全球AI原生核心网自愈商用四强实战：华为·中兴·Nokia·Ericsson最新部署数据全解析

2025—2026年，通信行业正在经历一场从"AI赋能运维"到"AI原生网络"的范式跃迁。传统AIOps以"外挂式"智能工具叠加在现有网络管理系统之上，只能做辅助分析和告警推荐；而新一代AI原生核心网将AI引擎嵌入网元本身，使AMF、SMF、UPF等5GC功能模块具备自感知、自诊断、自愈合的闭环能力。

这一变革的核心标志是：华为在MWC 2025全球首发AI核心网并在14个运营商商用部署，中兴通讯联合山东移动打造多智能体协同故障自愈体系获GSMA大奖，Nokia联手Google Cloud推出行业首个电信训练AI模型套件，Ericsson携手丹麦TDC NET获得全球首个TM Forum L4级自智网络认证。四强从不同技术路线切入，但都指向同一个目标——让核心网故障从"人工处理"走向"毫秒级自愈"。

一、行业背景：为什么核心网需要AI原生自愈

5G核心网是整个移动网络的控制中枢。一个典型的5GC部署包含AMF（接入与移动性管理）、SMF（会话管理）、UPF（用户面功能）、PCF（策略控制）、UDM（统一数据管理）、NRF（网络存储库功能）等十余种网络功能，且以云原生容器化方式部署在Kubernetes集群之上。

核心网故障的复杂性体现在三个维度：

网元间耦合度高。一次UPF转发异常可能同时触发SMF会话超时、PCF策略执行失败、NSSF切片选择错误等多级联故障，传统告警系统往往生成数百条关联告警，运维人员难以快速定位根因。

云原生环境动态性强。CNF（Cloud-native Network Function）以微服务形式运行，Pod重启、节点迁移、资源争抢等K8s层事件与业务层故障交织，传统监控工具缺乏跨层关联能力。

SLA要求极端严格。5G URLLC场景端到端时延要求低于1ms，可靠性99.999%。故障自愈必须在秒级甚至亚秒级完成，人工介入根本来不及。

根据Heavy Reading 2025年发布的《AIOps Network Operator Survey》，全球95%的运营商已启动AIOps项目，但仅有12%实现了L4级自主运维（无需人工干预的闭环自愈）。核心网是AIOps落地难度最高但价值最大的领域。

二、四强方案深度解析

2.1 华为AI核心网ICNMaster：从"赋能"到"原生"的质变

发布时间：MWC 2025巴塞罗那（2025年3月） 核心理念：AI-First，将AI能力从"外挂工具"变为核心网网元的"原生基因" 最新进展：MWC 2026发布核心网网络智能新方案（2026年3月），故障管理和网络变更两大场景方案已在全球14个领先运营商网络商用部署

华为AI核心网的核心架构是ICNMaster（Intelligent Core Network Master），即核心网域网络智能体。它并非独立的管理系统，而是嵌入5GC各网元的AI推理引擎，实现了三层自愈能力：

• 网元级自愈：单个CNF Pod异常时，内嵌AI引擎实时检测资源利用率、线程堆栈、RPC调用链等指标，在崩溃前触发自动重启或服务迁移，平均恢复时间从传统5分钟缩短至8秒。
• 业务级自愈：当某切片的UPF转发性能下降超过阈值时，AI引擎自动执行流量卸载，将用户面流量切换至备用UPF池，全程业务无感知。在中国移动某省公司的实测中，视频业务卡顿率下降73%。
• 网络级自愈：通过CORESpirit智能体协调AMF/SMF/UPF等多个网元的联合自愈，在区域性故障（如数据中心断电）场景下，自动执行全量业务迁移至灾备站点。

华为云核心网MAE领域总裁罗萱在MWC 2025演讲中透露，ICNMaster采用两阶段演进路线：

在MWC 2026上，华为进一步发布了AUTINOps解决方案——业界首个基于AI-Native体系框架的智能运维平台。该方案将网络运维从传统"工具辅助人"模式推进到"智能体自主执行"模式，具备自然语言交互、意图理解、自动编排、自学习优化四大核心能力。据华为公布的数据，AUTINOps在试点运营商网络中实现了运维效率提升80%、故障处理时长降低65%的效果。

flowchart TB
    subgraph ICNMaster["华为ICNMaster AI核心网架构"]
        direction TB
        Intent["意图理解层<br/>自然语言交互+需求解析"]
        subgraph Agents["多智能体编排层"]
            FA["故障自愈Agent"]
            CA["变更自洽Agent"]
            OA["优化自调度Agent"]
        end
        subgraph DataPlane["数据感知层"]
            KPI["网元KPI<br/>CPU/Memory/RPC"]
            Log["日志分析<br/>结构化日志流"]
            Trace["调用链追踪<br/>Service Mesh"]
        end
        subgraph NE["核心网网元"]
            AMF["AMF"]
            SMF["SMF"]
            UPF["UPF"]
            PCF["PCF"]
        end
    end
    Intent --> Agents
    DataPlane --> Agents
    Agents --> NE
    KPI -.->|"实时指标"| FA
    Log -.->|"异常日志"| FA
    Trace -.->|"调用链"| FA
    FA -->|"Pod自愈"| AMF
    FA -->|"会话迁移"| SMF
    FA -->|"流量卸载"| UPF

2.2 中兴AI Core + OpsBot：多智能体协同的实战突破

合作运营商：中国移动山东公司 技术引擎：中兴"星云通信大模型" 获奖情况：GSMA Foundry 2025年度网络效率及优化奖

中兴通讯走的是"大模型+多智能体协同"路线。其核心产品OpsBot是面向核心网的AI智能专家系统，基于大小模型协同架构，通过自然语言交互完成故障诊断和自愈操作。比传统手动操作方式提升运维效率显著。

2025年5月，山东移动与中兴通讯联合发布的自智网络创新成果，展示了多智能体协同在网络故障运维中的实际效果。该体系的核心架构包括：

• 告警压缩Agent：将原始告警通过语义理解和因果链推理进行压缩归并，告警降噪率达85%以上。传统规则引擎只能做关键词匹配和阈值过滤，而星云大模型能理解告警之间的因果关系，将数百条衍生告警归并为1-2条根因告警。
• 故障定位Agent：基于知识图谱和图神经网络（GNN），在核心网拓扑中快速定位故障网元。在山东移动的现网测试中，AMF/SMF联合故障的定位时间从平均23分钟缩短至47秒。
• 自愈执行Agent：根据故障类型自动匹配预定义的自愈策略（Pod重启、服务迁移、配置回滚等），并通过Ansible/K8s Operator执行。对于确定性高的故障场景（如单Pod OOM），自动执行率已达92%。
• 验证Agent：自愈操作执行后，自动检查业务KPI（注册成功率、会话建立时延等）是否恢复正常，如未恢复则触发回滚。

值得注意的是，该体系在中国移动的现网部署中采用人机协同模式：对于低风险确定性故障（如Pod重启、配置回滚），由智能体自动执行；对于高风险操作（如全量业务迁移、网元升级），智能体生成执行方案后需人工确认。这种渐进式信任建立策略，是运营商部署AI自愈的务实选择。

在山东移动的实际运行数据中： - 端到端故障处理时长：从平均45分钟降至6分钟 - 人工干预比例：从100%降至18% - 误操作率：从传统人工操作的3.2%降至AI执行的0.3%

2.3 Nokia Autonomous Network Fabric：电信训练AI模型的破局

发布时间：2025年6月18日 合作方：Google Cloud 首次试用：澳大利亚Telstra 部署模式：SaaS（运行在Google Cloud上）

Nokia的Autonomous Network Fabric是行业首个电信专有训练AI模型套件。与通用大模型不同，这些模型专门在电信网络数据上训练，具备对5G协议栈、核心网信令流程、RAN参数的深度理解。

该套件包含三大核心组件：

Nokia与Google Cloud的合作模式值得关注：Nokia提供电信领域知识和训练数据，Google Cloud提供Vertex AI模型训练平台和BigQuery数据分析引擎。训练出的电信AI模型以SaaS方式交付给运营商，运营商无需自建AI基础设施。

在Telstra的试用中，Autonomous Network Fabric聚焦于核心网故障自愈场景： - 信令风暴自愈：当AMF检测到注册请求速率异常飙升时，AI模型提前30秒预测信令风暴，自动触发限流策略和计算资源弹性扩容，信令处理成功率维持在99.7%以上。 - UPF转发异常自愈：AI模型通过分析GTP-U隧道吞吐量和时延分布，在用户面性能退化前触发流量切换，视频业务中断时间从分钟级降至秒级。 - 跨域故障关联：将RAN侧的基站退服告警与核心网侧的AMF注册失败进行跨域关联，自动识别"基站故障导致的核心网信令拥塞"因果链，避免运维人员在不同系统间反复切换排查。

2025年6月MWC上海展上，Nokia进一步展示了与Telstra的Network-as-Code API集成成果，运营商可以通过意图式API（如"保障VIP用户切片SLA"）驱动网络自动调整，无需关心底层具体网元操作。

2.4 Ericsson + TDC NET：全球首个L4级自智网络认证

里程碑：2025年6月，TM Forum认证为全球首个电信场景L4级自主网络 生产部署：自2024年5月起在TDC NET网络运行 合作模式：Ericsson Managed Services（托管服务）

Ericsson与丹麦运营商TDC NET的合作，是当前全球自智网络最高水平的代表。TM Forum的Autonomous Networks评级体系中，L4意味着"在特定场景下，网络能够在无需人工干预的情况下自主完成故障检测、根因分析、自愈执行和效果验证的全闭环"。

TDC NET的L4认证覆盖了以下核心网故障自愈场景：

• 网元自动恢复：当5GC网元（如AMF、SMF）出现进程异常时，系统自动执行容器级重启或实例迁移，全程无需人工介入。Ericsson的统计数据显示，该场景的MTTR（平均恢复时间）降低了70%。
• 软件升级零中断：通过AI驱动的灰度发布和自动回滚机制，核心网软件升级过程中的业务中断时间从传统的10-15分钟降至接近零。AI模型实时监控升级过程中的注册成功率、会话建立时延等关键指标，一旦检测到异常趋势，立即触发自动回滚。
• 容量弹性伸缩：AI模型基于历史流量模式和实时负载预测，提前30分钟触发CNF实例的弹性伸缩。在TDC NET的现网中，高峰时段的核心网资源利用率波动从±35%降至±8%，同时节省了22%的计算资源。

在MWC 2026上，Ericsson和Nokia联合宣布加强合作，推进open SMO（Service Management and Orchestration）和rApp生态系统的开放标准化，旨在让不同厂商的自智网络方案能够互操作。这意味着未来运营商可以混合部署Ericsson和Nokia的AI自愈能力，而不被单一厂商锁定。

此外，Ericsson还在2025年9月将Agentic AI集成到其NetCloud平台中，面向企业5G专网市场。NetCloud的Agentic AI能够自动处理70%以上的常见网络问题，包括信号覆盖优化、AP自动配置、终端接入异常修复等。Pankaj Malhotra（Ericsson企业无线解决方案WWAN与安全负责人）表示，这是"迈向完全自主、自优化5G企业网络"的基础。

三、四强方案技术路线对比

从技术路线看，四强可分为两个阵营：

内生式（华为、中兴）：AI能力直接嵌入核心网网元，延迟最低、感知最精准，但需要升级全网网元软件。华为的ICNMaster和中兴的OpsBot都属于这一路线。

外置式（Nokia、Ericsson）：AI能力通过独立的管理/分析平台叠加在网络之上，部署更快、厂商中立性更好，但跨域协调可能存在延迟。Nokia的AN Fabric和Ericsson的托管服务属于这一路线。

两种路线并非互斥。华为在MWC 2026发布的AUTINOps就是将内生AI能力通过开放API暴露给上层编排平台，实现内外结合。

四、实战效果数据横向对比

从数据中可以看出几个关键趋势：

1. 故障定位速度已进入秒级时代。四强的AI模型都能在1分钟内完成核心网故障的根因定位，比传统人工排查的20-30分钟提升了一个数量级。

2. 确定性故障的自动自愈率已超过90%。对于Pod重启、配置回滚、资源扩容等标准化程度高的故障场景，AI执行的可靠性已超越人工操作。

3. L4级全闭环自愈仍限于特定场景。Ericsson+TDC NET虽然获得了全球首个L4认证，但认证范围是特定场景（网元恢复、升级、伸缩），距离全网全场景L4仍有距离。

4. 云SaaS模式降低AI落地门槛。Nokia和Google Cloud的合作表明，运营商无需自建GPU集群和AI团队，通过SaaS方式也能获得电信级AI自愈能力。

五、部署挑战与演进方向

尽管四强的商用数据令人振奋，但AI原生核心网自愈的大规模落地仍面临三个核心挑战：

数据质量与标注瓶颈。AI模型依赖高质量的网络运行数据，但运营商的网管数据普遍存在格式不统一、标注缺失、跨系统口径不一致等问题。华为的研究团队为此专门构建了TeleLogs数据集，包含网络配置参数和故障案例，用于训练5G网络故障诊断模型。

跨厂商互操作性。一个典型的5GC部署往往包含多个厂商的设备（如华为AMF+中兴SMF+诺基亚UPF），单一厂商的AI自愈能力无法覆盖全链路。Ericsson和Nokia在MWC 2026上宣布的open SMO合作，正是为了解决这一问题。

安全与合规。AI自动执行网络变更操作（如网元重启、路由切换）涉及网络安全风险。如果AI模型被对抗样本攻击，可能触发错误的自愈操作导致大面积断网。因此，四强普遍采用"渐进式信任"策略：先在低风险场景自动执行，积累信任后逐步扩大自动化范围。

面向未来，核心网自愈将沿着三个方向演进：

• 从单域自愈到跨域自愈：从核心网内部的自愈，扩展到核心网+RAN+传输网的端到端跨域自愈。华为的ICNMaster第二阶段规划已明确提出这一目标。
• 从规则驱动到意图驱动：运营商只需描述"要什么"（如"保障VIP用户体验"），AI自动分解为具体的网元操作。Nokia的Network-as-Code API和华为AUTINOps的自然语言交互都是这一方向的实践。
• 从自愈到自优化：不仅是故障后修复，而是在故障发生前通过预测性维护和参数优化主动预防。华为AI核心网的"自优化"能力和Ericsson的容量弹性伸缩已展现出这一趋势。

六、结论

2025-2026年是AI原生核心网自愈从"概念验证"走向"规模商用"的关键窗口期。华为以14个运营商的商用部署规模领先，中兴以山东移动的实战效果数据说话，Nokia以电信训练AI模型的差异化路线破局，Ericsson以全球首个TM Forum L4认证树立标杆。四强的技术路线各有侧重，但共同指向一个方向：核心网故障自愈将从当前的L3"人机协同"阶段，在2027-2028年加速迈向L4"自主闭环"阶段。

对运营商而言，选择AI原生核心网自愈方案时需要重点评估三个维度：部署模式（内生式vs外置式，决定改造深度）、商用成熟度（L3已成熟vs L4仍在特定场景验证）、生态开放性（是否支持跨厂商互操作）。没有最优方案，只有最适合自身网络架构和运维能力的方案。

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。

参考来源

1. 华为将发布核心网网络智能新方案，助力运营商打造高稳高效核心网 — 华为MWC 2026核心网智能新方案发布，14个运营商商用部署数据
2. 华为发布AUTINOps解决方案，重新定义智能运维新范式 — 业界首个AI-Native运维框架，MWC 2026发布
3. 山东移动携手中兴通讯完成多智能体协同，使能网络综合故障监控处理 — 山东移动与中兴通讯多智能体自愈体系实战案例
4. TDC NET and Ericsson Achieves Industry First Certification from TM Forum of Level 4 Autonomy — 全球首个TM Forum L4级自智网络认证详情
5. Nokia launches Autonomous Network Fabric to help customers accelerate network automation — Nokia AN Fabric发布，首个电信训练AI模型套件
6. Ericsson integrates Agentic AI into its NetCloud platform for self-healing and autonomous 5G private networks — Ericsson NetCloud Agentic AI自愈能力
7. AIOps Network Operator Survey: From Ambition to Action — Amdocs/Heavy Reading 2025 — 全球AIOps运营商调研数据
8. Elisa and Google Cloud Expand Collaboration to Deliver AI-Driven Autonomous Networks — 芬兰Elisa采用Google Cloud自智网络框架

[!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。