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例如面对电信领域“5个9”高可用场景，采用分步试点验证策略，先以copilot辅助为主，逐步研发智能体，扩大大模型参与程度；发挥大模型的意图增强、思维链、泛化生成能力重点赋能感知、分析、报告环节，加强风险控制；利用RAG技术减少模型的幻觉，提高知识获取的精度等。

再如面对网络故障排查，中兴通讯正在试点“故障运维机器人”。郑鹏介绍，在故障发现环节，通过大模型的Function call、API映射能力，对结构化数据模型进行协同编排，快速完成异常检测、告警关联汇聚。在故障分析环节，大模型根据结果输出，再进行二次分析、总结生成故障摘要，通过大模型的RAG能力检索历史故障案例，生成处置方案。在方案执行环境和质检闭环节，人机交互完成意图识别和转交、执行故障自愈指令；然后进行交互质检，NL2Sql自助查询告警状态，最后通过大模型完成关联知识抽取，实现知识回收。

“我们联合运营商客户，正在探索实践大小模型协同，实现复杂故障事件的综合分析，实现分钟级故障发现、自动根因、7*24小时自主监控值守。”郑鹏透露。

网络运维是一个高度复杂的领域。随着星云通信大模型在2024 MWC上海正式发布，赢得业界的瞩目，接下来中兴通讯将明确网络高阶自智的加速器的定位，联合业界共创大模型的价值。郑鹏呼吁，一是生态共创，建设多模型协同的生态体系，共同面对通信网络中各种复杂问题；二是技术共创，实现多智能体间的协同，还有很多难题需要攻克；三是场景共创，锚定最需要引入大模型解决的问题，选择1~2个高价值场景共同探索。

唯有如此，大模型才能在网络运维领域发挥最大效力，助推网络高阶自智加速演进，促进生产方式变革。