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构建万物互联的智能世界：自动驾驶网络迈向智能世界白皮书（2024）总结

本白皮书围绕“以智赋网”展开，提出运营商需构建“六个A”智能化特征：自适应体验、自演进产品、自治运营、增强员工、全量全要素联接、智能原生基础设施。通过技术融合与场景创新，推动网络向高阶自治演进。以下是核心内容摘要：

趋势一：新型AI应用驱动流量增长与体验升级
AI应用（如虚拟主播、AIGC内容生成）大幅提升网络流量需求，对稳定性和实时性提出更高要求。例如，数字人直播需端到端时延70ms，Robotaxi需100ms以下时延。运营商需针对高价值场景提供差异化网络质量保障，设计新商业模式（如VIP加速服务）提升收入。

趋势二：大模型加速企业数智化转型
大语言模型推动企业业务云化、视频化，导致网络运维复杂度上升。企业需通过数字孪生、大模型技术实现跨域运营效率提升，解决多域业务部署、安全防护等难题。传统基于规则的运维模式难以应对，需构建场景化AI运维体系。

趋势三：智算中心扩张带来运维新挑战
AI训练对算力需求呈指数级增长，智算中心需提升集群稳定性与容错能力。故障检测、断点续训、设备级预测成为关键需求，同时推理算力需求将快速增长。需通过全栈运维技术（算力、网络、存储协同）优化资源利用率。

趋势四：5G-A通感融合拓展网络边界
运营商需将网络延伸至感知领域（如低空监测、光纤传感），但面临复杂无线环境与运维智能化难度。需构建3D立体覆盖与新型感知能力，开发跨域协同运维工具，提升低空和边缘场景的实时处理效率。

趋势五：价值场景驱动自智网络L4演进
高阶自智网络（ANL4）需基于大模型、数字孪生等技术实现端到端自治。行业已出现商业实践（如中国运营商核心网投诉处理效率提升64%），但跨域协同、标准制定仍需突破。

趋势六：多AI技术组合优化网络智能化
单一技术难以满足复杂场景需求，需融合大模型、强化学习、规则引擎等手段。例如，GenAI用于意图分解，传统AI算法处理确定性任务，共同构建智能运维体系。需注重模型规模适配及算力部署策略。

趋势七：多智能体协同成高阶自治关键
多智能体技术实现跨域故障定界、资源协同优化，但面临协调机制、通信标准等技术挑战。需推动产业协同研发，并建立统一标准框架。

华为自动驾驶网络解决方案
华为以“六个A”为核心，推出ADN方案，覆盖商业、体验、效率、能效四大领域。具体应用包括：

1. 核心网投诉处理：通过CompSpirit智能体，实现投诉分类准确率提升至90%以上，处理时间缩短90%。
2. 家宽体验保障：结合HCEMate与CompSpirit，故障拦截率超80%，上门率降低30%。
3. IP网络故障运维：AssurSpirit自动识别根因告警，告警压缩率达99%，工单处理效率提升90%。
4. 无线网络优化：OptimSpirit实现多目标协同寻优，弱覆盖改善10%，低速小区减少20%。
5. 园区网络保障：7×24小时守护Wi-Fi体验，通过智能体实现自动化闭环处理。

行动建议

• 推动GenAI与传统AI技术融合，构建场景化智能运维体系。
• 加速制定多智能体协同标准，明确跨域流程与接口设计。
• 优化网络资源与算力部署，平衡模型规模与实际需求。
• 强化数据治理，确保高质量数据支持模型训练与运维决策。

白皮书强调，运营商需以场景驱动技术创新，通过AI原生基础设施和多智能体协同，实现从“人工运维”到“智能运营”的跨越。