通信大模型，引领网络智能化的创新力量

        人工智能（AI）与新一代信息技术深度融合，已成为自智网络变革的核心驱动力。随着大模型技术在网络

领域的爆发式应用，通信大模型正深刻变革网络运维、运营及业务创新能力，推动网络智能化重塑。

方兴未艾，大模型时代通信模型和应用蓬勃发展

        自2023年起，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）引发全球技术竞赛，2025年初，DeepSeek发布开源模型DeepSeek-R1，凭借强推理能力与低成本优势，迅速渗透至金融、医疗、智能制造等垂直领域。为应对通信产业中低空经济、物联网、车联网、沉浸式XR等新兴业务的涌现，以及通信运营商的数智化转型需求，生成式人工智能（GenAI）技术在通信产业快速引入和发展，基于通信大模型的自智网络和智能体应用迎来爆发式发展。

        通信大模型的快速发展一方面得益于运营商和设备商的积极投入。三大运营商依托自身数据优势，加速行业大模型布局：中国移动自主打造“九天”人工智能基座，沉淀450项AI能力；中国电信星辰大模型完成全模态算法备案；中国联通元景大模型2.0已服务35个行业。据 IDC 报告显示，2024年中国通信行业大模型市场规模同比增长67%，多模态与科学计算模型成为新增长点。设备商方面，中兴通讯通过“全栈自研+生态协同”双轨并行态势，其星云通信大模型覆盖7B/14B至100B参数版本，通过“星云大模型+Agent工厂+系列化应用”架构，实现网络运维、反诈监测、信令分析等场景落地。另一方面，业界开源生态会推动技术普惠也推动通信模型的进步，DeepSeek的开源策略大幅降低行业准入门槛。截至2025年Q1，国内超60%的通信企业基于开源模型开发定制化解决方案，这种“开源共享+垂直深耕”的模式，正在重塑通信网络智能化技术创新路径。

全面赋能，通信大模型重塑自智网络演进之路

        通信大模型在自智网络智能化技术底座、系统架构和面向Agentic AI的运维新范式几方面，全面赋能自智网络的高阶演进。

大模型重构自智网络智能引擎

        自智网络通过“三层四闭环”架构实现网络自动化与智能化（见图1）。面向L4、L5级别的自智网络演进，TM Forum对高阶自智使能技术进行了展望，网络AI大模型、网络可信技术、网络数字孪生等技术将支持3GPP网络内生的AI需求，推动自智网络向更高层次的智能化发展。在自智网络向高阶自智演进中，通信大模型起到 “智能引擎”作用，通过和数据引擎、数字孪生引擎相互协同，构建自智网络的数智引擎技术底座。

大模型重构自智网络技术架构

        通信大模型重构自智网络演进的技术架构，形成“全场景AI范式+数智引擎+智能体”的三层体系架构，分层引入系列化模型，支持网络AI内生和全场景AI化。如在单域闭环到跨域协同，基于大模型的智能分析能力，运营商可在单域维优营场景（如无线网络优化）中率先实现闭环，并逐步向跨域端到端场景扩展，实现网络“历史可溯、现实可视、未来可规”的全局管控。基于通信大模型形成的“感知-决策-执行”一体化能力，在意图理解和自主学习、长流程闭环优化、准确率提升上都有诸多成功实践：如规划领域，在5G-A网络建设中，大模型辅助的数字孪生工具可模拟超10万种信道组合，缩短规划周期；运维领域，中国移动基于DeepSeek的智能运维系统将故障定位效率大幅提升，向“分钟级故障响应”演进；运营领域，中兴通讯反诈大模型通过分析通信行为模式，识别新型电信诈骗，大幅降低误报率。

        通信大模型催生新型网络智能体（network agent），传统自智网络运维方式向基于大模型的智能体Agent范式演进，凭借自主学习、任务执行及多任务协作能力，智能体为电信运营商的智能化转型提供了全新路径。

大模型重构自智网络Agent新范式

        通信大模型催生新型网络智能体（network agent），传统自智网络运维方式向基于大模型的智能体Agent范式演进，凭借自主学习、任务执行及多任务协作能力，智能体为电信运营商的智能化转型提供了全新路径。通过部署智能体，运营商能够实现网络管理和优化的高度自动化，增强网络的自感知与自修复能力，显著降低运维成本并提升网络可靠性。

        OpenAI O1和DeepSeek R1模型在复杂推理任务中表现卓越，开启了“慢思考”的大模型新范式，为通信网络的运维与运营智能体提供了全新解决方案。例如模型及其推理增强技术能够在复杂业务场景中实现任务编排、问题分析、灵活决策和优化执行，同时智能体应用在交互方式、接口形式、产品架构、业务能力、开发交付等方面，形成全场景AI新范式，智能体Agent范式可有效缩短实现自智网络L4的路径。

智领未来，通信大模型向网络世界模型发展

        通信大模型的未来演进，一方面将向更强性能、更少资源占用、更多交互方式的模型发展，另一方面也会向模型和网络业务密切融合的网络世界模型方向发展，包括和数字孪生网络技术的协同、网络智能中枢构建等技术发展方向。

通信大模型技术创新方向

        通信大模型技术创新方向包括模型架构创新、多模态融合、领域增强强化学习等技术，也有模型和智能体的进一步融合演进。

• 模型架构创新

        针对通信模型偏本地化部署场景，需要对模型结构做技术创新，达到更高性能、更小尺寸的通信大模型。在模型架构上，可以考虑在传统混合专家模型（MoE）架构基础上，引入时空分离式路由机制，把时间序列模型和空间数据结合形成网络时空大模型，然后时空模型和语言模型进一步融合。协同机制上，采用“中心大模型+边缘小模型”双向知识蒸馏机制，中心模型提炼全局特征（如全国网络流量模式），边缘模型捕获本地特性（如区域基站部署差异），通过联邦机制动态权重交换实现模型协同演进。

• 多模态融合

        未来大模型将整合文本、语音、图像和网络信令、告警、日志等多模态数据，实现更精准的网络状态感知，为客户服务创造更具沉浸感的交互方式和个性化解决方案，提升用户体验。

• 轻量化与边缘部署

        通过模型量化和蒸馏将大参数模型压缩，支持低功耗使大模型能力下沉至边缘节点，支持边缘端低时延推理，满足工业互联网实时需求。

• 领域增强学习

        结合通信领域知识图谱（如协议栈规则、故障案例库），提升大模型在垂直场景的专业性。

数字孪生与大模型的协同赋能演进

        大模型和数字孪生技术协同演进是双向赋能。数字孪生为通信大模型提供虚实映射的试验场和合成数据，并支持孪生体驱动大模型训练；大模型则增强数字孪生的推演仿真能力，并赋予数字孪生动态优化能力。数字孪生体实时映射物理网络状态，大模型通过强化学习生成最优资源调度策略，可实现网络功能的“数字孪生-模型训练-网络部署”的闭环，推动网络从“被动监控”转向“主动设计”。

迈向统一的网络世界模型

        6G时代，通信大模型将演化为“网络世界模型”，将物理网络、业务需求、用户行为统一表征与预测，形成网络世界模型，成为未来网络的智能中枢（见图2）。

        其核心特征包括：

• 多域统一建模：整合无线网、核心网、传输网及应用层数据，结合时空孪生模型形成全局建模。
• 因果推理能力：从关联分析转向因果推断。
• 自主进化机制：通过持续学习与反馈循环，实现模型能力的自我迭代，适应新型业务的动态需求。
• 孪生闭环：未来的智能体网络将具备端到端场景孪生闭环的能力。
   

        通信大模型正从技术工具进化为网络智能的核心引擎，重塑自智网络技术底座，推动其从单域优化走向全域协同，从人工干预迈向自主决策。随着6G网络智能化架构的演进，融合数字孪生、边缘推理和因果学习的网络世界模型，将推动自智网络实现从“功能自治”到“认知智能”的质变。这场由通信大模型驱动的智能化革命，不仅重塑着网络基础设施的技术形态，更将重新定义自智网络的价值边界。