从“救火”到“先知”：润建曲尺运维大模型如何重构网络运维价值链
“7月18号，北京，晴，最高温度38摄氏度。”天气预报缓缓播报，商场、地铁、办公楼无不歌颂着威利斯·开利的贡献，但这份凉爽的背后，离不开 “电” 的无声托举。
5G毫秒级下载、丝滑的移动支付、智能电表、智能家居等这些习以为常的生活小事，是网络在默默支持。
这些早已成为数字时代的 “血管与神经”，支撑起社会的稳定运行，在我们看不见的旷野、杆塔与机房之间，运维人员用智能与专业维护着万家灯火。
这份 “看不见的守护” 背后，是一个规模持续扩张的运维市场。中研普华《2025-2030年自动化运维行业现状与发展趋势及前景预测报告》显示，2025年全球自动化运维市场规模达1580亿元，其中中国市场规模突破3668亿元，同比增长22.3%。这一增长背后，是AI、云原生、安全治理三大引擎的协同驱动。AIOps（智能运维）渗透率从2025年的45%提升至2030年的60%，成为核心增长极。
但规模的持续扩张带来多重现实挑战，极端天气让跨区域巡检难上加难，传统运维人力成本攀升，直到2020年，全球仅约10%-15%的企业尝试将ML（机器学习）应用于运维。那么，AI 技术的高歌猛进是否能解决运维智能化“最后一公里”的困局？
01
AI重塑运维，一个字，难
过去数十年，传统运维始终被困在 “人工主导” 的闭环里：运维人员背着工具包穿梭在旷野杆塔间，顶着 40℃高温巡检输电线路、冒着暴雨抢修基站信号是常态；故障发生后被动响应，往往要 “凭经验找问题”，一条线路的故障排查可能耗费数小时，而城市对电力、通信的 “零中断” 需求早已不允许这样的滞后。
这种 “人拉肩扛” 的模式，在 5G 时代到来后更显乏力 —— 通信基站数量十年间增长超 3 倍，传统运维的人工效率、经验判断精度已追不上网络复杂度的增速。
网络的日趋复杂进一步导致分散式的作业过程数据很难留存，数据采集面临挑战，采不到有效的作业过程数据，将无法为后续运维效率的提升提供经验。
......
运维困境一环套一环，破局的关键已经出现。
润建股份人工智能事业部总经理丁永告诉「极新」：“利用人工智能技术提升效率是大势所趋，但应用AI前首先有个值得探讨的问题：哪些运维工作是 AI 难以替代的？室内作业有部分能被替代，但室外的大量维护作业约有百分之七八十都无法被替代。还有决策管理环节，任何重要的运维动作最终都需要管理人员授权，不能仅因 AI 认为技术合理就自行执行大动作。”
运维的复杂性需要更智能的技术，更需要 “啃硬骨头” 的耐心与技术沉淀。而正是这些长期存在的痛点，推动着行业先行者开始思考：如何用技术打破困局？
02
从 “被动救火” 到 “先知自愈”，AI重构运维逻辑
传统运维的底色，是 “故障发生后才奔跑” 的被动，在旷野基站的信号中断现场、城市机房的设备过载警报中、能源网络的突发能耗波动里，数以万计的运维场景藏着最迫切的技术需求 —— 正是这些真实场景的痛点，倒逼润建在技术深耕中寻找破局点。
当行业还在纠结通用大模型的基础能力时，他早已发现复杂的运维场景、设备手册的专业术语、老师傅的检修经验等都是通用大模型 “看不懂” 的行业密码，正是这些数十年沉淀下来的垂直行业数据构成了曲尺人工智能开放平台的“燃料” 与 “知识库”，让技术在场景土壤中扎根生长。
2018年，润建股份于深交所上市。同期开始布局IDC数据网络管维、能源网络管维业务。运维基因不仅促使其顺利从传统运维转向智能运维，也完成了从通信到能源、政务、教育的行业扩充。
而这种转型依托的正是深度构建的 “AI 与运维双核驱动的客户价值实现” 体系：上层 “AI 驱动” 以算力基础、AI 平台、AI 应用三大支柱夯实底座，形成数据滋养与智效融合的完整生态；下层 “智维百业” 打造端到端服务，线上建智能运维平台，线下靠全国服务网与专业队伍，实现数字网络、通信网络、能源网络三大领域全域覆盖。
润建依托自建的五象云谷智算中心算力底座，这些沉淀多年的场景数据转化为技术生长的养分。
通过平台的多模态数据标注工具完成结构化处理，经模型训练流水线可转化为可复用的算法模块，每一项模型能力的背后，都是成百上千个实际运维场景的数据积累。
技术在场景中生长，更反向重塑场景运维逻辑。润建推出的20+种通信综合能源相关配套产品（包括数据中心空调系统、一体化数据中心模块），已成功应用于通信、交通、医疗等多个行业。
同时通过节能和新能源产品，能够进一步降低运行能耗和排放量，已落地的山东移动、河北移动、天津联通等光伏发电改造项目、中国电信龙光世纪中心用电节能项目、广东铁塔机柜集中温控改造项目、江苏联通江宁IDC机房改造等项目正是技术重塑场景的典型案例。
在曲尺平台上，这些场景滋养的技术已形成体系化能力：曲尺通信运维大模型、曲尺能源运维大模型和曲尺数字网络运维大模型，以及能源、政务、教育、农业等多行业的智能体相继落地。
更关键的是，平台的解耦式架构让这些垂直数据价值最大化。初创企业或开发者可调用智谱 AI、通义千问等主流大模型，结合润建沉淀的行业数据微调，快速生成适配特定场景的智能体，完美解决了通用大模型缺乏专业术语与厂家经验的行业痛点。
采访中，丁永一语道破本质：“通用大模型缺的不是知识，是运维场景里的烟火气。” 运维现场的每一次故障、每一个需求，都让技术更懂场景；而长出的技术根系，又带着解决问题的能力重塑场景，技术与场景的双向奔赴，正在重构运维逻辑。
03
三个场景，一个答案：曲尺大模型的运维破壁术
输电线路的巡检路上、通信基站的维护现场、新能源电站的设备间，运维工作每天都在重复上演：检查线路是否异常、排查设备运行隐患、处理突发故障…… 这些看似平凡的日常，却直接关系着千家万户的用电稳定、通信的畅通无阻、城市的正常运转。而当曲尺运维大模型融入这些普通场景，技术的价值便在一次次高效响应、一个个问题解决中清晰显现。
能源：让光伏场站告别 “隐形损失”
国内某大型新能源集团，旗下十余个光伏场站因地域分散、数据标准不一形成孤岛，传统运维深陷困境：人工巡检滞后致故障频发，设备亚健康暗藏发电损失，专家经验难传承制约新人成长，既有平台也难适配业务需求。
润建部署的 “曲尺新能源运维大模型”，以智能问数、健康度评估等能力推动模式升级：发电量提升 3%，故障分析效率提升 60%，运维成本降低 15%，专家投入减少 50%，决策数据获取从小时级缩至秒级，新员工上手周期缩短 40%，让分散场站实现标准化管理与效益最大化。
通信：从 “事后抢修” 到 “隐患前预防”
基站供备电运维长期面临三重困境：设备型号繁杂致参数设置频出错，多设备故障需事后人工关联难防系统风险，人工录入数据错误率高拖慢分析，只能被动抢修。
润建部署的 “曲尺通信运维大模型” 精准破局：靠统一知识库整合设备规则，健康评估智能体实时校验参数，隐患预测智能体提前识别风险，AI 校验让数据错误率降 80%，退服风险降 40%+，90%+ 系统风险被主动预警，故障定位效率提 60%，实现从 “事后修” 到 “事前防” 的转型，入选 “通信 AI 创新应用示范项目”，客户称其为 “预防性智能大脑”。
政务：让告警处置从 “混战” 到 “精准”
广州市某区政数局曾深陷运维 “混战”：政府 IT 资产每日告警成百上千，却面临专家断层、故障定位如 “摸黑排查”、数据孤岛致根因分析难等困境。
润建部署的“政务信息化运维监控告警智能体”破局：全量数据整合后，智能体实时收敛告警，大模型精准定位根因并生成方案。故障定位从小时级缩至分钟级，根因分析效率提 90%；关键告警处置率从 60% 升至 95%+，70% 人工研判被替代，运维成本降 50%，演绎出政务场景的效率革命。
04
从点到面，撬动运维价值重构
当政数局的告警处置效率大幅提升，移动基站的供备电风险提前化解，光伏场站的发电量稳步增长 —— 这些具体场景中的改变，不仅是单个项目的突破，更藏着AI对运维行业价值链的深层重塑。
丁永说：“从整个产业来看，AI 赋能运维的时间窗口不会很短，不会只有两三年。我们本着长期主义的精神去做深、做透。我们希望用 AI 替代大部分从事枯燥、重复劳动的低端岗位，最终形成 ‘少量碳基生命 + 大量硅基生命’的产业形态。碳基生命主要承担设计师、管理者的角色，而硅基生命则负责从问题发现、处理到预演测试等大部分流程。AI在应用场景上一定是这个方向，润建的曲尺运维大模型就是这个思路。”
当 AI 走进旷野杆塔，改变的不仅是运维人员的工作方式，更是整个行业的价值创造逻辑。
这种升级首先体现在工作驱动模式的根本性转变。过去，运维工作常陷入 “问题暴露后才处置” 的被动循环，风险排查依赖人工巡检，管理响应滞后于实际需求。而在 AI 平台的支撑下，这一模式已转向 “主动预判、提前干预”。
更深层的变革发生在技术研发体系中。传统运维研发涉及软件开发、物联网、云计算等多技术栈，各团队技术沉淀分散，协同效率低下。润建将曲尺人工智能开放平台作为全公司的技术底座后，所有研发动作均依托这一底座展开，软件开发、AI 模型训练、软硬协同等全流程技术栈被系统沉淀，形成标准化的技术资产。平台加持的 AI 软件工厂更让开发效率实现飞跃，需求设计环节正逐步由工具替代人力，研发人员得以从重复编码中解放出来。
“作为行业龙头民企，我们不追求 ‘一统江湖’，而是希望曲尺运维大模型未来能成为运维领域的必备工具，用以创造社会价值，这是企业应承担的责任。行业标杆的建立离不开持续作业与迭代，AI 不同于传统软件 ‘一招鲜吃遍天’，我们希望通过开放提升平台可用性，让大模型真正成为现场作业的核心支撑。”丁永在采访最后补充到。
AI技术真正渗透到工作流中，才有可能构建起新的产业生态，一切就像润建股份所坚持的：“润千行百业，建数智未来。”