谁能想到，网络也能像智能车一样自己开？诺基亚偏偏就要放个大招，说是最快一两年他们的高度自主运营的通信网络就能自己跑起来了，不用人盯着，不用人修，甚至不用人告诉它该干啥，自己就知道怎么优化资源，怎么防掉线，怎么给自己打补丁。
乍一听像早年间画的智能家居大饼，但这次说话的不是小公司，而是诺基亚云与网络服务业务的大佬Raghav Sahgal，他预测最多三年全球主流运营商就能冲到Level 4，翻译一下，就是网络进化成”AI司机开车，人类只喊导航”的境界。
说到当下的网优和运维网络技术现状，总觉得那活儿得靠一群人24小时轮班。配置下发、路径调优、故障修复、扩容维护，仿佛一停手就要崩盘。谁没彻夜追着告警刷屏，凌晨三点靠一杯咖啡硬撑？但现实是，这张网早就不是插根线就能跑的。边缘计算、5G切片、光传输调度、算网协同，各种新架构汇聚，分分钟堆出几百万告警，让一个人盯着几十毫秒的响应，那是拼命活。
所以诺基亚推了“意图驱动网络”，也就是人只要给个指令，比如“在加州西南区域做负载均衡”，AI Agent就自动拆解成子任务：调路由、分配频谱、调整功率、校验策略，然后回个”搞定”就行。背后靠的就是大语言模型和多Agent协同，它们彼此对话，替原先几十人小组的网管团队干活。
据说眼下国外发达国家已经有运营商把部分核心操作交给AI模型执行了。有数据显示，英国电信（BT）两年内裁了1.4万人，目标到2030年把团队缩编到75,000人，欧洲和北美很多大厂都在悄悄走这条“降本增效”的智能化道路。虽然说裁员很冷酷，但背后的逻辑是网络太复杂，人管不过来。
而且这股风不只吹通信圈，自动驾驶那些事也怪像。想当年我们还担心AI车能不能跑得稳，现在一口气上来了Level 4车道辅助、自动变道、自动泊车，人都成了坐在后座的乘客，只负责说“去机场”。但要跑自动驾驶，看最怕啥？最怕网络卡顿、信号丢包、延迟飙高。哪怕算法再牛，埋在地下的5G or 6G基站突然掉链，AI车立刻没法“听令行事”，就像把指挥官按掉麦克风，还要靠人去扯电缆。
所以说网络自动化和自动驾驶，两者天生是一对。高可靠、低时延的通信才能当好“底层驾驶员”，而底层自动化的网络又要AI来守护。没有高度自治的网络，就别谈无人车能在城市里安心巡航。“网络自己跑”才能给车子最稳的信号链接，让AI模型有足够的信息冗余和实时反馈。
再说智慧工厂、远程手术这些场景，更是对网络的自动化提出最高要求。智慧工厂里机器臂忙活，背后是数千个传感器数据流；远程手术里，外科医生和手术机器人隔空配合，哪怕微秒级的抖动都要零容忍。这些都得仰仗一个“自己会运维、自己会调度”的网络，否则就成“华而不实”的技术秀。
当下技术演进风起云涌，诺基亚自己也没闲着，它早就放弃自研云平台，把350名员工转到Red Hat生态，专心在网络功能和AI中间件上深耕。去年一季度，这块业务收入比去年同期多了8%，利润率蹿到45%。诺基亚的算盘很简单：基础云拼不过AWS、Google、微软的巨浪，不如当好配菜，把自己的AI网络能力直接部署在对方平台上，让运营商自由选云底层。
诺记这招让爱立信有点尴尬。友商三毛厂还在死磕自研的NFVI和CNIS，而诺基亚直接把锅甩给了云大厂，把资源放到网络应用和AI Agent上，轻装上阵。三年后见分晓，到底谁能在高度自治网络赛道上跑得更快，谁就掌握了未来产业数字化的主动权。
当然，AI网络不是魔法，最关键的还是数据。原料放进去的是多源、多维、海量的运营数据，输出才是路径优化、故障预测、流量调度；喂进去数据若脏、不全、跑偏，就别怪AI出错。诺基亚高管也坦言，数据清洗比模型训练还费劲。谁能把数据管好，谁才能在这次AI通信浪潮中胜出。
说到底，这是通信网络从“有人盯”到”自我决策”的演进，就像从手动拉磨进化到水车、风车，再进化到电动机。网络帮人、网络理解人，而不是人帮网络，也不是人教网络，未来的网络就是能听得懂人话、会抢先思考的同事。
对通信行业从业人员来说，这或许不是什么好消息，AI带来了岗位被替代的焦虑是正常的。自动化和自动驾驶都指向一个结论：站在风口，你要么学习怎么与AI协作，要么被AI评估留不留，纺织机时代淘汰了织布工，AI时代也会淘汰不适应的工程师。
也许这场革命来得比想象更快，可能到2026年Level 4网络将迎来在发达国家落地，意味着网络工程师要退出一线维护，变成AI教练和策略师。同样，道路上无人车也会变成“请坐好，让AI干活”，智慧城市里红绿灯、消防、电力调度，都在网络自动化的掌控之下。
当那一天到来，城市运转不再靠人按按钮，而是一张张网络协议自己协商、自己应对突发、自己完成修复。未来并不是科幻片里的影像，而是两年前咱们还在争论5G能不能商用的时候就暗暗启动的洪流。你会惊讶：曾经的“网络卡顿”“车子打滑”“机器停摆”，都成了昨天的故事。如果你觉得担心，也请早早准备好与AI协作的锦囊妙计，否则就只能在自动化的浪潮里被卷走。
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