GSMA《运营商实践：AI大模型赋能垂直行业标杆案例集2025》的发布，标志着全球运营商AI大模型已从"概念验证"全面进入"规模商用"阶段。本文深度剖析中国移动九天、中国电信星辰、中国联通元景三大国产大模型体系，以及SK Telecom、Deutsche Telekom等国际运营商的最新部署实践，用真实数据回答一个核心问题：运营商自研大模型，到底值不值？
通信行业正面临一个结构性矛盾：网络规模持续膨胀（5G基站超400万、物联网连接超20亿），但ARPU连年下滑、运维成本居高不下。传统基于规则的自动化系统已触及能力天花板——面对海量告警、复杂故障拓扑和多维KPI数据，规则引擎的维护成本甚至超过了它节省的人力。
2025年成为关键转折点。三大运营商不约而同地选择了一条"重投入"路径：自研行业专用大模型。这不是为了跟风，而是因为通用大模型在通信场景中存在三个致命短板：
| 维度 | 通用大模型 | 运营商专用大模型 |
|---|---|---|
| 通信领域知识 | 缺乏协议栈、网元拓扑、KPI阈值等专业语料 | 深度注入3GPP规范、运维知识图谱、故障案例库 |
| 实时性要求 | 推理延迟高（秒级），无法嵌入网元级闭环 | 针对边缘部署优化，毫秒~百毫秒级响应 |
| 数据安全合规 | 公有云训练存在数据出境和隐私风险 | 全栈国产化，数据不出网、不出省 |
| 多模态融合 | 以文本为主 | 融合告警时序、拓扑图谱、工单文本、设备图像 |
中国移动"九天"人工智能平台始于2013年，经历了从传统AI到大模型的三代演进。2025年7月WAIC大会上发布的九天基础大模型3.0是最新版本，具有里程碑意义：
这是目前国内运营商AI大模型在网络优化领域最成熟的商用案例之一。
业务痛点：江苏移动面对全省数十万小区的无线网络参数优化，传统路测+人工分析模式耗时3-5天才能完成一次区域优化，且严重依赖专家经验。
解决方案：中国移动研究院联合江苏移动，基于九天·网络大模型打造了"AI+无线网络自闭环优化"应用。系统架构如下：
图表 1
部署效果： - 优化周期从3-5天缩短至4小时以内 - 参数调优准确率达到92%以上 - 实现"一人多能"：单个运维人员可管理的基站数量提升3倍 - 已在江苏全省13个地市推广使用
中国移动设计院联合福建、安徽、辽宁、浙江、江苏5省公司及九天研究院，基于九天大模型研发了AIOpsGPT——行业首个端到端无线网络运维智能体。
核心能力： - 以语音或文本输入运维需求，大模型自动构建思维链（CoT） - Agent主动理解运维意图，自动规划分解任务目标 - 协同调度工具链完成故障定位、根因分析、修复建议生成 - 已在中国移动智慧中台"揭榜挂帅任务"中成功揭榜
关键突破：传统AI运维系统是"人找工具"，AIOpsGPT实现了"工具找人"——运维人员只需用自然语言描述问题（如"南京建邺区5G掉线率偏高"），系统自动调用数据采集、分析、定位、建议全流程。
这是九天·网络大模型在家庭宽带领域的规模化落地案例。
应用场景：河南移动家宽装维人员日常面对大量用户报修、安装迁移工单，需要即时获取技术支持。
四大核心功能： 1. 业务知识问答：即时解答装维人员专业问题 2. 装移机支撑：优化安装迁移流程 3. 修障支撑：AI快速诊断故障并推荐解决方案 4. 装维人员技能培训：个性化学习路径推荐
效果：在2024年中国移动"赋能建功"自智网络AI标杆应用创优竞赛中荣获标杆，已成为家宽运维领域的标配工具。
2026年1月，中国电信"星辰大模型体系"入选国务院国资委"2025年度央企十大国之重器"，这是通信行业唯一入选的AI大模型体系。
星辰的核心差异化是"三全"： - 全模态：覆盖语义（文本）、视觉（图像/视频）、语音、多模态 - 全尺寸：从端侧小模型到云端千亿参数模型全覆盖 - 全国产：基于国产化算力+国产化框架实现"国芯训国模"
部署规模：星辰语义大模型通过拟真人通话代接模型已应用于号百通信助理和星小辰产品中。
效果数据： - 日均服务500万通对话 - 年服务用户1500万+ - 代接通话的语义理解准确率达到96% - 用户满意度较传统IVR系统提升35%
这是目前国内运营商大模型在最大用户规模的实时对话场景中的部署案例。
中国电信山东公司自主研发的Telenavi星辰问道大模型入选了GSMA 2025运营商AI大模型标杆案例集——这是全球层面的权威认可。
应用场景：针对老年群体的出行辅助，利用大模型理解自然语言指令，提供路线规划、实时导航、紧急求助等服务。模型特别针对老年用户的语音特点（语速慢、方言重、表达模糊）进行了强化训练。
2025年9月，中国电信天翼AI发布星辰超级智能体，在DBC德本咨询2025企业级AI Agent榜单中位列央企第一。
核心特征： - 以星辰大模型为底座 - 支持自主规划、工具调用、多Agent协同 - 能适应千行百业场景定制
星辰慧笔产品已在湖南省发改委、成都数据局、汉中政数局等政务场景投入使用，用于公文写作、政策解读、数据分析等任务。
联通元景大模型虽在声量上略逊于九天和星辰，但在垂直行业落地方面毫不逊色。2026年3月，联通四大实践同时入选GSMA《运营商实践：AI大模型赋能垂直行业标杆案例集2025》：
| 入选案例 | 行业领域 | 核心价值 |
|---|---|---|
| 医疗影像质控大模型项目 | 医疗健康 | AI辅助影像诊断质控，提升诊断一致性 |
| 联舟智舶——大模型驱动船舶设计智能化变革 | 智能制造 | 大模型辅助船舶结构设计和仿真优化 |
| 人社服务大模型咨询助手 | 公共服务 | 智能化社保政策咨询和业务办理 |
| （第四项案例） | 产业升级 | 赋能传统行业数字化转型 |
联通的策略是"端云协同"——通过元景大模型AI终端合作白皮书V2.0，联合高通等芯片厂商，将大模型能力下沉到手机、平板、可穿戴设备等终端，实现"离线可用、在线更强"的部署模式。
SK Telecom在2024年11月宣布成功上线AI Customer Service Support System，这是全球首个基于运营商自研专用LLM+LMM（大语言模型+大多模态模型）的商用客服系统。
技术架构： - 自研通信专用大语言模型（Telco LLM）：针对韩国语通信术语、套餐规则、故障排查流程进行专项训练 - 自研大多模态模型（LMM）：理解用户上传的设备截图、错误画面等视觉信息 - 系统可同时处理文本、语音、图像三种输入模态
部署效果： - 客服首问解决率（FCR）提升至85%（传统系统约60%） - 平均处理时间缩短40% - 用户满意度评分提升22% - 已全面替代一级客服人工坐席，二级以上复杂问题仍转人工
Deutsche Telekom（德国电信）选择了不同的路径——不自研底层大模型，而是基于现有LLM（OpenAI、自研RAG）构建Multi-Agent企业级平台，并通过Qdrant向量数据库实现知识检索增强。
规模数据： - 平台支撑超过200万次对话/年，覆盖全欧洲业务 - 2025年12月与OpenAI达成多年战略合作，联合开发面向消费者和企业的AI产品 - 与ElevenLabs合作部署AI语音代理，覆盖其2.61亿欧洲用户 - 2025年员工调查显示，AI已成为员工日常工作工具的"新常态"
架构亮点：DT的平台采用"多Agent协作"模式——不同Agent分别负责账单查询、故障排查、套餐推荐、投诉处理等，通过Orchestrator Agent统一调度。这种模式的好处是每个Agent可以独立迭代，不影响其他Agent的稳定性。
| 对比维度 | 中国移动·九天 | 中国电信·星辰 | 中国联通·元景 | SK Telecom | Deutsche Telekom |
|---|---|---|---|---|---|
| 自研程度 | 全栈自研 | 全栈自研（三全国产） | 全栈自研 | 自研Telco LLM | 基于第三方LLM+自研平台 |
| 参数规模 | 90亿~2000亿 | 全尺寸覆盖 | 多尺寸 | 未公开 | 依赖GPT-4等 |
| 核心优势 | 网络运维深度、省公司联动 | 全模态、全国产、用户规模 | 端云协同、垂直行业 | 韩语专用、客服成熟 | 多Agent架构、欧洲规模 |
| 最大商用场景 | 无线网络优化 | 号百通信助理(500万通/天) | 医疗/船舶/政务 | AI客服系统 | 企业级Multi-Agent |
| GSMA入选案例数 | 多项 | Telenavi等 | 4项 | - | - |
| 开源情况 | Gitee开源核心组件 | GVP开源项目 | 终端白皮书开放 | 未开源 | 部分平台能力开放 |
| 运营商 | 应用场景 | 关键效果指标 | 估算年化价值 |
|---|---|---|---|
| 中国移动·江苏 | 无线网络自闭环优化 | 优化周期缩短80%（3-5天→4小时） | 节省运维人力成本约3000万元/年 |
| 中国移动·河南 | 装维智能助理 | 工单自动解决率60% | 装维人力效率提升50% |
| 中国电信 | 号百通信助理 | 日均500万通对话 | 替代人工坐席约2000人 |
| 中国电信·星辰慧笔 | 政务公文写作 | 公文起草效率提升10倍 | 已落地3+省级政务客户 |
| SK Telecom | AI客服系统 | FCR 85%，处理时间-40% | 客服中心成本降低30% |
| Deutsche Telekom | Multi-Agent平台 | 200万+次/年对话 | 全欧标准化AI服务覆盖 |
尽管数据和案例令人振奋，但运营商自研大模型仍面临三道严峻挑战：
第一道坎：ROI验证困难。 大模型训练一次成本数千万元（算力+数据+人力），但运维效率提升的量化归因并不直观——网络质量改善到底是AI的功劳还是自然优化的结果？目前业内缺乏统一的AI大模型ROI评估框架。
第二道坎：人才争夺激烈。 通信行业对AI顶尖人才的吸引力远不如互联网大厂和AI创业公司。中国移动九天研究院虽然聚集了核心团队，但各省公司的AI工程化能力参差不齐，成为规模化复制的瓶颈。
第三道坎：模型迭代速度。 通用大模型（GPT、Claude、DeepSeek）每3-6个月就有重大升级。运营商专用模型如何在保持行业特化的同时跟上基座能力的快速迭代？中国移动选择的开源策略（九天3.0核心组件开源）是一种解法——通过社区贡献弥补自身迭代速度的不足。
从"辅助工具"到"自主决策"：九天AIOpsGPT和星辰超级智能体代表了方向——AI不再是给人提建议，而是直接做决策。2026-2027年，我们预计运营商网络的L4级（高度自主）自智网络将从试点走向商用。
多模态融合加速：视觉大模型（巡检图像分析）、语音大模型（客服/装维语音交互）与文本大模型的深度融合，将解锁"看图识障""听音辨障"等全新运维模式。
端侧部署成标配：联通元景的"端云协同"策略将成为行业共识。随着端侧AI芯片（高通骁龙8 Gen4、联发科天玑9400等）能力提升，大模型推理将大量下沉到手机、CPE、基站等终端，实现真正的"离线智能"。
本文由「51学通信」技术团队出品。51学通信由通信行业18年老兵爱卫生（微信ID: gprshome201101）维护，聚焦5G/6G核心网、3GPP标准解读、通信前沿技术深度分析。 出版作品有《5G核心网原理与实践》《IMS原理与实践》等4本通信专业书籍。知识星球「51学通信」提供深度技术答疑和行业洞察。
[!tip] 51学通信知识星球 星主：爱卫生（微信：gprshome201101）——公众号「51学通信」创办者，19 年通信行业运维与讲师经验，著有《GPRS网络信令实例详解》《EPC原理与实践》《5G核心网原理与实践》三本纸质书（各大电商平台有售）。 星球定位：深耕 5G 核心网、IMS、NFV/AI、云原生等 ICT 领域，主打运维岗位与信令分析。 当前规模：5200 篇主题 / 990 个回答，198 元/年。 加入福利：加入星球后请加爱卫生微信，拉您进知识星球年度陪伴与答疑群——不限量回复您的各种问题，另有群内分享。 AI 加持：51学通信知识星球已作为 skill 接入 WorkBuddy，使用 deepseek-4-flash 在海量星球帖子中精准找贴、找视频、找 FAQ 和案例，做总结、找文档和 PPT 等场景全覆盖。
