AIGC（GPT）赋能通信行业应用白皮书V2.0

AIGC（GPT）赋能通信行业应用白皮书V2.0 AWhitePaperofAIGC(GPT)EmpoweringTelecomSectorV2.0 1 联合发布： AIGC（GPT）赋能通信行业应用白皮书V2.0 作者 亚信科技 欧阳晔博士、IEEEFellow 叶晓舟博士边森宋勇蒋勇王宗学刘志勇张联华赵立勋杨川罗峰 清华大学智能产业研究院 张亚勤博士、中国工程院院士 刘云新博士刘洋博士詹仙园博士李元春博士李元哲博士张策 致谢 感谢王鹏、杜大江、张峰、英林海、李源林博士、陆由、阎华东、经琴等同仁对本白皮书编写做出的贡献。 引用本白皮书 《AIGC（GPT）赋能通信行业应用V2.0》白皮书，欧阳晔、张亚勤等，2023年 7月。 AWhitePaperofAIGC(GPT)EmpoweringTelecomSectorV2.0,YeOuyang,Ya-QinZhang,etal.2023.7. 2 AIGC（GPT）赋能通信行业应用白皮书V2.0 亚信科技控股有限公司（股票代码：01675.HK） 亚信科技是中国领先的软件产品及服务提供商，拥有丰富的软件产品开发和大型软件工程实施经验。公司深耕市场30年，在5G、云计算、大数据、人工智能、物联网、数智运营、业务及网络支撑系统等领域具有先进的技术能力和众多成功案例，客户遍及通信、广电、能源、政务、交通、金融、邮政等行业。 2022年，亚信科技完成收购商业决策服务领域的领先企业艾瑞市场咨询股份有限公司（「艾瑞咨询」），并整合形成新的“艾瑞数智”品牌。通过此次收购，亚信科技的核心能力从产品研发、交付服务、数据运营、系统集成延伸至咨询规划、智能决策，成为领先的数智化全栈能力提供商。 亚信科技始终致力于将5G、AI、大数据等数智技术赋能至百行千业，与客戶共创数智价值。公司以“产品与服务双领先”为目标，产品研发围绕数智、云网、IT及中台产品休系持续聚焦，实现行业引领，其中云网产品保持国际引领，数智产品实现国内领先，部分国际先进，IT领域产品处于国内第一阵营。 面向未来，亚信科技将努力成为最可信赖的数智价值创造者，并依托数智化全栈能力，创新客户价值，助推数字中国。 3 AIGC（GPT）赋能通信行业应用白皮书V2.0 清华大学智能产业研究院 清华大学智能产业研究院（InstituteforAIIndustryResearch,TsinghuaUni-versity，英文简称AIR）是面向第四次工业革命的国际化、智能化、产业化研究机构。AIR的使命是利用人工智能技术赋能产业升级、推动社会进步。通过大学与企业创新双引擎，突破人工智能核心技术，培养智能产业领军人才，推动智能产业跨越式发展。 AIR由多媒体及人工智能领域的世界级科学家、企业家张亚勤博士于2020 年12月1日创建。经过近两年的发展，研究院已汇聚了一批既懂科研又懂产业的人工智能领域学者，目前已初步形成了国际顶尖科学家、产业变革领袖、学术潜力骨干、交叉创新人才“四位一体”的人才布局，其中中国工程院外籍院士1 人、ACMFellow2人、IEEEFellow5人，各类学术人才荣誉26人次、59%的 教师具有海外学历背景，78%的教师具有一线产业研发经历，59%的教师在40岁以下。AIR未来将持续引进人工智能与生命科学交叉领域尖端人才，构建具有交叉背景和人才梯度的高水平科研团队。 4 AIGC（GPT）赋能通信行业应用白皮书V2.0 目录 一.前言10 二.GPT-4研究12 2.1AIGC与GPT-412 2.2GPT-4的能力分析15 2.3GPT-4的技术原理27 2.4GPT-4的应用33 2.5下一个GPT是什么？37 三.GPT-4赋能通信行业应用40 3.1通信IT领域的典型应用场景40 3.1.1智能开发41 3.1.2智能运维51 3.1.3智能营销58 3.1.4智能计费66 3.1.5智能客服71 3.1.6智能客户关系管理76 3.1.7商业智能82 3.2通信网络领域的典型应用场景85 3.2.1智能网络规划86 3.2.2智能网络部署89 3.2.3智能网络维护91 3.2.4智能网络优化95 3.2.5智能网络运营98 四.构建通信业务TelcoGPT101 4.1通用大模型与通信业务之间的鸿沟101 4.2TelcoGPT-基于通信认知增强弥合鸿沟104 4.3TelcoGPT如何构建？106 4.4亚信科技TelcoGPT实践108 4.4.1亚信科技AISWareTACMaaS108 4.4.2亚信科技AISwareTelcoGPT-CodeGPT109 4.4.3亚信科技AISwareTelcoGPT-OpsGPT112 4.4.4亚信科技AISwareTelcoGPT-ChatBI114 4.4.5亚信科技AISwareTelcoGPT-Chatbots115 5 AIGC（GPT）赋能通信行业应用白皮书V2.0 4.4.6亚信科技AISwareTelcoGPT-ANCo-Pilot116 4.4.7亚信科技AISWareAIGC118 4.5亚信科技可基于GPT类大模型赋能的产品系列119 4.5.1超级开发平台120 4.5.2IT运维套件121 4.5.3基础架构平台121 4.5.4全域智能运维平台122 4.5.5通用人工智能平台123 4.5.6AI数智运营平台123 4.5.7场景计费产品124 4.5.8智能化客服系统125 4.5.9客户关系管理系统126 4.5.10数据探索分析产品126 4.5.11知识图谱产品127 4.5.12智能化网络规划优化平台128 4.5.13网络和业务编排系统128 4.5.145G网络故障管理系统129 4.5.15智能用户体验管理平台130 五.总结和展望131 参考文献133 6 AIGC（GPT）赋能通信行业应用白皮书V2.0 图目录 图2-1GPT发展历程15 图2-2GPT-4解释复杂名词16 图2-3GPT-4简化概念，解释复杂名词17 图2-4GPT-4以专业人士身份，解释复杂名词17 图2-5GPT-4根据特定要求或主题创作文章18 图2-6GPT-4与用户多轮对话进行推荐19 图2-7GPT-4智能生成代码20 图2-8GPT-4智能解释代码21 图2-9GPT-4智能修正代码22 图2-10GPT-4抽取文本中关键信息23 图2-11GPT-4智能分析文本和数据并制表23 图2-12GPT-4分析解决复杂问题24 图2-13GPT-4处理文本图片混合输入25 图2-14Transformer架构28 图2-15RLHF训练方法32 图3-1GPT-4对于软件研发生命周期的变革41 图3-2GPT-4帮助分析业务需求43 图3-3GPT-4辅助界面设计44 图3-4引入GPT-4后开发人员日常工作场景47 图3-5GPT-4智能辅助编码47 图3-6GPT-4提升持续集成效能49 图3-7GPT-4快速生成单元测试用例51 图3-8智能运维工作台运维协作场景53 图3-9GPT-4帮助分析故障54 图3-10GPT-4智能修复Kafka配置错误55 图3-11GPT-4智能生成ansible程序代码56 图3-12GPT-4运维知识问答57 图3-13GPT-4智能工单分析58 图3-14如何策划产品的回答60 图3-15产品功能设计的进一步建议61 图3-16关于产品广告词的问答62 7 AIGC（GPT）赋能通信行业应用白皮书V2.0 图3-17关于产品广告词的古诗词形式的问答62 图3-18关于主动营销推荐的问答63 图3-19关于不同产品特性分析比较的问答64 图3-20关于帮助客户产品下单的建议64 图3-21关于产品营销分析的问答66 图3-22GPT-4根据计费数据给出情况解释68 图3-23GPT-4智能将企业业财融合助力运营69 图3-24GPT-4举例风险交易行为70 图3-25GPT-4基于意图的算网方案推荐71 图3-26GPT-4基于客户情绪，智能化处理客户请求73 图3-27GPT-4根据客户提问，智能化生成解决方案74 图3-28GPT-4与客户交互式对话能力展示76 图3-29GPT-4人性化提问方式进行问卷调查77 图3-30GPT-4结合知识图谱信息进行推理，为客户经理挖掘潜在客户78图3-31GPT-4智能文本处理实现多源地址合并79 图3-32GPT-4智能文本处理实现用户地址匹配80 图3-33GPT-4虚拟智能同伴应用案例181 图3-34GPT-4虚拟智能同伴应用案例281 图3-35智能BI增强分析VS敏捷BI自助分析83 图3-36GPT-4根据专业需求，生成无限网络规划方案87 图3-37GPT-4实现切片自动勘察88 图3-38GPT-4基于意图的传输专线网元配置激活90 图3-39GPT-4生成5G基站质检方案91 图3-40GPT-4针对PON链路故障提供的解决方案92 图3-41GPT-4日志异常检测94 图3-42GPT-4智能网络能耗优化应用196 图3-43GPT-4智能网络能耗优化应用296 图3-44GPT-4关于云网优化的专业知识储备97 图3-45GPT-4实现云网业务融合运营99 图3-46GPT-4面向客户投诉的智能问答100 图4-1通用大模型与通信业务之间的鸿沟103 图4-2通信认知增强弥合鸿沟104 图4-3TelcoGPT通信认知增强能力体系106 8 AIGC（GPT）赋能通信行业应用白皮书V2.0 图4-4通信认知增强模型服务功能108 图4-5通信认知增强模型服务平台109 图4-6引入大模型后的代码开发过程109 图4-7代码行级补全110 图4-8代码片段补全110 图4-9代码注释生成111 图4-10CodeGPT生成测试用例111 图4-11运维知识智能问答113 图4-12智能工单分析113 图4-13精确指标检索与分析114 图4-14泛化指标检索与多指标关联分析115 图4-15ChatbotsFAQ问答116 图4-16网络数据查询及分析117 图4-17网络投诉助手及深度分析117 图4-18自动生成南向网络配置报文并检测下发117 图4-19亚信科技AISWareAI²GC产品功能架构图118 图4-20超级开发平台架构120 图4-21IT运维套件整体架构121 图4-22基础架构平台架构122 图4-23全域智能运维平台架构122 图4-24通用人工智能平台架构123 图4-25AI数智运营平台架构124 图4-26场景计费系统架构125 图4-27智能化客服系统架构125 图4-28客户关系管理系统架构126 图4-29数据探索分析产品架构127 图4-30知识图谱产品架构127 图4-31智能化网络规划优化平台架构128 图4-32网络和业务编排系统架构129 图4-335G网络故障管理系统架构129 图4-34智能用户体验管理平台架构130 9 AIGC（GPT）赋能通信行业应用白皮书V2.0 一.前言 2022年被认为是人工智能生成内容（AIGC）元年。作为AIGC在自然语言领域的代表，ChatGPT在2022年年底一经推出，就掀起了一场可能涉及所有人和所有行业的“大火”，2023年3月GPT-4的发布则进一步推动了“态势升级”。由ChatGPT/GPT-4引发的全球关注，令许多人回忆起2016年AlphaGo战胜人类围棋世界冠军的时刻。如果说AlphaGo代表了AI在专业领域战胜人类的起点，ChatGPT/GPT-4似乎迈出了通用人工智能的第一步。这是第三次AI浪潮以来所有积累产生的硕果，AI技术到了一个即将大规模产业化的临界点。 ChatGPT将单调呆板的人机通信演进到前所未有的自然、高效、有创造力的人机协作，代表了生产力的提升。ChatGPT有多重要？埃隆·马斯克评价：“好得吓人，我们离危险的强人工智能不远了