2025年4月12日，廣東移動與華為聯合發布基于DeepSeek大模型的SPN網絡智能運維體NetMaster試點方案。該方案創新性融合"雙引擎推理架構"，通過整合傳統通信大模型的快速響應能力與DeepSeek大模型的深度推理優勢，標志著SPN網絡運維正式邁入認知智能新階段。

技術架構層面，NetMaster構建了三維智能體系：

1）知識圖譜引擎：采用Graph RAG技術，整合86萬例故障案例構建多模態知識庫，實現網絡對象關系圖譜與故障傳播知識圖譜的動態關聯。當檢測到全網告警、性能或拓撲變化時，系統可基于故障上下文精準召回關聯信息，生成初步處置方案。

2）深度推理引擎：依托DeepSeek特有的圖注意力網絡（GATv3）與思維鏈（CoT）技術，實現跨域告警關聯分析和復雜故障推演。

3）反思優化機制：引入專家經驗反饋閉環，通過1至多輪方案迭代優化，使復雜場景處置準確率提升至89.7%。

在復雜故障處置場景中，NetMaster展現出顯著優勢。針對傳統運維中耗時較長的KPI劣化診斷，系統通過固化專家經驗的CoT推理框架，初期可為運維人員提供實時診斷建議，隨著知識庫的持續演進，最終實現全場景自動診斷。這種"推理即服務"（RaaS）模式有效解決了傳統運維中的直覺陷阱問題，使平均故障定位效率提升40%以上。

此次合作驗證了認知智能在通信運維場景的落地能力。隨著AN L4自智網絡目標的推進，NetMaster將持續深化復雜系統建模、多模態認知等技術優勢，為全球通信基礎設施智能化提供核心驅動力。