智能化的自主网络——即能够自我管理的电信运营——正从未来愿景转变为电信运营商的当务之急。根据英伟达最新发布的《电信行业人工智能现状报告》，网络自动化被评为最具投资价值和投资回报率的人工智能应用案例。
自动化与自主性存在本质区别。自主网络不仅需要执行预定义的工作流程，还必须理解运营商的意图，权衡利弊，并自主决定采取何种行动。基于电信数据进行微调的推理模型和人工智能代理，是实现这一转变的关键技术。
要实现网络的自主运行，需要一个端到端的代理系统。该系统应包含电信网络模型和人工智能代理等核心组件，这些组件能够相互通信，并利用网络仿真工具来验证操作的有效性。
在巴塞罗那世界移动通信大会前夕，NVIDIA发布了一系列重要成果，旨在推动电信网络向自主化演进：
基于NVIDIA Nemotron的开放式大型电信模型。
用于构建网络运营推理代理的综合指南。
全新的NVIDIA Blueprints，专注于节能和网络配置，通过多代理编排助力运营商迈向自主化。
作为GSMA全新开放电信AI计划的一部分，NVIDIA将通过该行业组织，将上述开源LTM、实施指南和智能AI蓝图作为开放资源发布。
Open Nemotron 3大型电信模型：将推理能力引入电信领域
为成功应用生成式人工智能和智能体技术，电信运营商需要能够理解行业术语、处理复杂业务流程的AI模型。为此，NVIDIA与AdaptKey AI合作，发布了全新的开源NVIDIA Nemotron LTM模型。这款拥有300亿参数的模型，可供全球运营商用于构建自主网络。
该LTM基于NVIDIA Nemotron 3系列基础模型构建，并由AdaptKey AI使用包括行业标准和合成日志在内的开放电信数据集进行微调。它经过专门优化，能够理解电信行业术语，并执行故障隔离、补救计划和变更验证等工作流程的推理。
作为开放模型，Nemotron LTM为电信运营商提供了训练方式和数据使用的完全透明度，支持其在网络内部安全、快速地部署，并直接构建和运行代理。运营商还可以利用自身的网络和运营数据，安全地调整和扩展针对电信环境优化的推理能力，在不牺牲数据控制或安全性的前提下，逐步实现自主运营。
教会人工智能体像网络工程师一样推理
NVIDIA和Tech Mahindra联合发布了一份开源指南，向电信运营商展示了如何微调特定领域的推理模型，并构建能够安全执行网络运营中心工作流程的代理。
该指南概述了一个训练框架，旨在让模型学会像NOC工程师一样推理：重点关注高影响、高频次的事件类别；将专家解决方案转化为分步流程；再将这些流程转化为结构化的推理轨迹，记录每个操作、工具调用、结果和决策。这些轨迹成为模型学习的“思维示例”，使其不仅理解该做什么，更能理解特定检查和修复顺序为何安全有效。
借助NVIDIA NeMo-Skills管道，运营商可以基于这些跟踪数据微调推理模型，为构建能够像网络工程师一样推理和解决问题的电信专用AI代理奠定基础。
利用以意图为导向的新型节能蓝图，最大化能源效率
自主网络依赖于闭环运行：模型理解网络状态，代理根据预设意图采取行动，仿真系统则将结果反馈，以验证和优化决策。NVIDIA全新的面向意图驱动的RAN能效蓝图，将这些组件整合在一起，帮助运营商在保持服务质量的同时，系统性地降低5G无线接入网的功耗。
该蓝图集成了网络测试和测量领导者VIAVI的TeraVM AI RAN场景生成器平台，用于生成合成网络数据（包括小区利用率、用户吞吐量等流量模式），并将其转换为简单、可查询的格式。
随后，能源规划代理对合成数据进行推理，生成可在AI RSG中模拟的节能策略。这使得运营商能够在闭环环境中安全地验证策略，以满足其节能意图，而无需改变实时配置或影响用户体验。
电信运营商开始采用NVIDIA网络配置蓝图
NVIDIA电信网络配置蓝图正被全球运营商采纳并应用。
Cassava Technologies正在利用该蓝图构建Cassava自主网络，这是一个旨在优化非洲多样化、多厂商移动网络环境的智能体平台。该平台部署了三个智能体：一个用于监控网络并提出配置更改建议；一个用于应用更改并提供文档和管理；还有一个用于评估已做更改的影响，并在出现意外后果时安全地回滚更改。
NTT DATA正在实施该蓝图，将智能引入流量监管，帮助网络在用户中断后重新连接时管理流量激增。目前，NTT DATA正与日本的一家一级运营商合作部署该蓝图。
人工智能代理会实时监测网络需求，决定何时以及如何将新用户接入特定小区。随着网络状况趋于稳定，代理会动态调整其决策，从而将以往的手动配置转变为数据驱动的优化循环，构建更具弹性的移动网络。
基于多代理编排的演进式网络配置
为帮助电信运营商设计、观察和优化RAN中的复杂代理工作流程，NVIDIA和BubbleRAN正在通过NVIDIA NeMo Agent Toolkit和BubbleRAN Agentic Toolkit这两个互补的多代理编排框架，增强NVIDIA Blueprint的电信网络配置功能。
BubbleRAN正将NAT和BAT集成到其Opti-Sphere平台中，以便更灵活地跨容器和工作负载管理网络监控、配置和验证代理，并将它们连接到报告网络指标和流量状态的工具，从而实现持续地提出和验证配置更改。
Telenor集团将成为首家采用BubbleRAN蓝图的电信公司，以增强其面向Telenor Maritime（该集团的全球海上连接提供商）的5G网络。
欲了解更多关于电信领域智能人工智能的最新进展，请参加3月2日至5日在巴塞罗那举行的世界移动通信大会。
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类别：生成式人工智能
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