中國通信運營商AIDevOps實踐報告

前言21（DevOps）（即更為通信行業(yè)帶來了前所未有的發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)。在國家“十四五”規(guī)劃的宏偉藍圖下，加速“數(shù)字經(jīng)濟”發(fā)展，構(gòu)建數(shù)字中國，成為國家戰(zhàn)略的重要一環(huán)?！丁笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》明確指出，數(shù)字經(jīng)濟是國民經(jīng)濟中最為活躍的部分，強調(diào)了數(shù)字經(jīng)濟安全體系的重要性，并提出了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的路徑。在此背景下，通信運營商作為信息社會的基礎設施提供者，其數(shù)智化轉(zhuǎn)型的每一步都備受矚目，承載著推動經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展的重大使命。AI+DevOpsDevOpsDORA76%的開發(fā)者和IT專業(yè)人士正積極利用AI進行代碼編寫、信息總結(jié)及代碼解釋，這顯著提升了代碼質(zhì)量與開發(fā)效率。此外，AIVisualStudioIntellicode，已被安裝超千萬次，進一步證明了AI在DevOps中的應用能夠提高生產(chǎn)效率和準確性。企業(yè)通過采用AI+DevOpsAI+DevOps本報告旨在深入剖析AI+DevOps模式在中國通信運營商中的實踐應用現(xiàn)狀、面臨的挑戰(zhàn)以及成功路徑。報告將通過案例分析，揭示我國通信運營商如何通過AI+DevOps實現(xiàn)軟件研發(fā)運營流程的重塑與優(yōu)化，進而提升用戶體驗，加速產(chǎn)品迭代創(chuàng)新，同時確保數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性的探索之路。報告還將探討在實施過程中遇到的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，如技術(shù)整合難度、組織文化變革需求及人才短缺等，并提出相應的解決策略。本報告不僅是對過往實踐的總結(jié)，更是對未來方向的探索與啟示。我們期待通過分享成功經(jīng)驗和挑戰(zhàn)應對策略，為中國通信運營商乃至整個行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供寶貴的參考與指導，共同開啟AI+DevOps引領(lǐng)下的新篇章。目錄第一章AI+DevOps是通信運營商在數(shù)字智能時代轉(zhuǎn)型升級的戰(zhàn)略需求 4數(shù)字智能時代AI技術(shù)作為國家戰(zhàn)略正在飛速發(fā)展 4AI+DevOps已在各行業(yè)初見規(guī)模 5AI的深度應用已成為電信運營商數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎 7第二章AI深度賦能DevOps技術(shù)演進與發(fā)展 10需求階段的技術(shù)賦能 10設計階段的技術(shù)賦能 10開發(fā)階段的技術(shù)賦能 10測試階段的技術(shù)賦能 10部署/發(fā)布階段的技術(shù)賦能 11運維階段的技術(shù)賦能 11第三章電信運營商面臨DevOps數(shù)智化轉(zhuǎn)型瓶頸 12內(nèi)外環(huán)境激變促使企業(yè)亟須借助先進技術(shù)提質(zhì)增效強化產(chǎn)品競爭力 12面對市場波動企業(yè)亟須重塑投資組合以實現(xiàn)高效配置與抗風險能力 13第四章AI+DevOps戰(zhàn)略指導下的通信運營商落地實踐 14落地策略 14核心能力建設 17下一步規(guī)劃 22第五章電信運營商AI+DevOps智能化轉(zhuǎn)型未來演進方向 25實施路徑 25風險應對 27第六章典型實踐案例-某通信運營商基于大模型的開發(fā)流程管理實踐 28第一章 AI+DevOps是通信運營商在數(shù)字智能時代轉(zhuǎn)型升級的戰(zhàn)略需求黨的十九大報告明確提出“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”，這意味著人工智能的發(fā)展上升至國家戰(zhàn)略層面。2024年的中國政府工作報告首次引入了“人工智能工智能技術(shù)的研發(fā)與應用，并全力推動其與經(jīng)濟社會各領(lǐng)域的深度融合與創(chuàng)新發(fā)展。AI增強國際競爭力的關(guān)鍵戰(zhàn)略領(lǐng)域。國際數(shù)據(jù)公司（IDC）2024102028（包括支AIIT6,320AI7正式成立，負責制定確保國家安全、公共安全和個人權(quán)利的人工智能標準。202410（AI）研2028946（4.920244243”2025—2027130盡管我國在人工智能技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)應用方面起步較晚，但在國家多項政策和科研基金的扶持下，近年來其發(fā)展勢頭強勁，人工智能相關(guān)發(fā)明專利授權(quán)量已躍居世界第二位。如今，中國人工智能領(lǐng)域正在頂層設計與實踐落實兩個方面努力發(fā)展，抓住機遇，蓄勢待發(fā)，開啟新一輪的沖刺。AI+DevOpsAI研發(fā)運維一體化領(lǐng)域的應用正逐步展現(xiàn)DevOps緊密協(xié)作的理論方法，旨在通過自動化、持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）AIDevOpsDevOpsDevOpsAI的深度融合將成為未來產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要方向。金融行業(yè)：安全為先，大模型工具助力研發(fā)全流程優(yōu)化（InternationalDataCorporation）20274000970能技術(shù)正在深刻改變金融業(yè)的運作模式。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷推進，金融機構(gòu)在追求效率提升與創(chuàng)新的同時，對數(shù)據(jù)安全與隱私DevOps為金融服務的連續(xù)性與穩(wěn)定性提供堅實保障。12TOP20，其中螞蟻集團、平安集團、工商銀行、建設銀行、中國銀行、馬上消費金融、農(nóng)業(yè)銀。郵儲銀行宣布已完成大模型算力云資源池的試點建設，其大模型異構(gòu)算力集群已初步具備支持千億級規(guī)模的大模型訓練能力。在場景應用層面，“郵儲大腦”正逐步向生成創(chuàng)作領(lǐng)域拓展，為員工提供了多種智能辦公助手。具體而言，在遠程銀行客戶投訴分析場景中，該助手可輔助座席進行投訴內(nèi)容的監(jiān)管報送分類，準確率高達93%；在文檔內(nèi)容審核方面，它能有效幫助業(yè)務需求管理人員快速理解與審核需求內(nèi)容，業(yè)務標簽提煉的準確率可達84%，功能點抽取的準確率則高達96%。建設銀行表示，其正持續(xù)推進金融大模型的建設及應用，全面賦能公司金融、個人金融、79該行成功支撐了授信審批的財務分析工作，將客戶財務分析報告的工作用時由數(shù)小時大幅縮短至分鐘級別。2024AIAIAI+應用場景的落地實施。交通銀行在其2024年半年報中提及，該行正積極探索AIGC前沿技術(shù)，并制定了生成式GPT聯(lián)合成立了創(chuàng)新實驗室，以進一步推動大模型技術(shù)的研發(fā)與應用?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)：自研大模型產(chǎn)品，實現(xiàn)研發(fā)高度智能化AI賦能DevOps的實踐尤為突出。依托自身強大的技術(shù)研發(fā)力量，各互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)積極布局并應用自研的大模型產(chǎn)品，促使研發(fā)流程朝著高度智能化的方向深度演進。AI在DevOps其一，實現(xiàn)DevOpsAI+DevOps40%30%DevOpsAI大模型與DevOps工具鏈，提供了從模型訓練、部署到監(jiān)控的全流程服務，簡化DevOps流程，提供如自動化代碼審查和測試等的功能支持，從而加速軟件交付。通信行業(yè)：研發(fā)大模型賦能研發(fā)模式轉(zhuǎn)型在通信行業(yè)，技術(shù)的快速迭代和業(yè)務需求的不斷變化對研發(fā)流程提出了更高要求。面對這些挑戰(zhàn)，運營商企業(yè)積極尋求提升研發(fā)效率與質(zhì)量之道，專用研發(fā)大模型的誕生為此提供了堅實助力。DevOps署到運維的全鏈條管理，確保了研發(fā)流程的順暢與高效。通過整合多種工具和技術(shù)，DevOps平臺不僅實現(xiàn)了研發(fā)流程的自動化與智能化，還支持了多種研發(fā)管理場景和開發(fā)模式，如敏捷開發(fā)、持續(xù)集成和持續(xù)部署等。AIAIDevOpsDevOpsAI代碼審查、智能測試、故障預測等方面。自動化代碼審查能夠快速發(fā)現(xiàn)代碼中的潛在問題，提高代碼質(zhì)量；智能測試則能夠根據(jù)歷史測試數(shù)據(jù)和項目需求，自動生成測試用例，提高測試效率；故障預測則能夠通過分析系統(tǒng)日志和運行數(shù)據(jù)，提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障點，降低運維成本。AI在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速、云計算與大數(shù)據(jù)技術(shù)日新月異的背景下，通信運營商正經(jīng)歷一次深刻的變革與戰(zhàn)略升級，向AI+DevOps模式轉(zhuǎn)型。這一轉(zhuǎn)型不僅響應了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全球趨勢5GDevOps實踐雖已在一定程度上提升了開發(fā)與運維的協(xié)同效率，但面對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、快速迭代更新以及智能化運維的迫切需求，其局限性逐漸顯現(xiàn)。AI技術(shù)的引入為通信運營商的研發(fā)運維體系注入了新的活力與可能。通過AI+DevOps在問題、優(yōu)化資源配置、實現(xiàn)預測性維護。同時，AI增強了系統(tǒng)監(jiān)控與告警能力，可有效應對業(yè)務擴展帶來的復雜性和規(guī)模性挑戰(zhàn)，為通信運營商提供了更為穩(wěn)定、高效且智能的研發(fā)運維解決方案，推動了業(yè)務的持續(xù)創(chuàng)新性發(fā)展。應對業(yè)務復雜度與規(guī)模性挑戰(zhàn)隨著通信運營商業(yè)務的不斷擴展，運維環(huán)境變得越來越復雜，數(shù)據(jù)量也呈指數(shù)級增長。傳統(tǒng)的DevOps實踐在應對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、多環(huán)境部署以及快速迭代更新方面存在局限性。AI技術(shù)的融入，為運營商企業(yè)開辟了一種全新的解決方案路徑。借助智能化分析技術(shù)，AI能夠精準識別并高效處理復雜的運維任務，諸如環(huán)境配置、代碼部署等，從而大幅提升了運維效率。同時，AI還能通過機器學習算法，預測未來可能出現(xiàn)的運維問題，并提前采取措施進行預防，從而降低了故障發(fā)生的概率和影響。此外，AI技術(shù)還能幫助運營商更好地管理云資源，實現(xiàn)資源的動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化配置，以應對業(yè)務規(guī)模的不斷擴大。大幅提升研發(fā)及運維階段的效率與質(zhì)量AI+DevOps模式通過自動化流程與智能決策，顯著提升了研發(fā)運維環(huán)節(jié)的效率與質(zhì)量。在研發(fā)方面，AISQL（XSS）等，并提供自動化的修復建議；在運維方面，AI2024DevOps75%AI處理至少一項專業(yè)任務。具體而言，76%的開發(fā)者和IT專業(yè)人士使用AI工具來完成代碼編寫、信息摘要和代碼解（提升3.4%），這表明AI技術(shù)在軟件開發(fā)與運維領(lǐng)域正發(fā)揮著革命性的作用。這些調(diào)AI優(yōu)化資源配置與成本管控在資源管理方面，AI+DevOps模式通過智能分析歷史數(shù)據(jù)和預測未來需求，可實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和動態(tài)調(diào)整。AI技術(shù)能夠精準識別并有效消除資源浪費的根源，例如，閑置的云資源及低效運行的服務器，進而顯著提升資源的整體利用率。這不僅可幫助降低運營成本，還能為業(yè)務的持續(xù)增長提供有力的資源保障。推動業(yè)務創(chuàng)新與持續(xù)增長AI+DevOps模式下，通過智能化手段深入分析用戶行為、市場需求及競爭對手動態(tài)，運營商企業(yè)能更精確地洞察市場趨勢與用戶需求，有力推動產(chǎn)品與服務的不斷創(chuàng)新。同時，AI技術(shù)還能幫助運營商優(yōu)化業(yè)務流程、提升客戶體驗，為業(yè)務的持續(xù)增長提供動力。例如，通過智能客服系統(tǒng)，運營商能夠為用戶提供更加個性化、高效的服務體驗，從而增強用戶黏性，促進業(yè)務的持續(xù)增長。第二章 AI深度賦能DevOps技術(shù)演進與發(fā)展需求階段的技術(shù)賦能技術(shù)的應用可以深入解析用戶反饋和市場趨勢，識別出潛在的需求和改進點。自然語言處理（NLP）技術(shù)能夠解讀用戶的自（ML）精準預測用戶行為及需求變化趨勢。這些技術(shù)的應用極大地提升了需求管理的精準度和效率，為開發(fā)工作后續(xù)階段打下了堅實的基礎。例如，通過分析社交媒體、用戶論壇和客戶支持對話，通過自然語言處理（NLP）可以識別出用戶對產(chǎn)品或服務的常見問題和痛點，從而幫助團隊優(yōu)先處理最關(guān)鍵的需求。設計階段的技術(shù)賦能（Gen和AI）能夠自動生成設計模式和架構(gòu)藍圖，而強化學習則通過模擬環(huán)境測試各種設計方案，從而找到最優(yōu)系統(tǒng)架構(gòu)。這些技術(shù)的應用不僅提高了設計的效率，還確保了設計的質(zhì)量和系統(tǒng)的可擴展性。例如，生成式人工智能（GenAI）可以根據(jù)歷史項目數(shù)據(jù)生成初始的系統(tǒng)架構(gòu)圖，而強化學習（RL）可以在模擬環(huán)境中測試這些架構(gòu)的性能，以預測在高負載情況下的表現(xiàn)。開發(fā)階段的技術(shù)賦能和代碼生成技術(shù)深度學習（DL）模型通過大量代碼樣本的學習，能夠預測代碼的結(jié)構(gòu)和邏輯，而代碼生成技術(shù)則根據(jù)開發(fā)人員的指令，直接生成所需的代碼片段。這些技術(shù)的運用大幅減輕了手動編碼的負擔，顯著提升了開發(fā)效率，同時有效降低了代碼中的錯誤率。例如，深度學習（DL）模型可以AI測試階段的技術(shù)賦能在測試階段，AI驅(qū)動的測試自動化工具如Applitools、Functionize和Mabl，利用視覺人工智能模型和機器學習技術(shù)，可以自動化測試用例的創(chuàng)建和執(zhí)行。這些工具能根據(jù)代碼變更智能生成測試用例，顯著提升測試覆蓋率與效率，并大幅削減人工編寫測試用例所需的時間與成本。例如，人工智能模型可以分析代碼變更，識別出受影響的功能，并自動生成相應的測試用例，確保變更不會破壞現(xiàn)有的功能。部署/發(fā)布階段的技術(shù)賦能在部署/發(fā)布階段，對于軟件常見的部署/發(fā)布策略，人工智能技術(shù)可發(fā)揮不同的作用。例如藍綠發(fā)布是一種零宕機的部署方式，通過維護兩個生產(chǎn)環(huán)境（藍色和綠色）來確保服從而減少對用戶體驗的影響。一旦新版本部署完成，系統(tǒng)將智能監(jiān)控藍色環(huán)境下的性能指標，快速識別并處理任何問題。如果出現(xiàn)異常情況，系統(tǒng)能夠自動回滾到綠色環(huán)境，確保服務不受影響。灰度發(fā)布意味著將新版本逐步釋放給一小部分用戶，通過自然語言處理（NLP）技術(shù)，基于用戶行為和特征進行智能分組，以收集最具代表性的用戶反饋。同時，對灰度版本的性能和滾動更新涉及逐個或逐批更新服務實例，以減少停機時間。引入強化學習（RL）技術(shù)可根據(jù)監(jiān)控數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整更新速度，以應對不同的服務負載和性能變化。運維階段的技術(shù)賦能MoogsoftDynatrace在問題發(fā)生前進行干預。第三章電信運營商面臨DevOps數(shù)智化轉(zhuǎn)型瓶頸內(nèi)外環(huán)境激變促使企業(yè)亟須借助先進技術(shù)提質(zhì)增效強化產(chǎn)品競爭力內(nèi)部流程效率亟待提升DevOpsIT變革。數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化、綠色化的浪潮迎面而來，對數(shù)字信息基礎設施提出了更高要求。2024年7月19日，中國聯(lián)通總經(jīng)理簡勤發(fā)布中國聯(lián)通人工智能創(chuàng)新成果元景2.0和算力2.035100伴一起，讓人工智能重塑千行百業(yè)、普惠千萬場景、走進億萬客戶的愿景。這表明，電信運營企業(yè)正積極投身于利用科技創(chuàng)新手段，以優(yōu)化內(nèi)部運作流程，并推動業(yè)務模式創(chuàng)新，致力于實現(xiàn)效率與質(zhì)量的雙重飛躍。然而，傳統(tǒng)的電信運營商往往存在著流程繁瑣、決策鏈條長、市場響應慢等問題。這些問題在面對新興的數(shù)字化服務需求時顯得尤為突出。例如，新興的云服務和大數(shù)據(jù)業(yè)務要求運營IT此，電信運營商必須通過優(yōu)化內(nèi)部流程，提高決策效率，加快市場響應速度，以提升整體運營效率。外部產(chǎn)品創(chuàng)新速度加快在外部環(huán)境方面，電信運營商面臨著來自互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和科技巨頭的激烈競爭。這些跨界競爭者以其強大的技術(shù)創(chuàng)新能力和平臺優(yōu)勢，在云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興業(yè)務領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位。他們能夠快速推出新產(chǎn)品和服務，滿足消費者多變的需求，這對電信運營商構(gòu)成了巨大的挑戰(zhàn)。同時，消費者對通信服務的需求日益多樣化和個性化。消費者不僅需要基礎的通信服務，還期待更多的增值服務和解決方案。例如，企業(yè)客戶對于云計算和大數(shù)據(jù)服務的需求日益增長，他們希望通過這些服務提高運營效率、降低成本。個人用戶則更加注重服務的便捷性和體驗感，他們期待電信運營商能夠提供更加智能化、個性化的服務。此外，5G和6G技術(shù)的發(fā)展為電信運營商帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。5G6G5G因此，電信運營商必須加快產(chǎn)品創(chuàng)新速度，以滿足消費者的期待并保持市場競爭力。這不僅意味著要推出新的產(chǎn)品和服務，還要通過技術(shù)創(chuàng)新來提升現(xiàn)有服務的質(zhì)量和效率，以保障電信運營商在外部激烈的市場競爭中始終保持領(lǐng)先地位。面對市場波動企業(yè)亟須重塑投資組合以實現(xiàn)高效配置與抗風險能力統(tǒng)業(yè)務收入增長放緩，需要尋找新的增長點；在運營商投資組合方面，因部分傳統(tǒng)業(yè)務領(lǐng)域已陷入增長瓶頸，資源投入與收益回報嚴重失衡，且雖新興業(yè)務領(lǐng)域具有較大增長潛力，但投資風險較高，很難一次性投入大量資金。在此背景下，繼續(xù)重塑投資組合策略，加強內(nèi)部項目的DevOp積極探索新的業(yè)務領(lǐng)域，形成多元化的收入來源；同時運用數(shù)據(jù)分析、市場調(diào)研等工具，精準衡量各領(lǐng)域業(yè)務的增長潛力與抗風險能力，確保資源得以高效部署于潛力最大的業(yè)務領(lǐng)域。第四章 AI+DevOps戰(zhàn)略指導下的通信運營商落地實踐落地策略（AI）DevOps效的軟件開發(fā)、更智能的網(wǎng)絡運維以及更優(yōu)質(zhì)的用戶體驗。本章節(jié)將主要介紹通信運營商在落AI+DevOpsAI+DevOpsAI+DevOpsAI跨職能團隊：打破傳統(tǒng)部門壁壘，組建由開發(fā)、運維、數(shù)據(jù)科學家、AI工程師等組成的跨職能團隊，共同負責產(chǎn)品的全生命周期；敏捷性：采用敏捷開發(fā)方法，鼓勵快速迭代、持續(xù)交付；自治性：賦予團隊足夠的自主權(quán)，讓他們能夠快速響應變化，做出決策；端到端負責：團隊對產(chǎn)品的整個生命周期負責，從需求分析到上線運維。在電信運營商行業(yè)常見的組織架構(gòu)模式主要包括中心化模式、去中心化模式、混合模式。中心化模式是指揮決策權(quán)、資源配置和控制權(quán)高度集中于總部，下級部門嚴格執(zhí)行總部指令的一種組織結(jié)構(gòu)。與中心化模式相反，去中心化模式是指將決策權(quán)下放給組織中的各個部門或團隊，鼓勵員工參與決策，提高組織的靈活性和適應性。在這種模式下，總部主要負責制定戰(zhàn)略方向，而具體的業(yè)務運營和決策則由各部門或團隊自主完成?；旌夏Ｊ绞且环N將中心化和去中心化組織架構(gòu)的優(yōu)點結(jié)合起來的一種組織形式。它通過靈活地調(diào)整組織結(jié)構(gòu)，以適應不同業(yè)務的需求和市場環(huán)境。這種模式既能保證組織的整體協(xié)調(diào)性和效率，又能激發(fā)員工的創(chuàng)新性和積極性。三種模式的優(yōu)缺點對比如下：模式優(yōu)勢劣勢使用場景中心化模式資源集中，有利于統(tǒng)一標準和技術(shù)棧靈活度較低，可能導致響應速度慢大型企業(yè)，需要對AI能力進行統(tǒng)一管理去中心化模式靈活度高，能夠快速響應業(yè)務需求容易導致資源重復建設，技術(shù)標準不統(tǒng)一需要快速試錯混合模式兼顧中心化和去中心化的優(yōu)點，靈活性和控制力兼具組織結(jié)構(gòu)較為復雜，需要平衡各方的利益大多數(shù)企業(yè)，根據(jù)業(yè)務需求靈活調(diào)整在整個組織架構(gòu)中，AI工程師負責AI模型的開發(fā)、訓練和優(yōu)化，數(shù)據(jù)科學家負責數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型評估等工作，DevOpsCI/CD運維，產(chǎn)品經(jīng)理負責定義產(chǎn)品需求，協(xié)調(diào)各方資源。AI+DevOpsAI+DevOps平臺的建設是將人工智能技術(shù)深度融入DevOps流程，以實現(xiàn)更智能、更高效的軟件交付。平臺主要由三部分組成，分別包括模型層、工具層和應用層，應用層的能力是模型層和服務層能力的組合體現(xiàn)。圖1某通信運營商AI+DevOps平臺功能架構(gòu)圖模型層以各類AI模型為主體，為智能研發(fā)提供AI底座能力。本層建設目標是在基座大模型的基礎上訓練調(diào)優(yōu)生成電信行業(yè)具備DevOps相關(guān)知識的研發(fā)大模型，研發(fā)大模型主要由代碼大模型和研發(fā)問答大模型兩部分組成。代碼大模型的任務是代碼生成與補全、代碼解釋、單元測試用例生成及代碼質(zhì)量檢測等，由于其使用頻率最高，通常選擇參數(shù)規(guī)模較小但推理速度較快的小型模型，以匹配編碼速度；研發(fā)問答大模型的任務是應對更為復雜的研發(fā)問答、需求生成、故障定位等各類任務，通常設計為參數(shù)量更龐大的較大規(guī)模模型，以滿足復雜的軟件開發(fā)需求。工具層依托AI底座能力，運用更多技術(shù)手段增強或調(diào)度大模型能力。數(shù)據(jù)管理主要是對采集來的數(shù)據(jù)進行清洗、去重、填充缺失值等處理后，存儲在可靠、安全的數(shù)據(jù)倉庫中，并提供智能數(shù)據(jù)標注能力，為后續(xù)模型預訓練或微調(diào)做數(shù)據(jù)準備。通過搭建模板工程，豐富用戶提問的表達方式，使模型能更好地理解用戶需求，從而實現(xiàn)更全面的信息獲取和更準確的推理。利用編排調(diào)度工程，根據(jù)不同工具的需求，動態(tài)分配模型資源，確保模型能夠高效協(xié)同，完成復雜任務?；趯崟r、細粒度的安全審計模塊，通過記錄、分析用戶對私域數(shù)據(jù)和模型的訪問行為，及時發(fā)現(xiàn)異常操作，主動防御潛在安全風險，顯著提升私域數(shù)據(jù)及模型訪問的安全管控水平。應用層以用戶為核心提供各類智能開發(fā)功能，主要包括智能編碼、智能代碼安全檢測、需插件等工具中為用戶直接提供服務。應用層作為大模型能力的直接承載者，通過與工具層的緊密協(xié)作，實現(xiàn)了對大模型能力的有效增強。一方面，應用層通過上下文感知技術(shù)，提升了模型對代碼的理解能力；另一方面，應用層還通過適配多種開發(fā)環(huán)境和優(yōu)化用戶交互，為開發(fā)者提供了更好的用戶體驗，從而構(gòu)建了一個高效、智能的開發(fā)平臺。優(yōu)先選擇落地場景電信運營商在AI+DevOps的落地過程中，選擇合適的場景至關(guān)重要，這不僅能快速實現(xiàn)業(yè)務價值，還能為后續(xù)的AI+DevOps轉(zhuǎn)型提供寶貴經(jīng)驗。在場景選擇過程中主要考慮以下主要原則。高價值業(yè)務場景：優(yōu)先選擇對業(yè)務影響大、能產(chǎn)生直接經(jīng)濟效益的場景；數(shù)據(jù)豐富度：AI；技術(shù)成熟度：選擇技術(shù)相對成熟、容易實現(xiàn)的場景，降低實施難度；可衡量性：選擇有明確的衡量指標的場景，便于評估效果；快速見效：選擇能夠快速看到成效的場景，提升團隊的信心。首先，網(wǎng)絡優(yōu)化與運維方面障預測主要是基于歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)控數(shù)據(jù)，預測網(wǎng)絡故障，提前采取措施，網(wǎng)絡流量預測主要是預測網(wǎng)絡流量，優(yōu)化資源配置，提高網(wǎng)絡利用率。其次，客戶服務方面，可選擇智能客服和個性化推薦兩類場景，用自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)智能客服，提高服務效率?；谟脩粜袨檐浖邪l(fā)方面AI/代碼問題定位及優(yōu)化修復建議，提高代碼質(zhì)量；利用智能故障分析定位，縮短問題解決時長。核心能力建設AI+DevOps需求助手、編碼助手及安全助手為代表的大模型賦能軟件研發(fā)能力。智能問答智能問答，也稱為問答系統(tǒng)，是一種能夠理解和響應人類語言的計算機程序。它通過分析用戶提出的自然語言問題，從知識庫中搜索并提取相關(guān)信息，并以自然語言的形式給出準確、簡潔的答案。圖2某通信運營RAG落地流程示意圖智能問答的關(guān)鍵能力：系統(tǒng)的“大腦”；查詢語句解析能力：主要包括分詞、詞性標注、命名實體識別、句法分析、語義理解等，用于理解用戶問題；對話管理：負責對話流程的控制，包括對話狀態(tài)追蹤、意圖識別、歷史查詢等；知識推理：基于向量庫和知識圖譜，針對用戶問題進行推理實現(xiàn)所問即所答。智能問答的擴充能力：理解對話歷史，根據(jù)上下文提供更準確的答案；根據(jù)用戶歷史記錄和偏好，提供個性化的答案；通過與用戶的交互不斷學習，提升系統(tǒng)的性能及問答準確性；支持文本、語音、圖像等多種形式的知識輸入和輸出；對接Agent技術(shù)，支持針對非文件形態(tài)信息的快速檢索，覆蓋復雜問答場景。智能問答能力建設的主要難點：高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建：在智能問答能力建設中，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建是建設重點，其中包括表格提取、圖片處理、數(shù)據(jù)分段等；重點建設內(nèi)容，主要包括實體抽取、實體關(guān)系抽取、數(shù)據(jù)存儲等；多語言支持：支持多語言問答需要大量的語言資源和模型。AIAI需求助手是一種利用人工智能技術(shù)來輔助需求管理的工具，包括需求分析、需求生成、需求拆分等，通過提供自動化和智能化的功能來提高需求管理的效率和質(zhì)量。AI需求助手的關(guān)鍵能力：高級自然語言處理（NLP）功能：AI需求助手能夠從各種來源（如文檔、文件和對話中提取和解釋需求，理解上下文，識別關(guān)鍵信息，并自動對需求進行分類和排序；智能需求分析：提供高級分析功能，利用AI從需求數(shù)據(jù)中獲取有價值的見解，識別模式、趨勢和潛在風險，以優(yōu)化需求管理流程；需求質(zhì)量分析：利用人工智能算法評估需求的質(zhì)量，識別潛在問題，如歧義、不一致、不完整和不清晰，提高需求的整體質(zhì)量和可靠性；最終形成標準的需求文檔。AI需求助手的擴充能力：智能需求溯源：使用AI算法在需求和其他工件（如測試用例、設計元素和風險）之間建立和維護可追溯性鏈接，以跟蹤變更的影響、確保覆蓋范圍并管理依賴性；人工智能驅(qū)動的需求驗證：結(jié)合人工智能和機器學習技術(shù)對需求執(zhí)行自動驗證檢查，實時識別不一致、沖突和潛在錯誤，為利益相關(guān)者提供即時反饋；報告和指標：提供全面的報告和指標功能，允許用戶隨時間跟蹤和衡量需求的質(zhì)量，AI需求助手建設的主要難點：自然語言理解的深度：準確理解用戶提出的開放式、模糊的需求，需要AI助手具備深度的自然語言處理能力。這包括識別用戶意圖、提取關(guān)鍵信息、處理歧義等。AI技術(shù)選型與組合：針對不同類型的業(yè)務需求，需要選擇合適的AI技術(shù)并進行合理的組合。這涉及對各種AI算法、模型的深入了解，以及對不同場景下技術(shù)優(yōu)劣的權(quán)衡。知識庫的構(gòu)建與動態(tài)更新：AI需求助手需要具備具有領(lǐng)域知識的知識庫，涵蓋垂直領(lǐng)域的業(yè)務說明、應用場景、行業(yè)動態(tài)等。同時，知識庫需要不斷更新，以適應AI技術(shù)的快速發(fā)展及領(lǐng)域知識快速更新迭代。人機交互的優(yōu)化：建立流暢、自然的人機交互體驗是AI需求助手的關(guān)鍵。這包括對話管理、情感識別、個性化推薦等。需求轉(zhuǎn)化與落地：將用戶提出的抽象需求轉(zhuǎn)化為可行的AIAI助手具備一定的領(lǐng)域知識和工程能力。這涉及需求分析、方案設計、項目管理等環(huán)節(jié)。AIAI編碼助手就是利用人工智能技術(shù)在編碼過程中為開發(fā)人員提供各種輔助，主要包括代碼生成、代碼補全、錯誤檢查、代碼注釋等，幫助開發(fā)人員更高效、更準確地編寫代碼。AI編碼助手的關(guān)鍵能力：代碼補全：輸入部分代碼，AI編碼助手能預測接下來要寫的代碼，自動補全，提高編碼效率；代碼生成：描述需要實現(xiàn)的功能，AI編碼助手就能生成相應的代碼片段，甚至整個函數(shù)或類；單元測試用例生成：根據(jù)函數(shù)級或文件級代碼，生成單元測試用例，提高單元測試覆蓋率；代碼解釋與注釋：根據(jù)給定的代碼，提供準確的解釋/注釋內(nèi)容，提高代碼的可讀性和可維護性，幫助開發(fā)人員生產(chǎn)和維護更符合規(guī)范的代碼資產(chǎn)。AI編碼助手的擴充能力：依據(jù)多模態(tài)輸入生成代碼能力；知識庫接入能力，可提供更符合企業(yè)內(nèi)部業(yè)務邏輯或規(guī)范的代碼或用例；生成的單元測試用例包含較為清晰的注釋，且執(zhí)行性能較好；第三方工具對接能力，如GitLab對接，支持代碼合并沖突時提出解決和修復建議。AI編碼助手建設的主要難點：自然語言到代碼的轉(zhuǎn)換：將自然語言描述的編程需求準確地轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的代碼，需要AI編碼助手具備深度的自然語言理解和代碼生成能力。這涉及語義分析、代碼結(jié)構(gòu)生成、錯誤處理等多個方面。代碼的上下文理解：編碼是一個上下文高度相關(guān)的任務。AI編碼助手需要理解代碼的上下文，包括變量、函數(shù)、類、模塊等，才能生成符合邏輯的代碼。多樣化的編程風格和范式：不同的編程語言、框架和開發(fā)風格對代碼的表達方式有不同的要求。AI編碼助手需要適應各種編程風格，并生成符合特定規(guī)范的代碼。代碼的優(yōu)化與重構(gòu)：生成的代碼不僅要正確，還要高效。AI編碼助手需要具備代碼優(yōu)化和重構(gòu)的能力，以提高代碼的性能和可讀性。實時反饋與迭代：在編碼過程中，開發(fā)者會不斷地調(diào)整和完善代碼。AI編碼助手需要能夠提供實時的反饋，并根據(jù)開發(fā)者的修改進行迭代。AIAI動修復。通過代碼檢查，可幫助開發(fā)人員發(fā)現(xiàn)代碼中存在的問題，如靜態(tài)缺陷、運行時錯誤、安全漏洞、架構(gòu)問題等，通過代碼修復，可幫助開發(fā)人員解決問題并提高代碼質(zhì)量。AI安全助手的關(guān)鍵能力：代碼檢查能力：根據(jù)給定的代碼，進行代碼規(guī)范性問題、代碼異味、代碼語法錯誤、代碼邏輯錯誤、代碼安全漏洞等問題的檢查；代碼修復能力：根據(jù)檢查出的問題，提供代碼修復建議及修復后的代碼；檢查和修復的質(zhì)量能力：代碼檢查的錯誤檢出率和誤報率達到要求，修復后的代碼需滿足基本的質(zhì)量規(guī)范要求，且保留了原代碼功能。AI安全助手的擴充能力：對多文件的工程級代碼進行問題檢查和修復；代碼檢查規(guī)則的自定義能力；對污點類問題進行檢查，可跟蹤和分析污點數(shù)據(jù)（或輸入在代碼中的流動情況，定位可能污染的關(guān)鍵位置。AI安全助手建設的主要難點：代碼語義的深度理解：AI安全助手需要深入理解代碼的語義，包括變量、函數(shù)、控制流等，才能準確識別潛在的安全漏洞。這要求AI助手具備強大的代碼分析能力和對編程語言的深刻理解。安全威脅模型的構(gòu)建：構(gòu)建一個全面的安全威脅模型是關(guān)鍵。模型需要涵蓋各種常見的和新型的安全威脅，并能夠隨著威脅形勢的變化不斷更新。上下文信息的有效利用：代碼安全往往與上下文息息相關(guān)，如代碼庫、開發(fā)環(huán)境、運行環(huán)境等。AI助手需要能夠有效利用這些上下文信息，才能更準確地評估代碼的安全性。誤報與漏報的平衡：在代碼安全檢測中，誤報和漏報都是需要避免的問題。AI助手需要在兩者之間找到一個平衡點，既能發(fā)現(xiàn)真正的漏洞，又能避免過多的誤報。適應性與可擴展性：隨著編程語言、開發(fā)框架和攻擊技術(shù)的不斷發(fā)展，AI助手需要具備良好的適應性和可擴展性，才能應對不斷變化的安全威脅。下一步規(guī)劃化，研發(fā)過程生產(chǎn)智能化，構(gòu)建一個高效、靈活、可擴展的智能開發(fā)中臺迫在眉睫。它通過提AIAI服務于DevOps，大幅降低開發(fā)門檻，提高開發(fā)效率。本章將圍繞智能開發(fā)中平臺的核心能力展開分析。構(gòu)建兩大階段的數(shù)智化應用場景：圖3某通信運營商智能開發(fā)中臺功能架構(gòu)圖模型管理模型庫提供豐富的預訓練模型，涵蓋自然語言處理、計算機視覺、語音識別等多個領(lǐng)域，可以快速應用到各種業(yè)務場景。支持靈活接入各種模型用戶可直接從平臺接入開源模型，也可直接接入自訓練模型。提供豐富的自定義模型配置能力平臺提供靈活的配置界面，用戶可以對接入的模型進行配置微調(diào)，例如調(diào)整參數(shù)、設置輸入輸出格式等。數(shù)據(jù)服務數(shù)據(jù)服務提供數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)增強、數(shù)據(jù)標注等服務，幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗用于過濾低質(zhì)量數(shù)據(jù)，主要包括數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)去重、敏感數(shù)據(jù)處理、許可協(xié)議過濾等，不同的數(shù)據(jù)可采用不同的處理方式。數(shù)據(jù)增強是通過對現(xiàn)有預訓練數(shù)據(jù)執(zhí)行有意義的變換和擴充生成新的數(shù)據(jù)樣本，增加數(shù)據(jù)集的多樣性和豐富度，提高模型泛化能力和魯棒性。數(shù)據(jù)標注是通過對未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)進行分類、標記或注釋的過程，使其能夠被機器學習模型理解和利用，可支持圖形標注、文本標注等。圖4數(shù)據(jù)處理流程圖知識庫應用快速創(chuàng)建知識庫應用能力，用戶可在知識庫頁面快速創(chuàng)建及管理個人或團隊知識庫，支持通過拖拽或選中本地文件進行文件上傳，批量上傳的文件數(shù)量支持可配置。若沒有準備好知識文檔，也支持創(chuàng)建空的知識庫。知識庫參數(shù)配置能力，可配置知識庫中文檔的分段和清洗策略，如自動分段與清洗、自定義分段與清洗；也可配置知識內(nèi)容的索引方式，如高質(zhì)量、經(jīng)濟等。（CAPI，用戶可通過API調(diào)用對知識庫內(nèi)的文檔、分段進行增刪改查等日常管理維護操作。智能體應用快速創(chuàng)建智能體應用能力，用戶可在智能體頁面快速創(chuàng)建及管理個人或團隊智能體應用，可在線編排智能體的工作流。智能體參數(shù)配置能力，在智能體指令編寫頁面，可以手工為智能體添加需要的工具，可關(guān)聯(lián)已有的知識庫，配置對話開場白，配置智能體的推理模型等。工具集管理能力，提供外部接口API管理頁面，可快速關(guān)聯(lián)智能體，允許用戶借助外部能力，創(chuàng)建出更加強大的智能體應用。可視化工作流編排能力，平臺提供可視化流程編排界面并提供豐富的流程節(jié)點供用戶選擇，幫助用戶將復雜的任務分解成較小的步驟（節(jié)點）降低智能體開發(fā)復雜度。應用調(diào)試與發(fā)布能力，開發(fā)完成的智能體應用不僅支持在線調(diào)試預覽，還提供快速發(fā)布上線的功能。用戶可以通過直觀的界面實時調(diào)試和優(yōu)化性能，確保應用在正式環(huán)境中的穩(wěn)定運行。發(fā)布功能使用戶能夠輕松將智能體應用部署為公開網(wǎng)站，嵌入現(xiàn)有網(wǎng)站，或通過API接口與其他系統(tǒng)集成。此外，平臺提供詳細的發(fā)布歷史記錄和版本管理，確保每次更新都可追溯，從而保障應用的安全性和可靠性。第五章 電信運營商AI+DevOps智能化轉(zhuǎn)型未來演進方向隨著人工智能（AI）DevOps以提升運營效率、降低成本、提高服務質(zhì)量，并為用戶提供更加個性化、智能化的服務。本章將從關(guān)鍵路徑和風險應對兩個方面深入探討電信運營商AI+DevOps智能化轉(zhuǎn)型的未來演進方向。實施路徑算力資源治理利用云原生、容器化、人工智能等先進技術(shù)，構(gòu)建一個彈性可擴展、自適應、智能化的算力調(diào)度平臺。該平臺將具備實時調(diào)度、負載均衡、故障自愈等功能，能夠根據(jù)業(yè)務需求動態(tài)調(diào)整算力資源的分配，實現(xiàn)算力資源的最優(yōu)化利用。圖5某通信運營商算力調(diào)度平臺框架統(tǒng)一彈性基座，形成“通智超”一體化算力封裝能力，進行混合異構(gòu)算力的統(tǒng)一適配和服務編排；同時雙引擎基座中的容器形態(tài)更適合于智算場景使用。內(nèi)生分布式能力分布式網(wǎng)絡、廣域分布式存儲與生俱來，全域內(nèi)可基于時延、地理位置、成本進行調(diào)度，方便為智算提供中訓邊推一體化協(xié)同。AI，依托運營商在算網(wǎng)融合方面的優(yōu)勢，以及廣域范圍內(nèi)訓/數(shù)據(jù)安全治理數(shù)據(jù)安全治理應考慮從數(shù)據(jù)源頭到應用全過程的安全可控，以保證用于大模型訓練和調(diào)優(yōu)的訓練數(shù)據(jù)集安全。數(shù)據(jù)采集階段確保從可信數(shù)據(jù)倉庫獲取源數(shù)據(jù)，防止版權(quán)風險；數(shù)據(jù)處理階段通過清洗與過濾等技術(shù)，精準剔除敏感數(shù)據(jù)，并對訓練數(shù)據(jù)進行分類與標注，便于后續(xù)的差異化管理和使用；數(shù)據(jù)安全評估階段數(shù)據(jù)管理階段可通過存儲層加密等手段確保數(shù)據(jù)存儲安全，以版本控制和訪問控制等手段確保數(shù)據(jù)可追溯，并通過定期安全評估開展數(shù)據(jù)健康狀況監(jiān)控，及時處理安全風險。同時，承載數(shù)保證數(shù)據(jù)開發(fā)過程的安全可控。圖6某通信運營商數(shù)據(jù)安全治理流程示意圖模型安全治理模型安全治理應考慮大模型在開發(fā)、管理及運行階段安全可控。開發(fā)階段，即大模型調(diào)優(yōu)階段，首先應保證數(shù)據(jù)和基礎模型的來源可信，同時對模型進行安全標識和分類分級；其次通過相關(guān)數(shù)據(jù)集對大模型開展安全可信評估，確保模型推理結(jié)果滿足基礎安全要求。管理階段，應對大模型進行安全性存儲和加密傳輸，并加強模型版本管理實現(xiàn)模型溯源，確保合理的權(quán)限約束。同時，對于承載大模型開發(fā)全過程的工具鏈，需具備任務隔離和嚴格的訪問控制機制，確保其自身的安全，保證大模型開發(fā)過程的安全可控。運行階段，面向大模型推理服務，一是確保推理接口安全，通過通信加密協(xié)議、安全訪問機制等方式，防止未授權(quán)訪問及API濫用等情況；二是確保提示詞數(shù)據(jù)安全（如提示詞不被篡改等RAG通過實施沙箱隔離及強化訪問控制等措施，確保只有經(jīng)過認證的用戶和應用程序才能訪問大模型。圖