个阶段。早期是以固定规则驱动为主的手工编程网络阶段，2010年左右进入以网络开放可编程和模型驱动为主的SDN（软件定义网络）阶段，2019年由TM Forum联合产业伙伴推动进入AN阶段。AN旨在通过智能化基础设施和敏捷运营，为用户更好的提供“零等待”“零接触”“零故障”的使用体验，并实现“自服务”“自发放”“自保障”的网络运维。在过去5年，AN产业高质量发展迅猛，先后发布6版白皮书，73家产业伙伴共同参与白皮书的撰写，61家产业伙伴签署AN宣言，逐渐形成涵盖愿景目标、等级水平、技术架构、运营实践的成套体系，为网络自动化明确了发展趋势，提供了系统化指导，AN已成为网络自动化的主流选择。随着以GenAI为代表的关键技术取得突破，以及2024年TM Forum联合产业伙伴发布“TMFAN L4产业蓝图”，推动网络加速迈向高阶自治，开启AN L4新篇章。

　　TM Forum依据网络自智水平，将AN分为6个等级：L0人工运维、L1辅助运维、L2部分自智网络、L3条件自智网络、L4高阶自智网络、L5完全自智网络，以此指导对网络自智水平的评估与提升。L4阶段前，整体呈现机器辅助人的模式，网络自智程度较低。从技术层面而言，一种原因是由于传统AI技术不具备精准的意图理解与策略生成能力，往往依赖人工预先进行规则化建模或代码定制开发，导致场景自适应能力欠缺；另一方面是对通信网络环境的精细化实时感知与仿真能力不够，使得对网络自优化缺乏信心；此外，传统小模型都会存在算法碎片化、参数规模受限等问题，进而导致多任务处理能力、算法精度与泛化能力不够，面临商用落地挑战。

　　随着GenAI技术的突破与数字技术的发展，通信大模型、高清数字孪生、专业算法等技术在通信网络中得以快速协同应用，可有效应对当前面临的网络运维挑战，实现从机器辅助人到人辅助机器的跃升，以及高价值场景的端到端自动化、外线作业少人化，使能ANL4的达成。

　　通信大模型：依托GenAI技术打造通信大模型，提供自然语言理解与交互、思维链分析和内容生成三大核心能力，有力加快L4的实现进程。大模型通过对海量电信领域语料等数据来进行训练及深度学习，理解用户意图，并将人机交互模式从CLI/GUI交互变革为自然语言交互，极大提升运维效率，降低使用人员技能要求。大模型的思维链分析能力模拟人类的思维过程，突破基于预定义规则分析的局限，探索解决复杂运维问题。大模型强大的内容生成能力，可自动完成配置编写、数据整合以及报表生成。以网络故障处理场景为例，依托基于通信大模型开发的故障处理智能体，可自动识别故障、诊断根因与修复软调类问题；对需要上站的问题，故障处理智能体所给出的故障根因和修复建议还能指导精准上站；在现场维护时，依托智能助手的人机对话式辅助运维能力，实现免网管中心专家协助，就可以快速完成故障处理闭环。

　　高清数字孪生：高清数字孪生技术能够将物理实体的属性、状态和行为映射到虚拟空间，生成与物理实体实时同步的高清数字副本，助力构建网络数字地图、在线实时仿真、主动预测预防等高价值应用。在生成高清数字副本时，一方面，通常会协同运用网元智能与融合感知技术，实现对网络多层多维、高精度的实时感知，感知范围从有源设备拓展至无源光缆网，从单纯的网络性能指标延伸至应用体验层面，感知精度从分钟级跃升至毫秒级；另一方面，开展孪生体建模、孪生体与沙箱管理工作，为场景化应用赋能。例如，在IP配置网络变更场景中，配置脚本在高清数字孪生副本环境中进行仿真验证，可提前排查配置隐患，确保错误不入网，有力保障动网安全。

　　专业算法：网络域专业算法主要包含感知分析、网络仿真和优化决策三类。通过运用神经网络、图计算、随机森林等AI技术，实现网络智能体的自动感知、分析、决策与优化。感知分析类算法以数据为基础，自动分析并提取价值信息，识别网络故障隐患。网络仿真类算法通过数学模型模拟真实网络，评估和预测网络在不同条件下的运作状况，助力网络规划与优化，如核心网浪涌仿真算法，能快速完成信令浪涌冲击模拟，识别网络瓶颈并进行流控寻优。优化决策类算法基于目标与模型，自动寻优并生成策略，实现对资源的最优配置。以无线网络优化算法为例，其通过对覆盖、干扰等多目标联合寻优，实现全天候“趴网”主动调优。此外，专业算法结合大数据训练，可以在一定程度上完成对算法泛化能力与精度的有效提升。

　　技术突破使AN L4的实现成为可能，但要全面达成这一目标并非易事，需要推动系统能力重构、业务流程变革和组织能力提升，这一系列工作往往耗时数年。建议AN L4先从单域场景入手，再拓展至跨域场景，分阶段逐步达成。同时，精选高价值场景，开展解决方案创新与部署实践，以便快速见到成效，实现商业闭环。

　　AN框架秉持“单域自治、跨域协同”原则，包含资源运营、服务运营、业务运营三个层次。首先在单个自治域内实现闭环自智，降低技术复杂度，屏蔽不同厂商实现方案的差异，为跨自治域的端到端服务、业务闭环管理奠定坚实基础。事实上，在“TMF AN L4产业蓝图”中，基于实现复杂度，明白准确地提出AN L4分两阶段达成的目标：第一阶段从2025年到2027年，主要聚焦单域故障处理、网络优化、业务发放等维优高价值场景，大量部署智能助手，开发单域智能体，实现单域内场景自智闭环；第二阶段从2028年到2030年，聚焦端到端业务运营、投诉处理等跨域复杂场景，通过多智能体的有机协同，实现E2E复杂场景的自智闭环。

　　以商业经济价值为根本，筛选出AN L4高价值场景，快速实践并取得成效。针对通信业务和网络的众多细分场景，建议运营商优先将资源和精力投入到商业价值较高、技术复杂度相比来说较低的领域和场景，从而快速实践并见到成效，形成商业闭环，之后不断迭代优化并扩大实践范围，最终全面实现AN L4。

　　在“TMF AN L4产业蓝图”中，首先基于关键业务、网络域和端到端网络运维子流程，构建完整的运营场景集。接着，综合考虑成本、人力投入、网络操作安全影响和技术可行性等因素，从中挑选出运营价值高、技术可行性高的20个场景，作为AN L4第一阶段的高价值场景（如图1所示）。各运营商可依据自己情况，选择比较适合自己的高价值场景，快速开展方案试点与商用部署，从而激发商业价值。

　　当前，众多运营商已制定AN L4战略目标，要实现该目标，解决方案至关重要。在构建AN L4解决方案的过程中，网元层智能和单域自智是基础，两者均离不开设备供应商在AN L4解决方案能力上的有力支撑。

　　华为在“MWC 2024”期间发布了通信大模型，并以其为能力底座，深度融合应用数字孪生、各网络域专业算法能力，率先推出高阶无人驾驶网络（ADN L4）解决方案（如图2所示），构建了Mate系列智能助手（Copilot）和Spirit系列智能体（Agent）应用。

　　其中，智能助手是面向5类角色（NOC、现场维护工程师、装维工程师、用户及最终用户）量身定制的专属智能助理。它能提供自然语言交互、智能知识回答和辅助运维能力，减少大量的人工信息查询和人员间协作，降低人员技能要求，进而大幅度的提高作业效率。智能体是面向“维优营”5类高价值场景（业务使能、网络变更、网络优化、故障管理和投诉处理）开发的应用。它基于设定目标，自动拆解复杂问题的处理流程，制定最优策略并进行子任务编排，调用合适的工具和接口完成方案执行，实现面向场景的自智或端到端自动化，从而让复杂的运维场景变得简单高效，助力运维降本增效与业务体验提升。

　　商业价值是AN L4部署的关键驱动力，上述ADN L4解决方案助力中国移动、MTN等众多国内外运营商，围绕网络维护、网络优化、业务运营三大维度的高价值场景开展联创实践，实现运维降本增效与使用者真实的体验提升。以华为支撑中国移动为例，完成了无线网络优化、IP故障处理与配置变更、核心网投诉处理与故障处理、家宽业务保障等一系列高价值场景的实践，取得了众多商业成果与产业殊荣，为加速AN L4在各省分公司的全面推广提供了优秀范例，以实际行动回馈并助力AN产业的繁荣发展。

　　无论是在赋能员工、提升用户满意度，还是在运维降本增效、业务提质增收方面，AN L4都能带来重大价值跃升，因此加速AN L4的创新实践和商用部署成为产业各方共同倡议。与此同时，产业界也应当清醒地看到，当前ANL4尚处发展初期，需要产业各方携手，从以下三个方面稳步推进AN L4发展。

　　一是完善AN L4标准体系。围绕高价值场景，TM Forum协同3GPP、ETSI、CCSA等各网络领域标准组织及产业伙伴，定义各场景的目标态、成效指标、能力需求标准与接口标准，完善产业蓝图。

　　二是构筑AN L4系统方案。运营商、BSS厂商、OSS厂商、设备厂商等产业各方积极开展全栈AI与大模型等关键技术的实践，打造系列化的智能体应用，最终形成系统级AN L4解决方案。

　　三是打造AN L4商用标杆。聚焦高价值场景，明确商业计划，开展AN L4商用部署，并通过实践验证和迭代优化，加速商业正循环，形成商业标杆，为AN L4的规模部署提供成功范例。

　　实现AN L4是数字化的经济时代发展的必然趋势。向未来而行，展网络新象。通过产业界的共同努力与协作，ANL4的广泛应用有望在未来几年内成功实现。这将助力千行百业的数智化转型，推动新质生产力发展，构建万物互联、万物智联的智能世界。