AI激发运营商B2B新增长
拥抱Token经营新时代

AI WAN：构筑AI-Centric IP承载网，激活B2B增长新引擎

华为AI WAN通过“多维感知、安全韧性、网络自治”三大突破，助力运营商重构基础设施，突破算效极限、筑牢安全根基、提升运维效能，共赢AI时代数智化转型新增长。

随着大模型与智能体（Agent）跨越技术奇点，AI正从试点探索迈向规模化落地，成为驱动产业变革的核心引擎。全球Token生产力爆发式增长，Token经济时代全面开启。据IDC预测，2030年AI Agent年执行任务量将突破400万亿次，产业增长迎来量级跃升。

在这场产业变革中，运营商的角色正在发生根本性转变：从传统的“网络提供商”，升级为全产业智能化的“关键使能者”。网络不再仅是连接通道，更成为算力调度、安全防护与智能运营的关键载体，支撑“云—网—边—端—智”全域协同，为千行百业提供一体化数智服务。面对这一趋势，以AI为核心理念的新一代智能IP广域网AI WAN，成为运营商突破算效极限、筑牢安全根基、提升运维效能的核心抓手。

多维感知：突破算效极限，开启智算云服务新征程

算力已成为企业数智化转型的核心动能，云算力租赁正成为主流选择。以安徽某银行为例，其在开展AI反欺诈、信贷风险评估等业务时，面临机房供电不足、改造周期长达6个月的困境，难以快速扩容算力；同时还担忧算卡迭代过快导致陷入“建成即落后”的风险。Gartner预测，到2028年，90%的中国企业将选择租赁云算力，以敏捷响应AI业务弹性扩容的需求。

为抢抓这一战略机遇，全球运营商加速向“行业数智化伙伴”转型。中国移动、中国电信、中国联通，以及SKT、SingTel、DT、Orange等近30家主流运营商，已推出或计划推出智算云服务。截至2025年底，国内三大运营商已建成超180 EFLOPS智能算力，通过生态合作汇聚了近百款自研模型、百余款第三方主流AI模型与数百个AI智能体，为企业提供从算力调度到AI智能体调用的全栈服务。

当前智算云服务商业化仍面临两大瓶颈：一是传统广域网难以支撑智算业务的精细化调度与确定性质量保障，长距传输算效损耗严重，200公里算效损失最高可达74%；二是传统的“云侧集中训推”模式难以满足金融、政务等高安行业“敏感数据不出园区”的合规刚性要求。

针对上述痛点，华为AI WAN实现算网协同方面的关键技术突破（如图1），一方面，依托多维感知和独家星络无损算法，彻底解决了RDMA（远程直接内存访问，AI训推中的主流通信技术）流量在广域网的负载分担与无损传输难题，实现千公里级0丢包，将算效损失控制在5%以内；另一方面，通过星络向量引擎，将传统数据传输升级为高维向量传输，确保敏感数据不出企业，满足高安全行业合规要求。华为与上海电信联合落地的AI WAN智算广域网项目中，助力某最终客户实现自有算力与租赁云算力跨110公里的高效互联，模型训推算力损耗控制在3%以内，数据全程留存在企业内。AI WAN的技术创新，不仅提升了运营商网络核心能力，更构建起“算网一体化”的升维竞争优势，助力运营商抢占智能时代产业制高点。

图1：AI WAN解决方案

安全韧性：筑牢安全根基，开创安全服务化新范式

AI技术普及与量子计算的快速突破，使网络安全面临前所未有的挑战。AI大幅降低攻击门槛、放大攻击效能，已成为网络威胁倍增器。IBM安全报告显示，2025年AI辅助攻击同比增长72%。与此同时，企业安全人才短缺、防护能力不足，对采用三方安全托管服务的需求持续攀升，以中国为例，超过60%的中大型企业计划采用第三方安全托管服务。运营商凭借全域网络覆盖、属地化运营与政企渠道优势，有望重构安全服务市场格局，开辟新的增长曲线。

华为AI WAN将安全能力与AI路由器深度融合，从设备级内生安全、链路级量子安全及网络级威胁防护三个维度助力运营商打造“点—线—面”立体化高韧性安全底座，屏蔽外部威胁，保障业务7×24在线。其中的“智能闪防”解决方案，实现了从“抽样检测、人工响应”向“全量识别、秒级闭环”的跨越，可在5秒内发现攻击、10秒内启动清洗防御，助力中国移动将安全能力从成本中心转变为价值引擎，为B2B增值服务打开新空间。同时，华为还联合运营商创新安全资源池架构，基于“集中式AI框式防火墙”为企业提供AI驱动的未知威胁在线检测，将未知威胁检出率从行业平均80%提升至95%，推动传统互联网专线向高价值安全专线升级。

同时，量子计算的突破对传统密码体系构成颠覆性威胁，传统计算机需上万年完成的计算任务，量子计算机可在十分钟内完成，量子囤积攻击已成为现实风险。全球量子安全部署进入快车道，超90%的高收入国家已出台国家级量子安全战略。

为此，华为AI WAN以“通量合一”原生能力，助力运营商快速布局量子安全业务：首先，在数据层面升级PQC（后量子密码算法），运营商仅需软件升级即可具备量子安全防御能力，并结合X-Sec多点动态部署，量子专线开通效率提升60%，帮助运营商抢占量子安全增值业务首发红利；其次，还推出了内生QKD（量子密钥分发）单板，实现量子密钥分发网与现网通信网“两网合一”，通过独有噪声抑制算法达成通信信号、密钥协商信号与量子信号“三纤合一”传输，无需新增设备与额外铺纤，整体投资降低60%以上（如图2）。宁夏电信基于AI WAN率先推出量子安全套餐，较传统专线实现50%溢价，成功开启量子专线商用新赛道。

图2：QKD内生，通量一体

网络自治：提升运维效能，树立运维数智化新标杆

SLA（服务等级协议）是运营商B2B业务的核心竞争力，而高品质SLA依赖高效稳定的网络运维。随着网络规模与业务复杂度持续提升，传统运维模式难以为继：一方面，网络变更频繁导致人因风险激增，全球运营商近两年因日常运维引发的重大故障达64起，造成超300亿美元经济损失；另一方面，行业成本压力加剧，运维人员规模不增反降，人力供给与运维需求的矛盾日益突出。

以AI Agent实现自动化、智能化乃至无人化运维，已成为行业共识。GoogleCloud报告显示，56%的运营商已规模化应用AI Agent，网络运维位列 TOP2应用场景。TM Forum指出，AI Agent全面普及后，70%的重复性运维工作可由机器全自动处理，20%的复杂任务由AI辅助决策、人工终审，仅 10%的极端场景需要人工深度介入。

华为AI WAN以网络智能体为核心，搭配具备精准感知能力的AI路由器，实现7×24小时全域智能守护（如图3）。首先，通过配置仿真前置校验，从源头拦截人因错误入网；其次，依托CMOS-Risk算法，基于80万例精品故障与现网案例持续学习推演，可精准还原网络架构，秒级评估路由变更影响，将8000网元规模网络的全量诊断周期从两个月压缩至2小时，实现隐患前置识别、风险提前消除；再次，故障发生时，系统可快速定位根因，通过AI智能体联动精准派单，硬件故障指导工程师一次上站闭环，软件故障实现自动化自愈。AI WAN依托iMaster NCE-IP网络数字地图与NetMaster网络智能体，构建从意图感知、智能分析、决策模拟到自动执行的端到端闭环，助力南非MTN建成全球首个通过TM Forum认证的AN L4级智能IP网络，树立行业运维新标杆。

图3：网络智能运维解决方案

AI为运营商打开了全新的增长空间，华为愿与全球运营商携手，共建以AI为核心的新一代IP承载网，全面突破算效极限、筑牢安全根基、提升运维效能，共赢B2B数智化增长新未来。

Token经济下AI赋能运营商B2B市场的破局与发展路径

Token经济重塑了B2B AI市场规则。运营商应紧抓该机遇，发挥安全、属地及全链条服务优势，通过“夯实智算底座、搭建AI平台、配齐专业团队”三步走方案，赋能政企数字化转型。

在数字经济与人工智能深度融合的产业变革浪潮中，Token经济已然成为AI产业迭代升级的核心驱动力，彻底重构了企业数字化转型的竞争逻辑与价值衡量标准。从核心内涵来看，词元（Token）经济，是以词元为核心载体，开展AI产业价值计量、算力核算、流通确权，统筹产业全链条资源，实现价值量化、精准计价、闭环变现的新型智能产业经济形态。随着AI技术规模化落地千行百业，大模型训练、智能推理、场景应用全流程都伴随着Token的消耗与流转，Token也由此成为衡量AI资源投入、落地成效、价值产出的统一量化标尺，有效破解了传统数字化建设中价值模糊、投入产出不匹配、效益难以核算的行业共性痛点。

依托Token精准计量、高效流转、闭环变现的核心特性，AI产业资源配置实现科学化、集约化，商业闭环快速搭建成型，价值收益清晰可量化，推动Token经济成为AI产业高质量发展的核心引擎。与传统数字化转型比拼硬件规模、项目体量、系统功能的竞争逻辑不同，Token经济时代的行业竞争，全面聚焦于算力承载能力、平台运营效率、技术服务水平、Token价值转化实效四大核心维度。企业智能化实力不再由表面资金、资源投入决定，而是取决于AI场景渗透深度、算力资源利用效率、业务赋能实际成果，这一变革全面重塑了行业竞争规则与价值评价体系，也为运营商布局B2B AI赛道带来了前所未有的全新发展机遇。

作为长期深耕通信基础设施领域、坐拥海量数字资源与高政企公信力的核心主体，运营商紧抓Token 经济变革风口，布局政企AI智能服务，既是突破传统管道业务增长瓶颈、实现自身数字化转型升级的关键抓手，也是抢占政务、制造、能源等国计民生行业可信安全AI部署红利、构建全新核心竞争力的必然选择。运营商只要紧扣Token经济运行规律，立足自身资源禀赋找准市场定位，制定务实可落地的实施方案，就能在B2B AI市场抢占先发优势，实现业务长期稳定高质量发展。

Token经济重塑B2B市场竞争逻辑，核心竞争力要素全面升级

随着AI技术全面渗透并赋能实体经济，传统数字化单一功能、粗放式投入的评价体系已然失效，以价值量化为核心的Token经济时代全面来临。算力底座、AI平台与专业技术团队共同构成企业AI核心竞争力，日均Token消耗量成为衡量行业智能化水平的关键指标，直观体现AI应用深度、业务运行效率与价值创造能力。

在Token运行体系中，算力、AI平台、专业团队三大要素相辅相成。算力是AI运转的底层支撑，保障 Token生成、流转与消耗；AI平台承担资源调度、供需匹配、Token流转管理的枢纽作用；专业技术团队负责算力调度、平台运维、场景调优与风险管控，是AI服务落地的重要保障。

对企业客户而言，扩大Token使用规模、提升使用效率，是通过AI实现全流程智能化升级、降本增效与业务创新的核心路径。对AI服务商而言，能否构建“算力+平台+团队”一体化服务体系，帮助客户高效用好Token、释放AI价值，直接决定市场竞争力与行业份额。当前政企AI需求已从浅层工具应用，转向全栈能力输出与全周期运营保障，夯实三大核心能力，是运营商站稳B2B市场的关键。

行业AI应用格局分化，运营商专业服务优势无可替代

当前国内AI产业呈现分层发展格局，互联网厂商依托公有云部署灵活、成本低廉、迭代快速的优势，快速布局个人消费及中小商户轻量化AI场景，形成成熟的通用线上服务模式。

政务、制造、能源、交通、医疗等重点行业，对数据安全、隐私合规、业务连续性有着极高要求，公有云通用服务难以匹配刚需，可信私有化部署、全天候稳定服务成为行业标配，政企AI进入高安全、高可信、高价值的新发展周期。行业竞争不再比拼技术噱头与上线速度，而是聚焦资源可靠性、政企公信力、属地服务能力与全流程合规保障。

相较互联网厂商，运营商具备不可替代的差异化优势。一是安全公信力突出，作为国家数字基础设施运营主体，在数据保密、合规可信方面认可度高，是重点行业AI合作首选；二是属地服务体系完备，全国多级服务网络可快速响应定制化需求，提供专属解决方案；三是全链条服务能力完善，具备全域算力统筹、就近部署、弹性调度能力，可提供全周期技术支撑、现场运维与应急保障，精准匹配重点行业安全稳定的AI服务诉求。

锚定核心发展目标，三阶方案构建市场化AI服务能力

结合Token经济趋势与政企市场现状，运营商围绕内部自用、公众服务、政企对外三大板块，设定分阶段Token消耗目标，牵引全域业务智能化升级；同步建设规模化智算资源池，以夯实算力底座、搭建AI平台、配齐专业团队三步走思路，快速形成市场化AI服务能力，全面拓展B2B政企市场。

首先，以Token指标统筹业务协同发展。对内依托 AI优化网络运维、客户服务及内部管理，压降运营成本；面向大众迭代智能通信与数字生活AI应用，积累运营经验；对外将Token消耗与政企项目深度绑定，按行业特性定制专属AI服务方案，集中资源做大政企AI业务规模。

其次，建设规模化智算资源池，筑牢AI底层算力底座。算力是Token经济运行的基础，运营商依托全国一体化算力网络，打造多层级高性能智算集群，推动云、网、智深度融合，构建低时延、高可靠、广覆盖的算力网络，实现算力集中调度与弹性调配，适配各类政企场景需求。算力集群采用超节点技术架构，凭借大带宽、低时延、统一内存池的技术优势，适配MoE混合专家大模型训推场景，可有效提升模型运算效率、减少资源闲置、降低单位Token成本，提升整体算力性价比。整套算力体系既可支撑运营商自有模型训练与业务推理，也可为政企客户提供专属、共享、弹性算力服务，满足私有化部署下的模型训练、业务推理与数据处理需求，破解企业自建算力投入大、运维难、调度僵化的痛点。

面向AI技术快速演进驱动的系统负载变化，昇腾围绕计算架构创新，以灵衢总线为核心打造昇腾超节点，依托光电互联的技术积累，实现最大384颗NPU的内存统一编址、大带宽低时延互联，像一台计算机一样工作。昇腾384超节点支持48TB内存统一编址，共享内存容量提升96倍，所有NPU之间的交互可通过内存语义直接操作，无需经过复杂的协议转换，小包数据交互效率提升3倍。同时，超节点内任意NPU之间通信带宽高达784GB/s，跨节点通信带宽提升15倍，RTT时延也从7微秒低至3微秒，最佳亲和MoE类大模型训练和推理，训推性能较传统集群提升3倍以上，推理可支持15ms的超低时延，满足Agentic AI时代下的用户体验需求，成为运营商布局超节点算力架构的最优选择之一。

最后，运营商应完善平台建设与专业团队配置，打造差异化竞争力。搭建一站式AI综合服务中台，集成模型适配、场景落地、Token计费、安全管控等功能，降低企业接入门槛、缩短项目落地周期。组建覆盖算力运维、平台研发、方案设计、现场驻场的专业团队，深耕政务、制造、能源等垂直行业，打造合规可信的行业解决方案，提供本地化、全周期精细化服务，构筑区别于互联网厂商的服务壁垒。

昇腾和中国电信天翼云合作，支撑客户打造息壤智算服务平台，提供算力、平台、数据、模型、应用“五位一体”智算服务体系。首发部署DeepSeek V4、GLM 5.1等顶尖大模型，联合调优实现单卡性能3-4倍提升，打造高效率、高可靠的标杆Token服务，深度赋能中石化、中海油等众多头部客户，实现2025年息壤Token用量百倍增长；共同打造国产第一AI开源社区“魔乐”，汇聚超50万开发者及用户；支持客户构建Infra团队，并赋能客户深度算子开发与模型量化调优能力。通过昇腾+息壤的深度合作，为电信天翼云的Token经济的高速发展初步奠定了“算力+平台+技术团队”关键基石。

坚守合规服务初心，长效深耕AI+B2B市场

运营商开展政企AI业务，始终坚守数据安全与合规运营底线，将安全可信贯穿业务全流程。依托信创适配能力与全链路安全管控体系，严格落实数据不出域、隐私不泄露的行业要求，筑牢AI安全防线。持续优化属地服务体系，贴合客户真实业务诉求，迭代升级平台功能与行业方案，不断提升Token利用效率，最大化释放AI赋能产业价值。

长远来看，Token时代B2B AI市场竞争，是资源实力、综合服务与价值落地能力的综合比拼。运营商紧抓Token消耗核心指标，持续做强算力底座、优化服务平台、强化专业团队，依托安全信誉、全域服务、算力统筹三大核心优势，深耕重点行业可信 AI赛道，稳步扩大市场份额，逐步从传统通信服务商向行业智能服务商转型，实现B2B AI业务长期高质量可持续发展。

AI数据基础设施：构建运营商Token经营的数据底座

华为提出围绕“数据湖、知识与记忆平台、算力、模型、Agent框架、数据韧性”六大核心方向，推动现有IT架构向AI数据基础设施演进，助力运营商从“流量经营”加速迈向“Token经营”。

AI正从以训练为主的上半场，转向以推理规模化应用为核心的下半场。作为国家数字基础设施的主力军，运营商凭借完备的“云—网—边—端”基础设施能力，在AI驱动的产业变革中迎来新机遇。在政务、教育、医疗、工业制造及互联网等领域，运营商已率先开启了Token经营新模式，包括推出Token套餐包、提供全栈式算力托管服务等，同时依托AI一体机等产品快速交付与规模化部署。

在AI推理应用中，推理效率与体验、算力资源调度、安全韧性等是企业客户的核心关切。华为数据存储携手运营商围绕“数据湖、知识与记忆平台、算力、模型、Agent框架、数据韧性”六大核心方向共建AI数据基础设施，助力运营商为企业客户提供优质、安全的Token服务，加速运营商迈向Token经营新时代。

图：AI数据基础设施架构

在AI数据基础设施建设中，业界对算力的论述已非常丰富和深入，本文不再赘述。

接下来章节将围绕数据湖、知识与记忆平台、模型、Agent框架、数据韧性进行详细阐述。

数据湖：高质量数据汇聚与供给

企业想让AI落地，首先需要跨越“数据量大、数据管理难”的鸿沟。以工业质检为例，单台超高清工业相机每天会产生数万张高精度图像，一条产线每月新增PB级数据、年累计达数十PB已是常态。然而，当发生客诉需要质量追溯时，企业需要在百亿级数据中检索特定缺陷，传统方式长达数小时的检索时长，严重拖慢了生产和售后响应效率。

为此，华为推出AI数据湖方案，通过部署OceanStor Pacific全闪分布式存储，以11PB/2U业界领先的高容量密度，实现最优TCO存储海量数据；同时，依托DME Omni-Dataverse统一数据空间，使能多模态、跨站点数据实时入湖与全局可视可管；此外，方案还具备千亿千维向量数据的秒级检索能力，实现了高质量数据汇聚与供给。

知识与记忆平台：让检索更精准、让推理更高效、让模型越用越聪明

针对推理业务中幻觉频发、响应体验不佳及推理记忆缺失等瓶颈，华为首创“3+1”AI数据平台，针对知识、KV Cache和记忆进行存储与优化，并通过UCM技术实现调度与管理，助力运营商toB客户推理体验提升。

• 知识库提供高精度多模知识，让检索更精准

  在企业级AI应用中，检索的精准度直接决定了业务系统的可用性。以智能查询为例，客户日常需要处理海量信息，涵盖产品手册、行业白皮书、政策文件等。传统关键词检索只能匹配文档标题或摘要，无法穿透图片和表格提取有效信息，这导致检索结果往往“答非所问”。

  基于OceanStor AI存储构建的知识库能力，通过多模无损解析、Token级编码等方式，将非结构化的文本、图片、视频等资源转化成海量细粒度的知识单元，结合多维度语义检索与比对，能够实现对用户意图的精准理解。实测数据显示，该方案可将检索准确率提升至95%以上，为客户提供“有据可依、拒绝幻觉”的高精准检索查询体验。

• PB级KV Cache容纳海量历史数据，让推理更高效

  在医疗文献分析、互联网搜推等场景中，长文本、长序列、多用户多并发的推理已成为典型负载特征。随着输入序列的增长，产生的KV Cache（键值缓存）数据量呈指数级上升。如果基础设施无法支撑大规模的缓存存储，系统响应就会变得迟缓，导致推理体验恶化。

  基于OceanStor AI存储或者OceanDisk智能盘框提供的PB级KV Cache扩展能力，系统能够完整保留大规模、多轮次的缓存数据。在新请求到达时，系统可以直接复用历史缓存，大幅减少推理过程中的重复计算，显著降低推理时延，提升推理吞吐与用户体验，为长序列、复杂逻辑的智能体推理提供关键性能支撑。

• 记忆库提供上下文记忆管理，让模型越用越聪明

  大模型在处理复杂商业逻辑时，往往面临“转瞬即忘”的困境。以商业数据洞察为例，企业每月需处理销售数据、促销效果反馈、产品库存周转率等大量业务数据。这就要求模型的推理不能每次都从零开始，而是需要记住过去半年甚至一年的营销成败经验，并能够在新策略生成时主动调用这些历史记忆进行对比与校准。

  基于OceanStor AI存储提供的记忆库能力，华为通过上下文状态保持、上下文凝练等技术，可精准萃取历史数据与经验，并将其沉淀成可召回的记忆。模型记得更多，推理就更精准，进而实现“越用越聪明”的持续进化，让商业洞察从“事后复盘”真正走向“智能决策”。

• UCM推理记忆数据管理技术，全生命周期管理与调度记忆数据

  为进一步优化Token在各业务环节的流转效率，提升推理效率与体验，华为推出了UCM推理记忆数据管理器（Unified Cache Manager）。其核心逻辑是通过“推理框架、算力、存储”三层协同，对知识库、KV Cache和记忆库进行分级管理与智能调度。在实测中，实现了首Token时延最高降低90%、系统吞吐量最大提升22倍的突破性性能提升。

  作为软件系统，UCM主要由三部分构成：顶层是连接器，与业界主流推理框架（如vLLM/SGLang/MindIE等）对接，实现良好协同；中间部分是运行在计算服务器中的加速程序，负责对缓存记忆数据进行分级缓存管理；底层是与专业共享存储相结合的协同器，它能提升专业存储的直通效率并降低时延。

模型工程与资源调度：模型开箱即用、算力资源精细化管理

在运营商B2B业务中，智能服务往往需要同时支撑多个行业场景，且不同场景对模型的架构、精度及推理性能要求各异。此外，当业务场景切换时，还需要频繁进行模型换入换出。

华为ModelEngine具备模型开箱即用与模型网关的能力，可支持模型一键部署。此外，结合算力资源细粒度切分与智能调度，可将单张算力卡切分为多份虚拟算力单元，最大可实现1:10的XPU卡切分。通过这种“一卡变多卡”的模式，大幅提升资源利用率。

Agent框架：低代码高效开发、智能体自主演进

当前，政务、医疗等行业智能体（Agent）正加速普及，逐步成为常态化的“数字员工”。然而，传统的Agent开发高度依赖高门槛的专业编程；在Agent上线后，面对业务规则的变更与用户交互习惯的演变，还需要依赖人工反复调参与提示词优化，导致维护成本居高不下。

华为ModelEngine Nexent智能体平台可通过自然语言交互方式直接生成Agent，大幅降低开发门槛，使Agent上线周期缩短80%。此外，平台支持对Skill、提示词及记忆的自动优化，助力Agent持续演进、越用越聪明。

数据韧性：可信数据空间保障全流程数据可信流通、数据安全合规

在医疗、制造等行业场景中，数据共享常陷入“信任困局”：数据提供方因担心数据分享出去后不可控、无法追踪或使用权被滥用而“不愿共享”；数据使用方则因难以核实数据的真实性和安全性而“不敢使用”。华为依托全局数据管理技术，构建可信数据空间。针对数据可信管控和高效安全传输两大行业痛点，华为提供了超过30种使用控制策略（涵盖访问权限、有效期限、查看次数等），确保数据消费方必须严格按照数据提供方的策略和认证使用数据，让数据使用记录全流程可查证、可溯源。

运营商智算平台实践

华为携手中国某运营商联合打造的“智算服务平台”，目前已作为AI能力底座在集团内规模部署，全面支撑自用IT系统及toC、toB、toH等多维业务创新。该平台以KV Cache存储建设为核心，显著提升存储资源效率，并全面兼容运营商自研模型、DeepSeek/千问等开源大模型推理应用。针对研究报告分析等长序列输入场景，平台通过算法优化，成功攻克“推不动”、KV Cache命中率低等工程难题。实测数据显示，平台整体吞吐率提升10倍以上，推理成本降低约50%，响应时间缩短至1秒以内，为大规模、多业务并发推理提供了高效、稳定的性能支撑。

AI为运营商打开了Token经营全新增长模式，华为愿与全球运营商携手，共建AI数据基础设施，全面提升AI推理效率与体验、保障数据安全，助力运营商B2B业务新增长，实现从“流量经营”到“Token经营”的跨域式发展。

AI赋能运维转型，AUTIN筑牢B2B服务保障

基于丰富的全球网络运维保障经验，华为提出以“专线筑基、融合专网深耕、开放协同”为核心的三层智能运维架构，通过AI重构运维模式，助力运营商筑牢融合网络基座SLA保障能力。

根据GSMA数据显示，全球运营商B2B收入近五年持续增长，占比已达30%。B2B业务正加速从传统连接向“网络+算力+安全+应用”的数字化综合服务转型，人工智能在此转型中发挥核心驱动作用。当前，全球领先运营商已纷纷布局，如中国移动推出聚焦行业应用、网络能力和生态合作的“AI+三业三网”战略，Orange提出“AI+数字原生服务”方向。这标志着AI驱动的B2B服务正成为运营商核心增长引擎，推动全球B2B市场规模向万亿级迈进。

然而，运营商在推进AI驱动的B2B服务时也面临通信服务转型的严峻考验：一方面，AI激发了大量标准化“入算、入云”需求，要求专线服务必须具备标准化的高质量保障能力；另一方面，为满足垂直行业深层次的场景化需求，网络正从单一技术的专线或园区网，向跨域（接入、承载、核心）、多技术融合的通信基座（新一代专网）转变。在标准化与场景化的双重压力下，传统被动式、人工驱动的运维模式已难以应对。因此，打破“连接”与“智能”的割裂，构建面向SLA的主动化、智能化运维能力，已成为释放政企市场增长潜力的关键。

AUTIN智能运维：打破网络质量保障瓶颈，助力B2B增长

面对传统运维与业务发展需求的矛盾，华为基于全球网络运维经验，构建了AUTIN智能运维三层架构体系，围绕专线智能运维、融合专网运维两个价值场景、基于开放协同的平台能力持续演进，为运营商提供了从标准化普惠通信服务到行业深度定制需求的端到端运维支撑。

一、专线智能运维：以标品化SLA，支撑基础业务上量

针对专线普惠化、标品化趋势，AUTIN平台实现了全路径可视、智能预警与租户自服务的核心能力突破。该方案支持多种组网类型专线的跨域可视化监控，实现专线质量从“黑盒”到“白盒”的转变；通过AI故障预警实现2-12小时风险提前识别；同时推出“智能专线管家”增值服务包，精准度量且实时呈现专线质量。

该方案实现专线标准化质保的规模化落地，在显著提升运维效率、支撑业务增长的同时，加速了运维增值服务产品化。

二、融合专网智能运维：多组网纳管孪生，驱动行业场景化运维保障

行业数字化转型进入深水区，对网络的需求升级为“泛在接入、灵活组网、低时延保障”的复合需求。运营商正推动OTN、IP/MPLS、PON、SPN以及5G、Wi-Fi等异构资源整合为统一基座，构建面向不同应用场景的融合专网方案，为上层业务提供场景差异化的通信服务能力。

AUTIN依托数字孪生技术构建跨域统一孪生底座，通过对多组网融合场景的精准纳管，推动运维模式从“传统专线”向“垂直行业专网”转型，助力运营商实现从基础连接到SLA可承诺的服务升级。

该方案具备统一监控能力，支持内外网多维业务融合视图与专网事件管理，可实时呈现业务概览，监控SLA质量。通过DTN（数字孪生网络）技术识别网络潜在隐患，提升网络可靠性。同时，依托智能诊断功能，将故障定界时间从数小时缩短至30分钟，提升运维效率。

针对工业制造、自动化物流及智能监控等性能敏感场景，方案提供定制化“一线一案”智能监控，实现毫秒级时延保障、零丢包检测及流量拥塞预警。通过差异化的场景SLA体系，确保性能敏感专网的综合可用率达到确定性指标。

三、开放协同，能力融入B2B业务全域运维

面向未来，AUTIN平台通过轻量化集成能力，将专线和专网的运维能力延伸至行业应用的全栈保障。平台采用“LLM+Agent+Skills+MCP”组件式架构，演进为以大模型智能体驱动的自主运维系统，并搭配开放API实现与生态伙伴的友好集成，帮助客户消除底层网络至上层业务的全栈保障瓶颈，实现运维体系从保障连接到智能决策的全面升级。

支撑方案落地的技术底座与全球实践

AUTIN智能运维系统依托三大核心技术构建了支持规模化部署的能力底座：DTN技术实现跨域、跨层（如OTN光层、IP/MPLS层、5G无线层）的精准建模与实时感知，将拓扑准确性提升20%以上，显著优化故障定位效率；EDNS（用户期望的服务未满足度量）技术通过量化业务影响，支撑资源分配与恢复优先级的智能决策；GenAI技术赋能运维角色，形成覆盖故障闭环、风险识别等核心场景的AI Agent与Copilot，全面提升运维智能化水平。

华为联合TM Forum及Orange、中国移动等全球八家运营商发布《新一代智能运维白皮书》，明确将GenAI、领域专业模型（EDNS2.0）、DTN定义为智能运维转型的关键加速器。在与中国移动合作的toB场景中，通过GenAI运维助手结合主动网络故障监控，展开行业与网络状态关联分析，有效减少了收入损失并提升了用户满意度。

该系统已在全球多地现网验证落地。其中，专线智能运维方案通过数万条专线的规模化纳管，为金融等重点行业提供确定性保障：在C国Y运营商的多省市实践中，故障定界时长缩减90%，70%高频故障实现自动处置；而在T项目，专线质量保障智能体助力排障自动化率达75%，定界定位效率提升30%。

实践表明，以运维能力提升为切入点，结合网络基座的确定性保障，是助力运营商B2B网络运维并推动其业务增长的有效路径。

当前，政企业务的网络运维正从单域分散走向多域融合的综合承载保障体系，迎来从“成本中心”向“竞争力中心”的历史性跨越。依托AUTIN以AI为核心引擎的专线专网智能运维，运营商正实现从“带宽销售”向“品质服务+智能运维+AI增值”的战略转型。面向未来，华为将持续深耕基于AI Native技术框架的智能化运营运维，依托新一代AUTIN智能运维解决方案重塑成本与效率，构建人机协同的智能运维体系，全面增强客户业务的竞争力。我们期待与全球产业伙伴携手，开启以AI驱动、融合网络为基石的智能运维新征程。

数智超声：重构医疗生态，开启B2B增长新时代

脉得智能携手华为和运营商，依托昇腾算力、云边端协同与全域专网，打造面向医共体、基层医疗、体检筛查和区域公卫的数智超声解决方案。通过AI赋能质控、诊断与筛查，实现超声诊断“智能均质”，帮助医疗机构提质增效，为运营商B2B业务提供增长新范式。

行业趋势洞察：医共体建设推动超声服务从单点诊疗走向区域协同

当前，我国医疗健康事业正迈入高质量发展关键期。在国家“强基、稳二、控三”政策体系中，分级诊疗、检查检验结果互认和紧密型医共体建设持续推进，医疗服务能力建设的重点正在从单个医院的科室效率，转向区域内“牵头医院—基层机构—公卫体系”的协同效率。

在这一趋势下，超声影像的价值被进一步放大。超声具备无创、实时、便携、低成本等特点，是临床诊疗、健康体检、妇幼保健、职业健康、肿瘤早筛和基层公卫的高频入口。尤其在医共体场景中，牵头医院需要承担区域质控、远程指导、疑难诊断与基层培训职责，乡镇卫生院、社区卫生服务中心等基层机构则承担首诊筛查、常见病管理和随访触达任务。要让优质医疗资源真正下沉，就需要一套跨机构、可标准化、可追溯、可运营的数智超声基础设施。

但从行业现实看，超声服务的供给能力与区域协同需求之间仍存在明显落差：

• 质控标准不一，结果互认基础薄弱。超声诊断高度依赖医师经验，不同机构、不同医师在扫查手法、标准切面、图像质量和报告表述上存在差异。传统人工抽检式质控覆盖有限，难以支撑医院等级评审、区域质控、医保监管和检查结果互认的要求。
• 基层人才紧缺，诊疗能力扩容受限。高年资超声医师培养周期长，基层机构、体检中心和区域筛查项目普遍面临“缺人、能力不均、接诊压力大”的问题，漏诊、误诊和报告不规范风险随之提升。
• 筛查需求爆发，规模化服务能力不足。癌症早筛、全民体检、妇幼保健、职业健康和慢病管理等需求持续增长，传统超声服务模式难以支撑高并发、标准化、可追溯的普惠筛查需求，医疗机构也面临“扩量不增效”的压力。

因此，数智超声的行业机会不仅在于为单家医院提供AI辅助诊断工具，更在于以医共体为抓手，构建覆盖区域质控、基层筛查、远程协同和数据治理的长期运营能力。

脉得战略：联合运营商打通基层触达、全域专网与持续运营

脉得智能作为一家医疗科技企业，长期专注人工智能医学大数据算法研究，致力于实现基于超声影像的多病种AI实时专家诊疗系统和基于基因组学的AI生信数据分析平台。面向医疗AI高质量落地，脉得智能确立了“技术赋能、场景深耕、生态协同”的三位一体发展战略。

在技术赋能层面，脉得智能依托华为全栈AI能力，搭建“昇腾算力+医疗大模型+云边端协同”的核心技术底座。昇腾芯片为超声影像实时推理和海量数据处理提供高效、可控的算力支撑；脉得自研医疗多模态大模型融合千万级超声影像数据、临床指南及诊疗规范，实现图像识别、病灶分割、报告生成与质控审核的一体化能力；云边端协同架构则适配医院、医共体、体检中心和基层公卫等多场景部署，在实时性、数据安全与成本效益之间取得平衡。

在场景深耕层面，脉得智能聚焦超声影像核心流程，形成“以质控提基础、以诊断提效能、以筛查扩规模”的闭环路径：用质量控制解决医疗同质化痛点，用AI辅助诊断提升诊疗效率与精准度，用智能筛查拓展普惠医疗服务场景。

在生态协同层面，脉得智能在深化与华为合作的同时，将运营商作为数智超声规模化落地的重要伙伴。这一合作并非单纯采购网络连接，而是面向医共体、基层医疗和区域公卫等典型B2B场景，构建“AI应用+算力底座+全域专网+属地交付”的联合能力。

为什么要与运营商合作？核心原因有三点。第一，运营商具备面向卫健委、医共体牵头医院、基层医疗机构和政企客户的属地资源触达能力，能够帮助AI超声解决方案从单院试点进入区域医共体和基层医疗网络。第二，运营商拥有覆盖广、可管理、可运营的5G/5G-A网络、IP专网、边缘节点和数据中心资源，能够为动态超声影像传输、远程质控、边缘推理和云端审核提供低时延、高可靠、高安全的算网底座。第三，运营商具备政企项目集成、运维服务、计费结算和持续运营能力，有助于把一次性交付转化为可持续订阅、租用和联合运营模式。

图1：运营商5G+算网融合支撑的基层超声数智化服务架构

具体落地上，脉得智能可与运营商、华为共同形成“1个区域平台+3类核心能力+N个基层节点”的推广模式：以卫健委或医共体牵头医院为入口建设区域数智超声平台；以AI质控、AI辅助诊断、智能筛查为核心能力；以乡镇卫生院、社区卫生服务中心、体检机构和专科场景为规模化部署节点。运营商重点提供专网切片、边缘云/算力接入、政企客户触达、基层点位集成、运维保障和合规传输能力；华为提供算力与云边端技术底座；脉得智能提供临床算法、超声AI产品、质控标准和场景化服务。

围绕不同客户需求，方案可采用“自建+租用”的双模式：对于核心三甲医院和数据敏感型机构，可采用自建算力与本地化部署，确保数据自主可控与高效响应；对于区域公卫、医共体和基层筛查场景，可采用运营商云、边缘节点或NPUaaS租用模式，降低初期投入门槛，并在试点成熟后形成按区域、按机构或按服务量的持续运营模式。

从战略节奏看，短期（1-2年）内，脉得智能将完成全国100+标杆医院、90+区域医共体及40+连锁体检机构的落地部署，形成可量化的商业价值与行业样板；中期（3-5年）构建覆盖超声全场景的产品矩阵，实现AI超声解决方案在全国200+城市的规模化复制；长期（5年以上）推动超声影像智能化标准建立，打通“医疗—体检—公卫”全链条数据，构建以AI为核心的超声健康服务生态。

数智超声方案：构建“质控—诊断—筛查”一体化AI平台

依托华为生态，脉得智能联合顶尖医疗机构打造的数字超声大模型于2025年2月在广州正式发布。方案经过近一年的临床验证，已构建起“质控—筛查—诊断”一体化AI赋能平台，通过边缘节点部署与运营商低时延网络协同，实现影像数据实时分析、质量问题实时预警和跨机构流程管控。

在核心能力构建上，脉得智能实现了从扫查到诊断、从单点应用到区域协同的全面智能化升级。

• 全环节智能质控：在扫查阶段对标准切面与操作规范进行自动预警与修正，对图像分辨率、伪影等指标进行智能评估，过滤不合格影像；同时自动校验报告术语、内容与逻辑，实时纠错，从源头保障诊疗同质化。
• 精准辅助诊断：基于超声标准数据与病理金标准训练，系统能够对甲状腺、乳腺、颈部淋巴等部位实现病灶定位、分割和良恶性判别，辅助优化临床决策，提升诊断精准度。
• 高效智能筛查：面向体检和基层公卫场景，对十余种常规器官进行全域病灶检出与病变分类，帮助早发现高危病灶，提升筛查效率与同质化水平，支撑普惠筛查规模化落地。
• 区域协同质控：通过质控云平台统一医共体诊断标准，实现基层数据实时上传、云端审核、远程指导和结果互认，推动优质医疗资源下沉。

这一方案的关键在于把AI能力嵌入超声业务全流程，而不是停留在单点算法识别。对医生而言，系统能够在扫查、识别、报告和审核环节提供实时辅助；对医院而言，系统能够沉淀质控数据和科研数据，形成可管理的质量体系；对医共体而言，系统能够把牵头医院的标准、能力和服务延伸到基层机构，提升区域内服务一致性。

图2：甲状腺超声AI辅助诊断产品-ITS200及系统界面

商业实践：从单院提效到区域医共体复制

截至目前，该方案已在多家医院及民营体检机构落地运行，形成了从单院提效、体检扩容到区域协同的多类实践样板。根据现有项目运行情况，方案使超声扫查质控效率提升80%，人工工作量减少70%，诊断准确率达96.5%；同时实现多设备数据标准化治理，为科研提供高质量数据支撑，单家医院年节省质控成本超过300万元，并同步提升了诊疗效率与患者体验。

在医院内部场景中，方案首先打通医技、临床和体检全链路。在临床辅助诊断方面，脉得智能聚焦超声核心科室，相关服务已纳入上海市医保支付体系，既保证业务合规性，也具备进一步推广价值。在体检超声服务中，AI协助医师完成多部位病灶检出与分类，并通过健康风险评估模型，为受检者输出个性化报告与干预建议，进一步对接随访系统，对高风险人群进行智能触达，实现早干预、早管理。

在区域协同场景中，脉得智能以无锡市某医院为核心，覆盖10家市级医院，构建“科室质控+POC质控+远程协同”一体化体系。该体系统一影像质量评价标准，规范门诊、体检等即时场景操作流程，并打通跨机构数据链路，由上级医院面向基层开展质控、诊断和技术指导，推动优质医疗资源下沉。

图3：基于算网融合的区域医疗数智超声方案协同架构

商业价值看，数智超声的落地逻辑正在从“单个科室采购软件”升级为“区域医疗能力建设”。对医疗机构而言，AI超声带来质控同质化、诊断提效、筛查扩容和科研数据治理；对医共体而言，平台化能力有助于统一标准、下沉服务和提升基层首诊能力；对运营商而言，这一场景提供了从网络连接走向医疗数智化服务提供者的机会。

未来，脉得智能将继续以AI超声为核心场景，联合华为和运营商，面向医院、医共体、体检中心和基层公卫构建标准化、可复制、可运营的数智超声服务体系。通过“AI+算力+专网+场景”的多方协同，数智超声不仅将重构超声诊疗流程，也将成为医疗B2B业务增长的新入口，助力分级诊疗落地与健康中国建设。

予教以智焕新篇：AI赋能教育教学数智化探索

文华在线携手华为打造人工智能赋能教学解决方案，依托昇腾算力与AI智能体重构教学。方案通过场景化AI应用赋能院校，助力运营商实现从项目集成向B2B数智化服务的转型，构建G/B/C端商业闭环。

教育行业作为国家战略与社会发展的基石，其数智化转型不仅关乎知识传授效率的提升，更涉及教育公平、个性化培养与创新型人才孵化的深远命题。当前教育数智化最核心的特征是教学过程的高度数字化——每天在校园内产生的课堂交互视频、学生学习轨迹、海量的个性化作业及学情测评数据，正呈指数级增长。如何对其进行高效的存储、清洗与深度挖掘，成为了教育机构面临的首要技术瓶颈。可以说，教育场景对数据处理能力的渴求，正倒逼着底层信息基础设施的全面升级。

这种从应用层到算力层的强需求关联，在行业前瞻性研究中得到了验证。根据《迈向智能世界》系列白皮书及《智能世界2035》报告的前瞻性预测，到2035年，全社会对算力的需求将提升十万倍，AI专属的存储容量将激增五百倍，而全球通信联接数量将提升一百倍。对于教育领域而言，这意味着未来的智慧教育环境将是一个高度数据密集型和计算密集型的生态系统。虚拟现实（VR）教学、全息互动课堂、实时多模态学情分析等应用，不仅对网络的带宽、时延提出苛刻要求，更需要强大的边缘计算与云端架构作为支撑。正是在这种算力网络与教育需求深度耦合的背景下，运营商拓展B2B业务找到了最扎实的核心切入点。

构建面向未来的智慧教育生态

面对这一宏大的产业变局，北京文华在线教育科技股份有限公司依托多年深耕教学领域的行业积淀，基于华为新一代ICT设施智能基座，联合华为共同打造了智慧教育行业数智化解决方案——人工智能赋能教学解决方案（如图1），旨在为教育行业提供一套从底层算力到上层应用的一体化方案。”

图1：人工智能赋能教学解决方案

该方案将文华在线多年的教育行业经验与AI技术深度融合，助力构建面向人工智能时代的未来学习空间。它不仅为院校客户实现了高品质的联接体验，更通过集成场景化的AI应用，让个性化、互动化、数据化的高质量教学触手可及。这种战略协同不仅解决了教育机构的转型痛点，更极大地激发了运营商在教育垂直领域的业务新增长，为全球B2B市场的智能化升级提供了极具参考价值的商业标杆。

用AI智能体（Agent）驱动教学重构

随着通用大模型的日新月异，技术演进正从单纯的对话生成向具备感知、记忆、规划与执行能力的“智能体”（Agentic AI）方向迈进。在教育领域，通用大模型虽然具备强大的泛化理解能力，但往往缺乏垂直学科的深度知识与本地化学情数据的支撑。这也是目前AI难以深入教学核心环节的主要挑战。

为此，在文华在线与华为联合打造的人工智能赋能教学解决方案中，不仅提供了学校构建未来课堂所需的软件能力和硬件设施，更推出了面向AI技能培养的AI实训箱和AI通识课产品。同时，结合校本数据构建课程RAG（检索增强生成）知识库，用于减轻模型幻觉提供精准学科知识问答，并可专门为学科教学场景进行模型微调或增强训练。

如果说运营商与华为提供了通往智能世界的数字基础设施，那么垂直行业的生态伙伴则提供了直击业务痛点的核心引擎。在“伙伴+华为”的体系下，华为依托鲲鹏、鸿蒙（HarmonyOS）及昇腾，提供智慧大屏与底层算力支持；文华在线则凭借其自主研发的智慧教学互动系统与丰富的数字内容运营经验，为教学互动提供全流程的软件赋能。这种优势互补打破了传统IT建设中软硬件割裂的局面。双方联合打造的昇腾智慧教学一体机，能够一站式满足学校线上线下一体化教学及管理需求，利用AI技术赋能备课、知识图谱生成、智慧课程建设、学生个性化学习以及精细化教学评价。

教学场景的深度赋能与落地实践

文华在线与华为携手，已在全球范围内部署了大量标杆性智慧教育项目。在海外市场，通过与多家运营商的项目合作，我们也成功拓展了当地教育数智化市场。例如，联合埃塞电信发布了面向当地学区和学校的智慧教学平台，以订阅制的方式提供给埃塞俄比亚的教师和学生使用；联合阿曼电信服务了当地中小学智慧教室项目，在全国学校系统中推广智能教育应用，将人工智能技术深度融入教学全流程，推动课堂从传统讲授向智能互动转型。这些实践不仅验证了双方联合打造的人工智能赋能教学解决方案的技术可行性，更展现了其在复杂场景下为客户创造的真实商业价值。

2025年3月，双方合作为浙江树人学院打造的“苗苗”智能体，作为“AI+教育”领域的标杆案例，惊艳亮相巴塞罗那国际移动通信展（MWC2025），向全球展示了中国在教育数智化转型的探索。基于昇腾算力底座的“苗苗”教学智能体彻底重构了传统教学流程，通过建立三维场景模型，催生了全新的教学生态，其核心价值体现在：

• “一课一库”。系统在教学运行过程中，通过运营商专线自动汇聚分布在多个校区授课的全学科录播资源与师生交互数据，依托大模型实现知识点切片，形成动态进化的课程知识图谱与知识库。
• “一课一Agent”。基于上述课程专有知识库，系统为每一门课程生成专属的AI助教。该助教不仅“最懂这门课”，能够精准解答学科专业问题，能够根据历史数据预判学生的学习瓶颈，给予个性化的指导和学习路径。目前，智能体已经开始融入课程的虚拟实训等场景，向“一课多智能体”演进。
• “一师一空间”。为每位教师打造专属的数字孪生工作台，承载其个性化的教学习惯、评价模型、个人知识库等数字资产，推动AI能力融入教师工作流。

“苗苗”智能体实现了从底层算力、中层平台到上层应用的一体化建设。其开放式的技术架构支持云端部署（运营商算力）与本地部署（私有化算力）的灵活切换，确保了核心教学数据的绝对安全。同时，该系统具备极强的利旧兼容能力，能够平滑接入学校现有的教学硬件设备，有效避免了重复投资，极大地降低了教育机构的数智化转型门槛。

在中小学场景，针对香港特区政府教育局推出的“智启学教”拨款计划，文华在线与华为和当地运营商一起，为香港培侨中学提供了人工智能赋能教学解决方案。通过运营商的网络和计算资源，赋能老师的备课、课堂互动、学生作业自动评价、个性化资源和路径推荐等场景，该案例已经在 MWC2026向全球发布。

携手拓展AI赋能教育新市场

透视上述一系列成功的商业实践，可以清晰地解构出AI赋能下运营商教育B2B业务的全新增长逻辑。在这一模式中，运营商从一次性的项目集成商，成功转型为陪伴客户全生命周期的数智化服务运营商，实现了商业模式的升维。

• 针对政府及教育主管部门（G端），运营商提供区域级的数据治理大脑与算力统筹平台，获取大规模的政府级采购与长期服务合约，成为城市教育数智化的核心底座。
• 针对各级院校（B端），运营商联合文华在线提供类似“苗苗”智能体的智慧教学整体解决方案。通过系统订阅授权、功能模块动态升级、AI算力AliI调用频次等维度，实现从“一次性交付”向“持续订阅式盈利”的转变。
• 针对学生与家庭（C端），上述针对B端应用的繁荣产生了强大的溢出效应，能够向C端延伸。例如，基于AI赋能中小学课堂评价、个性化作业与学校权威数据生成的个性化学情诊断报告、AI数字人课后辅导等衍生服务，可以通过运营商的5G融合家庭套餐进行灵活的捆绑销售，从而在G端、B端与C端之间构建起商业闭环。

伴随着算力的每一次跃升、模型的每一次迭代，教育的边界正在被无限拓宽。以AI智能体为代表的前沿科技，正在将教育从“千人一面”的工业化流水线，重塑为“千人千面”的个性化数字工坊。在这场波澜壮阔的历史变革中，通过持续探索技术创新与商业模式的有机结合，不仅将深刻改变知识传承的形态，更将为全球通信产业与B2B政企业务的跨越式发展，激发出源源不断的新增长动能。