作者
人工智能产业创新研究中心
大模型技术不断发展，已成为推动各行各业智能化转型升级的重要力量。通过与通信行业深度融合，大模型显著提升了通信行业的生产效率和创新能力，深刻改变了通信行业的发展方式、发展动力等，加速推动通信行业向更加智能化的方向迈进。
2024年7月22日，赛迪工业和信息化研究院（集团）四川有限公司（以下简称「赛迪四川」）正式发布「2024中国通信行业大模型企业竞争力10强研究报告」（简称「通信大模型企业10强研究报告」）。本次研究遵循科学性、综合性、客观性、可比性等原则，关注通信行业大模型企业的整体发展，通过建立覆盖经济、技术等多维度指标的企业竞争力评价模型，对我国通信行业大模型企业进行综合评估，最终形成通信大模型企业10强评价结果。
一、指标体系
【2024中国通信行业大模型企业竞争力10强研究报告】对企业在通信行业大模型领域的竞争力进行多维度评价，综合考虑经济竞争力、技术竞争力、行业专业度、商业化能力、生态轴心力5个一级指标，利润率、研发投入、商业潜力等16个二级指标，最终形成通信行业大模型企业评价指标体系，如图1所示。
图 1 通信行业大模型企业评价指标体系
数据来源：赛迪四川，2024.07
二、评价结果
根据通信行业大模型企业10强评价模型，对全国通信行业大模型企业进行评价分析，最终10强榜单如表1所示。
表1 通信行业大模型10强企业
注：若公司未对自有大模型产品命名，则根据公司名称与行业命名
数据来源：赛迪四川，2024.07
三、赛迪研判
赛迪四川研究发现，产业基础和政府支持力度是区域大模型发展的关键因素。如图2所示，产业基础好和政府支持力度大的北京、深圳入围通信行业大模型10强的企业数量占比并列第一，为4家。在产业基础上，北京和深圳是国内外知名通信企业的总部所在地，还汇聚了包括设备制造商、软件开发商在内的全产业链条，形成高度密集的产业集群，产业集聚协同效应显著。在政策支持上，截至2024上半年，北京和深圳分别发布大模型相关政策1435条和1064条，补贴金额达到1000万元级别，在政策数量和支持力度上远高于南京、合肥，凸显出北京和深圳在大模型相关政策支持上的显著优势。
图2 通信行业大模型10强企业区域分布情况
数据来源：赛迪四川，2024.07
赛迪四川研究发现，通信行业大模型产品强调了灵活与效率的双重重要性。如图3所示，在入围通信行业大模型10强的企业中提供大模型服务平台的企业数量占比70%，其中同时支持端侧部署的企业数量占比达到57.14%。这一结果表明了企业不仅通过大模型平台，对业务场景进行灵活适配，以适应不断变化的通信环境和多样化的用户需求，还通过端侧部署，使得数据处理更接近数据源，提升数据处理速度的同时还加强了对用户数据隐私的保护。通过利用平台和端侧部署结合的方式同时满足灵活和效率的双重需求，企业不仅能够更好地满足市场的高标准要求，还能在激烈的行业竞争中保持领先地位。
图3 通信行业大模型10强企业产品类型分布情况
数据来源：赛迪四川，2024.07
赛迪四川研究发现，企业对数据保护安全重视程度较高。目前数据安全保护有私域处理、可信平台、数据隐私处理三种方式。其中，私域处理指数据本地处理，足不出域；可信平台指通过专业的可信平台提供大模型数据安全保护；数据隐私处理是指利用数据脱敏、加密等方式使得数据不明文显示。如图4所示，采用成本最高、安全性最强的私域处理方式的企业数量占比为40%；采用成本最低、保密性最弱的数据隐私处理方式的企业数量占比为20%；采用成本和保密性都适中的可信平台的企业数量占比为40%。至此，采用私域处理和可信平台处理方式的企业占比达80%，可见通信行业大模型企业对数据安全保护的重视程度较高。值得关注的是，采用私域处理的4家企业均位列通信行业大模型10强头部，这表明数据安全保护程度在一定层面上可能助力于通信行业大模型企业的整体发展。
图4 通信行业大模型10强企业采取的数据保护措施数量分布
数据来源：赛迪四川，2024.07
四、明星案例
（一）科大国创：星云大模型电信行业大模型
科大国创星云大模型电信行业大模型是针对电信行业的垂类大模型，主要负责大模型在电信行业落地的「最后一公里」，解决通用大模型在特定场景下问答效果不理想、算力资源要求高等问题。通过构建电信行业知识增强的大模型底座，并结合意图识别、智能问答、方案推荐、智能报表、拓扑分析及智能调度等多种能力提升大模型应用效果；同时，利用量化、加速并行等手段，缩小模型参数规模，提高吞吐量，从而减少大模型部署所需资源，实现消费级显卡可用。通过电信行业大模型，服务于行业关键流程和场景，解决生产痛点。
图5 国创星云大模型电信行业大模型示意图
数据来源：赛迪四川，2024.07
科大国创星云大模型电信行业大模型应用创新实践案例，旨在通过AI大模型的深度应用，推动电信行业在前端客户服务、中端运营调度、后端网络自智三大领域的智能化升级。
1.核心功能
（1）意图识别
意图识别是指从用户输入的文本如查询、命令、对话中提取隐含语义，判断用户输入语句背后的真正目的和需求。针对客户服务、运营调度、自智网络等主要业务，对用户提出的问题进行分类，并根据分类结果进行能力构建，如话前自助拦截、装维故障问答、网络故障投诉拦截等。
（2）智能问答
模型通过检索电信行业专业知识库，快速获取过往相关专业知识，实现专业知识智能问答，及时对客户诉求进行响应，提高用户满意度。这一能力在电信行业客户服务、运营调度及自智网络等场景下具有广泛的应用需求。
（3）方案推荐
在客户服务、运营调度和自智网络等业务场景，模型能结合历史数据、业务场景、用户需求等提供个性化、精准化和多样化的解决方案，以提高工作效率和运营效能。
（4）智能报表
智能报表可通过电信行业大模型对客户服务、运营调度和自智网络场景下的数据自动收集、整理和分析，并以交互性和智能化的报表形式展示。智能报表显著提升数据获取效率，持续跟踪业务数据状态，及时发现潜在风险，为相关业务服务提供有力支撑。
（5）拓扑分析
拓扑分析通过节点和连接线的形式展示网络结构中各个元素之间的关系。针对客户服务、运营调度、自智网络等主要业务，拓扑分析通过构建用户行为拓扑图、网络资源拓扑图等，全面掌握用户的使用习惯、网络资源的利用情况等信息，为提升服务效率和质量提供决策支持。
（6）智能调度
智能调度是一种以电信行业大模型为大脑中枢，进行独立思考、决策、调用工具逐步完成给定目标的能力。在电信行业中，智能调度可将不同的业务系统集成，通过统一接口，自动决策并执行异步工作流。此外，智能调度还能通过调用不同的业务底层能力或工具，自动化高效处理复杂的任务，例如数据库查询、故障诊断处理、服务器配置等，提高工作效率与行业服务质量。
2.应用场景
（1）电信行业客户服务
电信行业大模型根据客户服务业务流程分别在话前自助拦截、话中服务引导、话后运营质检进行智能化升级，能够更好地满足客户需求，提供个性化、便捷和高效的服务体验，同时实现运营效能的提升和持续优化。
在人工坐席介入前，大模型根据客户输入的信息进行意图识别，直接拦截并解决客户服务问题，如账单查询、套餐咨询和业务办理等，以减少对人工坐席的依赖，降低人工服务成本。
在人工坐席服务中，电信行业大模型结合客户标签、历史咨询记录、历史订单等信息，识别并分析客户使用习惯和偏好，为每个客户推荐适合的套餐和增值服务，并结合客户的历史投诉记录，提供个性化服务体验。
在人工坐席服务后，电信行业大模型根据对话记录智能化识别客户对产品、人员服务的情绪状态，深入理解客户的情感体验，从而优化产品设计、改进服务策略、提升客户满意度。
（2）电信行业运营调度
运营调度场景下，依托电信行业大模型显著提升一线装维人员的服务能力和远程技术支撑的坐席人员工单处理效率。
装维人员现场作业时，根据问题不同难度，电信行业大模型通过意图识别和智能问答能力实现个性化解答。面对复杂问题时，电信行业大模型智能调用拓扑分析协助装维人员快速进行故障诊断和根源定位，并进行针对性解答。
坐席人员远程支撑时，大模型能够整合装维人员作业问题，辅助坐席人员深入理解现场。在支撑过程中，坐席人员可利用大模型的智能问答与方案推荐功能，迅速解答疑问。此外，大模型还能结合现有网络能力，生成一键操作按钮，极大提升坐席人员问题处理效率，优化服务流程。
（3）电信行业自智网络
电信行业自智网络旨在构建网络全生命周期的自动化、智能化运维能力，为垂直行业和消费者提供零等待、零接触、零故障的新型网络。针对自智网络的演进路径和面临的挑战，电信行业大模型利用核心能力和周边能力引擎，如意图识别、智能问答、方案推荐、拓扑分析、智能调度等，可实现网络规划、建设、优化、维护、运营全流程内生智能。
（二）亚信科技：TelcoGPT通信行业大模型
亚信科技利用多年通信行业数据要素和生产资料积累，以及BOM域专业通信服务场景沉淀，通过研发通信认知增强模型服务平台（TAC MaaS）与通信认知增强工具集（TAC MaaS Toolkits），构建面向通信领域的TelcoGPT，促进运营商效率提升。
图6 亚信科技TelcoGPT通信行业大模型示意图
数据来源：赛迪四川，2024.07
1.主要特点
（1）轻量化微调能力
支持用户根据自身业务、场景特点进行轻量化微调，使得大模型能更好地适应用户自身的场景。
（2）本地知识融合
用户通过拖拽的方式将本地知识文档（文档类型包括但不限于PDF、Word、CSV等）进行导入，模型将对文档内容进行预处理并自动分段、切片，实现大模型与本地知识的融合增强。
（3）动态增强
通信专属大模型已经具备了较好的通信业务知识，但由于大模型迭代周期长、训练成本高，具有静态特征。TelcoGPT通过通信认知增强工具集，对通信大模型进行动态增强。
2.功能板块
（1）智能化网络规划
基于用户端到端的信令关联分析、栅格汇聚分析，为运营商提供4/5G无线网络规划、建设、优化及维护一体化解决方案。
（2）网络和业务编排
实现业务端到端的设计与拉通，提供业务智能方案决策、资源灵活分配、业务自动开通、工程快速实施等能力，满足算网业务快速上线、场景灵活编排、流程端到端可视的整体要求。
（3）网络故障管理系统
构建告警监控、告警关联分析、故障定界定位、故障工单派发全流程的自动化操作能力。基于通信人工智能AI学件，实现多专业跨域RCA、性能预警预测的智能化，助力客户实现预防式运维模式。
（4）智能用户体验管理
基于AI和大数据技术，通过O/B域融合的客户感知评估，实现用户级的ECS评分，解决网络指标和客户实际感知的差距问题，实现客户满意度的全面改善和提升。
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