专访阮宜龙：中国电信AI正处于快速发展的黄金时期|人工智能_新浪财经

当前，新一轮科技革命和产业变革加速演变，大数据、云计算等数字科技迅猛发展，特别是以ChatGPT为代表的大模型出现，推动了数字科技加速进入人工智能时代，对人类的生产生活和社会制度产生广泛而深刻的影响。

数字信息基础设施是经济社会数字化发展的底座。作为通信运营商，中国电信见证并推动着网向云再向人工智能持续演进。如今三者深度融合成为了发展方向。人工智能的发展对云网融合提出了更高的要求，云网融合朝着更加智能化的方向演进升级，同时云网融合也将进一步推动人工智能的加速发展。

“未来的云是提供智能算力和AI服务的云，没有AI就没有云的未来，除却AI不是云。”中国电信董事长柯瑞文明确指出，中国电信将聚焦智能算力调度、通用基础大模型等领域的核心技术攻关，着力推进解决“卡脖子”技术难题，真正把数字信息基础设施牢牢掌握在自己手里。

2023年11月28日，注册资本30亿元的中电信人工智能科技（北京）有限公司成立。该公司为中国电信为探索人工智能而设立的子公司，经营范围广泛涉及人工智能理论与算法软件开发、人工智能基础软件开发、人工智能应用软件开发，以及人工智能硬件销售等多个方面。

据了解，中国电信近年来在人工智能领域已经取得了显著的成果，构建了“中心-省-边缘-端”四级算力布局体系，总智算规模达16EFLOPS（FP16）；从0到1自主打造了语义、语音、图像和多模态的星辰基础大模型体系。语义连续发布百亿、千亿参数大模型，百亿参数版本去年6月在知名评测榜单C-Eval中取得总榜第七，也是唯一上榜的央企大模型；发布多模态大数据AI融合PaaS底座，支持结构化、半结构化、非结构化多模态数据存储，支持存算分离；大模型研发之外，在AI基础能力方面完成了AI平台的搭建和重点技术的布局与突破，研发了星河AI平台，基于中国电信云网资源禀赋，依托四级算力，搭建全集团统一算法仓，在20省部署核心算法，算法日均调用量达3.3亿次。通过不断开源自研产出，建立面向全社会的开发者生态，扩大自研影响力，共同推动技术进步和应用创新。而中电信人工智能科技（北京）有限公司的成立，更标志着中国电信在AI领域的进一步拓展和深化，将通过先进的人工智能技术提升服务质量、提高运营效率，并为各行业发展注入新的动力。

中国电信为什么要做人工智能研究？业务领域发展有何优势和不足？人工智能又将怎样赋能“云网融合”？未来中国电信在AI领域还将有哪些布局和计划？

对此，澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者专访了中电信人工智能科技有限公司大数据研发中心总经理阮宜龙。

以下为采访实录：

澎湃新闻：近期，中国电信发布了千亿参数星辰大模型及数据要素平台，并提出将对大模型进行开源。当前海内外“百模大战”仍在继续，中国电信为什么要构建自己的大模型？基于哪些具体的需求和应用场景？

阮宜龙：当前全球已经进入了AI时代，特别是ChatGPT等深层次AI技术引领形成了新的增长点，在这些方面国际竞争非常激烈。我们研发大模型，除了要满足用户需求，也有基于模型安全性等方面的考虑。

一方面，在GPT 2.0时代我们就关注到了其暴露出的安全风险问题，比如数据调用过程中存在考虑不充分的安全隐患，比如用户数据参与大模型训练可能产生隐私和数据安全问题等等。

如何才能保证大模型的安全呢？只有从0到1的大模型研发，才能保证数据的可控，保证内容的安全。在大模型研发的过程中，我们也的确做了大量的数据清洗。

另外一方面，从实际的业务场景出发，包括通用问答、医保咨询、民生服务，都需要从基础模型开始做训练。在这个过程中，需要非常精细地去调整基础模型训练的数据配比，而这是非自研大模型无法实现的。

此外，市场需求也是很重要的一个原因。我们通过A100、A800和910B三个千卡集群，用于通用基础大模型训练，同时也是国内最早完成910B大模型适配的企业，完成A100、910B等主流显卡在大模型训练场景下的算子加速。自主研发的大模型与国产芯片适配更加灵活高效，可以提高模型的训练和推理效率。可以说，未来拥有先进的大模型和生态系统的企业将更有可能在应用层到算力层掌握营收话语权。同时，自主研发的大模型可以更好地适应中国的语言、文化和行业特点，提高了人工智能技术的本土化水平。后期场景化适配度更高，生态构建更自主，为应用场景提供更好的支持。

澎湃新闻：当前全球AI产业正蓬勃发展，具体到电信领域的AI产业，您认为目前发展处在怎么样的周期或阶段中？技术进步的驱动因素和限制因素有哪些？可否请您预判下未来产业竞争格局及关键技术的发展趋势？

阮宜龙：据我了解，中国电信是国内运营商中最早布局AI领域的，坚持走科技创新、核心能力自主研发的发展路线，目前在行业内也是首屈一指的。与此同时，得益于良好的发展环境，中国电信的AI产业也正处于快速发展的黄金时期。

在算力基础设施方面，我们是国内最早进入云计算领域的运营商，积累了大量算力建设和算力调度的核心技术。今年我们在国内首创提出了“智能算力车”解决方案，陆续投产了京津冀智算中心、中南智算中心等多个满足大模型训练的公共智算中心。

在算法方面，我们近期刚刚发布了星辰千亿参数的语义大模型，并推出12个垂直领域的行业大模型，赋能千行百业的数字化转型。

在大模型体系构建方面，打造基础模型+行业模型+应用模型的布局。我们发布了完全自主研发、国内领先的星辰系列大模型，构建了语义、语音、图像及多模态大模型的基础框架。其中语义大模型于11月份发布千亿参数版本，视觉大模型及多模态大模型均达百亿参数量级。同时，我们采用自研与生态合作的形式，加快推进模型能力技术突破和效果提升。与北京智源人工智能研究院开展万亿参数通用基础大模型研发，实现模型效果达到国内领先。在有了这些基础大模型后，我们凭借在各行业深耕多年的优势和经验，联合头部生态构建了涵盖教育、政务、应急等20多个行业大模型，覆盖全行业500多个应用场景。遵循“自研+生态”双轮驱动的原则，推出“星辰MaaS平台”，联合生态伙伴打造集成大模型、数据、工具、服务于一体的能力，为客户提供专属定制版、通用行业版和客户自训练版等三种大模型一站式服务。

在数据方面，我们目前已经完成了超500TB文本数据、12亿张图文数据、日采集2PB视频数据的积累，并不断拓展合作公共数据和行业优质数据用于大模型训练。今年我们还加入中国大模型语料数据联盟，发布了“灵泽2.0数据要素平台”促进业界的数据共享。

和互联网企业相比，运营商在资源优势和业务方面具有很大的优势，一方面，运营商有丰富的网络和算力资源，相对来说训练、推理成本更低。尤其在大模型的建设方面，更容易发挥规模的优势。另一方面，我们有庞大的客户群体，以及丰富的2C、2H、2B的信息服务业务，能够更快地推动人工智能大模型在各个领域的落地，形成新的经济增长点。这些优势使运营商有动力在人工智能领域加大投入，驱动技术进步。

运营商进军大模型赛道，在人才技术方面，面临巨大挑战，我们也在积极探索创新人才引进和运营机制，成立人工智能专业子公司，正是希望通过更加灵活的市场机制在专业化运营和人才引进培养方面有所突破。

另外值得一提的是，中国电信重点布局云计算及算力、新一代信息通信、大数据、人工智能、安全、量子、数字平台等7大战略新兴产业和未来产业，AI人工智能是其中一个方向。我们公司承担了中国电信在人工智能新板块的科技创新工作，要用AI来重构电信业务，也肩负着中国电信以AI赋能整个社会千行百业、帮助普通用户提速增效的使命和责任。

澎湃新闻：中国电信的人工智能目前在全球市场中处于怎样的位置？产业链上下游分布与市场集中度情况如何？是否考虑技术“出海”？

阮宜龙：我们在人工智能领域的发展已经取得了一定的成果，在全球市场中的位置逐渐上升。然而，与全球领先的电信运营商和人工智能企业相比，在市场份额、技术创新和应用方面仍有一定差距。在全球竞争中，我们正努力提高自身在人工智能领域的竞争力。

在产业链上下游分布方面，我们已经建立了相对完善的产业链。上游主要包括芯片、传感器、云计算等基础设施提供商，中游包括人工智能算法、平台和解决方案提供商，下游则涉及各种应用场景，如智能客服、网络优化、数据挖掘等。市场集中度方面，我们在国内市场中具有较高的份额，在全球范围内，竞争激烈，市场集中度相对较低。

在技术与服务方面，人工智能的发展推动了技术和服务的国际贸易与合作。不同国家和地区的企业可以通过技术合作、服务输出等方式进行交流与合作，共同推动人工智能在电信领域的发展和应用。目前我们发展的AI技术与服务主要面向自身内部的数字化和国内客户需求，未来结合发展空间和时机也将在“出海”方面进行布局。

澎湃新闻：中国电信如何看待自身在人工智能业务领域发展的优势和不足？

阮宜龙：优势主要体现在以下几点：

第一，有政策支持。我国政府高度重视人工智能产业的发展，出台了一系列政策和措施支持创新和技术应用，为中国电信在人工智能领域的发展提供了有力保障。

第二，有技术实力。中国电信在人工智能领域积累了一定的技术能力，包括算法研发、数据分析、模型训练等方面。

第三，有巨大的市场需求。中国拥有庞大的人口基数和市场需求，为中国电信在人工智能领域的应用提供了广阔的市场空间。

第四，有数据资源优势。作为电信运营商，中国电信拥有丰富的数据资源，这有助于在人工智能技术研发和应用中发挥优势。

人工智能可以说是如日方升，大家都有不小的进步空间。对电信来说，比如在技术创新能力方面，与一些国际领先企业相比，在一些关键技术和创新方面还有提升空间。在产业链整合方面，虽然在产业链上下游已有一定布局，但从全球视角来看，仍需进一步提高产业链整合，以提升整体竞争力。在国际市场竞争方面，与其他国际竞争对手相比仍需加强品牌影响力和市场拓展能力。

我们也充分意识到了自身在人工智能业务领域发展方面的挑战和机遇，正在不断加大对人工智能技术的研发投入，并积极探索与国际合作，以提升自身的竞争力和市场份额。

澎湃新闻：刚刚您谈到，目前中国电信正通过人工智能提升数字化水平，在很多人认知中，电信运营商的数字化程度应该是很高的，那么中国电信的数字化主要集中在哪些方面？会实现怎样的效果？

阮宜龙：在整个信息化时代，电信运营商的数字化一直是比较超前的。我们说要用AI重构整个业务生态，主要是一些产品形态、业务模式会因为新技术的出现而来带一定变革。当前，整个领域被市场与技术双轮驱动，AI发展颠覆了很多脑力劳动的工作场景，AI和大数据加持下，企业数字化转型的活力会越来越强，而且空间巨大。

当前大模型的商业模式其实并不是很成熟，我们在制定AI战略的时候也考虑到了这一点，并没有指望短期实现高额回报，而是重点关注AI如何帮助企业降本增效。

举例来说，中国电信应用AI实现基站节能，用算法控制基站开关，每年能节约6亿度电。此外，通过AI进行升级，客服人工成本降本增效是相当可观的。

澎湃新闻：近年来中国电信在AI领域持续探索，并逐步应用AI赋能产品与服务，为此今年还专门成立了中电信AI公司。能否分享下中电信AI公司的成立背景、使命愿景，以及目前的主要业务？在AI领域的攻关重点有哪些？

阮宜龙：中国电信在AI领域的攻关重点主要包括云网融合、网信安全、数智赋能、天地一体等领域。其中，“中国电信AI+计划”将开发万种AI场景算法，赋能数字经济、数字生活和数字治理的场景应用，运用5G+天翼云+AI等技术，赋能千行百业的数字化变革。此外，中国电信还着重加强AI自主研发，攻关重点包括以下几个方面：

在大模型研发方面，致力于开发具有强大特征学习能力和跨领域泛化能力的自研大模型。例如，千亿参数的星辰语义大模型，实现智能客服系统升级；百亿级参数的星河通用视觉大模型2.0，实现了图像、视频多源信息的融合，从垂直领域智能迈向跨行业通用智能。

在智能计算平台方面，打造了智能计算平台“云骁”，为大模型训练、生命科学等场景提供软硬一体解决方案。推出了算力资源调度平台“息壤”，以每分钟数万次、每天上千万次的算力统筹和调度能力，为AI训练提供算力服务。

在行业应用方面，积极布局数字人领域，构建电信特色的数字人产品矩阵。此外，推出了以AI摄像头、AI盒子、3D工业测量系统等为代表的软硬一体化产品，在多领域、多场景推动AI落地。

在生态建设方面，致力于构建共享、多元、协同的生态体系，共筑AI生态，共享产业数字化红利。在国产化智算的适配上，积极发挥产业链链长的作用，推进国产化智算的适配工作。成立中国电信大模型生态合作联盟，加强产业合作，进一步拓展AI大模型战略布局，构建更丰富多元的人工智能合作生态，共同促进大模型研发和应用落地。

在科研创新方面，携手业内顶尖科学家、专家，共同组建了“中国电信科技创新咨询专家委员会—人工智能专家组”；与上海人工智能实验室签署战略合作协议，充分发挥各自优势，共同致力人工智能科技创新。前不久，国际欧亚科学院院士李学龙加盟中国电信，将引领推动中国电信人工智能领域的能力建设。

通过在这些重点领域的持续攻关，中国电信在AI领域逐步形成了自身的核心竞争力，并为未来的智能产业发展奠定了坚实基础。

澎湃新闻：相较于此前，AI加持给中国电信带来的最大变化是什么？

阮宜龙：带来的最大变化，可以说是促进企业从传统的通信运营商向科技型企业的转型，提升了企业创新能力，也为建设数字中国作出重要贡献。

首先，基站AI节能平台的本质是云网资源的智能调度，实现云网资源的自动化、数字化管理。所以，AI加持在大幅降低电费、运维等运营成本的同时，提升了中国电信的网络运营效率和管理水平，为中国电信向科技型企业转型夯实了基础。

其次，AI加持也提升了中国电信整体数字化水平，打造了行业数字化转型的标杆，具有行业影响力。目前，基站AI节能已全面纳入中国电信碳达峰、碳中和绿色发展行动，每年直接减少二氧化碳排放44万吨，为国家双碳战略的落地实施作出重要贡献。

此外，中国电信基于大数据和AI技术，借助云网融合优势，打造了云边协同的基站/机房智慧节能系统。通过边缘计算实时采集全国网管及动环海量的性能及配置数据、设备能耗数据等，基于云计算在统一的云端平台进行跨域的数据融合建模及AI分析，针对企业内百万基站扇区，数千大型机房实现“一扇区一方案”、“一房一策”的精准安全节能，可实现年节电7.5亿度以上，为推动企业云改数转、节费降本、绿色发展作出了突出贡献

在大模型方面，AI已经在根本上改变了中国电信自动化客户服务、预防型网络运维、安全监控和保障、运营决策制定等重要的生产行为模式。当前，生成式人工智能已经走向各个领域，中国电信已经构建自有的客服大模型，在全国21个省试点上线18个服务场景，充分赋能智慧客服和数字人，并且发布中国电信首个网络大模型，在激活十亿级的日志、百亿级的网络参数等海量数据资产的基础上，进一步深化智能化运营。可以预见，AI必将为全球通信行业带来更多深刻而长远的影响，成为运营商建设高阶自智网络的强大动力。

澎湃新闻：“云改数转”是中国电信近年来持续推动的发展战略，AI将怎样赋能“云网融合”和“云改数转”？

阮宜龙：“云改数转”是为实现数字化转型而提出的战略，目的是建设云网融合、绿色安全的新型信息基础设施，并构建数字化平台，为客户提供综合智能信息服务。如果要让外部客户对中国电信的云和数字化产品认可，那么首先要从企业内部的数字化转型开始，通过内部的推广应用去不断打磨产品。

举例来说，中国电信自主研发的基站AI节能系统作为内部数字化转型的典型案例，基本原理是采集全网全量的业务、网络、客户属性等海量数据，利用AI算法实现潮汐画像、智能预测、应急唤醒等能力，在保障用户无感知的前提下实现全网基站“一站一策”每日不间断自动、安全、精准节能。目前已在31省推广，年节电7.5亿度，节省电费5.2亿元，是业界规模最大的统一基站节能系统。

从云网融合的角度看，中国电信基站AI节能平台采用了云边协同的技术架构，一点部署全国覆盖。这一平台本身运行在云上，而其控制对象是网。同时，网络运行的数据又会实时回传给平台，就会对节能系统对网的控制策略产生影响，实现了“云调网，网调云”，二者融为一体。

从云改数转的角度看，这一平台突破了传统节能难度大、风险高、维护工作量大等痛点，即不需要人工干预，通过AI预测自动化完成全网的节能策略控制，通过数字化手段达到企业降本增效的目的。

澎湃新闻：落地应用是打通AI产业化“最后100米”的重中之重。我们也注意到，中国电信的AI应用产品涉及金融、政法公安、安防、APP、数字人等多领域。在AI赋能千行百业的目标指引下，为什么会率先在这些方面实现AI产品突破？能否分享下这些产品和解决方案的研发故事？

阮宜龙：综合分析，有多方面的因素，包括交付经验、市场规模、需求、训练数据等。

一是中国电信在安防、政法公安、公共安全等领域有丰富的项目交付实施经验和案例，在用户方面有很好的口碑和形象。

二是这些领域AI需求的市场规模巨大，比如据相关咨询机构反馈，2024年AI视觉产品规模预计达1567亿元，2025年预计可达到近6000亿元。

三是需求明确，主流和长尾算法边界清晰，主流算法以人脸、人体、机动车、非机动车等为主，具备可大规模复制、推广的基础。

四是我们有数量庞大的训练数据，可为算法精度提升提供高质量、多目标的数据支撑。

五是在技术上的优势，在计算机视觉算法方面相对成熟，也有一定的突破和进展。比如在社会治理、安防方面，发布城市治理AI大模型，打造业界首个10亿参数城市治理大模型，赋能各省治理类项目。

澎湃新闻：展望未来，中国电信在AI领域还有哪些计划和部署？下阶段工作的重点和目前是什么？

阮宜龙：下阶段的工作主要从能力升级和应用融合两方面入手：

一是把底座做实做强，利用强化学习、智能体验、检索增强等多种增强技术手段，提升大模型的实际业务应用能力。主要包括算法、算力、数据三方面。

在算法方面，我们一直坚持将通用人工智能的目标当成长期努力的方向。我们认为只有不断优化基础模型，让模型足够智能，才能在人工智能的军备竞赛中建立优势，促进国内AI产业的发展。

在算力方面，我们认为未来算力基础设施将由通用算力为主，向通算、智算、超算一体化的演进。目前我们正在加快推进智算、超算中心的部署，并加强算力调度的核心技术研发，更好地赋能差异化的算力需求。

在数据方面，针对目前中文行业人工智能训练数据不足的问题，我们计划开放超过1T的高质量清洗数据，以及基于星辰大模型底座的工具链，促进国内的人工智能产业发展。

二是把应用做透做宽，根植于丰富的业务场景，通过AI大模型加持和重构，促进万业千行加速发展。

运营商发展行业大模型，一方面要做好对自身丰富的业务场景的赋能，对内部工作提质增效，另一方面要持续在垂直行业领域赋能，助力政企行业客户更好更快发展，相关经验反哺通用大模型技术改进。电信优势集中在下游应用场景，包括AI服务器、政务、金融、安防、家居等细分领域，尤其是政务应用领域，作为央企要在大模型基础设施建设与研发应用上持续发力。