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上海移動(dòng)聯(lián)合華為發(fā)布基于DeepSeek的核心網(wǎng)MoM運(yùn)維智能體試點(diǎn)方案

發(fā)布: 2025-04-03 16:12 | 作者: MSCBSC | 來(lái)源: 移動(dòng)通信網(wǎng) | 字體: 小中大

2025 年 3 月 28 日，上海移動(dòng)聯(lián)合華為發(fā)布了基于 DeepSeek 的核心網(wǎng) MoM(Mixture of Model)運(yùn)維智能體試點(diǎn)方案，這一開創(chuàng)性的方案將快思考、慢思考大模型混合架構(gòu)融入運(yùn)維領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)事件的智能化分級(jí)處理。傳統(tǒng)通信大模型在處理簡(jiǎn)單問(wèn)題時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)，但在處理邏輯推理類任務(wù)時(shí)則較為乏力。此次雙方在 DeepSeek 推理大模型方面的合作探索，旨在有效解決“快思考”的直覺(jué)陷阱，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜問(wèn)題的深度處理，為核心網(wǎng)運(yùn)維轉(zhuǎn)型注入新的動(dòng)力。DeepSeek 大模型自推出以來(lái)，憑借其高性能推理、低成本部署和廣泛適用性迅速成為行業(yè)焦點(diǎn)。上海移動(dòng)和華為基于對(duì)核心網(wǎng)運(yùn)維領(lǐng)域的深刻理解，以及在大模型/智能體技術(shù)方面豐富的技術(shù)和實(shí)踐積累，首創(chuàng)了真正適用于核心網(wǎng)運(yùn)維領(lǐng)域的 MoM(Mixture of Model)智能體架構(gòu)。MoM 智能體架構(gòu)充分整合了傳統(tǒng)通信大模型快思考和 DeepSeek 推理類大模型的慢思考優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)單問(wèn)題“快”響應(yīng)，復(fù)雜推理“慢”思考。這一架構(gòu)可以突破場(chǎng)景限制，實(shí)現(xiàn)核心網(wǎng) 6 大運(yùn)維場(chǎng)景全場(chǎng)景 AI+覆蓋。上海移動(dòng)和華為首階段創(chuàng)新圍繞“基于自然語(yǔ)言推理的告警壓縮”、“基于強(qiáng)推理的時(shí)序數(shù)據(jù)異常識(shí)別”和“基于思維鏈 CoT 的故障診斷”三大價(jià)值場(chǎng)景展開，應(yīng)用后預(yù)計(jì)平均推理時(shí)延降低 50%，資源消耗降低 30%�；谧匀徽Z(yǔ)言推理的告警壓縮可以緩解運(yùn)維人員在處理海量告警問(wèn)題時(shí)的壓力；基于強(qiáng)推理的時(shí)序數(shù)據(jù)異常識(shí)別可以實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的自動(dòng)、例行分析，并同步實(shí)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)圖表的可視化；基于思維鏈 CoT 的故障診斷可以在初期給運(yùn)維人員提供診斷建議，后期經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的 CoT 積累和運(yùn)營(yíng)后實(shí)現(xiàn) KPI 劣化場(chǎng)景自動(dòng)診斷。上海移動(dòng)與華為此次在核心網(wǎng) MoM(Mixture of Model)智能體架構(gòu)上的技術(shù)突破破解了運(yùn)維領(lǐng)域的“效率-精度”悖論，標(biāo)志著核心網(wǎng)運(yùn)維智能體進(jìn)入了新的階段。未來(lái)，中國(guó)移動(dòng)與華為將持續(xù)加大在大模型和智能體等新技術(shù)方面的探索投入，最大程度激發(fā) AI 在核心網(wǎng)運(yùn)維方面的潛力，推動(dòng)核心網(wǎng)加速邁向自智網(wǎng)絡(luò)(AN)L4。