Nokia 與 Databricks 的目標是證明，一個共通的資料平台能在不同的雲端環境或本地基礎設施上以相同方式運作，進而實現無需改寫程式碼的一致性 AI 部署。

即時效能管理測試的具體成果

雙方工程團隊聚焦於一個高要求的應用案例：即時效能管理。團隊在雲端環境中模擬了符合一級營運商規模的分析資料攝取，並取得了以下幾項具體技術成果：

• 無須改寫程式碼的跨平台資料管線： 資料管線只需編寫一次，即可在 Databricks 以及開放原始碼技術棧（Apache Flink、Kafka、Iceberg）上以完全相同的方式部署，支援即時串流、批次處理與查詢時資料產品。
• 供應商中立的資料邏輯： Nokia 工程師使用 Python，並採用與平台無關的表達式來編寫轉換邏輯，將核心邏輯與特定平台的連接器分離，確保相同的工作流程能跨不同環境重複使用。
• 透過自訂編譯器實現自動化部署： 團隊驗證了一個自訂編譯器，可在部署時自動調整工作流程，將抽象邏輯轉換為原生格式（例如 Databricks 的 Delta Live Tables、開源版本的 Flink SQL），並自動加上平台特定的連接器，無需人工重新調整。
• 為代理式 AI 世界打造的資料結構： 該平台支援「查詢時資料產品」（讀取時才計算衍生指標，不複製資料）、「零拷貝共享」（輕量級跨域資料消費），以及一項可選擇性地將資料饋送至雲端上層時間層的機制，讓 AI 代理能在該層執行如根本原因分析等回溯性任務。

智慧資料結構代理

除了基礎設施層，該概念驗證還展示了一個 AI 驅動的「智慧資料結構代理」。透過簡單的自然語言指令，該代理能自動產生新的資料產品、請求人工驗證，並自動部署資料管線，大幅加快創新速度並減少人工操作。

在代理式 AI 的架構下，此機制還能實現代理對代理的通訊：其他 AI 代理可直接與資料結構代理互動，根據需求請求動態資料產品。

與 AWS 的合作：Nokia 更大的自駕網路藍圖

與 Databricks 的合作是 Nokia 更大策略的一部分。在同一天，Nokia 也宣布擴大與 Amazon Web Services（AWS）的合作，將其「自駕網路結構」部署在 AWS 上，預計於 2026 年下半年上線。

該擴展計畫的關鍵要素包括：

• 達到第 4 級網路自動化： 營運商將能獲得實現高度自動化網路維運所需的先進 AI 與雲端服務。
• 整合四大核心能力： 該結構整合了跨領域的統一資料管理、用於服務維運的代理式 AI、用於主動影響評估的數位孿生模擬，以及用於自動閉環行動的意圖型網路。
• 底層 AI 服務： 這些解決方案將運用 AWS 的 AI/ML 服務，包括 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker，以提供彈性的擴展能力和廣泛的模型選擇。
• 已見客戶成效： 使用 Nokia 自駕網路產品的營運商已回報，自動化率超過 90%，服務交付時間縮短至 4 小時或更短，網路切片部署時間最高減少 85%，影響客戶的事件也減少了 50%。

Nokia 同時升級代理式 AI 產品組合

在 DTW Ignite 大會上，Nokia 發表了其「自駕網路代理函式庫」，這是一套針對安全、保證和服務維運等領域的預建 AI 代理。該函式庫涵蓋零日攻擊識別、異常推理、事件分類、服務訂單故障排除以及多代理協調等功能。Nokia 表示，與傳統安全維運相比，該函式庫可帶來 60% 到 80% 的生產力提升。

其他升級還包括：

• 更新自駕網路套件，新增本地部署選項、VoLTE 服務品質優化以及增強的 RAN 用戶體驗。
• 更新 MantaRay 服務管理與編排平台，增加非即時 RAN 智慧控制器功能。
• 為光纖網路 WaveSuite 平台新增驗證框架。

未來展望

Nokia 與 Databricks 計畫持續深化合作，協助營運商邁向未來：AI 應用能夠即時存取、關聯並處理大規模的網路數據。

同時，Nokia 與 AWS 將共同推動創新議程，結合 Nokia 受電信數據訓練的 AI 模型與領域知識，以及 AWS 的 AI 服務，以交付愈來愈高的網路自動化程度，並計畫共同進軍市場，幫助營運商進化其營運技術棧，開啟新的營收來源。

Nokia 與 Databricks 的目標是證明，一個共通的資料平台能在不同的雲端環境或本地基礎設施上以相同方式運作，進而實現無需改寫程式碼的一致性 AI 部署。

即時效能管理測試的具體成果

雙方工程團隊聚焦於一個高要求的應用案例：即時效能管理。團隊在雲端環境中模擬了符合一級營運商規模的分析資料攝取，並取得了以下幾項具體技術成果：

• 無須改寫程式碼的跨平台資料管線： 資料管線只需編寫一次，即可在 Databricks 以及開放原始碼技術棧（Apache Flink、Kafka、Iceberg）上以完全相同的方式部署，支援即時串流、批次處理與查詢時資料產品。
• 供應商中立的資料邏輯： Nokia 工程師使用 Python，並採用與平台無關的表達式來編寫轉換邏輯，將核心邏輯與特定平台的連接器分離，確保相同的工作流程能跨不同環境重複使用。
• 透過自訂編譯器實現自動化部署： 團隊驗證了一個自訂編譯器，可在部署時自動調整工作流程，將抽象邏輯轉換為原生格式（例如 Databricks 的 Delta Live Tables、開源版本的 Flink SQL），並自動加上平台特定的連接器，無需人工重新調整。
• 為代理式 AI 世界打造的資料結構： 該平台支援「查詢時資料產品」（讀取時才計算衍生指標，不複製資料）、「零拷貝共享」（輕量級跨域資料消費），以及一項可選擇性地將資料饋送至雲端上層時間層的機制，讓 AI 代理能在該層執行如根本原因分析等回溯性任務。

智慧資料結構代理

除了基礎設施層，該概念驗證還展示了一個 AI 驅動的「智慧資料結構代理」。透過簡單的自然語言指令，該代理能自動產生新的資料產品、請求人工驗證，並自動部署資料管線，大幅加快創新速度並減少人工操作。

在代理式 AI 的架構下，此機制還能實現代理對代理的通訊：其他 AI 代理可直接與資料結構代理互動，根據需求請求動態資料產品。

與 AWS 的合作：Nokia 更大的自駕網路藍圖

與 Databricks 的合作是 Nokia 更大策略的一部分。在同一天，Nokia 也宣布擴大與 Amazon Web Services（AWS）的合作，將其「自駕網路結構」部署在 AWS 上，預計於 2026 年下半年上線。

該擴展計畫的關鍵要素包括：

• 達到第 4 級網路自動化： 營運商將能獲得實現高度自動化網路維運所需的先進 AI 與雲端服務。
• 整合四大核心能力： 該結構整合了跨領域的統一資料管理、用於服務維運的代理式 AI、用於主動影響評估的數位孿生模擬，以及用於自動閉環行動的意圖型網路。
• 底層 AI 服務： 這些解決方案將運用 AWS 的 AI/ML 服務，包括 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker，以提供彈性的擴展能力和廣泛的模型選擇。
• 已見客戶成效： 使用 Nokia 自駕網路產品的營運商已回報，自動化率超過 90%，服務交付時間縮短至 4 小時或更短，網路切片部署時間最高減少 85%，影響客戶的事件也減少了 50%。

Nokia 同時升級代理式 AI 產品組合

在 DTW Ignite 大會上，Nokia 發表了其「自駕網路代理函式庫」，這是一套針對安全、保證和服務維運等領域的預建 AI 代理。該函式庫涵蓋零日攻擊識別、異常推理、事件分類、服務訂單故障排除以及多代理協調等功能。Nokia 表示，與傳統安全維運相比，該函式庫可帶來 60% 到 80% 的生產力提升。

其他升級還包括：

• 更新自駕網路套件，新增本地部署選項、VoLTE 服務品質優化以及增強的 RAN 用戶體驗。
• 更新 MantaRay 服務管理與編排平台，增加非即時 RAN 智慧控制器功能。
• 為光纖網路 WaveSuite 平台新增驗證框架。

未來展望

Nokia 與 Databricks 計畫持續深化合作，協助營運商邁向未來：AI 應用能夠即時存取、關聯並處理大規模的網路數據。

同時，Nokia 與 AWS 將共同推動創新議程，結合 Nokia 受電信數據訓練的 AI 模型與領域知識，以及 AWS 的 AI 服務，以交付愈來愈高的網路自動化程度，並計畫共同進軍市場，幫助營運商進化其營運技術棧，開啟新的營收來源。