如今，从日常视频通话到工业互联网数据传输，从家庭宽带使用到政务服务在线办理，人们的生产生活已离不开稳定的网络支撑。随着 5G-A 技术的广泛应用，网络设备数量激增、业务场景不断丰富，网络故障的排查与处理难度也大幅提升。
过去，跨域、跨厂商的疑难故障，传统运维往往需要工程师在多套独立系统中手动检索、比对海量日志与文档，耗时费力。如今，基于一套高质量的行业“语料教材”，智能运维系统能够快速理解问题、关联知识并给出精准分析，效率显著提升。
这背后，是浙江移动联合亚信等产业链合作伙伴，发挥中国移动创新研究院的研发优势，率先扛起语料建设创新大旗，依托中国移动“1+3+N”协同创新基地浙江节点网络智能化实验室，以“标准先行、平台支撑、数据赋能” 的系统化思路，打造通信网络运维语料规范与高质量数据集，为行业智能化转型树立了可复制、可推广的标杆。
行业痛点：四大难题锁住智能运维脚步
在千行百业加速数字化转型的今天，中国移动5G-A 技术规模落地，稳定高效的网络已成为社会运行的 “数字血脉”。传统依赖人工经验的网络运维模式，早已难以应对日益复杂的网络结构和海量业务需求，网络运维智能化成为释放数字潜力、推动产业升级的关键。
在浙江移动启动网络运维领域语料创新实践前，通信行业的语料建设正遭遇语料共享不足、建设成本高等四大核心难题，严重制约着运维智能化的进程。
一是语料资源“孤岛化”，不同地区、不同系统、不同厂商的语料数据各自为战，像一个个分散的 "信息孤岛"，无法实现共享复用，难以形成规模效应；二是数据建设成本高，高质量语料数据集需要投入大量人力物力进行标注和梳理，让不少企业望而却步；三是语料标准“碎片化”，语料建设标准不统一，数据格式、标注方法不同，就像“方言不通”，整合协同效率低下；四是语料质量参差不齐，专业术语混乱、表述模糊，导致AI模型训练效率低、识别准确率不足，很多智能运维工具难以真正落地。
创新实践：标准、平台场景三维发力，构建数据驱动的运维新生态
面对行业 “卡脖子”难题，浙江移动从三个维度协同发力，积极推动网络运维智能化。
一是立标领航，制定行业首个系统性规范。浙江移动联合产业链伙伴，经过反复打磨优化，制定出《通信行业网络运维领域语料规范》——这是业内首个覆盖语料全生命周期的系统性标准。该规范对语料的数据采集、文档处理、标注方法、存储安全、隐私保护、版本管理等各个环节都作出了明确规定。无论是运维手册、产品文档还是故障记录，所有数据都有了统一“标尺”。这一规范彻底改变了此前各说各话的数据乱象，让不同地区、不同厂商的语料资源能够顺畅共享。
二是技术赋能，打造一站式数据使能平台。浙江移动自主研发了网络运维语料数据使能平台，提供从收集、清洗、标注到管理的一站式服务，支持问答对、文档、提示词等多种类型语料集的建设，大幅降低语料处理的人工成本。
以标注工作为例，通过自动标注+人工校对的模式，原本需10人天完成的任务，如今仅需2人天即可高效完成，效率提升达80%。同时，平台配备网络运维领域特色算子、数据脱敏、文本切片等功能，能有效处理各类专业数据，保障数据安全与质量，让语料处理更高效、更可靠。
浙江移动自主研发了网络运维语料数据使能平台，大幅降低语料处理的人工成本，内容涵盖 14个专业类型，包括 2,230个知识文档、13,253张图片 及 229,640条QA对
三是场景赋能，沉淀高质量数据集。浙江移动基于统一规范和平台能力，在核心网运维、家庭业务、网络安全等 30 多个关键领域，构建了高质量数据集，覆盖故障识别、参数查询、根因定位等核心运维场景。
在核心网运维场景中，平台沉淀 15000 + 条 4/5G 核心网信令数据，经专家标注整理形成优质训练集，通过微调训练出“信令大模型”。该模型构建的信令分析智能体接入投诉系统后，将 4/5G 上网业务投诉的码流分析时长从 1 小时压缩至 10 分钟内，分析准确率超 85%，投诉工单处理效率提升15% 以上，更快响应和解决用户投诉的问题。
家宽装维作业智能体帮助实现基于故障场景的智能诊断、解决方案生成，并实现落单自动诊断、处理方案智能推荐、部分远程操作自动执行、工单报结智能校验
重塑格局：节省成本超千万，引领通信运维智能化转型
浙江移动的实践不仅在语料规范、多模态数据处理和智能运维支撑三方面实现关键突破，更构建了“数据驱动—模型迭代—业务赋能—数据优化”的闭环生态，相关案例已入选中国信通院《人工智能高质量数据集建设指南》，成为行业认可的标杆实践。
截至目前，浙江移动已构建涵盖30 +场景的高质量数据集，支撑知识问答、故障处理、配置变更等多个智能体落地应用，累计为企业节省运维成本超千万元。同时，智能运维能力的提升让网络故障处理更快速、服务更稳定，间接惠及数千万用户，为数字经济高质量发展提供了坚实保障。
面向未来，浙江移动将持续紧跟 5G-A、算力网络等技术发展趋势，进一步拓展语料覆盖领域，优化数据平台能力。计划联合行业伙伴成立AI数据联盟，推动语料标准共建、资源共享与生态共赢，让高质量数据真正成为数字经济的核心驱动力。
