2023年ChatGPT的出現讓大模型成為各行各業的熱點，如何構建大模型，實現大模型和云核心網之間的深度融合是核心網產業當前新熱點。借助大模型，華為重磅推出了ICN Master解決方案，率先將大模型應用到核心網運維領域，針對網絡風險大，運維效率低，運維人員技能要求高等關鍵運維問題給出解決方案，幫助運營商打造一個高穩、敏捷、高質的核心網，更好地幫助運營商為用戶提供服務。

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為什么華為云核心網自智網絡一直在強調網絡高穩？

目前全球運營商和產業組織已經對核心網高穩形成了產業共識。但是只有共識是遠遠不夠的。首先，需要定義核心網高穩的網絡標準，明確高穩網絡框架和方法論，這是構筑自動化和智能化能力的前提；其次還需要制定一套評估工具，來幫助運營商評估網絡是否滿足高穩要求。這也是為什么華為聯合GlobalData及全球領先運營商發布了業界首個《高穩核心網白皮書》，并積極參與TM Forum的ANL測評及標準貢獻工作。通過可量化的高穩標準和評估體系，可以幫助運營商主動識別網絡潛在的隱患。

Appledore的首席分析師Robert也表示自智網絡和高穩網絡之間存在密切的關系。自智網絡具備自規劃、自部署、自優化和自演進等能力，通過自動化和智能化的運維手段，自智網絡能夠實時監控網絡狀態，預測和預防潛在問題，快速響應并自動修復故障，從而保障網絡的高穩運行。可以說自智網絡追求的一個重要目標就是通過自動化和智能化手段來提高網絡的穩定性和可靠性，實現高穩網絡的狀態。

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大模型應用到核心網運維中存在哪些困難呢？

Appledore的首席分析師Robert表示，大模型在運維領域的應用仍處于初期階段，存在以下挑戰：首先是數據復雜性。核心網運維涉及大量的實時數據及多模態數據，并有著極其復雜的關聯關系。這些數據具有強領域知識特性，且不同場景下數據差異大。大模型需要處理并理解這些復雜的數據，以便進行有效的運維決策。其次，廣義語言模型、大模型和特定于上下文的模型之間的區別，以及在實際環境中，如何應用它們也是一大挑戰。我們需要解決大模型如何在不同場景下保持強大的泛化能力，以便快速推廣復用，處理更多未知場景的任務。同時，像網絡設備、協議，核心網技術細節等，大模型還需要有效地整合這些領域知識，才可以進行準確的故障診斷、性能優化等復雜的運維任務。

華為ICN Master解決方案也提供了一些新的思路。首先，需要提升數據質量來幫助大模型更深入的理解意圖。其次，需要結合不同的方法來提高模型的能力。ICN Master以LLM和運維數據多模態分析大模型為基礎，通過智能體技術框架，結合長短期記憶、RAG、小模型等，來實現語義理解、工具調用、邏輯推理等能力，最終支撐核心網故障、投訴處理全流程智能化。

運維多模態分析大模型中融入了華為30多年豐富的核心網運維經驗及案例庫知識，如信令、時序、拓撲等，并針對這些知識語料設計標準訓練集展開預訓練，優化模型，提高其判斷和思維訓練的準確性，進一步保障網絡的高穩。

審核編輯：劉清