中国电信在人工智能领域的优势和亟需破解的难题

责任编辑:王鹤迦 2025.03.26 16:11 来源:天翼智库

通信世界网消息(CWW)中国电信准确把握人工智能发展趋势,持续加大科技创新力度,形成了“1+1+1+M+N”的人工智能总体布局,在算力基础设施、数据、基座大模型和推进大模型应用落地等方面形成了独特的优势。

优势一:持续推进算力基础设施优化升级,夯实国云智算底座。首先是算力资源规模大、网络覆盖广,建设覆盖全国的“2+3+7+X”公共智算云池,建成京津冀、长三角国产化全液冷单集群万卡智算中心,自建智算22EFLOPS,接入合作伙伴算力达27EFLOPS。与此同时,中国电信已建成一张扁平化、网络全光化、运营智慧化的智能极速全光网络,覆盖城乡的高速率网络为AI算力调度提供了低延迟、高可靠的基础。次是建成了分布式的推理池。构建以“息壤”为核心的一体化智算服务平台,集算网调度、计算加速、模型训推于一体,并率先完成国产算力与DeepSeek-R1/V3系列大模型深度适配优化,实现全栈国产化推理服务落地。最后是将安全能力植入算力运营,自研安全垂类大模型,以实际攻防场景为切入点,深度嵌入算力运营流程,形成数字地貌、智能渗透、威胁研判等五大能力。

优势二:汇聚海量数据资源,形成可信开放的全栈数据要素能力体系。一方面,加速数据资源开发利用。构建“星海”数据资源地图,融合电信日均1.6PB自有数据、金融/互联网等27个行业数据和33省市/15类公共数据,通过集中入湖、隐私互联等方式,打造开放共享的可信数据空间。另一方面,通过三大平台提供全栈式数据要素服务。围绕大数据PaaS、融AI多模态治理等10大核心能力,打造三大服务平台,覆盖数据底座、采集、清洗、加工、标注、安全、交易等全流程服务。其中,星海数据智能中台支持百万级混合任务调度,服务超过150家政企客户。灵泽2.0数据要素平台提供数据确权登记、数据融合计算等功能,服务6个省级、27个地市级数据局进行数据要素市场化拓展。银河数据跨境平台则具备数据跨境存储、计算和传输全链路能力,已支持多地试点运行。

优势三:自主研发基础大模型底座,构建开源开放生态体系。首先是,全栈自主研发覆盖语义、语音、视觉、多模态的全模态星辰大模型体系,TeleAI已完成国内首个全国产化万卡万参大模型的研发。其次是在央企中率先开源多尺寸语音、语义大模型。最后是坚持开放合作,持续完善星辰MaaS(模型即服务)服务能力,引入通用、行业大模型64个,集成109个头部厂商模型能力工具。

优势四:依托海量用户生态,具备全域场景落地能力。一方面,以“客户+渠道”优势牵引应用落地,拥有超4亿移动用户数、天翼云企业客户数超455万,为AI产品应用推广提供广阔市场空间;持续推进渠道“三化”(自有渠道连锁化、线上渠道智慧化、社会渠道生态化)升级,连锁年销规模破千万,线上AI服务替代传统服务比例超18%,社会渠道达10万家。另一方面,积极拓展全域场景覆盖,对内面向网络运营、客户服务等场景开发应用十余个内部大模型,促进企业降本、提质、增效。通过自研AI节能系统,广泛部署在基站、IT云主机、AB类机房,实现年均智能节电约8亿度。对外已面向政务、工业、教育等领域推出50多个场景大模型,重点打造80多个行业大模型和20个行业智能体,提供“算力+平台+数据+模型+应用”的一体化服务,服务客户超1万家;推进“AI+产品”专项行动,加速AI手机、AI云电脑、AI云盘、AI摄像头等十余款产品规模推广。

中国电信加快发展人工智能亟需破解的难题

一是需要进一步提升基座大模型技术研发能力。

目前中国电信的开源大模型性能和影响力弱于头部企业,IDC报告显示星辰大模型在国内市场应用份额排名第六(2024年),属于第二梯队。当前AI大模型技术进步十分迅速,中国电信尤其需要在算力自主化、数据治理、产品适配和算法创新上加快突破,进一步加强技术研发和生态建设,提升AI技术的商业化应用水平,以全面缩小与全球领先人工智能企业的差距。

二是需要加强顶尖AI技术专家和AI落地应用人才队伍建设。

目前,中国电信的AI人才储备还不能满足2025年两会有关持续推动“AI+产业”融合应用协同发展的需要,特别是缺少顶尖AI专家、AI工程化人才和AI实际场景应用落地人才。中国电信需要通过校企合作和灵活用人制度不断吸引和培养AI人才。

三是需要进一步加强高质量行业数据集建设,赋能行业智能化升级。

面向大模型落地的各个行业数据集,受到行业数据隐私保护和数据安全合规性要求影响,不能满足通用大模型在垂直领域应用落地的要求。中国电信还需要进一步加强与行业数据伙伴合作,解决数据分散且标注成本高的问题,共同开发建设高质量行业数据集。


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