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两百年前,火车与马车赛跑,火车输了。但后来铁轨铺向四面八方,火车便一直赢了下去。
七年前,GSMA大中华区技术总经理刘鸿讲过这个故事。彼时AI在网络运维中的表现,大约还像第一次赛跑时的火车——能跑起来,但远不如经验丰富的运维工程师可靠。七年过去,AI在根因分析、能效管控、网络优化等场景中已展现出超越人类专家的能力。接下来要回答的问题不再是谁会赢,而是如何让AI持续地赢下去。
答案或许藏在“铁轨”里。
从单打独斗到群体协作,网络运维正经历范式转换
过去几年,自智网络是电信运营商和设备商共同追逐的热词。从最初的基础自动化,到场景化自治,再到意图驱动的全自治,产业界为网络划出了一条清晰的演进阶梯。目前主流运营商已基本完成L3级自智能力引入,正集体向L4甚至L5进发。
但一个容易被忽视的事实是:网络运维的复杂度,正在以超出线性增长的速度累积。5G时代一个运营商的网管系统可能接入百万级网元,产生海量告警与测量数据。即便单个AI智能体在故障定位、参数优化等垂直任务上表现出色,面对跨域联动的总故障视图时,依然力有未逮——原因很简单:网络本身是一个系统,而单点智能无法闭环覆盖系统性问题。
这正是“一群Agent如何共同把事情做好”命题的由来。
在近日举行的“AI智胜未来大会暨自智网络创新发展论坛”上,GSMA联合中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国移动、中国电信、中国联通、华为、中兴、亚信、浪潮等十家产业伙伴,正式启动“自智网络智能体开放生态项目”。项目意图明确:探索通信网络智能体协同机制,为跨厂商、跨领域的智能体协作搭建开放底座。
智能体之间需要“铁轨”,而这条铁轨尚无标准
刘鸿在专访中阐释了一个颇具画面感的类比:智能体之间也需要一条铁轨——大家要有共同的语言、共同的信任机制、共同的协作机制,才能互相配合起来。
之所以强调“共同”,是因为当前产业现实距离这一目标尚有明显距离。不同厂商的智能体技术栈异构、接口私有、数据格式不统一,单个智能体的能力或许都在提升,但放进同一张网络里,它们更像一个个语言不通的独立工作者,而不是一个默契的团队。
回望通信行业的发展史,互通性问题并非没有解法。从2G到5G,每一代移动通信的规模商用,都建立在3GPP定义的统一接口与协议之上。GSMA在跨运营商互联互通、漫游、号码资源等领域积累了数十年的协调经验。如今,这套“标准化先行”的产业协作方法论,正被复用到AI智能体互联的语境里。
但智能体协作的标准化,比传统接口协议复杂得多。它涉及的不只是数据格式,还包括意图表达、任务拆解、冲突消解、信任评估、安全边界——相当于既要统一语言,还要统一行为准则。用刘鸿的话说,“大家要有共同的信任机制”——这意味着标准不仅要解决“能不能连”,还要回答“该不该信”“听谁的”等更深层问题。
开放底座而非封闭产品,是项目定位的关键
值得注意的是,此次启动的项目名称中有“开放生态”四个字。这传递出一个清晰信号:项目要做的不是定义某一家厂商的产品形态,而是构建一个产业共用的协作框架。
华为无线MAE产品线总裁赵振龙在专访中表示,智能体生态建设需要“产业伙伴广泛参与”。这并非虚言。从参与名单来看,十家发起单位覆盖了标准组织、运营商、设备商、软件服务商——几乎涵盖了自智网络生态链的所有关键环节。
这种“全产业链共研”的模式,在通信行业有成功先例。自智网络产业本身,从概念提出、分级标准制定到评估体系落地,走的正是标准化组织搭台、头部企业先行先试、全行业共同迭代的路径。而智能体协同作为自智网络向高阶演进的底层能力,其标准制定更需要从一开始就避免碎片化。
从技术路径看,开放生态项目的核心工作或可归纳为三个层面:一是定义智能体间的互操作协议与接口规范,解决语言互通问题;二是设计可信执行环境与评估机制,解决信任问题;三是建立任务编排与协商仲裁机制,解决协作效率问题。
如果这套机制成功落地,未来运营商在引入AI能力时,将不必被单一厂商绑定——不同供应商的智能体可以像不同品牌的基站一样,在统一标准下协同工作。对产业而言,这意味着从“单点替换”转向“生态组合”,竞争维度从产品层面上升到架构与生态层面。
中国通信业的优势位,有机会转化为标准话语权
此次项目由中国产业伙伴深度参与发起,侧面印证了一个趋势:在自智网络领域,中国通信业已经从跟随者转变为并行者乃至引领者。
过去十年,中国运营商在网络自动化、智能化方面的探索力度全球领先。三大运营商均已发布自智网络白皮书并制定明确的分阶段演进目标,设备商在AI赋能网络运维方面也积累了丰富的现网经验。这些实践——而非实验室里的原型——恰恰是制定智能体协作标准时最有说服力的输入。
在电信行业,标准竞争的本质是产业共识的竞争。谁的技术验证更充分、谁的应用场景更清晰、谁能拿出经过大规模现网检验的案例,谁就在标准讨论中拥有更大话语权。而中国通信产业在自智网络落地规模上的优势,正是这种话语权的现实支撑。
当然,智能体开放生态仍是早期探索。正如刘鸿所说,“这个项目要做的,正是铺轨”。铺轨是基础设施工程,见效慢、回报周期长,但一旦完成,其所承载的运力将远超任何单一的交通工具。
对于已经跑赢马车的AI而言,前方真正的考验不是速度,而是系统性的协同能力。当一群智能体能够在同一张网络里自行分工、彼此校验、共同决策时,那才是自智网络真正意义上“自治”的时刻——也是这条新铁轨全面通车的时候。
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