MoMA让九天3.0推理提速四成多：中国移动把"通信路由"塞进了大模型

一、运营商的"AI路由器"时刻

在5G核心网里，AMF、SMF、UPF之所以能各司其职，靠的是SBI接口的标准化和服务化路由。运营商最擅长的事，从来不是训练最强的模型，而是把异构的资源编排成一个稳定、普惠、可调度的网络。

2025年7月26日，世界人工智能大会（WAIC）上，中国移动把这套通信人的"祖传手艺"用到了大模型上——正式发布MoMA（Mixture of Models and Agents，多模型与智能体聚合及服务引擎），并同步推出作为国务院国资委战新"百大工程"成果的九天大模型3.0。

这不是又一个行业应用案例，而是一个基础设施级的动作：MoMA把九天、Qwen、DeepSeek等十余个模型和二十多个智能体当成"网络节点"，用多级路由、动态编排、Pareto成本优化去调度它们，目标是"让AI服务像通信一样便捷普惠"。本文拆解这套引擎的技术内核、实测数据，以及它在工业质检、城市治理、水利预警中的真实落地。

二、背景：大模型繁荣背后的"选型焦虑"

HuggingFace上已有数百万个模型微调变体，每个模型在不同时段、不同场景各有所长——DeepSeek擅长推理，Qwen擅长中文与代码，九天在通信与行业知识上深耕。量子位在报道中归纳出企业落地时面临的三大痛点：

• 调度与组合难题：模型接口各异、能力各异，如何为每个具体任务选择并组合最优模型与智能体；
• 意图理解与规划挑战：用户指令语义丰富、目标模糊，需要更强的意图探测来规划执行路径；
• 成本收益平衡：在效率、效果、成本三者间取得平衡，实现"提速降本"。

传统做法是"选一个大参数模型（如75B）打天下"——简单，但要么浪费算力（简单问题用大炮打蚊子），要么力不从心（复杂推理仍嫌不足）。中国移动给出的答案是：与其追一个万能模型，不如建一张"模型调度网"。这正是MoMA的出发点。

三、MoMA是什么：三层架构拆解

根据中国移动九天人工智能研究院发布的《多模型与智能体聚合及服务引擎（MoMA）白皮书（2025）》，MoMA采用"模型—引擎—协议"三层架构：

第一层：MoMA模型（能力洞察层）

这一层要回答"谁擅长什么"。MoMA原创提出了PD²-Matrix（Problem-difficulty vs. Domain Matrix，问题难度-领域矩阵）框架，把任务按"问题复杂度"与"知识领域"两个正交维度系统化分类，在每个矩阵单元设计差异化评估指标。其核心价值是把大模型原本的"黑箱能力"，转化为结构化的"能力矩阵"，实现从"笼统评估"到"精准诊断"的跨越。在PD²-Matrix下，MoMA用Pareto优化拟合给定任务分布上模型效果S(T)与成本C的"得分-成本曲线"，做到"用最小的成本获得所需的性能"。

第二层：MoMA工程引擎（路由编排层）

以分层路由与动态编排为核心，是整套引擎的"调度中枢"（详见下文多级路由机制）。

第三层：MoMA协议体系（互联层）

MoMA兼容业界主流的MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议，Anthropic提出）和A2A（Agent2Agent，Google提出）两大开放协议，并在此基础上拓展了统一认证、安全通信、工具可调度性增强，构建出中国移动特色的增强版A2A/MCP协议，形成"开放、安全、可信、高效"的智能体服务底座。对通信人而言，这一层的定位非常清晰——它就是大模型时代的"SBI/MCP标准化接口"。

四、核心机制：多级路由与任务去中心化

MoMA工程引擎最值得拆解的是它的三级路由 + 复杂任务去中心化设计，这几乎是把核心网的路由分级思想平移到了推理调度上：

• 一级路由：完成任务粗分类，把请求分发到"专家模型 / 简单任务 / 复杂任务"三条通道；
• 二级路由：在综合准确度与成本的条件下，按问题复杂度把请求分发到不同参数规模或不同专长的专家模型（实测中在1B、3B、8B、75B、200B之间灵活切换）；
• Monitor Model（监控模型）：实时监控、复盘前两级路由的分发质量，并动态优化标注数据集，形成"实时感知—动态调整—持续验证"的闭环。

对于多意图、复杂任务，MoMA采用Planner-Executor-Summarizer架构，根据任务动态选用ReAct、Route、Parallelize、Swarm等混合模式，实现任务的自动拆解、编排与并行调用。传统AI系统往往依赖一个中心规划模型反复推理评估，步骤越多、资源消耗越大、幻觉风险也越高；MoMA的"去中心化"思路把意图精准分配给合适的智能体或模型，减少了中心规划模型对中间输出的重复推理，既降低了幻觉，又提升了响应速度。

flowchart TB
    U[用户复杂指令] --> A[意图理解与 PD²-Matrix 能力匹配]
    A --> R1{一级路由<br/>任务分级}
    R1 -->|简单任务| M1[小参数模型 1B/3B]
    R1 -->|专家任务| M2[专家模型/智能体]
    R1 -->|复杂任务| R2{二级路由<br/>按复杂度+成本分发}
    R2 --> M3[8B/75B/200B 参数模型]
    R2 --> PE[Planner-Executor-Summarizer<br/>ReAct/Route/Parallelize/Swarm]
    M1 --> MON[Monitor Model<br/>实时监控·闭环优化]
    M2 --> MON
    M3 --> MON
    PE --> MON
    MON --> A
    MON --> OUT[聚合输出·统一回复]
    OUT --> P[MoMA协议层<br/>兼容MCP/A2A·统一认证·安全通信]
    P --> U

五、效果数据：提速降本的真实账本

中国移动的实测数据给出了MoMA的商业价值。在覆盖百万级用户的真实场景下，MoMA的动态路由机制在不同参数模型间灵活切换，整体推理速度相比固定使用75B参数模型提升了42%，且是在保证回复质量不下降的前提下；在数学、代码等特定场景，提升幅度更可达134%。同时，作为移动云一站式AI大模型聚合平台，MoMA汇聚超300款主流大模型，通过智能路由自动匹配最佳模型，单位Token成本降低约30%。

作为MoMA承载的核心底座，九天大模型3.0同样交出了硬指标：语言大模型采用万亿级MoE架构，复杂推理能力提升35%，在多项国际评测中位居前列；多模态模型支持图像视频精准编辑；并开源了数学、代码等系列模型及评测体系。

表1：MoMA + 九天3.0 关键性能数据

六、行业落地：从光伏质检到城市治理

MoMA与九天3.0的能力，最终要落到"提智增效"的生产场景。中国移动的5G+AI应用已累计实现超7500个新型工业化领域商用案例，中小企业数转平台累计服务3000余家企业。

工业质检：6秒识别毫米级缺陷。 以光伏产线上的工业质检一体机为例，基于九天3.0训练的AI质检算法，用历史缺陷样本预训练后，工业相机拍摄图像传入一体机，6秒内即可完成整张图检测，实现毫米级缺陷自动识别——细微划痕、杂质、电路异常无所遁形。钢铁企业同样借助并网智算算力实现毫秒级钢铁缺陷检测。

城市治理：工单处置效率提升83%。 在河南夏邑指挥中心，"5G视联网+九天智能中枢"组合贯通省市县乡村信息脉络，实现工单处置效率提升83%、事件分拨准确率90%、市民参与度80%、群众满意度90%。

水利预警：秒级生成洪水淹没范围。 宁夏贺兰山地区的水利监测长期面临预警难、覆盖成本高的问题。中国移动升级的物联水利大模型借助3D数字孪生系统，新增水利任务分解、水利遥感智能解译、水利智能体三大能力，以秒级速度生成洪水淹没范围、避险路线等关键预警信息。

ToC入口：灵犀智能体2.0。 MoMA已应用于中国移动的灵犀智能体2.0，助力其升级为跨领域、多任务、自规划的通用型智能体，覆盖"通信、生活、出行、办公、家庭"等多元化场景。此外，中国移动还开源了智能体引擎"九天·聚智JoinAI-Agent"，采用多智能体协同架构，支持用户以零代码方式快速扩展MCP能力，进一步降低行业使用门槛。

七、对比分析：三大运营商大模型"平台化"横评

把视野拉到三大运营商，会发现它们在AI上的路径选择已出现明显分化。中国移动走的是"自研底座 + 调度引擎 + 开源生态"的全栈路线，以MoMA为代表的"模型调度网"是其差异化护城河；中国联通的元景大模型强调"端云协同 + MaaS平台 + AI终端合作"，重心在终端生态与产业联盟（如《元景大模型AI终端合作白皮书》）；中国电信的星辰大模型则走"多模态矩阵 + 开源"路线，在反诈、政务、医疗等垂直场景纵深落地。

表2：三大运营商大模型平台化策略对比

对比可见，中国移动的独特之处在于：它没有把赌注押在"训练一个最强模型"上，而是押在了"把所有模型调度好"上——这恰恰是运营商最擅长的网络能力。MoMA本质上是把核心网里成熟的"分级路由、负载均衡、QoS、协议标准化"思想，平移到了大模型推理服务上。对于通信行业的工程师而言，这种"用通信思维解AI题"的路径，比单纯比拼模型参数更具可持续性，也更容易与已有的算力网络（中国移动"4+N+31+X"）形成协同。

八、结论与启示

MoMA的发布传递出三个信号：

第一，大模型竞争已从"单模型军备竞赛"进入"调度编排竞赛"。当模型供给极大丰富，谁能高效、低成本地把异构模型编排成服务，谁就掌握下一代AI基础设施的入口——这和当年从"单基站覆盖"走向"网络化运营"的逻辑如出一辙。

第二，运营商的AI壁垒在网络，不在模型。中国移动用42%的提速、30%的降本证明：把通信级的路由、调度、协议标准化能力迁移到大模型，是一条可行且差异化的护城河。

第三，"通信式AI"正在成型。MCP/A2A之于智能体，正如SBI之于5G核心网——标准化接口催生网络效应。MoMA在兼容业界协议基础上拓展的安全认证与调度增强，预示着一张"百模互联、千智协同"的智能体网络正在成型。

对通信从业者而言，值得关注的不只是九天3.0的参数，更是MoMA这种"把大模型当网络来运营"的范式转移。当AI推理服务像今天的语音和数据业务一样，成为可路由、可计费、可保障QoS的基础设施，运营商将迎来继移动通信、云计算之后的又一次主场。

参考来源

1. 央企出手，让选大模型更容易了！中国移动发布MoMA聚合服务引擎（量子位） — MoMA三层架构、PD²-Matrix、多级路由、Planner-Executor-Summarizer与实测提速42%/134%等技术细节
2. 工业向新，治理向智：中国移动九天模型V3.0加速AI变革（通信产业网/腾讯新闻） — 光伏6秒质检、河南夏邑治理效率+83%、宁夏水利秒级预警等落地案例
3. 加速AI全要素运营 中国移动发布服务引擎MoMA（中国移动官网） — MoMA官方发布口径与定位
4. 中国移动发布四大AI成果，"焕新社区"开放，九天大模型3.0性能领先（上观新闻） — 九天3.0万亿MoE、复杂推理+35%、MoMA推理+42%、焕新社区生态数据
5. 2025中国算力大会丨联通元景，以安全普惠赋能产业智能升级（51CTO） — 中国联通元景大模型平台化与产业落地，用于横向对比

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