5 月 17 日，为深入推进 " 人工智能 +" 行动，中国电信联合生态合作伙伴，发布网优任务大模型在核心业务场景的最新实践成果。本次实践成效显著，试点区域内体验质差网格降低 20%、用户体验感知提升 10% — 20%、投诉量压降 10%。这标志着中国电信的无线网络运营正从传统的 " 指标驱动 " 与 " 被动响应 "，跃升至 " 体验驱动 " 与 " 主动保障 " 的新阶段，将 AI 算力切实转化为用户可感知的优质网络体验。

深化 "AI+ 网络 " 融合 重构体验运营体系

随着高清视频、云办公、直播互动、车联网及低空经济等业务的爆发式增长，移动网络服务需要从基础的 " 连接可用 " 迈向精细化的 " 体验可感 "。面对海量的网络指标、事件信令、区域体验和业务感知数据，中国电信积极探索以网优大模型和智能体能力重构体验运营流程，将原本分散的数据、专家经验和作业步骤，深度组织为可调用、可解释、可复核的智能能力体系。

在具体实践中，该能力体系全面打通了 " 从体验发现、区域分析、根因研判、策略建议到专家复核 " 的闭环链条，为网络条线提供了统一的高效分析入口；同时，将复杂的底层网络能力转化为可嵌入业务流程的服务底座，有力支撑市场部门围绕重点场景开展精细化体验运营。

聚焦场景落地 走向 " 特征群组 " 主动关怀

在上海，基于网优任务大模型打造的日常网优智能体，已在价值区域体验主动优化、特征用户群主动关怀、质差用户高效保障等场景取得显著的阶段性成效。

价值区域体验主动优化方面，支撑考核体系从传统网络性能 KPI 向业务体验 KQI 的根本性演进。依托高精度体验异常识别和波束级参数智能寻优能力，在试点区域实现体验质差网格降低 20%，带动投诉压降 10%。

特征群组主动关怀方面，突破被动投诉处理模式，系统现可围绕价值场景（如展会峰会、交通枢纽、景区等）以及价值业务（直播、会议、游戏等）进行精准的体验识别与主动保障。该举措推动相关特征群组的体验感知提升 10% — 20%。

质差用户感知提升方面，通过网优大模型，辅助专业人员快速完成根因识别和优化建议生成，相比传统人工分析判断，整体研判效率提升 15% — 20%。

沉淀专家经验 跃升复杂问题 " 创造性推理 " 能力

中国电信相关专家表示：" 网络优化是一项高度依赖专业知识、现场经验和跨系统研判的复杂工程。大模型的价值，远不止于替代规则引擎或固化流程，更在于将运营商真实的运维经验与业务需求，沉淀为专家 Skill（技能），进而通过软硬件结合的能力，形成可迭代的产品特性，逐步下沉到我们的体验运营体系中。"

面对未知问题、复杂场景和多因素耦合质差时，大模型展现出了极强的归纳、泛化与推理能力，能够基于动态上下文生成策略与脚本建议。同时，系统通过 "Human-in-the-loop（人机协同闭环）" 机制，让专家结合影响范围、执行条件、风控标准与回退机制进行策略复核。这种 " 智能生成、专家审核、闭环沉淀 " 的新型机制，确保了技术创新与网络运行安全的稳健协同。

推动词元（Token）经营 释放算力核心生产要素价值

当前，中国电信正积极推动词元（Token）经营，面向大模型的规模化应用，将智能算力确立为提升网络运营效率与客户体验的核心生产要素。过去大量依赖人工跨系统查证、现场排查和经验回溯的繁重工作，正加速转向 "AI 先计算、先推理分析，专家再判断与决策 " 的全新模式。

这一转变并非简单的工具升级，而是中国电信以算力承接复杂分析过程，以智能体编排沉淀专业能力，以持续运营机制提升保障效率。通过 " 以算力换效率、以算力换体验 "，全面探索 "AI+ 网络 " 时代体验运营的新型生产方式。

面向未来，中国电信将继续联合产业生态伙伴，深化体验运营领域的战略合作，持续推动技术创新、场景落地与行业标准建设，为全球通信产业的数字化、智能化跃升注入强劲动能。

编辑：张鸣 梁晨