移动通信网 林知远
通信运维行业正面临规模扩张与复杂度攀升的双重压力：网络架构日益复杂、任务来源分散、跨专业协同难度加大，传统人海战术式的运维模式已逼近效率极限。在2026移动网络大会上，润建股份以“智驭AI·价值共创”为主题参展，并在“网络强基·AI+运维”展区集中发布“墨斗”通信运维AI Native管理平台、Run·ECIS智能运维中枢、通信运维大模型、AI+通信低空巡检、AI+网优等系列成果。这家成立于2003年的企业，目前已构建覆盖全国29个省份、200多个地市、1300多个区县的服务网络，拥有超2万人的专业服务团队。“墨斗”平台的落地数据尤为关键：截至2026年10月，该平台已在6个省区、超50个项目中应用，覆盖超1.2万个站点、54万条工作项，标志着通信运维从工具辅助阶段正式迈向AI深度参与业务流程的新阶段。
【关键数据】
[1] 后台侧人工工作耗时由2823小时降至266小时，缩减90%以上
[2] “墨斗”平台覆盖6个省区、超50个项目、超1.2万个站点、54万条工作项
[3] 台风期间停电基站增加34%情况下，日均退服基站数下降77%
[4] AI低空巡检完成超5.6万杆程公里线路、5000余座杆塔，效率提升150%以上
[5] 单条投诉现场测试分析时间由4至5分钟缩短至约10秒
“墨斗”平台的技术架构以AI中台为统一智能中枢，通过多个专业智能体分工协同，将任务、人员、车辆、物资、资产及现场数据全量连接，其核心理念是“AI干流程，人做判断”。平台通过“AI站长”统筹运维任务，让AI承担大量重复性、标准化的信息处理与管理工作，一线员工则聚焦现场作业、专业判断及复杂问题处理，形成“人类员工+数字员工”的协同模式。效率数据印证了这一架构的有效性：相关任务单次效率提升24.2%~25.9%；后台侧人工工作耗时从2823小时降至266小时，整体缩减90%以上，同时实现全量可审计、全过程可举证。在技术底座层面，润建股份依托曲尺人工智能开放平台，构建“知识图谱+垂域大模型”双脑驱动体系：一方面融合设备资源、运维监控、工单处理及专家经验等多源数据构建动态知识图谱；另一方面基于跨模态行业数据训练垂域大模型，并在此基础上开发出巡检、告警分析、智能排程、智能客服等专业智能体。
从竞争格局看，通信运维智能化已成为运营商与设备商竞逐的赛道。三大运营商均在推进网络大模型建设，华为、中兴等设备商也推出了各自的运维智能化方案，而润建股份的差异化路径在于以第三方服务商身份打通“平台+现场作业”全链条。其投诉处理场景的“洞察跟催”“智拍即析”工具显示，通过AI辅助分析，单条投诉的现场测试信息分析时间由4至5分钟压缩至约10秒，效率提升数十倍。在应急保障领域，Run·ECIS智能运维中枢与中国移动合作落地，面向台风、暴雨、森林火灾、泥石流、低温雨雪冰冻等场景提供智能指挥支撑。2026年“美莎克”台风期间，在停电基站数量较2025年“博罗依”台风增加34%的情况下，全网日均退服基站数仍下降77%，这一对比数据直接反映了智能调度在资源紧张条件下的抗压能力，也为运营商评估AI运维投入产出提供了量化依据。
低空巡检是产业链变化最直观的切面。通信线路分布广、杆塔数量多、复杂地形巡检难度大，是行业长期痛点，传统人工巡检面临响应时效、人员安全和成本三重约束。润建股份将AI与低空技术融合，以无人机智能巡检替代部分高风险人工作业，目前已在广西、浙江、云南等全国10个省份开展试点，完成传输线路巡检超5.6万杆程公里、基站杆塔巡检5000余座。成本收益数据相当明确：日常巡检效率提升150%以上，资源勘误效率提升5至8倍，隐患漏检率下降超过50%，隐患提前发现率提升超过50%，AI隐患识别综合准确率稳定在92%以上。从成本结构看，无人机巡检将人力密集型投入转化为设备折旧、算法迭代与空域管理成本，长期边际成本随覆盖规模扩大持续摊薄，这也解释了通信、电力等线路资产密集型行业为何成为低空经济最先规模化落地的场景。
商业化层面，润建股份的AI能力正从内部效率工具向可复制的服务产品演进。“墨斗”平台覆盖6省50余项目的部署节奏，表明其已经跨过单点验证阶段；Run·ECIS在运营商应急保障体系中的嵌入，则代表其进入核心业务流程。从财报维度看，通信网络维护与优化是润建股份的基础盘业务，AI对运维流程的重塑直接影响其人力成本结构与服务毛利——后台人工耗时缩减90%以上意味着同等人力可承接更大规模站点，单位服务成本显著下降。应用场景仍在扩展：AI+网优将投诉预分析、现场测试、业务跟踪智能化，使专业人员从重复性数据处理中释放，聚焦复杂网络问题研判和优化方案制定。对客户而言，衡量运维价值的标准是“没有发生的事故”：基站不退服、光缆两小时内接回、用户无投诉，AI运维的商业逻辑正在于将这种隐性价值转化为可量化、可审计的服务能力。
行业层面，AI在通信运维中的角色正从专业知识问答走向业务分析、辅助决策和任务执行，这一演进路径与AI Agent技术在其他产业的落地节奏一致。润建股份体系的重点不在于单点AI应用，而在于推动AI与业务流程、组织管理及现场服务的深度融合——“AI站长”统筹任务、智能排程体实现人车物资与工单的全局优化、智能BI支持语音文本交互查询运营指标，这些组合起来实质上是运维组织形态的重构。对行业的影响体现在三个方面：一是运维服务商的人力结构将从执行密集型转向判断密集型，2万人规模团队的专业配置面临调整；二是运营商采购逻辑将从人头计费转向效果计费，退服率、漏检率、响应时长等指标权重上升；三是知识图谱与垂域大模型构成的行业Know-how壁垒，将加速运维市场向具备数据积累和技术平台的头部服务商集中。通信网络高质量发展所需的智能、高效、可靠的服务支撑，正在由这种深度协同的人机模式重新定义。
