5G独立专网智能运维大模型

        在5G独立专网快速普及的工业数字化转型浪潮中，网络运维的复杂性与行业需求的精细化矛盾日益凸显。传统运维模式依赖人工经验、响应滞后、成本高昂，难以满足工业现场对网络稳定性、低时延和高可靠性的严苛要求。基于UniEngine算网一体机平台，中兴通讯提出独立专网智能运维大模型，通过融合内生智能与行业定制化能力，探索5G专网建设与运营的新途径。

内生智能：构建ToB智能体的“数字大脑”

        独立专网智能运维大模型的技术底座以“内生智能架构”为核心，通过三大模块构建工业现场的智能化运维体系（见图1）。

        首先，GPU边缘算力引擎依托轻量化边缘服务器，实现本地化AI推理与实时数据处理，显著降低对云端算力的依赖，同时确保工业现场高敏数据不出厂，保障数据安全。其次，中兴通讯星云大模型作为智能体的“认知中枢”，提供自然语言理解、多模态数据融合与决策推理能力，赋能智能体应对复杂场景的多样化需求。第三，基于星云大模型构建的ToB智能体矩阵形成闭环运维能力：问答智能体通过多语言交互与语义纠错，实时响应客户咨询与工单查询，替代传统人工客服；监控智能体可根据客户诉求自动创建分级网络连接，实时分析网络KPI（如时延、带宽利用率）、设备状态及环境传感器数据，实现异常行为预测与可视化预警；故障智能体在检测到网络通断或时延异常时，可自动执行参数核查、业务日志采集，并基于决策逻辑完成业务与网络的诊断分析。

        该架构通过“端-边-云”协同部署，将网络层与业务层运维深度融合，直接应用于工业现场，形成端到端的智能运维闭环，通过实时响应与自主决策能力，为5G工业现场网提供“免运维”支撑，助力垂直行业实现网络与业务的智能化跃迁。

能力扩展：注入行业知识，打造领域专家级智能体

        面对工业、能源、制造等垂直行业对网络运维场景的复杂性与差异性挑战，中兴通讯独立专网智能运维大模型通过行业知识注入机制，显著增强智能体的领域适应性与决策精准度。这一机制依托UniEngine算网一体机中的IDOS（intelligent digital operation service）智能数字化运维门户，构建了三大核心能力：专属知识库、知识图谱自编排、动态知识更新。

        首先，客户自定义知识库支持用户将企业内部的设备手册、运维SOP、历史工单等结构化与非结构化数据注入星云大模型，形成专属知识库。例如，某钢铁企业可上传高炉冷却系统参数，使故障智能体精准识别“水温异常”与“设备老化”的关联性，提升根因定位效率。

        其次，知识图谱自编排允许用户通过IDOS平台构建生产域的设备拓扑图、软硬件映射关系及数据业务流图谱。当发生故障时，智能体基于用户自编排的知识图谱进行动态推演，模拟故障传播路径，快速锁定真实源头，避免“头痛医头”的盲修问题。

        最后，依托动态知识更新机制，在企业授权前提下，通过实时访问企业数据库（如ERP、MES），智能体可在工单处理、故障诊断等场景中调用最新业务规则与设备台账，确保决策与业务同步变化。例如某电力企业可将最新的巡检规范嵌入问答智能体，实现标准化响应。这一能力使智能体从“通用型助手”进化为“领域专家”，显著提升运维决策的准确性与场景覆盖率。

能力开放：智能体构建平台，让客户成为“AI产品经理”

        为进一步释放行业创新潜力，中兴通讯推出的智能体构建平台以低代码开发为核心，打破传统运维工具被动使用的局限性，使客户能够基于自身领域特点灵活构建专业智能体。该平台提供图形化工作流编排功能，用户通过拖拉拽操作即可将智能体的输入、处理逻辑、输出模块化组合，快速搭建定制化运维流程。平台支持API插件化集成，用户可将现有系统的API能力封装为标准化插件，通过参数配置快速嵌入智能体，实现与业务系统的无缝对接。平台内置行业智能体模板库，覆盖工业、能源、制造等领域的预置方案，用户可一键调用或二次开发，显著降低创新门槛。这一平台化能力使企业从“被动使用工具”转向“主动定义智能”，加速5G专网与行业场景的深度融合。

        独立专网智能运维大模型的终极目标是构建自进化的工业数字孪生体。通过持续学习行业数据、用户反馈与网络运行状态，智能体将实现自主迭代模型参数、自主优化运维策略，最终形成“网络即服务（NaaS）”的新范式。

        中兴通讯正携手全球行业伙伴，推动5G独立专网从“连接基础设施”升级为“智能生产中枢”，为工业4.0注入持续创新动能。