作者
人工智能產業創新研究中心
大模型技術不斷發展，已成為推動各行各業智能化轉型升級的重要力量。透過與通訊行業深度融合，大模型顯著提升了通訊行業的生產效率和創新能力，深刻改變了通訊行業的發展方式、發展動力等，加速推動通訊行業向更加智能化的方向邁進。
2024年7月22日，賽迪工業和資訊化研究院（集團）四川有限公司（以下簡稱「賽迪四川」）正式釋出「2024中國通訊行業大模型企業競爭力10強研究報告」（簡稱「通訊大模型企業10強研究報告」）。本次研究遵循科學性、綜合性、客觀性、可比性等原則，關註通訊行業大模型企業的整體發展，透過建立覆蓋經濟、技術等多維度指標的企業競爭力評價模型，對中國通訊行業大模型企業進行綜合評估，最終形成通訊大模型企業10強評價結果。
一、指標體系
【2024中國通訊行業大模型企業競爭力10強研究報告】對企業在通訊行業大模型領域的競爭力進行多維度評價，綜合考慮經濟競爭力、技術競爭力、行業專業度、商業化能力、生態軸心力5個一級指標，利潤率、研發投入、商業潛力等16個二級指標，最終形成通訊行業大模型企業評價指標體系，如圖1所示。
圖 1 通訊行業大模型企業評價指標體系
數據來源：賽迪四川，2024.07
二、評價結果
根據通訊行業大模型企業10強評價模型，對全國通訊行業大模型企業進行評價分析，最終10強榜單如表1所示。
表1 通訊行業大模型10強企業
註：若公司未對自有大模型產品命名，則根據公司名稱與行業命名
數據來源：賽迪四川，2024.07
三、賽迪研判
賽迪四川研究發現，產業基礎和政府支持力度是區域大模型發展的關鍵因素。如圖2所示，產業基礎好和政府支持力度大的北京、深圳入圍通訊行業大模型10強的企業數量占比並列第一，為4家。在產業基礎上，北京和深圳是國內外知名通訊企業的總部所在地，還匯聚了包括器材制造商、軟件開發商在內的全產業鏈條，形成高度密集的產業集群，產業集聚協同效應顯著。在政策支持上，截至2024上半年，北京和深圳分別釋出大模型相關政策1435條和1064條，補貼金額達到1000萬元級別，在政策數量和支持力度上遠高於南京、合肥，凸顯出北京和深圳在大模型相關政策支持上的顯著優勢。
圖2 通訊行業大模型10強企業區域分布情況
數據來源：賽迪四川，2024.07
賽迪四川研究發現，通訊行業大模型產品強調了靈活與效率的雙重重要性。如圖3所示，在入圍通訊行業大模型10強的企業中提供大模型服務平台的企業數量占比70%，其中同時支持端側部署的企業數量占比達到57.14%。這一結果表明了企業不僅透過大模型平台，對業務場景進行靈活適配，以適應不斷變化的通訊環境和多樣化的使用者需求，還透過端側部署，使得數據處理更接近資料來源，提升數據處理速度的同時還加強了對使用者數據私密的保護。透過利用平台和端側部署結合的方式同時滿足靈活和效率的雙重需求，企業不僅能夠更好地滿足市場的高標準要求，還能在激烈的行業競爭中保持領先地位。
圖3 通訊行業大模型10強企業產品類別分布情況
數據來源：賽迪四川，2024.07
賽迪四川研究發現，企業對數據保護安全重視程度較高。目前數據安全保護有私域處理、可信平台、數據私密處理三種方式。其中，私域處理指數據本地處理，足不出域；可信平台指透過專業的可信平台提供大模型數據安全保護；數據私密處理是指利用數據脫敏、加密等方式使得數據不明文顯示。如圖4所示，采用成本最高、安全性最強的私域處理方式的企業數量占比為40%；采用成本最低、保密性最弱的數據私密處理方式的企業數量占比為20%；采用成本和保密性都適中的可信平台的企業數量占比為40%。至此，采用私域處理和可信平台處理方式的企業占比達80%，可見通訊行業大模型企業對數據安全保護的重視程度較高。值得關註的是，采用私域處理的4家企業均位列通訊行業大模型10強頭部，這表明數據安全保護程度在一定層面上可能助力於通訊行業大模型企業的整體發展。
圖4 通訊行業大模型10強企業采取的數據保護措施數量分布
數據來源：賽迪四川，2024.07
四、明星案例
（一）科大國創：星雲大模型電信行業大模型
科大國創星雲大模型電信行業大模型是針對電信行業的垂類大模型，主要負責大模型在電信行業落地的「最後一公裏」，解決通用大模型在特定場景下問答效果不理想、算力資源要求高等問題。透過構建電信行業知識增強的大模型底座，並結合意圖辨識、智能問答、方案推薦、智能報表、拓撲分析及智能排程等多種能力提升大模型套用效果；同時，利用量化、加速並列等手段，縮小模型參數規模，提高吞吐量，從而減少大模型部署所需資源，實作消費級顯卡可用。透過電信行業大模型，服務於行業關鍵流程和場景，解決生產痛點。
圖5 國創星雲大模型電信行業大模型示意圖
數據來源：賽迪四川，2024.07
科大國創星雲大模型電信行業大模型套用創新實踐案例，旨在透過AI大模型的深度套用，推動電信行業在前端客戶服務、中端營運排程、後端網絡自智三大領域的智能化升級。
1.核心功能
（1）意圖辨識
意圖辨識是指從使用者輸入的文本如查詢、命令、對話中提取隱含語意，判斷使用者輸入語句背後的真正目的和需求。針對客戶服務、營運排程、自智網絡等主要業務，對使用者提出的問題進行分類，並根據分類結果進行能力構建，如話前自助攔截、裝維故障問答、網絡故障投訴攔截等。
（2）智能問答
模型透過檢索電信行業專業知識庫，快速獲取過往相關專業知識，實作專業知識智能問答，及時對客戶訴求進行響應，提高使用者滿意度。這一能力在電信行業客戶服務、營運排程及自智網絡等場景下具有廣泛的套用需求。
（3）方案推薦
在客戶服務、營運排程和自智網絡等業務場景，模型能結合歷史數據、業務場景、使用者需求等提供個人化、精準化和多樣化的解決方案，以提高工作效率和營運效能。
（4）智能報表
智能報表可透過電信行業大模型對客戶服務、營運排程和自智網絡場景下的數據自動收集、整理和分析，並以互動性和智能化的報表形式展示。智能報表顯著提升數據獲取效率，持續跟蹤業務數據狀態，及時發現潛在風險，為相關業務服務提供有力支撐。
（5）拓撲分析
拓撲分析透過節點和連線線的形式展示網絡結構中各個元素之間的關系。針對客戶服務、營運排程、自智網絡等主要業務，拓撲分析透過構建使用者行為拓撲圖、網絡資源拓撲圖等，全面掌握使用者的使用習慣、網絡資源的利用情況等資訊，為提升服務效率和質素提供決策支持。
（6）智能排程
智能排程是一種以電信行業大模型為大腦中樞，進行獨立思考、決策、呼叫工具逐步完成給定目標的能力。在電信行業中，智能排程可將不同的業務系統整合，透過統一介面，自動決策並執行異步工作流。此外，智能排程還能透過呼叫不同的業務底層能力或工具，自動化高效處理復雜的任務，例如數據庫查詢、故障診斷處理、伺服器配置等，提高工作效率與行業服務質素。
2.套用場景
（1）電信行業客戶服務
電信行業大模型根據客戶服務業務流程分別在話前自助攔截、話中服務引導、話後營運質檢進行智能化升級，能夠更好地滿足客戶需求，提供個人化、便捷和高效的服務體驗，同時實作營運效能的提升和持續最佳化。
在人工坐席介入前，大模型根據客戶輸入的資訊進行意圖辨識，直接攔截並解決客戶服務問題，如賬單查詢、套餐咨詢和業務辦理等，以減少對人工坐席的依賴，降低人工服務成本。
在人工坐席服務中，電信行業大模型結合客戶標簽、歷史咨詢記錄、歷史訂單等資訊，辨識並分析客戶使用習慣和偏好，為每個客戶推薦適合的套餐和增值服務，並結合客戶的歷史投訴記錄，提供個人化服務體驗。
在人工坐席服務後，電信行業大模型根據對話記錄智能化辨識客戶對產品、人員服務的情緒狀態，深入理解客戶的情感體驗，從而最佳化產品設計、改進服務策略、提升客戶滿意度。
（2）電信行業營運排程
營運排程場景下，依托電信行業大模型顯著提升一線裝維人員的服務能力和遠端技術支撐的坐席人員工單處理效率。
裝維人員現場作業時，根據問題不同難度，電信行業大模型透過意圖辨識和智能問答能力實作個人化解答。面對復雜問題時，電信行業大模型智能呼叫拓撲分析協助裝維人員快速進行故障診斷和根源定位，並進行針對性解答。
坐席人員遠端支撐時，大模型能夠整合裝維人員作業問題，輔助坐席人員深入理解現場。在支撐過程中，坐席人員可利用大模型的智能問答與方案推薦功能，迅速解答疑問。此外，大模型還能結合現有網絡能力，生成一鍵操作按鈕，極大提升坐席人員問題處理效率，最佳化服務流程。
（3）電信行業自智網絡
電信行業自智網絡旨在構建網絡全生命周期的自動化、智能化運維能力，為垂直行業和消費者提供零等待、零接觸、零故障的新型網絡。針對自智網絡的演進路徑和面臨的挑戰，電信行業大模型利用核心能力和周邊能力引擎，如意圖辨識、智能問答、方案推薦、拓撲分析、智能排程等，可實作網絡規劃、建設、最佳化、維護、營運全流程內生智能。
（二）亞信科技：TelcoGPT通訊行業大模型
亞信科技利用多年通訊行業數據要素和生產資料積累，以及BOM域專業通訊服務場景沈澱，透過研發通訊認知增強模型服務平台（TAC MaaS）與通訊認知增強工具集（TAC MaaS Toolkits），構建面向通訊領域的TelcoGPT，促進營運商效率提升。
圖6 亞信科技TelcoGPT通訊行業大模型示意圖
數據來源：賽迪四川，2024.07
1.主要特點
（1）輕量化微調能力
支持使用者根據自身業務、場景特點進行輕量化微調，使得大模型能更好地適應使用者自身的場景。
（2）本地知識融合
使用者透過拖拽的方式將本地知識文件（文件類別包括但不限於PDF、Word、CSV等）進行匯入，模型將對文件內容進行預處理並自動分段、切片，實作大模型與本地知識的融合增強。
（3）動態增強
通訊專屬大模型已經具備了較好的通訊業務知識，但由於大模型叠代周期長、訓練成本高，具有靜態特征。TelcoGPT透過通訊認知增強工具集，對通訊大模型進行動態增強。
2.功能板塊
（1）智能化網絡規劃
基於使用者端到端的信令關聯分析、柵格匯聚分析，為營運商提供4/5G無線網絡規劃、建設、最佳化及維護一體化解決方案。
（2）網絡和業務編排
實作業務端到端的設計與拉通，提供業務智能方案決策、資源靈活分配、業務自動開通、工程快速實施等能力，滿足算網業務快速上線、場景靈活編排、流程端到端可視的整體要求。
（3）網絡故障管理系統
構建告警監控、告警關聯分析、故障定界定位、故障工單派發全流程的自動化操作能力。基於通訊人工智能AI學件，實作多專業跨域RCA、效能預警預測的智能化，助力客戶實作預防式運維模式。
（4）智能使用者體驗管理
基於AI和大數據技術，透過O/B域融合的客戶感知評估，實作使用者級的ECS評分，解決網絡指標和客戶實際感知的差距問題，實作客戶滿意度的全面改善和提升。
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