C114讯 10月2日专稿（蒋均牧）“两百年前，火车与马车赛跑，火车输了。但后来铁轨铺向四面八方，火车便一直赢了下去。”
七年前，GSMA大中华区技术总经理刘鸿在发布《智能自治网络案例报告》时讲过这个故事。彼时AI在网络运维中的表现，大约还像第一次赛跑时的火车。七年过去，AI在根因分析、能效管控、网络优化等场景中已经比人做得更好，“AI会赢”不再是预测，而是正在发生的现实。接下来要回答的问题变成了：如何让它一直赢下去。
正是瞄准这一点，在近日举行的“AI智胜未来大会暨自智网络创新发展论坛”上，GSMA联合中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国移动、中国电信、中国联通、华为、中兴、亚信、浪潮等十家产业伙伴，正式启动“自智网络智能体开放生态项目”，探索通信网络智能体协同机制，为跨厂商、跨领域的智能体协作搭建开放底座。
期间，刘鸿与华为无线MAE产品线总裁赵振龙联袂接受了C114专访，围绕项目背景、技术路径、产业协作等话题进行了分享。他指出，智能体之间也需要一条铁轨：大家要有共同的语言、共同的信任机制、共同的协作机制，才能互相配合起来。这个项目要做的，正是铺轨。
锚定产业变化：智能体需要自己的“铁轨”
项目的发起，首先要从产业正在发生的三个变化谈起。
第一个变化，AI正在从辅助工具演进为能够完成任务的数字劳动力。GSMA在Mobile AI相关研究中提出，未来移动网络不仅承载AI，更将成为AI能力的重要生产和协同平台。随着Agentic AI的发展，智能体开始具备理解目标、制定计划、调用能力并执行任务的能力。产业关注的重点，已经从AI能否回答问题，转向如何在安全、可靠和可治理的前提下，让智能体参与实际流程和业务闭环。
第二个变化，挑战正在从单个智能体的能力，转向多个智能体之间的协同。通信网络天然就是多域、多厂商、多层次的，无线、传输、核心网、业务平台和IT系统相互关联。一个端到端问题，往往不可能由一个网络智能体独立解决，刘鸿用盲人摸象来比喻：每个智能体看到的可能只是局部，每个碎片都是对的，但总得把它拼起来，才能看到完整的真相。但智能体越来越多后，“不同智能体能否发现彼此、能否理解对方的能力、能否安全地分配任务”等新的问题又会出现，因此需要开放协同以解决“一群Agent如何共同把事情做好”。
第三个变化，产业协作方式正在从单点试验走向开放生态。GSMA正在通过Mobile AI、OpenTelcoAI和OpenGateway等项目，推动运营商、设备商、软件伙伴、AI开发者和研究机构共同参与各个环节工作。中国在自智网络、网络智能化和产业应用方面积累了丰富实践，现在恰是连接全球产业方向和中国实践的重要窗口。
赵振龙从技术落地角度作了补充。产业界正处在AN L4的攻坚阶段，TM Forum数据显示，自智网络产业参与者已从2019年的7家增长至2026年的95家，18家以上运营商已开展AN L4实践；81%的运营商计划在2030年前达到AN L4及以上水平。全球运营商已将网络智能体作为实现AN L4及更高阶智能的关键抓手，试图通过多智能体协同彻底解决困扰行业多年的多厂商跨域管理难题。其现实难点在于“互联标准不统一、跨层跨域集成难、公共组件复用低”，打破这些壁垒需要全行业形成合力，由GSMA这样的中立产业平台牵头来做这件事无疑将事半功倍。
至于当前亟需解决的最大挑战，两位受访者的判断出奇一致：不在某一项技术是否成熟，而在产业界能否形成共同认知、共同节奏，以及一套可信、安全、可治理的协作框架——智能体的身份是否可信、授权是否最小而足够、出了问题责任能否追溯到具体的智能体或人。据了解，GSMA正联合产业伙伴推进《面向未来智能体网络信任范式演进》白皮书的征求意见，围绕身份、授权、责任边界、协同安全等问题凝聚共识。
A2A-T：为智能体协同厘定电信级“轨距”
铺轨要有轨距，这个项目的技术支点，是面向电信场景的智能体交互协议A2A-T（Agent-to-Agent for Telecom）。
通用A2A机制提供了基础，但通信行业的要求则要苛刻得多。赵振龙将其概括为三方面差异化需求：一是极简集成，多厂商系统对接长期缺乏标准API，集成周期通常要2到6个月且成本高企，A2A-T框架能将周期压缩至天级；二是安全防护，通用A2A的混合云架构会把攻击面暴露在公网，A2A-T采用电信级SLA保障和多层级鉴权机制；三是快速创新，主流IT平台存在技术门槛高、不支持A2A等挑战，专属元模型覆盖全ICT运维场景，运营商可以直接调用成熟的算法和工具，不必从零搭建。
他直言，智能体交互最怕的是幻觉问题——“胡说八道，但听下来还挺有道理”。高铁铁轨与普通铁轨的区别在于护栏，A2A-T就相当于一个护栏，要做的正是把智能体的决策限制在可控范围之内。
赵振龙表示，A2A-T通过标准化语义、统一化规则、体系化治理，让不同厂商、不同域的智能体具备统一“交流语言”与协作规则，为全网多智能体有序协同、高效联动筑牢技术根基。华为正与运营商联合推进A2A-T技术落地，主要聚焦运营商真实场景需求，不追求技术噱头，重点解决通信智能体协同的开放、可信、互操作三大核心问题。从现阶段成果来看，A2A-T基于A2A扩展实现了专业性、自发性、可靠性、安全性四类增强。
标准化与开源项目的进展，正迅速把这套电信级“轨距”从纸面推向现网。TM Forum的A2A-T协议标准IG1453系列标准逐步完善；中国移动联合华为于2026年6月在Linux网络子基金会（LFN）发起全球首个通信智能体协同开源项目OpenAN项目，并先期捐献了注册/编排中心、A2A-T SDK等组件的首版本代码。
四个“有”：让生态从启动走向持续运转
一个项目能不能持续运转，不在于启动仪式有多大，而在于能不能持续产生共同认可、可以验证并且具有实际价值的成果。有鉴于此，刘鸿将下一步工作重点概括为四个“有”：有机制、有验证、有场景、有节奏。
有机制，是希望项目参与各方共同讨论开放、透明的协作机制，明确项目范围、工作分工、成果管理和参与方式。同时，“要把项目边界讲清楚”，避免重复建设新的标准体系，而是汇聚运营商和产业伙伴的共同需求，总结实践中发现的问题，并将适合的成果与3GPP、TM Forum、CCSA以及相关开源社区衔接。
有验证，是让不同厂商的智能体在相同场景下真正运行起来，验证能否发现彼此、分配任务、传递上下文、安全调用并完成追溯。这种验证不仅包括能力验证，也包括安全验证和治理验证。刘鸿期待项目参与单位共同研究适合智能体互操作的验证方法。
有场景，是产业生态不能只围绕协议讨论协议。GSMA建议选择少量价值清晰、数据可得、风险可控，并且具有跨域协同需求的场景进行验证。最终选择哪些场景，应由运营商和项目参与单位根据实际需求共同确定。
有节奏，是生态需要持续工作，而不是停留在一次活动。GSMA希望通过工作组研讨、技术交流、联合验证和阶段性成果分享，逐步形成稳定的协作节奏。相关成果可在适当条件下，通过MWC上海、MWC Barcelona以及GSMA其他全球平台进行交流，让更多国际运营商和生态伙伴了解中国的探索。
“铁轨的价值不在于某一段能够跑多快，而在于它全线贯通，能够处处可达、能够进行统筹调度、能够进行高效的协同。同样的，一个真正可持续的生态不是所有参与者做同一件事，而是每一个参与者都能贡献自己的能力，并从协同中获得清晰的价值。”刘鸿如是总结说。
生态标杆：RANSpirit与华为实践
在产业生态的构建中，先行者的实践往往具有标杆意义。
作为项目初始成员和OpenAN联合发起者，华为推出了面向新一代通信网的智能化底座RANSpirit，将智能深度注入网络与业务，实现网络供给与业务需求的精准匹配，助力运营商提效降本、提质增收，释放无线网络的全新价值。
赵振龙拆解说，在提效降本方面，RANSpirit将AI深度融入故障运维、绿色节能和网络优化三大核心场景，其与领先运营商已完成上百万小区的规模测试，验证了无线单域全场景自智中智能体规模化应用的价值。他特别提到无线域的复杂性，2G到5.5G"几世同堂"，末梢网络长期处于“亚健康”状态，而这恰恰是AI知识图谱、微网格协同优化等能够一展所长的空间。以国内上千万基站的体量，网络效能哪怕提升5%，都是一个非常可观的数字。
在提质增收方面，依托RANSpirit网络大脑，无线网络可精准适配移动AI时代智能体业务的严苛网络标准，实现业务感知、体验预估、资源调度、闭环优化的全流程智能化。通过为高价值新业务提供差异化SLA保障，助力运营商开辟体验变现新赛道，兼顾普通用户基础体验，实现价值与口碑双提升。目前，该商业闭环已在上海梅赛德斯-奔驰文化中心以及福建闽超揭幕战等超高密流量场景中得到成功验证。
这些创新与实践以现网成效为整个生态提供了可借鉴、可复制、可推广的参照，降低后来者的进入门槛与试错成本——先行者的意义正在于此。
写在最后：推动网络迈向真正自主智能化
把视野拉长，这个项目的分量还需要放到国家战略的坐标系里看。
2026年是“十五五”规划开局之年，“十五五”规划建议明确提出适度超前建设新型基础设施，国家已将包括新一代通信网的“六张网”规划建设纳入顶层设计。
“自智网络智能体开放生态项目”最大的意义，不只是让网络更加自动化，更在于推动网络迈向真正的自主智能化。在AI时代，网络不仅连接人与人、人与物，还将连接智能体与智能体——未来的通信网络将从“连接驱动”走向“意图驱动”，从“单点AI”走向“多智能体协同”，从“人工运维”走向“自治运营”。一个开放、互操作、可信赖的智能体生态，将成为新一代通信网络的核心基础。
可以预见，随着项目的持续推进，协作机制不断完善、技术验证逐步深入、应用场景日益拓展，不同厂商、不同域的智能体将能够像人类专家一样默契配合、自主交互，AN L4乃至更高阶智能的普及也将比想象中来得更快，从而为数字生产力的释放、数字经济的高质量发展注入更持久动力，助力AI“一直赢下去”。
