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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

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Copilot覆盖率100%

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运营运维Agent覆盖率45%

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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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