從ChatGPT爆火到Sora登場，生成式AI已展現出令人驚豔的生産力和創造力，並正加速走進人們的日常生活和各行各業中，有望掀起新一輪産業變革。那你有沒有想過，當這場AI熱潮湧入通信行業，將給我們的網絡運營管理和網絡運行模式帶來怎樣的變革？

愛立信基于多年的AI探索和實踐積累，率先創新性地將生成式AI應用于網絡運營工作，並以全新的視角爲我們解答了生成式AI在通信業的巨大價值潛力。

通信業的ChatGPT：讓網絡運營輕松自在

大家都知道，生成式AI突破了傳統AI只能分析內容和預測特征的能力，可以通過文本、語音、圖像等信息進行人機之間的互動交互，創造性地將我們的想法和意圖轉化爲音視頻、代碼、3D模型等數字資産。當這樣的技術和應用引入到網絡運營管理領域，會給我們的網絡工作帶來怎樣的變化？

不妨想象一下，當你在處理網絡故障時，面對一大堆設備根本無從下手時，你只需要拿起手機拍一張照片並輸入到對話框，生成式AI就能立即爲你提供各種設備的類型、運行狀態信息，甚至爲你定位故障並提供技術指導。

遇上重大活動保障，你只需要簡單輸入文本或語音，生成式AI就可以根據曆史活動和當前網絡狀態，爲你生成和實施網絡擴容方案和應急預案，並實時根據業務狀態輸出微調方案。

從事件、告警到性能統計再到配置參數，網絡運行産生的數據極其龐大、複雜且多維，使得網絡分析工作極其繁瑣且容易出錯，而有了生成式AI，你只需通過語音對話，就能輕松提取直觀的網絡性能報告，以及獲得數據驅動的網絡決策。

這些想象正在變成現實。正如視頻中所言，生成式AI將通過産生“人類可讀的內容”和“機器可讀的內容”，深刻改變傳統網絡運營管理方式。

首先，像視頻中所演示的案例那樣，生成式AI可通過人類可讀的內容進行人機交互，並最終幫助我們生成設備配置文件、操作指導，甚至起草標准和規範。

其次，生成式AI可産生機器可讀的內容，通過搜集和分析網絡日志、網絡拓撲、參數配置、性能指標等多元數據，爲我們生成覆蓋和性能圖，完成事件識別和檢測，甚至推薦最優的網絡資源配置策略；同時，當數據不足或數據收集成本高昂時，生成式AI還可以通過合成額外的數據，來更好的訓練AI模型以及維持良好的網絡體驗。

突破傳統瓶頸：助力語義通信掀起通信範式變革

什麽是語義通信？傳統通信采用“先傳輸，後理解”的通信範式，首先將源消息編碼爲比特序列，再在接收端恢複該序列。而語義通信采用“先理解，後傳輸”的通信新範式，無需將全部比特序列傳遞，只需在發送端從源消息提取接收端所需要的特征，再傳輸語義層面的信息，然後在接收端重新生成在語義上與源消息等效的消息。

衆所周知，傳統移動通信系統的傳輸速率已經接近香農極限，同時面臨著頻譜資源日益稀缺的問題。而語義通信只提取語義，可隱藏或減少冗余數據傳輸，從而有望解決帶寬瓶頸和頻譜稀缺挑戰。尤其是面對未來包含視頻、圖像、音頻等信息的多模態數據飛速增長，語義通信對于緩解帶寬壓力和提升用戶體驗的作用更加明顯。正因如此，語義通信技術引起了6G無線領域的研究興趣。

然而，要實現語義通信，生成式AI是重要一環。不管是在發送端基于先前的知識提取語義，在接收端解碼語義，還是在傳輸過程中壓縮生成式AI算法，生成式AI技術都將發揮重要作用。

相得益彰：加速網絡數字孿生落地

面對網絡日益複雜，運營成本不斷攀升，推動網絡自智化已成爲通信行業不可逆的發展趨勢。但要實現網絡自智化，網絡數字孿生是重要組成部分。網絡數字孿生將物理網絡中的所有資産、信息和流程轉換爲數字數據，並構建一個與物理網絡高度一致、實時同步的數字孿生體。它就像一個無風險的數字實驗室，讓我們可以在不影響現網的前提下，對各種網絡功能、産品和業務針對不同場景進行反複測試、驗證和調整，最後將最優決策同步在物理網絡執行。

當網絡數字孿生遇上生成式AI，兩者的搭配可謂是相得益彰。首先，生成式AI可以爲數字孿生創建代碼，簡化數字孿生部署。由于通信網絡是一個超級龐大且複雜的系統，構建網絡數字孿生是一項非常耗時、耗力、耗資的工程。而生成式AI可以根據孿生體對應的物理行爲進行訓練，可省去爲孿生體行爲編寫代碼的時間，且生成的輸出結果更符合真實的情況。這樣不僅更加節省資源，而且利于行業以“先創建數字孿生的基本模型、再不斷完善和調整”的路徑，快速、高效地構建網絡數字孿生。

其次，生成式AI可依托數字孿生體提供的海量實時數據和安全的虛擬環境，進行反複測試、驗證、微調和學習，從而不斷完善和擴展輸出。

顯然，從重塑網絡運營管理方式，到助力突破傳統通信瓶頸，再到推動網絡數字孿生和網絡自智化加速到來，生成式AI猶如給移動網絡加裝了一個無處不在的智慧大腦，有望給通信行業的工作方式和服務方式帶來巨大的變革。這場變革，真的很值得期待！