C114讯 7月17日消息 每年的电信管理论坛（TM Forum）数字化转型全球峰会（DTW）不仅仅是一场电信行业盛会，更是一个生态系统级的“加速器”，它将全球电信行业的领导者、创新者和挑战者聚集在一起，共同定义未来、展示成果并推动变革，是观察全球电信业数字化转型趋势和进展的最佳窗口。
中国电信作为TM Forum的核心伙伴，连续多年参会并获得包括卓越奖在内的多个奖项。双方还联合成立卓越创新中心，推进云网融合、智能运维等技术演进，加速数字技术创新与商业应用，成为连接中国与国际数字生态的重要桥梁。
中国电信首席专家王越博士连续多年参加TMForumDTW系列峰会，几乎每年都会在峰会做分享和报告。近日，C114对王越博士进行专访，从她的视角解读了DTW峰会讨论重心的变化，以及如何加速自智网络、人工智能、具身智能等技术的规模化应用。
DTW 2026：所有创新寻求快速形成规模化、可量化价值
TM Forum于2019年首次提出自智网络（AN）概念，旨在打造具备自配置、自修复、自优化能力的“三自”网络体系，全面实现网络全生命周期的自动化管理，在提升服务质量的同时，最大化资源利用效率，推动网络向更加智能、高效、可靠的方向演进。而每年的DTW峰会则是对过去一年全球运营商和设备商自智网络演进情况的集中展现。例如华为自动驾驶网络（ADN）解决方案深度对齐 TM Forum 自智网络 “三零三自” 顶层愿景。
王越介绍，2020年前后，行业主要关注OSS/BSS数字化、Open API及局部业务自动化，并开始加快Open Digital Architecture（ODA）演进。过去3—5年，DTW逐步形成以自智网络和可组合ODA为核心的两条主线，推动网络运营从单场景、单域自动化向高阶自治演进。而2026年DTW的主线是“速度+信任+Raceto2030”，强调产业创新加速价值变现的需求。
DTW2026释放三个里程碑式信号：第一，具备独立AI决策能力的自智网络不再是实验室概念，已经实现商用落地；第二，TMF CEO Nik Willetts正式提出ODA架构升级路线——从传统可组合架构全面迈向AI原生ODA，打造AI原生参考蓝图。
第三，行业可信AI治理存在巨大缺口，目前72%企业自认自身AI系统运行稳定可靠，但仅有14%能够输出符合监管要求、完整可追溯的AI合规证据链，基于这一背景，多位海外运营商高管达成统一认知：信任、数据主权、全链路合规保障是电信行业区别于其他科技企业的独有壁垒，运营商天然可以承担AI经济的可信底座角色。
谈及对DTW 2026最直观感受，王越表示：第一，产业转型从“概念试点期”迈入“规模化落地拐点”，转型节奏全面提速，行业不再允许漫长概念论证，所有创新寻求快速形成规模化、可量化价值；第二，发展逻辑重构，AI不能只作为降本工具，可信治理、新型商业化增收是同等核心任务；第三，AI技术的迭代对多个生态参与方提出要求，包括AI模型、基础设施、信任和治理，产业协同成为刚需。
趋势和路径：从“局部智能”向“全栈AI原生”演进
网络智能化走到今天，AI在网络中的应用已十分广泛，尤其是用AI实现网络增效与性能提升的能力。不过，王越表示：“作为运营商，我们希望网络智能化能够做到重塑商业模式，让网络从被动的‘带宽管道’蜕变为主动赋能千行百业的‘智能体网络’。”
为实现这一目标，未来的网络智能化需从“局部智能”向“全栈AI原生”加速演进。AI对用户体验和业务价值的推动，核心在于将网络从“被动响应”升级为“主动精准服务”，形成可交易、可定制的“智能服务产品”。
当然，AI原生转型是一项系统性工程，不能一蹴而就，而应遵循“点、面、体”的阶梯式演进路线。
王越介绍，中国电信云网运营部的实践分为三步走：第一步是“点”的突破，先做单点AI场景试点，在不全面改变既有流程的情况下验证价值；第二步是“面”的重构，全面重构云网底座，搭建统一的智能引擎与智能枢纽（Intelligent Hub）；第三步是“体”的跃升，推进全域多智能体协同，稳步从L3迭代至L4、L4A乃至远期L5全域自智。
“只有先筑牢原生架构底座，再追求跨域协同，才能真正实现‘人定战略、AI执行全流程’的高阶自智。”王越强调。
破除误区：用极高的Token转化效率迈向L4高阶自智
不过，王越坦言在迈向L4高阶自智和AI原生转型的过程中，虽然当前行业探索进入相对成熟期，但仍普遍存在两大认知误区。
第一个误区是混淆了“外挂AI增效”与“AI原生重构”。Nik Willetts明确提出，传统可组合ODA无法承载CSP长期发展需求，尤其是向全域自智与可信AI迈进的需求。因此，AI原生ODA是产业转型核心抓手。
同时，单纯外挂AI增效会容易陷入“唯Case数量论”倾向。行业在实践中容易急于在单点功能上应用AI算法，把“AI对单个Case的增效”等同于“AI原生”，但是这种在现有架构和流程上“外挂”大模型的模式，只能达成L2-L3局部自动化。
“因此，单纯追求L4 Case的数量没有意义。”王越表示，虽然量变可以引起质变，但如果底层逻辑和过程没有重构，无论堆砌多少个Case，本质上依然是L2到L3的“单点自动化叠加”，这种模式缺乏跨域协同能力，无法实现端到端的意图驱动闭环，自然谈不上真正的L4。
第二个误区是忽视了“叠加式”Case还带来的Token消耗膨胀，以及由此引发的工程化效率问题。“外挂式”Case往往伴随着算力成本的消耗，因为缺乏统一的智能枢纽进行全局调度，多智能体之间无法高效协同，导致大量的冗余计算和无效重试。表面上看Case很多，但实际上算力成本高昂，业务提效却难以量化。因此，AI原生转型的核心标尺，必须从比拼算力集群规模，彻底转向比拼“有效Token转化率”。
“真正的AI原生，核心不在于用了多少个以及多么复杂的AI模型，而在于‘架构的AI原生度’和‘意图驱动的能力’。”王越强调，中国电信的AI原生实践，不是去拼凑几百个孤立的场景，而是先重构云网底座。只有当AI像水和电一样内建于架构中，用极高的Token转化效率去支撑全局闭环时，这才是真正可规模化、可商业化的L4高阶自智。
标杆实践：Physical AI机器狗项目背后的产业价值
值得一提的是，在DTW2026上，中国电信联合AT&T、中兴、RedHat等7家产业伙伴打造的《The robotic dog : AI at the edge sustainable revenue at scale》Catalyst项目拿下创新远见大奖，也是全场59支Catalyst团队中实体AI、电信AI商业化赛道标杆项目。
王越介绍，该项目依托对Physical AI 赛道发展机遇的前瞻性预判，获奖背后的核心价值在于完整回答了全球行业两大长期核心命题：如何解决具身智能规模化落地瓶颈、以及运营商如何跳出管道收费开辟可持续AI增量收入，也是本次TMF评委高度认可的核心创新点。
“我们对团队在2025年巴展期间展出的端边云协同机器狗实验进行了迭代升级。基于中国电信提出的，面向云网融合战略的网络智慧内生AIN技术体系[1][2]，推出AIN-ISDE(AI原生智能边缘)底座。”王越表示，该方案不但实现了对智能终端的算力卸载，同时完成了边缘节点承载传感器感知融合，LLM大模型实时交互、全局路径规划等实时AI功能，并能够对AI模型统一纳管和调用。
另外，对比云厂商能力，运营商天然具备广域移动连续性、频谱管控、全域SLA保障、本地化数据主权、全链路身份可信五大独有优势，是纯互联网巨头无法复刻的核心壁垒。本项目充分依托运营商差异化独有优势，这也是方案获得行业广泛认可的核心原因之一。
“该项目在产业协同层面同样具有示范意义，我们打破了传统电信设备商的单一合作边界，广泛引入了全球顶尖的IT软件与开源生态力量。”王越强调，这种跨越CT与IT壁垒的生态联动，不仅有效破除了行业技术孤岛，实现了跨地域、跨产业链的深度融合，也为我们与全球顶尖伙伴在联合创新中相互赋能、共同学习，提供了一次难得的宝贵实践。”
王越表示，长远来看，这一项目不局限于“边缘+机器狗”的技术尝试，而是为电信行业输出一套完整的“AI原生网络赋能具身智能、构建可持续增量收入”可复制可扩展的解决方案，更是中国电信立足自身成熟云网融合实践、依托中国电信自研的AIN技术体系，向全球的一次重要技术输出。
[1]中国电信首席专家王越：AI原生筑基，AIN开启6G新范式
[2]中国电信首席专家王越：AIN构建6G时代智能基础设施新范式
