在5G无线网络规划领域，一场由人工智能驱动的变革正在悄然发生。传统模式下，网络规划需要专业团队携带设备进行实地勘察，通过人工采集数据并依赖专家经验逐站比对，这种作业方式不仅效率低下、周期漫长，且难以实现全局最优配置。如今，中国电信率先将大模型技术引入这一环节，其自主研发的5G无线网络规划大模型已完成现网试点应用，使规划效率提升50%，方案准确率突破75%，更实现了从方案设计到建设效果预测的全流程自动化。
通信行业的网络规划长期依赖人工经验与体力投入，尽管近年来通过大数据分析和射线跟踪模型仿真技术提升了效率，但仍未突破经验驱动的局限。中国电信在此基础上实现关键突破，响应国家关于人工智能与信息通信深度融合的创新要求，构建了覆盖全场景的"感知-分析-决策-执行"一体化数字员工体系。该体系聚焦三大核心能力：多模态数据深度融合、原子能力智能编排以及业务动态精准仿真，为网络规划注入智能化基因。
支撑这一体系的是高质量网络规划数据集的构建。中国电信整合性能指标、设备配置、地理信息、人口分布及用户业务体验等异构数据，运用知识图谱、规则引擎、自然语言处理信息抽取及大语言模型提示工程等技术，将规划专家的隐性经验转化为结构化数据资产。通过智能数据解析工具确保数据质量，为后续模型训练提供可靠基础，相当于为智能化规划搭建了稳固的地基。
在架构创新层面，中国电信首创"双孪生大模型协同规划"模式。信道孪生模型通过高精度重构网络空间环境，实现前瞻性站址规划；话务孪生模型则专注于复杂场景下的流量波动预测。两个模型通过协同优化机制，自动生成兼顾网络覆盖、容量、投资价值及拓扑结构的最优方案。这种技术路径标志着网络规划从经验依赖向模型驱动的根本性转变，为行业树立了新的技术标杆。
技术突破的价值最终需通过实践检验。中国电信联合中兴通讯在上海浦东开展现网验证，选取居民区、地下停车场等典型复杂场景进行测试。在居民区场景中，模型融合人口密度、建筑布局及栅格测量报告等多维数据，站址补点准确率超过80%；针对地下停车场信号覆盖难题，研究团队创新引入移动速度与信号衰减特征的关联分析，使问题识别准确率提升至75%以上。这些实证数据充分验证了技术方案的实用性与可靠性。
这场技术变革的影响正从网络规划领域向外延伸。在近期举办的互联网大会上，中国电信高管透露企业战略转型方向：将全面拥抱智能化浪潮，持续完善算力基础设施、智能平台、数据资源、大模型能力及智能体应用的协同体系。这种转型不仅体现在基站选址等具体业务环节，更推动企业经营模式从传统流量经营向Token化运营升级。当人工智能开始主导通信基础设施的规划决策，整个行业的运营逻辑正在被重新定义。
