破解规模化商用痛点：《DT4DI白皮书4.0》发布，以AI原生运营范式为运营商创造商业价值

AI在电信领域正从概念验证、局部试点迈入规模化商用的深水区；同时全球领先运营商正在持续加大AI投入，却尚未收获与投入规模相匹配的商业价值。如何落地AI规模化部署、真正将AI投入转化为商业价值，已成为全球通信行业亟待破解的难题。

近日，针对以上行业挑战，TM Forum在哥本哈根举办的数字化转型世界峰会（DTW 2026）上正式发布《DT4DI白皮书4.0——数字孪生支撑智能决策白皮书4.0》。白皮书在业界首次提出“AI原生框架赋能可信赖的智能决策”演进路线，兼顾AI大规模落地与全流程可信管控两大核心诉求，为运营商将AI技术转化为商业价值提供了清晰指引。

构建电信级可信赖的AI底座是电信行业AI规模化落地的先决条件

《DT4DI白皮书4.0》指出，大模型若缺少对网络结构、机理和状态的深刻理解，将难以在关键生产环节获得信任。为解决这一行业瓶颈，白皮书梳理了当前行业探索出的三种AI应用方式，并明确第三种方式是实现AN L4+（自智网络4级及以上）等复杂任务处理的必然选择：

方式一，“大语言模型（LLM）+检索增强生成（RAG）”：局限于调取静态资料并输出文字说明，无法生成可自动执行的优化指令以形成业务闭环，主要发挥信息查询工具的作用；

方式二，“大语言模型+工具调用”：虽在技术架构上有所升级，但底层执行仍依赖原有工具，主要用于优化操作流程和提升人工效率；

方式三，“大语言模型+数字孪生网络（DTN）+电信领域专业大模型（Domain-Specific Large Model）”：该方式高度契合高阶自智网络架构标准。不同于以交互为主的大语言模型，数字孪生网络和电信领域专业大模型能够给出领域内的下一步最佳优化动作（Next Best Action）。以SRCON 2.0（通信网络现实模拟2.0）领域专业大模型为例，该模型依托无线智能网元的全量数据采集和处理，并基于Transformer架构的领域专业子模型——用户体验诊断大模型（UELM）和波束空间孪生大模型（BSLM），重塑网优范式：UELM分析无线网络全量数据、自主发现体验问题并诊断无线根因；BSLM自动仿真和生成全局优化方案并下发网络生效，即时闭环问题。由此可见，数字孪生网络和电信领域专业大模型，是可信赖的AI底座的核心引擎。

随着网络运营运维体系向AN L4+高阶自智网络演进，除依托前文所述的“电信级可信赖的AI底座”外，完成运营范式的转变同样关键。白皮书明确指出，迈向AI原生运营范式要满足三大关键条件：

1. 商业价值导向：传统网络运营运维体系以网络接通率、网络掉话率等网络KPI为核心考核目标，仅聚焦网络性能和可用性。而在AI原生运营范式下，所有工作均应围绕商业目标展开，如提升NPS（净推荐值）、降低客户投诉、落地精准营销、保障高价值用户体验等高价值场景，才有可能收获与AI投入规模相匹配的商业价值。

2. 数字孪生网络与领域专业大模型驱动（电信级可信赖的AI底座）：数字孪生网络对全域时空维度网络与用户体验数据进行还原，实现物理网络向数字空间完整映射；领域专业大模型真正理解网络现实情况并可根据网络机理和仿真预测给出下一步最佳优化动作。二者协同，可输出具备电信级可靠性的解决方案。

3. 工作流程适配：传统“人工执行、工具辅助”的运营运维模式，正在升级为“专家与智能体协同”的新范式。智能体通过自然语言识别人类意图，并协同领域专业大模型自主完成“感知—分析—决策—执行”全流程闭环。人类专家的角色从“执行者”转变为AI的“监督者与增强者”，负责方案审核及模型调优。

白皮书收录中国电信依托该技术路线开展的网络体验优化实践：中国电信携手华为，推出面向无线网络优化的领域专业大模型——网优任务大模型，该模型基于中国电信网络大模型底座，以SRCON 2.0为核心引擎，能高效识别全网体验质差问题，并将复杂网络问题转化为精确的网络优化方案；再结合大语言模型实现全流程的自智运行，从而高效提升网络质量、降低潜在投诉风险，持续提升客户满意度。目前方案已在21个城市规模化部署，体验质差网格降低20%、网络投诉下降15%，切实将AI算力转化为用户可感知的优质网络体验。

除中国电信外，亚太某领先运营商同样基于该技术路线成功在投诉场景完成了AI规模化落地。该运营商依托华为时空数字孪生技术和投诉处理智能体协同，构建了高度自主化的智能投诉处理新范式，实现重复投诉率下降20%，为全球运营商在同类场景的AI应用提供了可复制的参考。

《DT4DI白皮书4.0》提出的AI原生运营范式，为电信行业AI大规模部署并创造与之匹配的商业价值提供了清晰的行动框架。考虑到已有头部运营商成功实践，该范式有望成为行业智能化演进的主流路径。    

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