为期三天的2016运营转型峰会在浙江乌镇举行,华为每年将举办面向运营商的3大论坛,MBB论坛、UBB论坛和运营转型论坛。运营转型论坛则是由原全球服务论坛和软件创新转型峰会合并,聚焦研讨运营转型并分享成功实践经验并充分的碰撞、研讨。
在过去的一年里,整个行业在如何利用数字化技术提升用户体验、业务走向敏捷以及提升运营效率上展开了很多实践与思考。结合华为在过去一年做的三件事情,华为高级副总裁、Open ROADS Community主席梁华在2016运营转型峰会上分享了数字化转型进展和发现。
华为高级副总裁、Open ROADS Community主席梁华
发起Open ROADS Community,开放合作,通过行业的力量识别与解决数字化转型的共性问题
2016年巴展华为发起了Open ROADS Community,希望通过整个行业的力量识别出转型中的共性问题,并通过行业的力量共同解决和实现。
Open ROADS Community倡导以“开放”的态度来与各方合作,群策群力,真正落实到电信产业的发展和利益。我们承诺了4个开放,即向所有行业开放,向生态合作伙伴开放,向行业组织开放和开放云实验室用于创新孵化验证。
在今年5月新加坡的首次正式会议上,共计有来自于包括Orange,Telefonica,HKT,British Telecom等在内的运营商以及来自解决方案提供商、分析师咨询机构、互联网初创公司的20家公司和机构的40多名代表与会。大家基于开放讨论,共同识别了在数字化转型过程中的三个共性问题并成立了对应的工作组:
1、如何能基于数据分析能力更好理解客户需求
2、一个全面的转型架构与跨行业数字化成熟度评估模型
3、使能跨行业创新业务的机制
在这三个共性问题上,目前已经取得了一定的进展,梁华说,我们将在11月9-11日的Open ROADS Community伦敦会议上分享产业洞察,开放讨论新的问题和挑战,并就工作组中输出的主数据模型、参考架构、参考实现以及跨行业数字成熟度模型等进行深度研讨。
与HKT深度合作真正展开ROADS体验驱动的运营转型与基础设施重构项目Project Earth
在今年5月份,HKT与华为共同成立运营转型项目组,目标是通过2-3年的时间使能HKT在商业更加成功,并为HKT的客户真正实现ROADS体验。梁华谈到了在这个过程中遇到的几个关键问题:
从哪里开始?首先我们达成一致的共同点是转型是要基于业务的,而不是基于网络;其次是考虑到对业务运营和客户体验的理解程度,第一个转型的业务应选择已有的业务而不是新业务;第三是选择一个通过数字化转型能够带来商业增长的一个业务开始更有利于降低复杂度及转型项目的执行。
怎么开始?针对已经确定转型的业务,要真正做到从最终用户的角度,采取Outside-In的方式设计产品,并将最终用户ROADS体验的需求分解到运营流程及所需要的关键商业能力上,进而驱动运营模式及运营系统的转型。
最终的技术实现架构的蓝图是什么?第一个业务转型成功后,如何支撑好更多的业务转型?支撑第一个业务转型的使能平台,要做到功能模块与平台解藕。我们基于华为的SoftCom与Telco OS架构,共同规划设计整体的架构蓝图,并分解出哪些是共性的模块放进平台,哪些是业务相关的模块与平台解藕,这样在开始的阶段只需要搭建一个薄的平台,而功能模块是随着业务的转型逐步丰富。
如何处理好与现有网络的关系?现有的网络在这个转型的过程中是重构而不是完全重建。结合转型业务与运营对ICT基础设施的需求,首先是考虑通过现网的改造(如能力开放)实现,要充分发挥现有网络资产的价值,然后再考虑哪些部分的网络需要云化(NFV/SDN)。
是否真的实现了ROADS体验?以终为始,通过我们前期建设的SOC对转型业务的最终用户体验基于ROADS的要求做到可视与持续提升。
将ROADS体验也作为华为公司内部运营转型的驱动力
梁华指出,数字化转型,首先是改变自己,只有自己转型成功了才能具备帮助客户数字化转型成功的能力。因此,我们将ROADS体验也作为华为公司数字化运营转型的驱动力。围绕“运营商、消费者、员工、合作伙伴、供应商”这5类用户,将他们对ROADS体验的需求融入华为运营流程以及IT平台的变革,让客户与华为做生意的方式更简单、更及时、更安全;让运营更加敏捷、智能,实现ROADS体验,缩短TTM,提升效率。
自己的狗食自己先吃,自己生产的降落伞自己先跳。华为公司在数字化转型过程中对数字化转型的理解、积累的能力来服务客户,帮助运营商提升用户体验、业务走向敏捷以及提升运营效率。华为将和运营商一起,解决数字化转型过程中遇到的问题,孵化转型最佳实践,努力基于商业价值的成功成为运营商数字化转型的合作伙伴。
好文章,需要你的鼓励
MariaDB企业平台2026版本集成了RAG管道和AI代理支持,并通过基于Exasol的Exa内存引擎显著加速分析处理。该平台将事务、分析和AI数据库引擎统一到单一高性能平台中,支持检索增强生成管道和AI代理。新版本提供开箱即用的RAG功能,内置自然语言交互的AI副驾驶,包括开发者和DBA助手。MariaDB Exa分析引擎处理多TB复杂分析的速度比传统OLTP引擎快1000倍以上。
浙江大学团队提出动态专家搜索方法,让AI能根据不同问题灵活调整内部专家配置。该方法在数学、编程等任务上显著提升推理准确率,且不增加计算成本。研究发现不同类型问题偏爱不同专家配置,为AI推理优化开辟新路径。
软件定义高性能全闪存存储公司PEAK:AIO正在采用并行NFS(pNFS)技术,从单节点系统向横向扩展产品演进。该公司宣布将pNFS元数据软件开源,旨在为HPC环境提供现代化文件系统替代方案。PEAK:AIO的单个2RU系统可实现320GB/s性能并支持线性扩展,同时探索CXL技术以降低GPU访问延迟,计划构建统一的块、文件和对象协议系统。
清华大学研究团队提出SIRI方法,通过"压缩-扩张"交替训练策略,成功解决了大型推理模型"话多且准确率低"的问题。实验显示,该方法在数学竞赛题上将模型准确率提升43.2%的同时,输出长度减少46.9%,真正实现了效率与性能的双重优化,为AI模型训练提供了新思路。