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智能世界2030

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ICT服务与软件 2030

在人类即将迎来的数智化时代，新技术，新范式，新应用层出不穷。智能化必将结合新ICT基础设施，数智化平台，运营运维持续发生化学反应，通过AI助手和智能体让每个个体，企业，行业感受普惠AI带来的科技便利，未来已来，只是尚未流行

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指标预测

Copilot覆盖率100%

运营运维Agent覆盖率45%

数字孪生应用覆盖率30%

关键特征

通过新的平台架构，人机协同以及面向业务的成效价值重构服务模式

feature 1

模型驱动

构建面向ICT服务与软件的网络服务LLM模型和网络服务通用大模型：

网络服务LLM模型：通过基础大模型预训练，具备ICT服务基础知识，为行业升维打好基础，让大模型具备高中生的行业知识水平，解决非结构化知识的处理以及训练
网络服务通用大模型：构建一个懂ICT协议，信令语言，懂规建维优营和OSS/BSS的行业通用模型，以解决更为复杂的业务问题，具备复杂任务COT链的理解能力和99%以上的精准度，实现结构化数据的知识体系，让其具备本科生的行业知识水平

feature 2

ICT融合交付

通过系统集群和运维服务解决高MFU问题，助力ICT融合交付：

全局负载调度，多级调度
确定&有竞争力的集群可用度：故障、亚健康提前感知，主动维修，支持断链续训，单卡异常作业零感知
高性价比的线性度网络，AI计算，存储性能优化

feature 3

以业务为中心

面向业务的体验管理：通过建模和分析，明确各指标的奖惩驱动力，通过与满意度的矩阵交叉分析，科学解决NPS无法评估难题
面向业务的ODA运维：新开发的应用作为遵循ODA标准接口和规范的云组件，自动化的软件版本验证与发布平台

feature 4

平台智能化

面向未来海量智能体，需要构建基于ICT服务和软件行业的模型使能和Agent平台，每个客户均可以基于框架快速开发运营自身的行业大模型和Agent，开箱即用，模型训练资产可快速基于不同场景进行复制，同时提供模型使能服务：

模型使能服务：包括5大服务，模型选择，知识管理，模型训练/精调，模型评估，模型压缩和推理服务

feature 5

数字孪生

构建基于时空和网络实时的数字孪生系统，实现从网络到业务的运营运维：

时空数字孪生：基于用户，业务，网络基于TAZ场景识别和业务类型分布差异，提升运营商收益，为网络服务模型提供实时数据，采集效率从当前的小时级到分钟级
网络实时感知孪生：测量网络问题对业务的影响，通过数字孪生关联物理世界和数字之间的关系以及业务关联，实现KQI和KPI之间的梳理，实现每个操作和变更对业务的直接影响可视可管

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