全球范围内，运营商、设备商与数字化应用服务提供商正积极将AI应用于通信网络本身，并已取得显著进展。自智网络的概念提出以来，多个国际标准机构将网络智能化纳入议程，强调开放解耦、融合创新与产业协作在网络智能化路径中的重要性。

网络智能化的实现需要依托端到端的数字基础架构。众多技术路线中，具备强大计算与开放生态的计算平台成为关键支撑。以至强可扩展系列为代表的CPU平台，不仅在网络产品技术与解决方案中长期发挥核心作用，更在演进中融入了AI加速能力，并配套oneAPI工具、软件框架等，逐步构建起端到端的智能网络应用基座，支撑合作伙伴和用户落地智能化场景。

网络的持续升级以业务驱动，自动化与智能化一直是运营商追求的长期目标。无线网络经历了萌芽与初级应用阶段，进入5G时代后，跨领域协同成为共识。复杂的网络结构、海量终端与核心设备需要体系化、全局化的架构设计，网络智能化能力成为提升运营能力、实现高效运营的关键。

不仅限于移动通信，随着园区与数据中心等场景网络规模的扩大，引入SDN、AI与大数据等技术，能够提升网络智能分析与业务编排能力，同时降低运维成本。这种融合是双向的：将AI技术深入嵌入网络硬件、软件与系统，可以提升运营与服务的智能化水平，同时通过网络载体扩展AI能力，推动跨行业的数字化转型。

总体来看，AI驱动的智能化提升是网络演进的核心方向。在未来十年，AI有望从5G应用走向6G内生，实现网络自优化、自演进与更高的安全性与可靠性。AI在规划、建设、优化、运维与运营的全生命周期中均有广泛应用，围绕数据采集、预处理、分析与后处理等环节形成完整的端到端解决方案。

典型应用可以分为三类：第一类是对5G网络设备进行实时AI分析与预测，用以优化性能与主动管理能耗；第二类聚焦网络安全领域的智能流量分析与威胁识别；第三类涵盖网络应用管理，提升自动化与服务保障水平。以大型运营商的实际场景为例，海量数据在统一的AI处理流水线中得到实时分析，基于高性能计算平台的加速能力，能够显著提升分析速度与决策效率。

在网络优化方面，强化学习被用于基站MIMO权值的自适应调整，提升覆盖与体验并降低功耗。同时，知识图谱在无线运维中发挥重要作用，帮助推理网络异常原因并结合历史案例给出解决方案，显著提高运维效率与降低成本。此外，基于机器学习的定位与数据驱动的用户画像等应用，也在合规与隐私保护前提下为市场营销等场景提供数据支撑mile米乐。

在产业协同方面，核心伙伴关系不断深化，推动了网络智能化的落地与规模化应用。通过引入具备AI加速能力的高性能处理平台、配套的软件工具与开发框架，开发效率与部署灵活性得到显著提升。未来在新一代处理器与开放生态的共同推进下，网络智能化将进一步扩展到更广的场景，促进跨行业的数字化升级与创新商业模式。

业内对网络智能化的认可与挑战并存。当前大多数运营商处于高级智能辅助的阶段，部分先进企业在网络自治方面已取得初步进展，但要实现完全自治尚有较长路要走。端到端的AI平台需要在数据获取、处理、分析与应用的各环节实现深度整合，强调硬件与软件的协同优化、开放生态与标准化，以支撑大规模、低时延的商业应用。

在算力与软件生态方面，除了CPU，还需要ASIC、VPU、FPGA、GPU等多种计算单元，以覆盖不同设备、网元和终端的AI需求。开放的开发标准与生态工具，如统一的AI框架、跨硬件部署的优化工具，能够帮助开发者缩短开发周期、提升任务性能，并降低对特定硬件的绑定。

跨越计算与网络的深度融合被视为未来趋势。以开放、可扩展、易用为特征的架构，将吸引更多伙伴参与，推动技术与商业创新，构筑多方共赢的网络AI生态体系。