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在吴日平看来，人工智能在通信领域的发展，是从手工的、被动式的初级智能，向数据驱动的、主动型的高级智能的演进；如果按三个阶段来划分，第一阶段的代表是基于脚本的自动化处理，第二阶段是引入机器学习的数据科学技术，第三阶段则是基于意图的、具备认知能力的人工智能，而爱立信已经成功完成了第一和第二阶段的发展，现在正在拓展第三阶段的能力。

他在演讲中强调，在通信网络中实现人工智能，需要充分考虑通信网络的特点和要求。为了打造专业通信领域的AI能力，爱立信从网络站点、网络平台、API开放三个维度打造了通信领域的人工智能。爱立信的人工智能建立在深厚的电信专业知识与数据科学和人工智能知识相结合的坚实基础上。爱立信拥有1000余名拥有电信和数据科学经验的多技能专家，在通信领域开发了超过200个AI用例；爱立信的人工智能平台每天处理的网络数据超过175TB，6500万的现网用户因而享受到更优质的网络服务。

具体到实践成果来说，从网络可靠性方面，爱立信通过使用人工智能，减少了运营商20%的上站需求，实现了光模块故障定位100%的准确度，减少了33%不必要的硬件更换等。网络性能的提升更是人工智能在通信网络中应用的重点，在参数调优、问题定位和改善用户体验等方面发挥着巨大的作用。在国内，爱立信的AI节电平台协助运营商管理9万余个5G基站，节电效果超过20%。此外，在上行干扰的优化工作中，爱立信采用了人工智能方式，自动识别大气波导的干扰效应，并自动化的实施纾解手段，收到了良好效果。

实现AI变现仍需开放协作

值得注意的是，参与此次圆桌讨论的另一位行业专家——TM Forum亚太区区域总监徐俊杰表示，无论是电信运营商还是设备厂商，实际上可能没有足够的资源来投入到通用大模型的训练中。现在大家已形成共识，那就是通用的大模型并不适用于电信行业——因为通用的大模型只能从互联网上来学，它学习不到运营商的生产数据。“我认为，中国的三大运营商拥有非常好的基础设施，还有华为和中兴通讯这些在全球参与了大量网络建设的供应商，他们也有机会接触到各个运营商的一些实际生产数据，相对来讲还是有机会训练出一些比较好用的大模型。但对于一些中小运营商以及中小型厂商来说，其实机会是很有限的，因为如果没有充足的数据和充足的算力，大模型是做不出来的。这是非常现实的一个情况。”

徐俊杰谈到，国内几家运营商以及设备厂商都在做大模型的一些实践。但从整个行业来看，还是应该是考虑到大模型的一些重用。但是重用会涉及到模型的开放。那么如何将模型开放出来，让更多人对这些模型进行评估，这其实是一个很重要的问题。同时，包括如何对使用这些开放出来的模型进行收费，如何保证一个更好的商业模式，都是需要行业去思考的。

对此，罗志毅认为，“在商业模式方面，我觉得大家要用到自智网络里的自动化、智能化能力，来赋能实体经济以及国家提出数字化转型的一个发展。在这种全新的赛道里面大家可以一起做大蛋糕，共同提升整个产业的价值。这可能是目前来看比较好的一个模式。”