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2025-08-08 0
当前,人工智能正加速渗透民生场景,算力成为新基建核心,大模型持续重塑产业边界,在此背景下,一个关键命题愈发清晰,为何服务场景的智能化改造总滞后于网络升级?如何突破 “最后一公里” 服务瓶颈,成为运营商从 “管道提供者” 向 “服务生态构建者” 转型的核心考题之一。
作为通信行业的重要参与者,广东联通给出的答案颇具启示意义,通过昇腾算力底座与大模型技术的深度耦合,重构了服务生态的价值链条。
标杆运营商的“装维”痛点
作为中国联通规模最大、创新最活跃的省级分公司之一,广东联通以“数字信息运营服务国家队、数字技术融合创新排头兵”为使命,持续推进网络向新、技术向新、服务向新,构建“两院四公司”创新能力体系,全面服务粤港澳大湾区建设。
也正因此,在电信行业数字化转型的浪潮中,广东联通面临传统装维服务模式的深层困境,这种困境并非孤立现象,而是行业共性矛盾在特定区域的集中体现。
一方面,传统装维作业效率极为低下。在过去的模式中,装维人员在面对客户的故障申报时,由于缺乏系统性、智能化的工具支持,常常出现故障定位不准确、反复上门维修等情况,导致装维作业的整体效率大打折扣。
另一方面,客户感知差的问题也十分突出。客户在遭遇网络故障后,长时间等待维修人员上门,且维修过程中又面临维修时间长、问题解决不彻底等状况,这使得客户对于广东联通的服务满意度急剧下降,进而对公司的品牌形象造成负面影响。
再者,从后台操作来看,人工操作繁琐复杂,客户平均等待时长高达10分钟以上,而系统处理相关业务更是需要15-30分钟,如此漫长的等待时间,无疑让客户在体验服务时感到极为不满。
为了打破这种困境,突破行业共性矛盾的束缚,寻求一种能够从根本上提升装维服务效率、改善客户感知的解决方案迫在眉睫。而与在算力、大模型等领域具备强大技术实力的昇腾展开合作,便成为了广东联通解决装维痛点、推动服务升级、实现数字化转型的必然选择。
昇腾筑基:广东联通的悦AI“升维”
为了有效应对挑战,提升服务质量与效率,广东联通积极探索创新之路,与昇腾展开深度合作,全力打造“悦AI”系列内部应用,面向企业内部形成悦帮·助手、悦升·助销、悦来·无人坐席、悦影·数字员工,涵盖了公众、政企、人力、财务、法律等多个部门及各地市,为不同用户群体提供了强大的智能助手功能。
其中,面向公众、市场等部门的悦帮·AI智家助手,成为了广东联通提升装维服务水平的关键利器。
具体来看,AI智家助手以昇腾算力底座+大模型+智能体技术为核心,通过在昇腾平台上的高效部署和精细调优,实现了的“问、查、办”服务功能,成功为装维服务的最后一公里提速。
在项目算力方面,广东联通充分利用自身的智算昇腾资源池,为AI智家助手的运行提供了坚实的算力保障。
同时,MindIE推理引擎已预先适配GLM和Qwen大模型,这一优势使得项目能够在现场实现快速部署,部署周期大幅缩短至小于1天,为AI智家助手的迅速推广应用奠定了基础。此外,MindIE推理引擎还支持Prefix Cache特性和BatchSize参数优化,通过这些优化措施,其吞吐能力提升了80%,确保了AI智家助手在运行过程中的高效性与稳定性。
智家助手的强大之处还在于其能够拉通多套B/O域系统指令。它基于大模型来识别指令意图,并通过Agent智能API调用,为智家工程师在移动端提供了便捷的会话方式,实现了随查、随办的高效操作。通过调用GLM、DeepSeek等大模型,并对接10余个系统40+个接口,成功解决了传统装维作业效率低、客户感知差的难题。
在客户服务方面,智家助手也取得了显著成效,客户平均等待时长减少了90%,极大地提升了客户的服务体验。从使用频率来看,智家助手月调用次数高达10万+,并且为后台节省了约2万工时,为公司的运营成本控制做出了重要贡献。
目前,智家助手已经在全省范围内得到了广泛应用,服务着全省1800+工程师,其月活使用率超过95%。
发现用户体验的“关键变量”
当前,通信行业竞争持续加剧,技术创新节奏不断加快,运营商身处其中,既面临着诸多挑战,也迎来了不少发展机遇。
从技术创新层面观察,双方携手这一实践的背后,也暗含着对技术路线的深刻共识。昇腾始终坚持以 NPU作为核心技术路线,完美应对了 AI 快速进化的需求;作为深度合作的伙伴,广东联通明确认可这一路线,认为 NPU 在 AI 场景的精准适配性,更能支撑通信服务的智能化升级,符合行业未来的技术方向。
在业务模式创新上,广东联通围绕 “悦 AI” 系列应用,构建起面向多部门、多领域的智能服务体系。从无人坐席的服务质量提升,到实时助销的 AI 识别准确率突破,这些实实在在的成效,正是中国 AI 产业生态协同发力的缩影。
当网络速度领先于服务速度,当算力重塑产业生态时,服务场景的智能化改造进度,正成为影响用户体验的关键变量。广东联通与昇腾的合作,也印证了中国 AI 产业生态已从技术探索阶段迈入 “成果落地” 的实质阶段,生态内的资源整合能力、场景适配效率已形成显著优势。
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