人工智能系列专题之中国AI+网络施工与运维产业链全景与机会洞察专题研究报告-中商产业研究院

内容概括

人工智能与网络基础设施的深度融合，正在重塑通信网络规划、建设、运维与优化的全生命周期。2026年6月，工业和信息化部正式发布《“AI+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》，明确提出到2028年信息通信网络初步实现高等级自智，加快网络智能规划、网络设计方案自动生成、网络施工智能质检等场景应用。人工智能正进入通信网络规划、建设、运维、优化和业务运营等全产业链，推动网络走向自动化、自优化和智能化。

“AI+网络施工与运维”作为“AI+信息通信”战略落地的重要抓手，涵盖了从网络规划设计、工程施工、质量检测到日常运维、故障处置、优化升级的全链条智能化改造。当前，中国5G基站总数已达500.9万个，智能算力规模达1882EFLOPS，为AI赋能网络施工与运维提供了坚实的产业底座。

《人工智能系列专题之中国AI+网络施工与运维产业链全景与机会洞察专题研究报告》在大量周密的市场调研基础上，主要依据政府部门机构、行业协会等发布的最新权威数据，从不同维度对AI+网络施工与运维行业现状与市场做了深入的调查研究，并根据行业的发展轨迹对未来的发展前景与趋势作了审慎的判断，为业内各单位、企业决策高层及广大投资者寻找新的市场发展机会与投资机会，快速摸准行业发展脉络、理清行业演变趋势、迅速解决市场痛点，从而进入AI+网络施工与运维领域精准布局提供了至关重要的决策参考依据。

报告目录

第一章 AI+网络施工与运维行业概述

1.1 AI+网络施工与运维的定义与技术内涵
1.1.1 AI+网络施工与运维的概念界定
1.1.2 技术内涵
1.2 AI+网络施工与运维的核心技术特征
1.2.1 网络规划与设计智能化
1.2.2 网络施工与质检智能化
1.2.3 网络运维智能化
1.2.4 网络优化智能化
1.3 AI+网络施工与运维的战略价值
1.3.1 数字经济的底座保障
1.3.2 运营商降本增效的核心路径
1.3.3 自智网络建设的必经之路
1.4 AI+网络施工与运维技术发展历程
1.4.1 全球技术演进
1.4.2 中国技术发展路径
（1）运营商主导的探索期（2019-2022）：中国电信率先研究云网运营自智
（2）技术验证与规模应用期（2023-2025）：网络大模型发布与规模部署
（3）政策驱动爆发期（2026-）：工信部“AI+信息通信”实施意见发布
1.5 本报告数据来源及研究方法
1.5.1 本报告数据来源
1.5.2 本报告研究方法

第二章中国AI+网络施工与运维行业发展政策研究

2.1 行业监管体系及机构职能
2.1.1 监管体系
2.1.2 核心监管机构职能与分工
2.2 行业标准建设
2.2.1 国际标准参与
2.2.2 国内标准研制现状
2.2.3 接口协议与互操作性标准瓶颈
2.3 行业主要政策规划汇总及解读
2.3.1 《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》
2.3.2 《“十四五”数字经济发展规划》
2.3.3 《“人工智能+”行动实施方案》
2.3.4 各地方政府配套政策（以郑州,深圳等为代表）
2.4 政策影响分析
2.4.1 政策引导下的产业化拐点
2.4.2 政策体系的短板与完善方向

第三章 AI+网络施工与运维产业成本拆解与降本路径

3.1 成本结构拆解
3.1.1 传统网络施工与运维成本构成
3.1.2 AI赋能前后的成本对比
3.2 中长期降本路径
3.2.1 AI驱动的自动化替代
3.2.2 规模效应与平台化
3.2.3 从AI助手到智能体的能力跃迁
3.3 隐形成本与技术对冲
3.3.1 转型期的成本项
3.3.2 成本对冲：故障预防的价值
3.4 成本研究小结

第四章中国AI+网络施工与运维行业现状调查

4.1 行业发展历程
4.1.1 传统运维阶段（2019年以前）
4.1.2 探索试点阶段（2019-2022）
4.1.3 规模应用阶段（2023-2025）
4.1.4 政策驱动爆发期（2026至今）
4.2 行业运行现状
4.2.1 市场规模
4.2.2 产业发展阶段：从试点应用到规模部署
4.2.3 产业发展核心痛点
4.2.4 行业发展驱动因素
4.3 竞争格局调查
4.3.1 市场主体分类
4.3.2 市场份额与竞争态势
4.3.3 技术梯队划分
4.4 中国AI+网络施工与运维产业链分析
4.4.1 产业链全景图
4.4.2 产业链成熟度
4.4.3 价值链分布
4.5 行业现状调查小结

第五章 AI+网络施工与运维产业链调查——上游（算力基础设施与数据服务）

5.1 算力芯片与加速硬件
5.1.1 AI训练与推理芯片
5.1.2 AI服务器
5.1.3 网络设备智能化
5.2 数据服务
5.2.1 网络运维数据采集与治理
5.2.2 数据标注与质量管控
5.2.3 数据安全与合规
5.3 基础软件与工具链
5.3.1 网络操作系统与控制器
5.3.2 网络数字孪生平台
5.3.3 AI开发平台与框架
5.4 上游关键挑战
5.4.1 算力供给的自主可控
5.4.2 数据质量与治理成本
5.4.3 高端仿真设计工具的国产化
5.5 上游产业链研究总结

第六章 AI+网络施工与运维产业链调查——中游（AI平台与解决方案）

6.1 网络大模型
6.1.1 电信网络大模型发展现状
6.1.2 大模型的核心能力
6.1.3 大小模型协同技术
6.2 AIOps智能运维平台
6.2.1 AIOps平台发展现状
6.2.2 主要玩家与技术壁垒
6.2.3 部署模式
6.3 网络智能体
6.3.1 网络智能体发展现状
6.3.2 关键技术
6.4 网络施工智能化解决方案
6.4.1 智能设计与规划
6.4.2 智能施工与质检
6.5 中游产业链发展关键挑战
6.5.1 模型可解释性与可靠性
6.5.2 系统集成与存量系统兼容
6.5.3 标准化接口与互操作性
6.6 中游产业链研究总结

第七章 AI+网络施工与运维产业链调查——下游应用场景（电信运营商网络）

7.1 5G/5G-A网络智能化运维
7.1.1 无线接入网（RAN）智能化
7.1.2 核心网智能化
7.1.3 传输网络智能化
7.2 自智网络建设
7.2.1 自智网络等级演进
7.2.2 三大运营商实践
（1）中国移动：聚焦L4高阶自智网络高价值场景
（2）中国电信：云网运营自智“五域十二大场景”
（3）中国联通：自智网络战略
7.2.3 高价值场景
7.3 市场空间与商业模式
7.3.1 运营商AI投入规模
7.3.2 商业模式
7.4 应用发展趋势
7.4.1 向L5完全自智演进
7.4.2 网络内生智能
7.4.3 智能体互联网
7.5 应用研究小结

第八章 AI+网络施工与运维产业链调查——下游应用场景（企业网络与数据中心）

8.1 企业网络智能化运维
8.1.1 园区网络
8.1.2 数据中心网络
8.1.3 广域网络与SD-WAN
8.2 行业专网智能化
8.2.1 金融行业
8.2.2 制造业
8.2.3 能源与电力
8.2.4 医疗与教育
8.3 主要玩家与典型案例
8.3.1 主要玩家
8.3.2 典型案例
8.4 市场空间与商业模式
8.4.1 商业模式
8.4.2 市场空间测算
8.5 应用研究小结

第九章 AI+网络施工与运维产业链调查——下游应用场景（安全与国防）

9.1 网络安全智能化
9.1.1 AI驱动的安全运维
9.1.2 安全运维的AI赋能
9.2 关键信息基础设施保护
9.2.1 政府与国防网络运维的特殊要求
9.2.2 自主可控的AI运维平台需求
9.3 主要玩家
9.3.1 安全厂商
9.3.2 国家队与军工配套体系
9.4 应用发展趋势
9.4.1 AI与安全的深度融合
9.4.2 安全智能体
9.4.3 合规与可观测性建设
9.5 应用研究小结

第十章他山之石——行业标杆案例分析

：华为
10.1 华为概况
10.1.1 企业基本简介
10.1.2 发展历程与AI+网络战略演进
10.1.3 组织架构与研发投入
10.2 AI+网络产品与解决方案体系
10.2.1 自智网络解决方案
10.2.2 AI园区网络
10.2.3 网络运维智能体
10.3 市场地位与行业影响力
10.3.1 标准引领
10.3.2 行业奖项
10.3.3 核心客户与合作伙伴
10.4 发展优势与经验借鉴
10.4.1 企业核心优势
10.4.2 成长路径复盘
10.4.3 对行业其他玩家的启示

第十一章 AI+网络施工与运维行业发展前景与市场空间测算

11.1 行业发展趋势
11.1.1 技术趋势
11.1.2 产品趋势
11.1.3 产业趋势
11.1.4 竞争趋势
11.2 行业发展主要风险
11.2.1 技术迭代风险
11.2.2 数据安全与隐私风险
11.2.3 标准化进程滞后风险
11.2.4 商业模式不成熟风险
11.3 2026-2030年市场空间测算
11.3.1 中国市场空间测算
（1）基于三大运营商自智网络投资规划
（2）基于5G-A/6G网络建设需求
11.3.3 细分市场空间
（1）电信运营商网络智能化
（2）企业网络与数据中心
（3）行业专网

第十二章中国AI+网络施工与运维产业研究总结与投资机会透视

12.1 研究总结
12.1.1 市场特点总结
12.1.2 技术趋势总结
12.1.3 企业格局总结
12.2 2026-2030年投资机会多维透视
12.2.1 市场痛点分析
12.2.2 行业爆发点分析
12.2.3 产业链投资机会
（1）上游：AI算力芯片,网络智能硬件,数据服务
（2）中游：网络大模型,AIOps平台,网络智能体
（3）下游：行业智能化解决方案,运维服务
12.2.4 新进入者投资机会
12.3 产业发展策略与投资建议
12.3.1 加快网络大模型研发与落地
12.3.2 推动标准体系建设与互操作性
12.3.3 培育AI+网络生态体系
12.3.4 加强数据治理与安全保障
12.4 产业发展壁垒
12.4.1 技术壁垒
12.4.2 数据壁垒
12.4.3 人才壁垒
12.4.4 生态壁垒

【附】中国AI+网络施工与运维行业重点企业推荐
13.1 中兴通讯股份有限公司
13.1.1 企业发展概况
13.1.2 产品与技术（星云通信大模型,无线数智人家族,故障监控智能体）
13.1.3 运营商合作（中国移动,浙江移动等）
13.1.4 核心优劣势（通信设备底蕴深厚+AI布局 / 与华为的竞争压力）
13.2 中国电信股份有限公司
13.2.1 企业发展概况
13.2.2 星辰网络大模型（首发网络大模型，2.0版本规模应用）
13.2.3 自智网络实践（“五域十二大场景”,31省部署）
13.2.4 核心优劣势（场景数据丰富+落地能力强 / 体制内创新节奏）
13.3 中国移动有限公司
13.3.1 企业发展概况
13.3.2 自智网络战略（聚焦L4高价值场景）
13.3.3 生态合作与技术创新（与华为,中兴等深度合作）
13.3.4 核心优劣势（用户规模最大+网络数据丰富 / 转型复杂度高）
13.4 浪潮电子信息产业股份有限公司
13.4.1 企业发展概况
13.4.2 元脑InManage数据中心智能运维平台（连续3年入选Gartner中国AIOps标杆产品）
13.4.3 AI服务器与算力基础设施
13.4.4 核心优劣势（硬件优势+平台能力 / 软件生态待加强）
13.5 神州泰岳软件股份有限公司
13.5.1 企业发展概况
13.5.2 Ultra-AIOps智能运维平台
13.5.3 “泰岳灯塔”AI大模型应用能力体系,“智网哨兵”
13.5.4 核心优劣势（AIOps专业积累深 / 规模相对较小）
13.6 北京博睿宏远数据科技股份有限公司（博睿数据）
13.6.1 企业发展概况
13.6.2 Bonree ONE一体化智能可观测平台
13.6.3 市场份额（2025年以19.8%居中国APMO市场第一）
13.6.4 核心优劣势（APMO领域领先 / 业务领域相对聚焦）
13.7 润建股份有限公司（润建股份）
13.7.1 企业发展概况
13.7.2 “曲尺”AI平台与运维大模型
13.7.3 三大业务AI化改造（通信,信息,能源网络）
13.7.4 核心优劣势（20余年行业know-how+AI转型 / 短期业绩承压）
13.8 元道通信股份有限公司
13.8.1 企业发展概况
13.8.2 通信运维数字大模型“小元”
13.8.3 智能化转型战略（三大战略转型）
13.8.4 核心优劣势（传统通信服务根基+AI赋能 / 规模体量较小）
13.9 云智慧（北京）科技有限公司
13.9.1 企业发展概况
13.9.2 全栈智能运维解决方案服务
13.9.3 核心优劣势（第三方AIOps专业厂商 / 与巨头竞争）
13.10 北京神州数码云科信息技术有限公司
13.10.1 企业发展概况
13.10.2 信创运维服务与智能运维平台
13.10.3 核心优劣势（渠道与生态优势 / 技术自研深度）

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