电信运营商的AI大考，NGMN划出“三道坎”

极客网·网络通信8月12日 AI智能体正让电信运营商们既兴奋又焦虑——兴奋的是自主网络的前景终于触手可及，焦虑的是，距离那个“全自动”的理想国，还隔着整整一座喜马拉雅山。

下一代移动网络联盟（NGMN）近日发布了一份报告，名字长得像论文——《网络自动化与自治第三阶段：面向自主移动网络的智能体AI》。但内容却干脆利落：想靠AI智能体爬上四级自主网络？先把这十几道题答完再说。

四级自主网络是什么概念？简单说，就是网络自己管自己——基于对大量KPI的预测分析，自动调整、自动优化，人类只需在旁边喝茶看戏。AI智能体本该是这出大戏的主角：吞下海量数据，吐出最优决策，维持网络丝滑运行——但前提是：所有配套基础设施都得就位。

然而NGMN巡视了一圈现有家底，发现相当一部分要素压根还没搭起来。报告毫不客气地列出了十余项潜在缺陷、差距和盲点，总结起来存在三道坎。

第一道坎，也是最要命的：标准制定组织各玩各的

不同SDO和行业团体之间各自为政，导致面向自主移动网络的智能体AI，连一个统一的端到端视角都没有。这就像修高铁，铁轨规格不统一、信号系统不兼容，列车再先进也只能趴窝。

智能体间协议（A2A）本是个有希望的突破口——这套开放标准允许多个AI智能体有效且安全地“对话”。但报告泼了一盆冷水，对多供应商互操作性的关注仍然有限。更麻烦的是，华为在MWC上推出了自己的开源协议A2A-T。在西方对中国电信技术普遍警惕的背景下，碎片化的风险正在加剧。

第二道坎：智能体之间连“共同语言”都没有

如何获取知识？如何理解情境？如何把态势感知共享给同伴？这些基础标准统统缺位。NGMN警告称，不一致的态势感知可能导致不同领域的智能体各自为政、相互掣肘。用大白话说：左手不知道右手在干什么，甚至可能互相拆台。

第三道坎：安全、组织、扩展、管理、人机协同，全是问号

端到端安全与信任怎么建？组织架构和成本结构需要怎样变革？如何在超大型电信网络中把智能体AI规模化？智能体的接入和全生命周期管理谁来管？人类工程师到底该怎么和这些AI智能体互动、控制它们？报告提了问题，但答案显然还在路上。

Orange集团CTO兼NGMN联盟主席Laurent Leboucher的总结堪称清醒：“AI不再局限于分析、预测和闭环优化。智能体AI的迅速到来确实带来了自主系统的前景，但这些系统必须在多个运营域内部和跨域进行推理、规划、协作并执行行动。”他紧接着补了一句：“通用型智能体AI技术必须谨慎使用，配备适当的约束和护栏，在需要时将人类纳入决策环中。这本身就是一个学习过程，运营商将不得不承担可控的风险。”

总结：饼很大，但别急着吃，先系好安全带

当然，行业并非毫无进展。DoCoMo已部署诺基亚的基于意图的网络解决方案，爱立信也更新了智能自动化平台以纳入核心网自动化。这些案例说明，电信巨头们正在用实际行动试探水温。

NGMN这份报告的意义，不在于给出了答案，而在于划出了考题。十余道必答题摆上桌面，从架构到标准，从安全到治理，从组织变革到人机协同，哪一道都不好答。

但好消息是，行业终于知道自己不知道什么了。而知道问题在哪，往往是解决问题的第一步！

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