Nokia 聯手 Databricks 建構「自駕網絡」數據基建：打通電訊 AI 嘅任督二脈

電訊商要全面引入 AI，最大嘅障礙唔係技術唔夠勁，而係數據——營運同業務支援系統多達幾百個，各自為政，數據格式同架構五花八門。Nokia 同 Databricks 為咗解決呢個頭痛問題，喺 2026 年 6 月 24 日公布完成咗一個聯合概念驗證（PoC），展示咗一個統一而且唔綁死任何雲端平台嘅數據平台，畀電訊商可以大規模做實時分析，而唔使逐個環境改寫程式碼 。

實時效能管理測試：唔使改 Code，數據管道照跑

工程團隊用咗一個極高要求嘅場景做測試：即時效能管理。佢哋模擬咗 Tier-1 電訊商級別嘅數據攝取量，喺雲端環境入面跑。結果有幾個重要技術突破 ：

• 跨平台數據管道，無需改寫程式碼： 數據管道寫一次，就可以喺 Databricks 同開源軟件堆疊（例如 Apache Flink、Kafka、Iceberg）上面完全一樣咁部署，支援即時串流、批量處理同查詢時先運算嘅數據產品 。
• 供應商中立嘅數據邏輯： Nokia 工程師用 Python 寫轉換邏輯，用嘅係唔依賴平台嘅表達式，核心邏輯同連接器分開，所以同一套工作流程可以喺唔同環境重用 。
• 自動化部署編譯器： 團隊驗證咗一個自家編譯器，可以喺部署嗰陣自動將抽象邏輯轉成原生格式（例如 Databricks 嘅 Delta Live Tables、開源嘅 Flink SQL），仲自動加入特定平台嘅連接器，唔使手動調整 。
• 專為 AI Agent 世界而設嘅數據織物： 平台支援查詢時數據產品，讀取先運算，唔使複製數據；零拷貝分享，輕量跨域數據消費；仲有機制可以選擇性將數據餵俾雲端上層嘅時間層，等 AI Agent 可以執行回溯分析，例如根因分析 。

智能數據織物 Agent：用自然語言叫佢做嘢

今次 PoC 仲展示咗一個由 AI 驅動嘅「智能數據織物 Agent」。呢個 Agent 可以用簡單嘅自然語言指令，去生成新嘅數據產品、請求人工驗證，然後自動部署管道，大幅減少人手功夫，加快創新步伐 。

喺 AI Agent 嘅世界入面，呢個機制仲可以做到 Agent 同 Agent 之間直接溝通——其他 AI Agent 可以直接向呢個數據織物 Agent 請求動態數據產品 。

Nokia 更大嘅棋盤：同 AWS 聯手衝 Level 4 自動化

同一日，Nokia 仲宣布擴大同 Amazon Web Services（AWS）嘅合作，將佢哋嘅 Autonomous Networks Fabric 放上 AWS，預計 2026 年稍後時間有得用 。

呢次擴展有幾個重點：

• Level 4 網絡自主營運： 營運商可以獲得頂級 AI 同雲端服務，實現極高自動化嘅網絡操作 。
• 四大核心功能合一： Fabric 整合咗跨域統一數據管理、服務營運嘅 Agentic AI、用數碼孿生模擬主動評估影響，同埋意圖驅動網絡進行自動閉環操作 。
• 底層 AI 服務： 解決方案會用 AWS 嘅 AI/ML 服務，包括 Amazon Bedrock 同 Amazon SageMaker，提供彈性擴展同廣泛嘅模型選擇 。
• 客戶實績： 用咗 Nokia 自主網絡組合嘅營運商，報告自動化率超過 90%，服務交付時間縮短到四個鐘或以下，切片推出時間減少高達 85%，影響客戶嘅事故減少 50% 。

Agentic AI 組合同步升級：效率提升 60% 至 80%

喺 DTW Ignite 大會上，Nokia 仲推出咗「Autonomous Networks Agent Library」，即係一系列預先整好嘅 AI Agent，專為安全、保證同服務營運而設 。呢個資料庫涵蓋零日攻擊識別、異常推理、事件分類、服務訂單故障排查，同多 Agent 協調等功能。Nokia 表示，相比傳統安全營運，呢啲 Agent 可以帶嚟 60% 至 80% 嘅生產力提升 。

其他 Agentic AI 升級仲包括：

• 更新 Autonomous Networks Suite，加入本地部署選項、VoLTE 服務質量優化，同增強 RAN 用戶體驗 。
• 更新 MantaRay 服務管理與編排平台，加入非實時 RAN 智能控制器功能 。
• 為光纖網絡嘅 WaveSuite 加入驗證框架 。

下一步：持續合作，推動網絡全自動化

Nokia 同 Databricks 計劃繼續合作，提升自主網絡能力，協助營運商過渡到一個 AI 應用可以大規模實時存取、關聯同操作網絡數據嘅未來 。

至於同 AWS 嘅合作，雙方會繼續創新議程，將 Nokia 嘅電訊專用 AI 模型同領域知識，同 AWS 嘅 AI 服務結合，實現更高程度嘅自主網絡操作，並會聯手進軍市場，幫助營運商升級營運架構，開拓新收入來源 。