维度网讯，Cyient高级副总裁兼连接业务负责人Arunav Roy在哥本哈根DTW Ignite大会上表示，随着运营商优先事项的明确，该公司的战略正迅速演进。他指出，变革的速度比以往任何时候都更加显著，如今谈论的是数周内的变化。
在整个电信行业，AI增强网络和日益自主运营的愿景已不新鲜，但将雄心转化为基础设施和运营现实仍面临困难。运营商仍在管理碎片化的OSS/BSS环境、多厂商架构和手动操作流程，同时承受着提升成本效率、为5G及未来网络投资寻找新变现途径的压力。
Cyient的智能网络现代化方法围绕三个相互强化的层面构建：网络工程、数据基础和认知运营。第一层聚焦于规划、建设和运行网络本身，包括利用AI辅助工程、仿真和领域专业知识，帮助运营商在无线、传输和核心网络域中优化覆盖、容量、弹性、能效和服务性能。
Roy强调，行业有效利用AI的能力越来越取决于数据基础。多年来，运营商一直在谈论数据质量、数据准备和OSS现代化，而如今跨网络和IT系统生成的数据规模、速度和运营重要性已显著提升。即使为了让AI模型更有效，也需要干净的数据，如何为AI模型生成的内容创建上下文需要清晰的基础、结构和治理。
这一基础正是实现认知运营的关键。随着运营商在长期追求自主性中追求更高水平的自动化，挑战在于创造条件，使自动化可信、可解释且在运营上有意义。Roy指出，大多数运营商仍处于相对早期的自动化阶段，许多仍处于TM Forum六级自治网络成熟度指数的第1级或第2级。迈向第3级、第4级及以上需要干净的数据、清晰的用例、标准化的接口以及实用的引入自动化路线图。
Cyient的方法设计为模块化而非整体化。其智能网络现代化技术栈由VISMON AI驱动，这是一种基于IP的平台方法，通常作为使能层捆绑到Cyient的服务中。运营商可以围绕特定模块（如网络工程、数据基础或认知NOC能力）与Cyient合作，或追求全面的现代化计划。Roy表示，Cyient的差异化体现在能够进行多域、多厂商工作，并运用30多年为电信运营商解决问题的知识。
这些经验也为Cyient在rApp和SMO使能自动化方面的工作提供了信息。该公司已建立了约40个rApp的目录，针对动态配置管理、冲突管理和能效等用例。目标是将长期存在的运营商痛点打包成模块化、可部署的应用程序，这些应用程序可通过新兴的自动化架构运行。
Cyient的立场是智能网络现代化不是将AI作为口号，而是结合电信领域知识、工程纪律、干净数据和认知运营，帮助运营商以可靠、可审计且结果驱动的方式实现网络现代化。Roy表示，Cyient采取了大胆的立场，将其投资与运营商最需要的节省、效率和运营成果相结合。对于面临成本压力、复杂性和日益增长期望的电信运营商来说，这可能是AI实验与AI增强转型之间的区别。
