2025年底GSMA发布的《运营商实践：AI大模型赋能垂直行业标杆案例集2025》收录了近20个由中国运营商主导的真实部署案例，覆盖客户服务、医疗健康、智能制造、公共服务四大领域。这份报告的发布，标志着全球通信行业对运营商AI大模型商业化能力的正式认可。与此同时，SK Telecom的AI数据中心业务在2026年Q1实现89.3%的同比增长，AT&T携手Cisco和NVIDIA在GTC 2026上推出AI Grid——运营商正从"管道提供商"加速转型为"AI基础设施运营商"。
本文深入拆解五家最具代表性的运营商AI大模型行业赋能实战案例，覆盖中国电信TeleNavi、中国联通元景、中国移动九天、SK Telecom Petasus、AT&T AI Grid，从技术架构、部署路径、效果数据三个维度进行完整剖析。
运营商在政企市场长期面临三个核心痛点：
大模型技术为运营商提供了全新的行业赋能路径：
GSMA报告明确指出，2025年中国运营商的AI实践"不再仅仅强调应用的广度和探索路径，而是更聚焦于可复制、可度量的商业化成果"。
flowchart TB
subgraph 基础层
A[运营商独有数据资产<br/>网络数据/位置数据/用户画像]
B[云网融合基础设施<br/>5G-A/算力网络/边缘节点]
C[安全合规体系<br/>数据主权/隐私保护/行业认证]
end
subgraph 模型层
D[自研基础大模型<br/>九天/星辰/元景/Petasus]
E[行业微调框架<br/>RAG+LoRA+知识图谱]
F[多模型聚合平台<br/>模型路由/智能编排]
end
subgraph 应用层
G[智慧出行<br/>适老化导航]
H[医疗健康<br/>影像质控]
I[工业制造<br/>船舶设计]
J[公共服务<br/>人社/政务]
K[文化遗产<br/>文物数字化]
end
基础层 --> 模型层 --> 应用层
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中国有超过2.97亿60岁以上老年人口，其中大量老年人不会使用智能手机地图应用。在出行场景中，老年人面临三重数字鸿沟：不会操作地图App、无法准确描述位置、无法在网约车平台完成下单。传统解决方案（如设置爱心专车）覆盖面有限，无法从根本上解决定位和导航的核心难题。
中国电信山东公司基于自研星辰大模型底座，结合GSMA Open Gateway API，开发出"Telenavi星辰问道大模型"——全球首个实现纯语音无图精准定位导航的AI系统。
核心技术架构：
TeleNavi已在山东日照市完成商用落地试点：
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 语音定位精度 | 等效GPS 50米精度 |
| 方言识别准确率 | 覆盖山东8大主要方言，准确率>92% |
| 端到端响应时间 | 平均3.2秒完成定位到叫车 |
| 老年用户满意度 | 试点期间满意度达96.3% |
| 叫车成功率 | 较传统方式提升47% |
| 日均服务量 | 日照试点期间日均服务超2000人次 |
TeleNavi的突破获得了业界广泛认可： - GSMA标杆案例：入选《运营商实践：AI大模型赋能垂直行业标杆案例集2025》 - GLOMO短名单：入围全球移动大奖"最佳移动消费者创新"类别 - 数字中国一等奖：获2026数字中国创新大赛"AI+消费民生赛道"一等奖 - MWC上海展示：作为GSMA Open Gateway主展区唯一中国运营商项目展出
中国联通凭借四个实践项目入选GSMA标杆案例集，是三大运营商中入选数量最多的。这四个项目分别覆盖了医疗、工业、公共服务、文化遗产四个完全不同的垂直领域。
| 案例 | 行业领域 | 核心技术 | 关键成果 |
|---|---|---|---|
| 医疗影像质控大模型 | 医疗健康 | 多模态大模型+影像云 | 质控效率提升10倍+ |
| 联舟智舶-船舶设计 | 工业制造 | 大模型+CAD辅助生成 | 设计周期缩短60% |
| 人社服务大模型咨询助手 | 公共服务 | RAG+知识图谱 | 咨询准确率95%+ |
| 智衣衿-文物数字化 | 文化遗产 | 多模态大模型+3D重建 | 文物数字化效率提升8倍 |
问题背景：医疗影像质量是诊断准确性的基础保障。传统人工质控存在三大问题——效率低（单份报告审核需15-20分钟）、标准不统一（不同审核人员标准差异大）、覆盖率不足（通常仅抽检5-10%报告）。
技术方案：中国联通联合行业伙伴打造"智能影像质检平台"：
部署效果：
| 质控指标 | 传统人工 | AI大模型 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 单份报告审核时间 | 15-20分钟 | 1.5-2分钟 | 10倍提升 |
| 质控覆盖率 | 5-10%抽检 | 100%全检 | 10-20倍提升 |
| 质控一致性 | 因人而异 | 标准统一 | 标准差降低90% |
| 漏检率 | 3-5% | <0.5% | 降低85%+ |
这是一个极具创新性的案例——将大模型引入传统的船舶工程设计领域。联通元景大模型通过学习海量船舶设计图纸和参数，能够辅助工程师进行船体线型优化、结构强度分析和动力系统匹配。据GSMA报告，该项目将船舶初步设计周期从传统的3-6个月缩短至1-2个月，设计迭代次数减少60%以上。
2025年7月26日，中国移动在WAIC 2025上发布"九天"基础大模型3.0，实现了三大核心突破：
（1）九天众擎语言大模型
（2）九天善智多模态大模型
（3）多项核心技术开源
中国移动于2025年6月正式成立"中移九天人工智能科技（北京）有限公司"，标志着九天AI团队从研究院项目升级为独立商业化实体。九天3.0的行业赋能采用"通用底座+行业适配"的分层架构：
| 层级 | 内容 | 典型应用 |
|---|---|---|
| L0 基础大模型 | 万亿级MoE语言模型+多模态模型 | 通用对话、文本生成 |
| L1 行业模型 | 政务、客服、网络运维等行业微调 | 12345热线、智能客服 |
| L2 场景模型 | 面向具体业务场景的轻量化模型 | 工单处理、知识问答 |
| L3 应用插件 | 结合API和工具链的场景化解决方案 | 智能排班、报告生成 |
九天大模型已在政务热线、智慧城市、工业制造等多个领域实现了规模化部署。根据中国移动公开数据，九天大模型已服务超过100家政企客户，日均调用量超过10亿次。
SK Telecom在MWC 2026上发布了其"AI Native"战略，宣布从传统电信运营商转型为AI基础设施公司。这一战略的核心是三个"1"目标：
SK Telecom当前运营的Haein GPU集群是其AI基础设施的核心：
SK Telecom于2026年5月公布的Q1财报数据显示：
| 财务指标 | Q1 2026 | 同比变化 |
|---|---|---|
| AI数据中心收入 | 1314亿韩元（约8900万美元） | +89.3% YoY |
| 合并营收 | 4.392万亿韩元 | 稳定增长 |
| 营业利润 | 5372亿韩元 | 环比回升 |
| GPU利用率 | >85% | 持续提升 |
值得关注的是，SK Telecom的AI数据中心业务收入在总营收中的占比正快速提升，已成为公司增长最快的新业务板块。公司计划将数据中心容量扩容至吉瓦级，并升级Petasus平台以支持更大规模的AI推理服务。
SK Telecom与Deutsche Telekom、e&、Singtel、SoftBank组成的Global Telco AI Alliance（GTAA）正在推进多项联合项目： - 多语言大模型协同训练 - 跨运营商AI能力互操作标准 - 分布式AI推理网络互联
2026年3月17日，AT&T在NVIDIA GTC 2026上联合Cisco和NVIDIA推出"Cisco AI Grid with NVIDIA"——这是全球首个将电信网络转化为分布式AI推理基础设施的商用方案。
AI Grid的核心设计理念是将AI推理能力嵌入到运营商现有的分布式网络节点中：
AI Grid将运营商网络中的分布式站点（全美超过10万个网络节点）转化为AI推理计算点，实现"数据在哪里产生，推理就在哪里执行"。
AT&T已在Dallas Discovery District完成首个AI Grid部署： - 结合5G专用网络与边缘AI推理 - 支持实时视频分析、智能IoT、AR/VR等AI应用 - 面向企业客户提供按需AI推理服务
AT&T并非唯一参与AI Grid的运营商。NVIDIA在GTC 2026上宣布与多家运营商合作：
| 运营商 | 合作内容 | 覆盖规模 |
|---|---|---|
| AT&T | IoT核心网+AI Grid边缘推理 | 10万+网络站点 |
| T-Mobile | 5G网络+AI推理服务 | 全美覆盖 |
| Comcast | 有线网络+AI推理节点 | 分布式部署 |
| Akamai | CDN边缘+AI推理加速 | 全球300+城市 |
| HPE | 边缘服务器+AI推理硬件 | 企业级方案 |
NVIDIA发布的AI Grid参考设计定义了加速计算、网络连接、安全隔离等基础构建模块，使任何运营商都能将其分布式网络资产转化为AI推理基础设施。
| 维度 | 中国电信TeleNavi | 中国联通元景 | 中国移动九天 | SKT Petasus | AT&T AI Grid |
|---|---|---|---|---|---|
| 战略定位 | 社会价值导向 | 多行业赋能 | 全栈AI底座 | AI基础设施商 | AI推理网络 |
| 核心技术 | 语音+定位+OpenGW | 多模态+RAG | 万亿MoE | GPUaaS+虚拟化 | 边缘推理网格 |
| 目标市场 | 适老化民生 | 医疗/工业/政务 | 政企全行业 | AI基础设施 | 企业AI推理 |
| 商业模式 | 公益+增值服务 | 项目制+平台化 | MaaS平台 | GPUaaS订阅 | 推理即服务 |
| 核心壁垒 | 运营商定位能力 | 多行业数据资产 | 算力+模型+生态 | GPU集群规模 | 网络站点密度 |
| 维度 | TeleNavi | 元景 | 九天3.0 | Petasus | AI Grid |
|---|---|---|---|---|---|
| 技术成熟度 | ★★★★ | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★ |
| 商业化收入 | 试点阶段 | 项目制收入 | 10亿+年营收 | 1314亿韩元/季 | 早期商用 |
| 规模化能力 | 全国推广中 | 多行业复制 | 已规模化 | 吉瓦级扩容中 | 10万+站点 |
| 国际影响力 | GLOMO入围 | GSMA标杆 | 开源生态 | GTAA联盟 | NVIDIA生态 |
| 社会价值 | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★ | ★★★ | ★★★ |
趋势一：运营商大模型从"能力建设"转向"价值交付"
GSMA 2025报告与2024年版本的最大差异在于，今年的案例更强调可复制性和可度量的商业成果。TeleNavi的日均服务2000+人次、联通医疗影像质控的10倍效率提升、SKT的89%收入增长，都是具体的价值交付数据。
趋势二：AI基础设施化成为全球运营商共识
SKT的GPUaaS和AT&T的AI Grid代表了一个全新趋势——运营商不再只是"用AI优化自身网络"，而是将自身网络资产转化为"AI基础设施"对外提供服务。Gartner预测到2028年80%以上的算力将用于推理，运营商的分布式网络站点天然适合承担这一角色。
趋势三：Open Gateway标准化加速AI应用落地
TeleNavi的成功很大程度上得益于GSMA Open Gateway API的标准化能力。通过标准化API获取设备位置信息，大幅降低了AI应用对接运营商网络能力的门槛。这一模式正在被全球运营商广泛复制。
趋势四：社会价值与商业价值的双重驱动
TeleNavi适老化导航、联通人社服务大模型等案例表明，运营商AI大模型的社会价值应用正在获得越来越多的政策支持和行业认可。这类项目虽然短期商业回报有限，但在品牌价值、政策资源、用户信任等方面创造了长远价值。
| 挑战类别 | 具体问题 | 影响程度 |
|---|---|---|
| 数据合规 | 医疗、政务等敏感数据的合规使用 | 高 |
| 模型精度 | 行业特定场景的专业准确性 | 中-高 |
| 成本控制 | 边缘推理的硬件和运营成本 | 中 |
| 标准化 | 跨运营商AI能力互操作 | 中 |
| 人才缺口 | 既懂通信又懂AI的复合型人才 | 高 |
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。