随着集中化运维的开展，传输网管运维操作成倍增长，但网管运维依赖专家经验和手工排查，在OMC上仍依靠传统的GUI点选菜单方式操作，因此亟需一种“变革性”的操作方式以提升运维效率。
极简式AI运维助手基于NLP（Natural language processing）技术，为运维人员提供极简的“对话式”运维操作，只需输入一句话，系统智能识别文本所包含的运维意图和操作对象，高效自动化执行网管操作任务，由此降低维护技术门槛，替代繁琐人工作业，有效提升运维效率。同时，系统还可以提供定制化自动巡检能力，可自定义巡检对象、时间、频次及内容项目。针对一线维护人员，提供“一站式”自主作业，现场人员通过APP可以查询设备资源、告警、性能等数据，减少网管后台支撑电话60%~80%，从而杜绝无效上站。
极简式AI运维的两大变革
极简式AI运维助手面向OMC网管维护人员和一线作业人员，分别打造了中屏（PC端）AI运维助手和小屏（APP端）AI运维助手。
中屏AI运维助手针对报障协查、隐患排查、资源核查三大高频运维场景提供“对话式”运维操作，使用对话窗输入结构化文本，系统智能识别运维意图和实体对象，自动执行任务并输出结果，操作时长降低到秒级，工作效率得到极大提升，技术门槛降到最低，操作精度提升到100%。
小屏AI运维助手针对一线作业人员需要现场快速获取设备资源、告警等数据的情况，通过掌上运维APP内嵌拉远极简式“网管”，提供在线实时查询设备信息（ESN码、软件版本、单板信号、端口状态等）、组网拓扑、告警数据、光功率性能等功能，实现站上自主排障，不依赖网管后台的低效支撑，并减少重复上站次数。
极简式AI运维助手还实现了两大创新。一是首次将NLP技术引入网络运维领域。本项目首次将NLP技术引入OMC网管运维领域，通过预训练模型对通信领域词汇进行Bert向量化，接收到“句子”后，对其进行分词和词向量的卷积计算，用TextCNN模型对文本进行分类并得到意图，再通过预置工作流，将分散在多个菜单界面的信息进行编排组合并自动执行任务。
二是首创复用掌上运维APP对接公网方案解决安全问题。小屏AI运维助手供一线作业人员使用，但存在安全、鉴权等问题。本项目首创复用掌上运维APP对接公网方案，由掌上运维APP统一负责网络安全，并统一对登录账号进行鉴权管理，保障网络安全。同时，小屏AI运维助手提供安全加固、防截屏、加水印等能力，防止数据泄露风险。
实现“对话式”极简运维与“一站式”自主作业
中屏AI运维助手助力打造“对话式”极简运维。中屏AI运维助手已推广至全省5个地市使用，累计使用近3万次（其中资源核查占73%，故障协查占18%，保障巡检占9%），月均使用量超过2000次，覆盖省内80%维护人群。已覆盖运维场景操作效率提升90%以上，其中报障协查从平均20分钟缩短至10秒以内、资源核查从平均5分钟缩短至10秒以内。累计识别近1000个隐患问题，并支撑维护人员完成整改，提升网络运行质量。小屏AI运维助手助力“一站式”自主作业。
小屏AI运维助手已推广至贵州省内5个地市使用，覆盖600多个一线作业人员，月使用量10万多次。运维人员上站前通过小屏AI运维助手提前定位故障点和掌握备件信息，有效减少二次上站率约30%；上站中和上站后通过APP自查设备实时信息和校验上站结果，提高上站效率超过30%，同时减少传输班组90%的电话支撑。
未来，产业界可基于大模型技术构建自智网络统一基础智能实体，突破当前中小模型在知识提炼、泛化复用方面的局限，打造属于网络运维领域的AutoGPT，让AI充分理解人类的知识和场景，从而实现网络优化、故障处理、网络配置、资源调度等任务端到端的自动执行。
