如今，從日常視頻通話到工業互聯網數據傳輸，從家庭寬帶使用到政務服務在線辦理，人們的生產生活已離不開穩定的網絡支撐。隨著 5G-A 技術的廣泛應用，網絡設備數量激增、業務場景不斷豐富，網絡故障的排查與處理難度也大幅提升。

過去，跨域、跨廠商的疑難故障，傳統運維往往需要工程師在多套獨立系統中手動檢索、比對海量日志與文檔，耗時費力。如今，基于一套高質量的行業“語料教材”，智能運維系統能夠快速理解問題、關聯知識并給出精準分析，效率顯著提升。

這背后，是浙江移動聯合亞信等產業鏈合作伙伴，發揮中國移動創新研究院的研發優勢，率先扛起語料建設創新大旗，依托中國移動“1+3+N”協同創新基地浙江節點網絡智能化實驗室，以“標準先行、平臺支撐、數據賦能” 的系統化思路，打造通信網絡運維語料規范與高質量數據集，為行業智能化轉型樹立了可復制、可推廣的標桿。

行業痛點：四大難題鎖住智能運維腳步

在千行百業加速數字化轉型的今天，中國移動5G-A 技術規模落地，穩定高效的網絡已成為社會運行的 “數字血脈”。傳統依賴人工經驗的網絡運維模式，早已難以應對日益復雜的網絡結構和海量業務需求，網絡運維智能化成為釋放數字潛力、推動產業升級的關鍵。

在浙江移動啟動網絡運維領域語料創新實踐前，通信行業的語料建設正遭遇語料共享不足、建設成本高等四大核心難題，嚴重制約著運維智能化的進程。

一是語料資源“孤島化”，不同地區、不同系統、不同廠商的語料數據各自為戰，像一個個分散的 "信息孤島"，無法實現共享復用，難以形成規模效應；二是數據建設成本高，高質量語料數據集需要投入大量人力物力進行標注和梳理，讓不少企業望而卻步；三是語料標準“碎片化”，語料建設標準不統一，數據格式、標注方法不同，就像“方言不通”，整合協同效率低下；四是語料質量參差不齊，專業術語混亂、表述模糊，導致AI模型訓練效率低、識別準確率不足，很多智能運維工具難以真正落地。

創新實踐：標準、平臺場景三維發力，構建數據驅動的運維新生態

面對行業 “卡脖子”難題，浙江移動從三個維度協同發力，積極推動網絡運維智能化。

一是立標領航，制定行業首個系統性規范。浙江移動聯合產業鏈伙伴，經過反復打磨優化，制定出《通信行業網絡運維領域語料規范》——這是業內首個覆蓋語料全生命周期的系統性標準。該規范對語料的數據采集、文檔處理、標注方法、存儲安全、隱私保護、版本管理等各個環節都作出了明確規定。無論是運維手冊、產品文檔還是故障記錄，所有數據都有了統一“標尺”。這一規范徹底改變了此前各說各話的數據亂象，讓不同地區、不同廠商的語料資源能夠順暢共享。

二是技術賦能，打造一站式數據使能平臺。浙江移動自主研發了網絡運維語料數據使能平臺，提供從收集、清洗、標注到管理的一站式服務，支持問答對、文檔、提示詞等多種類型語料集的建設，大幅降低語料處理的人工成本。

以標注工作為例，通過自動標注+人工校對的模式，原本需10人天完成的任務，如今僅需2人天即可高效完成，效率提升達80%。同時，平臺配備網絡運維領域特色算子、數據脫敏、文本切片等功能，能有效處理各類專業數據，保障數據安全與質量，讓語料處理更高效、更可靠。

浙江移動自主研發了網絡運維語料數據使能平臺，大幅降低語料處理的人工成本，內容涵蓋 14個專業類型，包括 2,230個知識文檔、13,253張圖片 及 229,640條QA對

三是場景賦能，沉淀高質量數據集。浙江移動基于統一規范和平臺能力，在核心網運維、家庭業務、網絡安全等 30 多個關鍵領域，構建了高質量數據集，覆蓋故障識別、參數查詢、根因定位等核心運維場景。

在核心網運維場景中，平臺沉淀 15000 + 條 4/5G 核心網信令數據，經專家標注整理形成優質訓練集，通過微調訓練出“信令大模型”。該模型構建的信令分析智能體接入投訴系統后，將 4/5G 上網業務投訴的碼流分析時長從 1 小時壓縮至 10 分鐘內，分析準確率超 85%，投訴工單處理效率提升15% 以上，更快響應和解決用戶投訴的問題。

家寬裝維作業智能體幫助實現基于故障場景的智能診斷、解決方案生成，并實現落單自動診斷、處理方案智能推薦、部分遠程操作自動執行、工單報結智能校驗

重塑格局：節省成本超千萬，引領通信運維智能化轉型

浙江移動的實踐不僅在語料規范、多模態數據處理和智能運維支撐三方面實現關鍵突破，更構建了“數據驅動—模型迭代—業務賦能—數據優化”的閉環生態，相關案例已入選中國信通院《人工智能高質量數據集建設指南》，成為行業認可的標桿實踐。

截至目前，浙江移動已構建涵蓋30 +場景的高質量數據集，支撐知識問答、故障處理、配置變更等多個智能體落地應用，累計為企業節省運維成本超千萬元。同時，智能運維能力的提升讓網絡故障處理更快速、服務更穩定，間接惠及數千萬用戶，為數字經濟高質量發展提供了堅實保障。

面向未來，浙江移動將持續緊跟 5G-A、算力網絡等技術發展趨勢，進一步拓展語料覆蓋領域，優化數據平臺能力。計劃聯合行業伙伴成立AI數據聯盟，推動語料標準共建、資源共享與生態共贏，讓高質量數據真正成為數字經濟的核心驅動力。