通信世界网消息（CWW）近日，爱立信宣布与阿斯利康、萨博、瑞典北欧斯安银行、瓦伦堡投资公司合作，共建AI基础设施，提供安全及主权计算接入服务。这一举措标志着爱立信在AI领域的布局拓展到了垂直行业。
从2018年与武汉AI实验室签署合作协议，到将AI深度融入高性能可编程网络，再到将AI能力拓展至垂直行业，爱立信在AI领域未雨绸缪、持续深耕，目前已取得显著进展。尽管如此，爱立信表示，AI的成功并非一朝一夕，需秉持长期主义思维。
在日前举办的Imagine Live全球路演中国站上，爱立信专家对AI进行了深度解读。
AI原生：可编程网络的内生组成
“移动网络、云计算、AI是社会数字化转型三大相互关联、相互依靠的基石技术。”路演活动中反复提及的这一观点，充分阐释了AI的重要地位及其与移动网络的紧密关系。
爱立信亚太区先进技术总监Sheng-Ann Yu高屋建瓴地剖析了移动网络与AI之间的辩证关系：电信行业对AI的探讨包含两个层面，一是AI for Network，即AI赋能网络，让网络规划、建设和管理更有效、更智能；二是Network for AI，即网络支撑AI发展，提升智能眼镜、AI机器人等AI消费品的用户体验，同时为运营商拓展网络能力变现新路径。
“AI给网络带来诸多变革，未来影响深远；而若缺乏持续优化的连接能力，AI在移动设备端的应用也将受限。”爱立信专家进一步总结道。
从方法论的角度看，爱立信构建了完整体系，将AI应用于移动网络的各个环节。首先是AI in RAN，网络侧调用无线资源或进行节能考量时，可借助实时AI提高效率；其次是AI for RAN，通过AI协调网络、降低运维成本。实时AI与非实时AI相结合，形成闭环完整架构。
近年来，爱立信致力于构建高性能可编程网络，以提供差异化连接，破解流量业务增量不增收的难题。爱立信中国网络产品方案总经理吴日平表示，可编程网络能够将需求和意图转化为可执行方案，助力业务快速上线，有效降低网络运营成本。而AI让可编程网络更有效、操作更简便，因此自可编程网络诞生起，AI就成为其内生组成部分。可以说，AI在高性能可编程的演进中发挥着日益重要的作用。
AI赋能：“与网络对话”成现实
爱立信提出的高性能可编程网络依托于“差异化连接”“AI赋能和意图驱动”“网络能力开放”三大基石。不难看出，AI在赋能意图驱动、推动自智网络转型中扮演关键角色。“爱立信正在通过AI赋能，从产品和解决方案层面，将意图驱动理念真正贯彻到包括业务层、服务层和网络资源层在内的网络各个层级，形成网络认知闭环，让端到端的网络自智化成为可能。”爱立信全球AI与自动化研发主管Thomas Kinnman分享道。
爱立信致力于通过适配技术赋能运营商实现商业变现，其中涉及诸多意图驱动AI的相关案例。未来，无论基于质量提供服务还是动态网络切片，均无法通过传统网络部署模式实现，而是需要从两个维度突破。一是无线网络的服务感知能力，此为实现意图驱动的基础；二是意图驱动的网络管理，通过定义“网络意图”，让网络基于预设目标自主完成优化与调整。
例如，在意图驱动的能效管理中，运营商只需设定节能目标，无需调整技术参数或设置基站休眠模式，网络即可自动捕捉用户意图，优化资源分配，在保障性能的同时降低能耗。这一网络自动化节能功能至关重要。因为“意图”会将服务级别协议（SLA）要求转化为网络可执行的任务。从应用程序开发角度看，开发者需确保应用的健全性，使其在最坏场景下也能正常运行——这意味着应用往往基于最低性能需求开发，而帮助应用提出不同SLA并实现最佳性能，正是差异化连接SLA的核心基准。
爱立信中国区技术部副总经理张永涛表示，AI赋能的意图驱动实际上实现了“与网络对话”，即在网络运维过程中通过对话方式将意图传达给网络，网络能够逐层解析业务意图、服务意图、网络意图等，最终实现网络参数的自动化配置。
AI生态：开放、标准、包容、合作
单丝不成线,独木不成林。AI不仅改变了人们的工作生活方式，也重塑了产业协作模式。因为AI技术具有跨学科性、资源密集性及应用场景广泛性，发展AI需要构建强大的生态系统，以整合多方资源、加速创新、降低门槛、促进规模化应用，最终实现AI价值的最大化。
爱立信全球网络业务战略负责人 Hans Hammar表示，爱立信正在积极拓展合作伙伴生态系统，以应对AI带来的变化。在应用服务方面，随着新型应用不断涌现，其对网络的需求显著提升，爱立信正与硅谷及全球其他地区的众多应用服务提供商合作。在AI能力方面，与Meta、谷歌等AR/VR眼镜厂商展开合作，拓展生态圈。在网络运营层面，与APP应用开发者合作，形成rApps生态系统，开发者可通过标准化接口为网络运营开发应用程序，使其能在多厂商、多技术融合的环境中运行。据悉，目前爱立信的无线自智应用生态已拥有56名成员，包括12家运营商和44家独立软件开发商。秉持开放、标准、包容、合作的原则，爱立信与产业各方协同发力，共同加速AI进程。
近年来，随着ChatGPT的出现，AI大模型出现了千帆竞发的繁荣局面。Thomas Kinnman表示，将正确的AI运用到恰当的用例是AI应用的最佳方法。爱立信的原则是，既可借用第三方大模型，也可使用自研原生大模型，最终目的是在电信行业充分发挥AI最大价值。
此外，Thomas Kinnman强调，AI的发展成熟是一个渐进过程，从传统分析性AI，到机器学习和GenAI，再到形成智能体，无法一蹴而就。当前需要集成不同模型，以提升效率、降低成本。而从AI模型发展过程来看，需经历模拟、训练、生成模型、本地市场训练、生成定制化AI模型等阶段。
所以，表面汹涌澎湃的AI浪潮，实则是一个长期发展的过程，而业界需要做好长期主义的心理准备。
