网络首发
大模型驱动的网络智能运营管理标准化和应用展望
李文璟;方宏林;喻鹏;大模型的迅猛发展正在深刻变革网络运营管理方式，推动自智网络从“外挂式智能”迈向“内生式智能”。聚焦大模型驱动的网络智能运营管理，在分析网络运营管理智能化的发展需求基础上，总结了网络运营管理大模型标准化进展。之后，在提出大模型驱动的网络智能运营管理架构基础上，阐述了大模型在网络自配置、自优化、自治愈等过程的关键技术和挑战。针对大模型在网络运营管理智能化中的应用和实例进行了验证，展望面向未来“标准引领、价值落地、能力演进”愿景的大模型运维体系，为实现真正智能自治的网络管理范式转型提供参考。
大语言模型赋能智能网络的应用与挑战
牛嘉林;邢铭哲;张蕾;大语言模型（LLM）正逐步融入网络的智能规划建设、智能维护、智能优化与网络运营等关键环节，在提升自动化与智能化水平方面展现出显著潜力。本文基于大模型与智能网络融合的背景，梳理了大模型在智能网络各关键领域的应用路径，总结其在提升决策效率、增强服务适配性、降低运维成本等方面的优势。深入探讨了智能网络环境下大模型面临的解空间组合爆炸与NP难（NP-hard）问题、多维度不确定性、实时性约束、数据异构性、人机协同与成本效益平衡等技术挑战，并归纳了现有应对思路。未来，随着多模态融合、在线学习与人机协同等技术的持续进步，大模型有望在推动网络从规则驱动向知识驱动转型的过程中发挥重要作用，为智能网络的发展提供新思路。
检索增强的网络流量预测方法
常远;吴春鹏;王峰;网络流量预测是保障网络服务质量的关键技术，现有时序模型难以融合文本描述的变更事件信息。提出一种融合时序大模型与语言大模型的协同预测框架，实现变更事件驱动的网络流量动态预测。针对变更事件稀疏性及专业语义理解难题，设计基于检索增强生成的变更影响知识库，通过检索历史相似变更的流量影响特征，构建可解释的上下文提示。模型采用双阶段架构：首先使用时序大模型生成基础流量预测，继而由语言大模型结合检索的变更案例及当前变更描述，对预测结果进行语义推理修正。实验表明，在真实网络运维数据集上，模型在变更事件场景下的预测误差相较于仅通过时序预测的方法有明显下降。
下一代AI大模型计算范式洞察
熊先奎;王程晨;蔡文豪;现代大模型规模随扩展定律持续扩大，近万亿的模型参数量带来了算法、硬件、工程领域的一系列困境。Transformer架构本身计算效率较低的瓶颈愈发凸显，也引发了研究人员对通用人工智能（AGI）实现路径的深入思考。一方面，针对现有自回归Transformer架构，已形成注意力机制、低精度量化、参数共享等算法改进方向，以及集群系统优化、硬件系统升级等工程改进方向；另一方面，下一代AI大模型计算范式正朝着不以Next Token Prediction为核心的方向演进，具体包括两类路径：一是从更高抽象层次进行预测的扩散和联合嵌入预测架构，二是从物理第一性原理和计算基材特性出发构建的动力学模型、热力学模型和能量模型。同时，新型计算范式与新型计算基材相结合，有望从根本上改变传统AI算法软件与硬件割裂的局面，成为迈向AGI的高效路径。
YOWOv2网络和统计估计在酿酒中的应用
田源;胡宇佳;颜穗;牟明月;江帆;针对酿酒上甑阶段统计布料次数较为耗费人力的问题，提出一种基于YOWOv2与统计估计的上甑布料计数方法。该方法对酿酒师布料动作进行建模，使用YOWOv2模型识别动作并拟合出高斯分布，再基于输出的高斯分布统计上甑布料次数。由于现场环境复杂，深度学习模型存在漏识别的情况，采用统计估计的方法计算布料动作密度和估计漏判区间，补充被遮挡的布料次数。实验结果表明，本方法可以克服复杂的酿酒环境，减少作业产生的雾气和曲粉对算法的干扰，准确的统计上甑布料次数。
AI赋能6G网络安全：架构与关键技术
刘建伟;王瀚洲;金子安;王瑞;针对6G网络架构中的需求与挑战，提出了“主动免疫-孪生互驱-弹性自治-分布协同”的智慧内生安全架构。该架构通过预训练威胁表征模型实现攻击前预判，利用数字孪生构建虚实结合防御体系，借助联邦学习与区块链技术建立跨域协同机制，形成“感知-决策-验证-优化”的安全闭环。介绍了5项6G网络安全中的关键技术：分布式机器学习、AI大模型、轻量级认证授权与访问控制、数字孪生、无线物理层安全技术，为6G网络的高效可信运行提供理论支撑与技术路径分析。
6G网络安全的架构与未来
罗涵一;崔宝江;仝鑫;随着6G网络技术的发展，其安全性面临严峻挑战，尤其需应对5G固有的安全缺陷以及异构环境与量子计算带来的新型威胁。通过详细阐述6G网络安全需求及关键技术，系统性地梳理并分析了可信内生安全三层架构理念及其融合区块链、量子密钥分发与人工智能（AI）智能编排等关键技术的应用，为构建面向未来的安全、可信的6G网络提供理论参考。
B5G高铁网络演进方案研究
孙普;快速增长的高铁业务规模对高铁网络容量及用户感知带来了巨大的挑战，高铁场景下需要考虑以用户为中心进一步提升高铁用户业务感知和体验。提出了5G演进的高铁cell-free组网方案。该方案采用去蜂窝网络架构，解决切换、重叠干扰等带来的用户感知下降问题，构建以用户为中心的网络，保障高铁用户体验。
基于特征事件的PON网络故障分析诊断与应用
余辰东;孙志;为提升无源光网络（PON）网络运行稳定性以及相关故障的快速定位，提出了基于事件特征的综合故障处理方法。首先通过事件去噪提升查准率，再次通过事件聚合提升查全率，并基于关联数据通过算法演进完成相关网络问题的快速感知、预警与定位。以PON网络为例，通过关键事件（告警）的选取，并通过上述流程实现PON链路故障的快速高效定位，通过典型网络分析和仿真，去噪比率可实现80%以上，聚合的查全率比率也可达到80%以上，进而支持PON网络运维效率的提升。
可重构智能表面辅助的通感一体化系统波束成形设计综述
廖勇;韦东卫;可重构智能表面（RIS）是一种新型的无线通信技术，是第6代（6G）移动通信的关键候选技术之一，通过在无线信号传输路径上部署大量可控制的智能表面元素，可以实现对无线信号的波形的控制和调制。通感一体化（ISAC），也是6G的关键候选技术之一，将通信与感知集合到一个硬件平台中，能够节约频谱资源，缓解设备拥堵问题。RIS技术在ISAC系统设计中具有重塑无线信号传输环境和信号波形调控等优势。本文针对RIS辅助的通感一体化系统波束成形的最新研究方法进行综述。从无源RIS、有源RIS、混合RIS三个方面对ISAC波束成形设计优化问题的角度对其研究方法进行了归纳总结，并对RIS辅助的ISAC系统波束成形设计的技术挑战进行了探讨以及对研究趋势进行了展望。