2025年4月12日，廣東移動與華為聯(lián)合發(fā)布基于DeepSeek大模型的SPN網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維體NetMaster試點(diǎn)方案。該方案創(chuàng)新性融合"雙引擎推理架構(gòu)"，通過整合傳統(tǒng)通信大模型的快速響應(yīng)能力與DeepSeek大模型的深度推理優(yōu)勢，標(biāo)志著SPN網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維正式邁入認(rèn)知智能新階段。
技術(shù)架構(gòu)層面，NetMaster構(gòu)建了三維智能體系：
1）知識圖譜引擎：采用Graph RAG技術(shù)，整合86萬例故障案例構(gòu)建多模態(tài)知識庫，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)對象關(guān)系圖譜與故障傳播知識圖譜的動態(tài)關(guān)聯(lián)。當(dāng)檢測到全網(wǎng)告警、性能或拓?fù)渥兓瘯r，系統(tǒng)可基于故障上下文精準(zhǔn)召回關(guān)聯(lián)信息，生成初步處置方案。
2）深度推理引擎：依托DeepSeek特有的圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GATv3）與思維鏈（CoT）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)跨域告警關(guān)聯(lián)分析和復(fù)雜故障推演。
3）反思優(yōu)化機(jī)制：引入專家經(jīng)驗反饋閉環(huán)，通過1至多輪方案迭代優(yōu)化，使復(fù)雜場景處置準(zhǔn)確率提升至89.7%。
在復(fù)雜故障處置場景中，NetMaster展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。針對傳統(tǒng)運(yùn)維中耗時較長的KPI劣化診斷，系統(tǒng)通過固化專家經(jīng)驗的CoT推理框架，初期可為運(yùn)維人員提供實(shí)時診斷建議，隨著知識庫的持續(xù)演進(jìn)，最終實(shí)現(xiàn)全場景自動診斷。這種"推理即服務(wù)"（RaaS）模式有效解決了傳統(tǒng)運(yùn)維中的直覺陷阱問題，使平均故障定位效率提升40%以上。
此次合作驗證了認(rèn)知智能在通信運(yùn)維場景的落地能力。隨著AN L4自智網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)的推進(jìn)，NetMaster將持續(xù)深化復(fù)雜系統(tǒng)建模、多模態(tài)認(rèn)知等技術(shù)優(yōu)勢，為全球通信基礎(chǔ)設(shè)施智能化提供核心驅(qū)動力。 
