ICT服務(wù)與軟件行業(yè)趨勢(shì)洞察

智變將帶來(lái)質(zhì)變，躍升行業(yè)數(shù)字生產(chǎn)力成為智能時(shí)代的主旋律，全面擁抱 AI 智能時(shí)代， 抓住行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型大機(jī)遇，對(duì) ICT 服務(wù)與軟件帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)和訴求。

1.趨勢(shì)一：綠色轉(zhuǎn)型與智能升級(jí) 開(kāi)啟 ICT“新基建”低碳源動(dòng)力

1.1 加快綠色網(wǎng)絡(luò)發(fā)展

智能化的發(fā)展進(jìn)一步加速行業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展進(jìn)程，傳統(tǒng)的 ICT 機(jī)房目前存在大量設(shè)備老舊，能源 消耗巨大，空間不足以及維護(hù)難度大的問(wèn)題，改造升級(jí)涉及到方方面面的問(wèn)題，流程長(zhǎng)、效率低， 難以支撐業(yè)務(wù)的持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展，ICT 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施作為數(shù)字化、智能化的底座必須進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型 支撐業(yè)務(wù)可持續(xù)發(fā)展，為此要從綠色管理框架設(shè)計(jì)、綠色標(biāo)準(zhǔn)體系評(píng)估、綠色運(yùn)營(yíng)平臺(tái)支撐、綠色 目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)等方面進(jìn)行系統(tǒng)性設(shè)計(jì)與部署。

綠色管理框架設(shè)計(jì)

綠色轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)長(zhǎng)期的進(jìn)程，必須進(jìn)行管理框架的頂層設(shè)計(jì)和目標(biāo)規(guī)劃才能保障構(gòu)建持續(xù)領(lǐng)先 的 ICT 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。共建從“綠色治理”、“綠色規(guī)劃”到“綠色執(zhí)行”的三層管理框架，指導(dǎo) 綠色轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略落地； 綠色管理框架是指在 ICT 行業(yè)內(nèi)推進(jìn)環(huán)境可持續(xù)性的整體方法，該框架旨在促進(jìn)整個(gè)綠色生態(tài) 系統(tǒng)的可持續(xù)實(shí)踐。其中“綠色治理”是在信息與通信領(lǐng)域內(nèi)制定政策、準(zhǔn)則和決策程序，以促進(jìn) 和確保環(huán)境可持續(xù)的做法，它涉及建立一個(gè)環(huán)境管理框架，并將綠色能源納入公司的整體戰(zhàn)略和運(yùn) 營(yíng)中。 綠色規(guī)劃”即需要制定綠色演進(jìn)解決方案和綠色評(píng)估體系，并將其戰(zhàn)略性地整合到 ICT 網(wǎng) 絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展規(guī)劃中。“綠色執(zhí)行”即實(shí)施綠色能源倡議，并在 ICT 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施綠色轉(zhuǎn)型進(jìn)程 中持續(xù)管理和踐行。它側(cè)重于將戰(zhàn)略規(guī)劃轉(zhuǎn)化為具體的綠色演進(jìn)解決方案，并在 ICT 網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)和 運(yùn)維中持續(xù)優(yōu)化和提升。

1.2 數(shù)據(jù)中心綠色低碳先行

根據(jù)畢馬威 2023 世界人工智能大會(huì)發(fā)布的《普慧算力開(kāi)啟新計(jì)算時(shí)代》報(bào)告，2012 年后， 全球頭部 AI 模型訓(xùn)練算力需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，每 3-4 個(gè)月翻一番，即平均每年算力增長(zhǎng)幅度達(dá)到 10 倍。其中，制造業(yè)將成為普惠算力最大潛在市場(chǎng)，另外還有 ICT，汽車(chē)、金融、醫(yī)療和教育等 算力水平頭部行業(yè)。 算力爆發(fā)帶來(lái)功率密度攀升。根據(jù)《中國(guó)綠色算力發(fā)展研究報(bào)告（2023 年）》指出未來(lái)隨 著人工智能模型訓(xùn)練推理等應(yīng)用增加，多樣化算力協(xié)同成為常態(tài)，單機(jī)柜主流功率密度將提高到 12-15KW，超算、智算中心功率密度將提升至 40KW 以上。這勢(shì)必帶來(lái)能耗劇增。根據(jù)國(guó)際能 源署發(fā)布的《2024 年電力報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，全球數(shù)據(jù)中心、AI 等相關(guān)電力需求將從 2022 年的 460twh 上升到 2026 年的 620-1015twh, 復(fù)合增長(zhǎng)率為 9.6%-22.9%。

而同時(shí)，隨著國(guó)家“雙碳”戰(zhàn)略落地，政府對(duì)存量數(shù)據(jù)中心 PUE 等節(jié)能指標(biāo)提出更高要求。 根據(jù) 2023 年審計(jì)署委托工信部制定《數(shù)據(jù)中心 PUE 評(píng)估和驗(yàn)收規(guī)范》，2025 年，新建大型 / 超 大型數(shù)據(jù)中心 PUE<1.3，改建核心機(jī)房 PUE<1.5。 以上均對(duì)數(shù)據(jù)中心的建設(shè)帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)，新指標(biāo)，新范圍，新措施全面協(xié)同，打造新一代綠色 低碳數(shù)據(jù)中心需實(shí)現(xiàn)“三個(gè)轉(zhuǎn)變”。 新指標(biāo)：節(jié)能指標(biāo)從 PUE 向可持續(xù)發(fā)展、綜合指標(biāo)、全面碳控的 XUE 轉(zhuǎn)變： 通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)中心總能耗與 IT 設(shè)備能耗的比值，PUE 當(dāng)前被廣泛應(yīng)用于衡量數(shù)據(jù)中心的能源 利用效率。而隨著智算時(shí)代數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴(kuò)大，能源消耗增加帶來(lái)的碳排放問(wèn)題、冷卻系 統(tǒng)大量用水帶來(lái)的水資源短缺問(wèn)題等日趨嚴(yán)峻，先進(jìn)數(shù)據(jù)中心節(jié)能指標(biāo)走向多元化，從 PUE 走向 WUE（Water Usage Effectiveness），CUE（Carbon Usage Effectiveness），GUE（Grid Usage Effectiveness）等綜合可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)。

綠色標(biāo)準(zhǔn)體系評(píng)估

通過(guò)網(wǎng)絡(luò)碳強(qiáng)度能量指數(shù)（NCIe）、網(wǎng)絡(luò)能效指數(shù)（NEE）、站點(diǎn)能效指數(shù)（SEE）、電力 使用效率（PUE）、設(shè)備能效指數(shù)（TEE）等三層指標(biāo)和基線，構(gòu)建完整的綠色網(wǎng)絡(luò)評(píng)估指標(biāo)體系。

電信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境影響的測(cè)量，它涉及包含網(wǎng)絡(luò)、基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營(yíng)的不同方面 的分層指標(biāo)。第一層是站點(diǎn)層，利用 TEE（電信能效）測(cè)量單個(gè)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的能效；利用 SEE（站 點(diǎn)能效）和 PUE（電力使用效率）測(cè)量站點(diǎn)和數(shù)據(jù)中心的能效；第二層是網(wǎng)絡(luò)層。它利用網(wǎng)絡(luò)能 效指數(shù)（NEE）來(lái)衡量整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的整體能效；第三層是運(yùn)營(yíng)層，它利用網(wǎng)絡(luò)碳強(qiáng)度能量指數(shù)（NCIe） 來(lái)衡量跨網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)的碳強(qiáng)度。總體而言，該分層體系不僅可以有效評(píng)估 ICT 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的能 源效率和碳排放強(qiáng)度，更為 ICT 網(wǎng)絡(luò)綠色轉(zhuǎn)型方案的實(shí)施以及 ICT 網(wǎng)絡(luò)為其它垂直行業(yè)的碳減排 賦能提供了支撐。

2.趨勢(shì)二：算力集群及平臺(tái)從“建好”向“管 好用好”轉(zhuǎn)變，持續(xù)釋放數(shù)智生產(chǎn)力

2.1 智能化時(shí)代網(wǎng)絡(luò)承載更多業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)，建設(shè)高可靠 性算力網(wǎng)是關(guān)鍵

數(shù)據(jù)是新時(shí)代的生產(chǎn)要素，算力是設(shè)備處理數(shù)據(jù)的速率，數(shù)據(jù)量的快速擴(kuò)張帶動(dòng)算力需求顯著 上升。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，目前已經(jīng)處于一個(gè)數(shù)據(jù)成倍式增長(zhǎng)的時(shí)代，相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，全球 數(shù)據(jù)量預(yù)計(jì)到 2035 年將達(dá)到 2,142ZB。傳統(tǒng)的 ICT 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施僅承擔(dān)信息傳輸?shù)幕A(chǔ)功能， 而算力網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)中心、云端，網(wǎng)端以及終端進(jìn)行融合，可直接通過(guò)網(wǎng)絡(luò)調(diào)用接入的各類(lèi)算力資源， 實(shí)現(xiàn)一站式的算力服務(wù)。 智能化場(chǎng)景及業(yè)務(wù)持續(xù)發(fā)展，算力網(wǎng)絡(luò)依靠傳統(tǒng)可靠性設(shè)計(jì)及維護(hù)很難滿足穩(wěn)定性要求，需要 從架構(gòu)上進(jìn)行優(yōu)化支撐中長(zhǎng)期平滑演進(jìn)；依靠流程管理和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)判斷的動(dòng)網(wǎng)變更將難以為繼，需 要借助數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高精確變更檢查及執(zhí)行，才能確保網(wǎng)絡(luò)持續(xù)穩(wěn)定及高品質(zhì)算力體驗(yàn)； 構(gòu)建高穩(wěn)定的算力網(wǎng)需要從業(yè)務(wù)目標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以及動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)保障三個(gè)方面加強(qiáng)韌性能力，保 障算力網(wǎng)能夠支撐中長(zhǎng)期面向 AI 業(yè)務(wù)及場(chǎng)景的平滑演進(jìn)。

業(yè)務(wù)韌性是目標(biāo)：根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)，規(guī)劃關(guān)鍵場(chǎng)景的業(yè)務(wù)韌性。然后依據(jù)業(yè)務(wù)韌性規(guī)劃， 執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)韌性規(guī)劃，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)維度發(fā)現(xiàn)韌性風(fēng)險(xiǎn)，然后針對(duì)性執(zhí)行韌性網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化改造， 在改造過(guò)程中以動(dòng)網(wǎng)保障確保改造成功，最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)韌性。 架構(gòu)韌性提升是基礎(chǔ)：需要從架構(gòu)評(píng)估和可視、生存性分析和韌性優(yōu)化與改造三個(gè)方面逐一發(fā) 力。 架構(gòu)評(píng)估和可視，即對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)執(zhí)行靜態(tài)確定性核查，目的是防架構(gòu)腐朽，確保規(guī)劃設(shè)計(jì)閉環(huán)， 投資有效。其中可充分利用業(yè)界已有的韌性成熟度模型、韌性 STABLE 標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行定量打分。 生存性分析，即對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)執(zhí)行動(dòng)態(tài)不確定性核查，目的是防生存性風(fēng)險(xiǎn)以系統(tǒng)工程的方法， 利用數(shù)字孿生平臺(tái)執(zhí)行擾動(dòng)遍歷分析。 韌性網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化改造，即從爆炸半徑、事故概率、改造成本等維度，執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化改造方案，包 括網(wǎng)絡(luò)設(shè)施強(qiáng)化（設(shè)備擴(kuò)容 / 改造 / 新建和遷移 )、網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)（配置優(yōu)化 / 設(shè)備遷移調(diào)優(yōu)）等。 動(dòng)網(wǎng)韌性是保障：在動(dòng)網(wǎng)環(huán)境執(zhí)行“三道防線”，即事前動(dòng)網(wǎng)仿真 + 配置核查、事中自動(dòng)執(zhí)行、 事后業(yè)務(wù)撥測(cè)，以實(shí)現(xiàn)動(dòng)網(wǎng)操作零風(fēng)險(xiǎn)。

2.2 算力上線速度決定模型創(chuàng)新收益，算力平臺(tái)建設(shè)與 運(yùn)營(yíng)需要更快、更穩(wěn)、更優(yōu)

集群交付工期影響算力變現(xiàn)效率：面向行業(yè)提供 AI 模型服務(wù)及算力服務(wù)是算力集群的主流變 現(xiàn)方式，而集群建設(shè)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)、工序多、周期長(zhǎng)，行業(yè)亟需具備一體化設(shè) 計(jì)集成工具能力的算力平臺(tái)服務(wù)，消除集群建設(shè)全流程斷點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)算力高效部署，加速算力平臺(tái)上線； 集群高可用是算力價(jià)值兌現(xiàn)的保障：伴隨模型規(guī)模增大，算力集群規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，器件數(shù)的遞 增引發(fā)故障率提升，集群的穩(wěn)定運(yùn)行需求驅(qū)動(dòng)驅(qū)動(dòng)建設(shè)期實(shí)現(xiàn)多層多級(jí)的壓力測(cè)試，通過(guò)集成服務(wù) 進(jìn)行集群上線前潛在隱患的系統(tǒng)性深挖、全棧協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)集群的“優(yōu)生”，支撐集群運(yùn)營(yíng)期模 型穩(wěn)定訓(xùn)練的“優(yōu)育”，以算力集群賦能產(chǎn)業(yè)集群，使能百模千態(tài)，加速行業(yè)智能化。

3.趨勢(shì)三：數(shù)據(jù)是智能的基礎(chǔ)，需要確保數(shù)據(jù)” 存得下、流得動(dòng)、用得穩(wěn)”，為數(shù) 據(jù)安全保駕護(hù)航

3.1 數(shù)據(jù)決定AI智能的高度，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成為AI大模型 發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施

為了滿足 AI 大模型的新業(yè)務(wù)需求，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心的計(jì)算，存儲(chǔ)架構(gòu)從以 CPU 為中心向數(shù) 據(jù)為中心的新系統(tǒng)架構(gòu)演進(jìn)，上下游生態(tài)逐步重構(gòu)。AI 智算集群通過(guò)存算分離的架構(gòu)，提供 PB 級(jí) 存儲(chǔ) TB 級(jí)帶寬的集成，不斷提升數(shù)據(jù)訪問(wèn)效率，滿足海量數(shù)據(jù)的高吞吐要求。為了匹配客戶當(dāng)前 業(yè)務(wù)和新技術(shù)的發(fā)展，需要專(zhuān)業(yè)分析師對(duì)整個(gè) IT 基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行全面評(píng)估，提供最佳實(shí)踐和架構(gòu)演 進(jìn)規(guī)劃設(shè)計(jì)，通過(guò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)集成構(gòu)筑安全可靠的數(shù)據(jù)底座。

3.2 快速的集成讓業(yè)務(wù)平滑上線，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全流動(dòng)

隨著客戶業(yè)務(wù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)正在成為客戶的核心資產(chǎn)，為了滿足國(guó)家政策的監(jiān)管和等保要求， 避免由于停電或宕機(jī)等導(dǎo)致核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)中斷或數(shù)據(jù)丟失。基于不同的 RPO/RTO 需求，提供專(zhuān) 業(yè)數(shù)據(jù)保護(hù)方案。通過(guò)專(zhuān)業(yè)化的容災(zāi)工具平臺(tái)，快速發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問(wèn)題，E2E 拓?fù)溥€原，縮短故障定位 時(shí)間。智能體系化評(píng)估，提供業(yè)務(wù)影響和切換風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，輔助客戶進(jìn)行決策。對(duì)容災(zāi)切換進(jìn)行數(shù)字 化編排，通過(guò)全程可視化，快速恢復(fù)關(guān)鍵業(yè)務(wù)。幫助客戶定期進(jìn)行容災(zāi)演練，主動(dòng)護(hù)航客戶業(yè)務(wù)安全。 通過(guò)專(zhuān)業(yè)的遷移工具平臺(tái)，支持各種場(chǎng)景下的主流存儲(chǔ)，主機(jī)，數(shù)據(jù)庫(kù)，虛擬化的在線遷移， 確保業(yè)務(wù)不中斷，數(shù)據(jù)不丟失。實(shí)現(xiàn)一鍵信息收集，一鍵遷移，讓數(shù)據(jù)安全流動(dòng)起來(lái)。

4.趨勢(shì)四：以網(wǎng)絡(luò)為中心的運(yùn)維模式向以業(yè)務(wù) 為中心的運(yùn)維模式轉(zhuǎn)變

4.1 AN快速發(fā)展，以業(yè)務(wù)為中心的新型運(yùn)營(yíng)模式帶來(lái) R.I.S.E新商業(yè)價(jià)值

自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)近 5 年發(fā)展，91% 運(yùn)營(yíng)商已將其納入戰(zhàn)略，并進(jìn)入實(shí)質(zhì)部署和快速發(fā)展期。 然而多數(shù)運(yùn)營(yíng)商沿用以“網(wǎng)絡(luò)為中心”的運(yùn)營(yíng)模式，因其自動(dòng)化程度有限，存在數(shù)據(jù)孤島、流程孤立、 嚴(yán)重依賴(lài)人工實(shí)現(xiàn)跨域協(xié)同等問(wèn)題，已難以支撐客戶業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和目標(biāo)。 以“業(yè)務(wù)為中心”的新一代運(yùn)營(yíng)模式，以智能和價(jià)值驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)商運(yùn)維實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型及自治運(yùn) 營(yíng)。新型運(yùn)營(yíng)模式具有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)流程、跨域自動(dòng)化協(xié)作、數(shù)據(jù)平臺(tái)和應(yīng)用深度融合、新型 AI 模型 和電信級(jí)算法等特征，給客戶帶來(lái)跨域、跨層的全流程視圖，支撐客戶對(duì)所有運(yùn)營(yíng)流程端到端評(píng)估， 由此演進(jìn)出新的商業(yè)價(jià)值：從效率（E）向收入、創(chuàng)新、滿意度、效率（R.I.S.E）轉(zhuǎn)變。

4.2 GenAI 加速以業(yè)務(wù)為中心的運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型進(jìn)程，基礎(chǔ) 運(yùn)維領(lǐng)域自動(dòng)化技術(shù)及場(chǎng)景持續(xù)深入

GenAI 技術(shù)出現(xiàn)后迅速成為全球運(yùn)營(yíng)商研究的技術(shù)前沿和戰(zhàn)略中心，驅(qū)動(dòng)運(yùn)維領(lǐng)域 AI 應(yīng)用從 被動(dòng)優(yōu)化 -> 主動(dòng)支持，從異常檢測(cè)、問(wèn)題根因識(shí)別等應(yīng)用向增強(qiáng)客服、故障預(yù)測(cè)等領(lǐng)域加速推進(jìn)， 驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型。 以香港電訊（HKT）為例，為充分挖掘 AI 價(jià)值，推動(dòng)從 CSP 向 DSP 戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，將”機(jī)器輔 助人”ISOC 發(fā)展為“人輔助機(jī)器”ISOC 作為重要抓手，在故障管理方面，借助 GenAI、DTN 技術(shù)打造故障和性能管理的 Use Case，實(shí)現(xiàn)智能服務(wù)監(jiān)控，問(wèn)題根因分析和修復(fù)時(shí)間從小時(shí) / 天 -> 分鐘，同時(shí)也將 AI 技術(shù)應(yīng)用在客戶體驗(yàn)和投訴解決、企業(yè)客戶服務(wù)安全、網(wǎng)絡(luò)故障處理等場(chǎng)景。

在基礎(chǔ)運(yùn)維領(lǐng)域，自動(dòng)化技術(shù)及應(yīng)用場(chǎng)景持續(xù)深入，基礎(chǔ)運(yùn)維工作標(biāo)準(zhǔn)化和流程化，極大幫助 企業(yè)降本增效，促使業(yè)務(wù)加速創(chuàng)新與發(fā)展，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先地位并進(jìn)步實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。 然而，企業(yè)利用 GenAI 輔助運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型面臨很多挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)安全及隱私仍是最大挑戰(zhàn)，此外如 何將敏感的客戶數(shù)據(jù)與公共 LLM 的數(shù)據(jù)集成，如何衡量模型調(diào)優(yōu)所需工作量等是 GenAI 技術(shù)在具 體實(shí)施中必須解決的難題。

5.趨勢(shì)五：5G-A 和商業(yè)場(chǎng)景融合催生確定性 SLA 體驗(yàn)保障需求，促進(jìn)新價(jià)值創(chuàng)造

為了不斷迎合消費(fèi)者日益提升的體驗(yàn)需求，越來(lái)越多的電信運(yùn)營(yíng)商開(kāi)始從單一的“流量經(jīng)營(yíng)” 模式向更為多元化的“體驗(yàn)經(jīng)營(yíng)”模式轉(zhuǎn)變。具體實(shí)例包括：歐洲已有 31 家運(yùn)營(yíng)商發(fā)布了速率計(jì) 費(fèi)套餐；廣東聯(lián)通在 22 年推出了 5G 直播套餐；上海移動(dòng)則在 24 年 6 月發(fā)布了魔速計(jì)劃，該計(jì) 劃重點(diǎn)針對(duì)商旅、直播、游戲三大場(chǎng)景，推出了 5G-A 商用套餐；中東地區(qū)的多家運(yùn)營(yíng)商也推出 了 FWA 速率分級(jí)套餐等。這一轉(zhuǎn)變趨勢(shì)促使網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的需求變得更加精細(xì)化和差異化，以滿足日 益多樣化、個(gè)性化的服務(wù)需求。具體來(lái)說(shuō)，可以將網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化歸為 3 類(lèi)： 大規(guī)模、普遍性的日常優(yōu)化：此類(lèi)優(yōu)化措施旨在保障普通語(yǔ)音和流量用戶的基礎(chǔ)體驗(yàn)，涉及的 用戶規(guī)模最大、網(wǎng)元數(shù)量最多，且技術(shù)手段相對(duì)成熟，因此，降本增效是其主要矛盾。融合 AI 技術(shù)， 日常優(yōu)化正快速向自動(dòng)化演進(jìn)。

面向場(chǎng)景化、差異化的體驗(yàn)經(jīng)營(yíng)的專(zhuān)題專(zhuān)項(xiàng)優(yōu)化：這類(lèi)優(yōu)化用于保障“體驗(yàn)經(jīng)營(yíng)”，即確保高 價(jià)值用戶能夠享受到符合其訂購(gòu)套餐預(yù)期的高品質(zhì)網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)，并為網(wǎng)絡(luò)價(jià)值投資提供有力支持。鑒 于這類(lèi)優(yōu)化主要面向具有個(gè)性化體驗(yàn)需求的高價(jià)值用戶，因此通常需要借助客戶體驗(yàn)管理（CEM） 工具，并提供定制化的專(zhuān)題優(yōu)化或?qū)ｍ?xiàng)優(yōu)化服務(wù)。 面向滿意度和凈推薦值（NPS）的優(yōu)化：這是終極的優(yōu)化，其核心目標(biāo)是提升客戶忠誠(chéng)度， 旨在延長(zhǎng)客戶生命周期，并最終實(shí)現(xiàn)提升客戶生命周期綜合價(jià)值的目的。這一過(guò)程涉及對(duì)客戶體驗(yàn) 的長(zhǎng)期跟蹤、深入分析及持續(xù)優(yōu)化。在當(dāng)今電信網(wǎng)絡(luò)用戶規(guī)模龐大、業(yè)務(wù)種類(lèi)繁多的背景下，用戶 在不同的業(yè)務(wù)、場(chǎng)景和時(shí)間節(jié)點(diǎn)下可能會(huì)產(chǎn)生截然不同的體驗(yàn)，因此，這一優(yōu)化過(guò)程顯得尤為重要。 多家頭部運(yùn)營(yíng)商已經(jīng)將客戶滿意度或凈推薦值（NPS）納入 CEO 的關(guān)鍵考核指標(biāo)之中。

針對(duì)上述三類(lèi)場(chǎng)景，需要將自動(dòng)化、智能化、專(zhuān)業(yè)化、主動(dòng)化以及精細(xì)化等策略科學(xué)合理地應(yīng) 用到對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景中去，以最大化資源效率： 第 1 類(lèi)場(chǎng)景快速向高階 AN 演進(jìn)：為逐步實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化目標(biāo)，AI 技術(shù)將持續(xù)進(jìn) 化，掌握自主處理蘊(yùn)含成熟策略的子場(chǎng)景（例如 TopN 優(yōu)化、覆蓋優(yōu)化、容量管理等）的技能。這 將確保實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高效的閉環(huán)控制、主動(dòng)的預(yù)測(cè)分析、卓越的成效以及高水平的自動(dòng)化。此外，鑒于 5G 和 5G-A 網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)特特性，波束級(jí)別的優(yōu)化能力也是該體系中不可或缺的組成部分。

第 2 類(lèi)場(chǎng)景要找到合適的專(zhuān)業(yè)伙伴進(jìn)行專(zhuān)題優(yōu)化：這與日常網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化存在顯著差異，其中成本 不再是核心矛盾，關(guān)鍵在于將商業(yè)訴求融入其中，實(shí)施以商業(yè)為導(dǎo)向的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略。這一策略要 求高度專(zhuān)業(yè)化的技能和工具，并需深入理解運(yùn)營(yíng)商的業(yè)務(wù)需求。例如，針對(duì) Facebook 的體驗(yàn)保障， 需要能夠?qū)ζ溥M(jìn)行體驗(yàn)建模，以便迅速通過(guò) KPI/KQI 的變化來(lái)識(shí)別 Facebook 的各種體驗(yàn)問(wèn)題。 一旦出現(xiàn)問(wèn)題，還需能夠迅速將問(wèn)題分解到不同領(lǐng)域（例如無(wú)線、核心網(wǎng)、服務(wù)器等）和具體網(wǎng)元。 之后，根據(jù)不同的優(yōu)化需求（如速率優(yōu)先、視頻卡頓率優(yōu)先、時(shí)延優(yōu)先等多目標(biāo)綜合優(yōu)化），進(jìn)行 精準(zhǔn)且快速的優(yōu)化。因此，這類(lèi)場(chǎng)景的優(yōu)化通常依賴(lài)于專(zhuān)業(yè)廠商、尤其是設(shè)備原廠來(lái)提供支持。 第 3 類(lèi)場(chǎng)景成功的關(guān)鍵是主動(dòng)管理、精準(zhǔn)優(yōu)化：傳統(tǒng)的客戶滿意度與 NPS（凈推薦值）管理 主要依賴(lài)于調(diào)研驅(qū)動(dòng)，但這種方式存在諸多問(wèn)題，如樣本量有限、隨機(jī)性較大、根本原因難以追溯 以及時(shí)間滯后等。在進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，往往只能盡力而為，且對(duì)優(yōu)化結(jié)果難以做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。然而，隨 著 AI 和數(shù)字孿生技術(shù)的迅猛發(fā)展，一種以客觀數(shù)據(jù)和 AI 驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化方式正逐漸嶄露頭角。這種優(yōu) 化方式能夠利用時(shí)空數(shù)字孿生技術(shù)及其載體，還原用戶體驗(yàn)事件發(fā)生時(shí)的時(shí)間序列和對(duì)應(yīng)空間位置， 讓滿意度與 NPS 管理“不再擲骰子”，有望成為滿足這一需求的基礎(chǔ)和剛需。

5.2 具備個(gè)性化大數(shù)據(jù)洞察的營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)，是價(jià)值用戶發(fā) 展的關(guān)鍵

客戶需求往往隱含在使用網(wǎng)絡(luò)的習(xí)慣之中，而網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)則是實(shí)現(xiàn)客戶精準(zhǔn)洞察不可或缺的必要 條件。構(gòu)建個(gè)性化洞察與個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)能力，并將其應(yīng)用于日常生產(chǎn)實(shí)踐中，是商業(yè)成功的關(guān)鍵所在。 實(shí)現(xiàn)“體驗(yàn)變現(xiàn)”商業(yè)成功的關(guān)鍵在于，精準(zhǔn)地識(shí)別那些愿意為優(yōu)質(zhì)體驗(yàn)額外付費(fèi)的客戶，并 找到恰當(dāng)?shù)那篮蜁r(shí)機(jī)，向他們提供具有吸引力的產(chǎn)品。為此，電信運(yùn)營(yíng)商的營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)需要具備多 維度的個(gè)性化洞察能力、實(shí)時(shí)的智能決策能力，以及營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)策劃和多觸點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)執(zhí)行能力。通過(guò)這 些能力的整合，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)與網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)有效聯(lián)動(dòng)，從而構(gòu)成完整的商業(yè)閉環(huán)。