“7月18號，北京，晴，最高溫度38攝氏度。”天氣預報緩緩播報，商場、地鐵、辦公樓無不歌頌著威利斯·開利的貢獻，但這份涼爽的背后，離不開 “電” 的無聲托舉。
5G毫秒級下載、絲滑的移動支付、智能電表、智能家居等這些習以為常的生活小事，是網絡在默默支持。
這些早已成為數字時代的 “血管與神經”，支撐起社會的穩定運行，在我們看不見的曠野、桿塔與機房之間，運維人員用智能與專業維護著萬家燈火。
這份 “看不見的守護” 背后，是一個規模持續擴張的運維市場。中研普華《2025-2030年自動化運維行業現狀與發展趨勢及前景預測報告》顯示，2025年全球自動化運維市場規模達1580億元，其中中國市場規模突破3668億元，同比增長22.3%。這一增長背后，是AI、云原生、安全治理三大引擎的協同驅動。AIOps（智能運維）滲透率從2025年的45%提升至2030年的60%，成為核心增長極。
但規模的持續擴張帶來多重現實挑戰，極端天氣讓跨區域巡檢難上加難，傳統運維人力成本攀升，直到2020年，全球僅約10%-15%的企業嘗試將ML（機器學習）應用于運維。那么，AI 技術的高歌猛進是否能解決運維智能化“最后一公里”的困局？
01
AI重塑運維，一個字，難
過去數十年，傳統運維始終被困在 “人工主導” 的閉環里：運維人員背著工具包穿梭在曠野桿塔間，頂著 40℃高溫巡檢輸電線路、冒著暴雨搶修基站信號是常態；故障發生后被動響應，往往要 “憑經驗找問題”，一條線路的故障排查可能耗費數小時，而城市對電力、通信的 “零中斷” 需求早已不允許這樣的滯后。
這種 “人拉肩扛” 的模式，在 5G 時代到來后更顯乏力 —— 通信基站數量十年間增長超 3 倍，傳統運維的人工效率、經驗判斷精度已追不上網絡復雜度的增速。
網絡的日趨復雜進一步導致分散式的作業過程數據很難留存，數據采集面臨挑戰，采不到有效的作業過程數據，將無法為后續運維效率的提升提供經驗。
......
運維困境一環套一環，破局的關鍵已經出現。
潤建股份人工智能事業部總經理丁永告訴「極新」：“利用人工智能技術提升效率是大勢所趨，但應用AI前首先有個值得探討的問題：哪些運維工作是 AI 難以替代的？室內作業有部分能被替代，但室外的大量維護作業約有百分之七八十都無法被替代。還有決策管理環節，任何重要的運維動作最終都需要管理人員授權，不能僅因 AI 認為技術合理就自行執行大動作。”
運維的復雜性需要更智能的技術，更需要 “啃硬骨頭” 的耐心與技術沉淀。而正是這些長期存在的痛點，推動著行業先行者開始思考：如何用技術打破困局？
02
從 “被動救火” 到 “先知自愈”，AI重構運維邏輯
傳統運維的底色，是 “故障發生后才奔跑” 的被動，在曠野基站的信號中斷現場、城市機房的設備過載警報中、能源網絡的突發能耗波動里，數以萬計的運維場景藏著最迫切的技術需求 —— 正是這些真實場景的痛點，倒逼潤建在技術深耕中尋找破局點。
當行業還在糾結通用大模型的基礎能力時，他早已發現復雜的運維場景、設備手冊的專業術語、老師傅的檢修經驗等都是通用大模型 “看不懂” 的行業密碼，正是這些數十年沉淀下來的垂直行業數據構成了曲尺人工智能開放平臺的“燃料” 與 “知識庫”，讓技術在場景土壤中扎根生長。
2018年，潤建股份于深交所上市。同期開始布局IDC數據網絡管維、能源網絡管維業務。運維基因不僅促使其順利從傳統運維轉向智能運維，也完成了從通信到能源、政務、教育的行業擴充。
而這種轉型依托的正是深度構建的?“AI 與運維雙核驅動的客戶價值實現”?體系：上層 “AI 驅動” 以算力基礎、AI 平臺、AI 應用三大支柱夯實底座，形成數據滋養與智效融合的完整生態；下層 “智維百業” 打造端到端服務，線上建智能運維平臺，線下靠全國服務網與專業隊伍，實現數字網絡、通信網絡、能源網絡三大領域全域覆蓋。
潤建依托自建的五象云谷智算中心算力底座，這些沉淀多年的場景數據轉化為技術生長的養分。
通過平臺的多模態數據標注工具完成結構化處理，經模型訓練流水線可轉化為可復用的算法模塊，每一項模型能力的背后，都是成百上千個實際運維場景的數據積累。
技術在場景中生長，更反向重塑場景運維邏輯。潤建推出的20+種通信綜合能源相關配套產品（包括數據中心空調系統、一體化數據中心模塊），已成功應用于通信、交通、醫療等多個行業。
同時通過節能和新能源產品，能夠進一步降低運行能耗和排放量，已落地的山東移動、河北移動、天津聯通等光伏發電改造項目、中國電信龍光世紀中心用電節能項目、廣東鐵塔機柜集中溫控改造項目、江蘇聯通江寧IDC機房改造等項目正是技術重塑場景的典型案例。
在曲尺平臺上，這些場景滋養的技術已形成體系化能力：曲尺通信運維大模型、曲尺能源運維大模型和曲尺數字網絡運維大模型，以及能源、政務、教育、農業等多行業的智能體相繼落地。
更關鍵的是，平臺的解耦式架構讓這些垂直數據價值最大化。初創企業或開發者可調用智譜 AI、通義千問等主流大模型，結合潤建沉淀的行業數據微調，快速生成適配特定場景的智能體，完美解決了通用大模型缺乏專業術語與廠家經驗的行業痛點。
采訪中，丁永一語道破本質：“通用大模型缺的不是知識，是運維場景里的煙火氣。”??運維現場的每一次故障、每一個需求，都讓技術更懂場景；而長出的技術根系，又帶著解決問題的能力重塑場景，技術與場景的雙向奔赴，正在重構運維邏輯。
03
三個場景，一個答案：曲尺大模型的運維破壁術
輸電線路的巡檢路上、通信基站的維護現場、新能源電站的設備間，運維工作每天都在重復上演：檢查線路是否異常、排查設備運行隱患、處理突發故障…… 這些看似平凡的日常，卻直接關系著千家萬戶的用電穩定、通信的暢通無阻、城市的正常運轉。而當曲尺運維大模型融入這些普通場景，技術的價值便在一次次高效響應、一個個問題解決中清晰顯現。
能源：讓光伏場站告別 “隱形損失”
國內某大型新能源集團，旗下十余個光伏場站因地域分散、數據標準不一形成孤島，傳統運維深陷困境：人工巡檢滯后致故障頻發，設備亞健康暗藏發電損失，專家經驗難傳承制約新人成長，既有平臺也難適配業務需求。
潤建部署的 “曲尺新能源運維大模型”，以智能問數、健康度評估等能力推動模式升級：發電量提升 3%，故障分析效率提升 60%，運維成本降低 15%，專家投入減少 50%，決策數據獲取從小時級縮至秒級，新員工上手周期縮短 40%，讓分散場站實現標準化管理與效益最大化。
通信：從 “事后搶修” 到 “隱患前預防”
基站供備電運維長期面臨三重困境：設備型號繁雜致參數設置頻出錯，多設備故障需事后人工關聯難防系統風險，人工錄入數據錯誤率高拖慢分析，只能被動搶修。
潤建部署的 “曲尺通信運維大模型” 精準破局：靠統一知識庫整合設備規則，健康評估智能體實時校驗參數，隱患預測智能體提前識別風險，AI 校驗讓數據錯誤率降 80%，退服風險降 40%+，90%+ 系統風險被主動預警，故障定位效率提 60%，實現從 “事后修” 到 “事前防” 的轉型，入選 “通信 AI 創新應用示范項目”，客戶稱其為 “預防性智能大腦”。
政務：讓告警處置從 “混戰” 到 “精準”
廣州市某區政數局曾深陷運維 “混戰”：政府 IT 資產每日告警成百上千，卻面臨專家斷層、故障定位如 “摸黑排查”、數據孤島致根因分析難等困境。
潤建部署的“政務信息化運維監控告警智能體”破局：全量數據整合后，智能體實時收斂告警，大模型精準定位根因并生成方案。故障定位從小時級縮至分鐘級，根因分析效率提 90%；關鍵告警處置率從 60% 升至 95%+，70% 人工研判被替代，運維成本降 50%，演繹出政務場景的效率革命。
04
從點到面，撬動運維價值重構
當政數局的告警處置效率大幅提升，移動基站的供備電風險提前化解，光伏場站的發電量穩步增長 —— 這些具體場景中的改變，不僅是單個項目的突破，更藏著AI對運維行業價值鏈的深層重塑。
丁永說：“從整個產業來看，AI 賦能運維的時間窗口不會很短，不會只有兩三年。我們本著長期主義的精神去做深、做透。我們希望用 AI 替代大部分從事枯燥、重復勞動的低端崗位，最終形成 ‘少量碳基生命 + 大量硅基生命’的產業形態。碳基生命主要承擔設計師、管理者的角色，而硅基生命則負責從問題發現、處理到預演測試等大部分流程。AI在應用場景上一定是這個方向，潤建的曲尺運維大模型就是這個思路。”
當 AI 走進曠野桿塔，改變的不僅是運維人員的工作方式，更是整個行業的價值創造邏輯。
這種升級首先體現在工作驅動模式的根本性轉變。過去，運維工作常陷入 “問題暴露后才處置” 的被動循環，風險排查依賴人工巡檢，管理響應滯后于實際需求。而在 AI 平臺的支撐下，這一模式已轉向 “主動預判、提前干預”。
更深層的變革發生在技術研發體系中。傳統運維研發涉及軟件開發、物聯網、云計算等多技術棧，各團隊技術沉淀分散，協同效率低下。潤建將曲尺人工智能開放平臺作為全公司的技術底座后，所有研發動作均依托這一底座展開，軟件開發、AI 模型訓練、軟硬協同等全流程技術棧被系統沉淀，形成標準化的技術資產。平臺加持的 AI 軟件工廠更讓開發效率實現飛躍，需求設計環節正逐步由工具替代人力，研發人員得以從重復編碼中解放出來。
“作為行業龍頭民企，我們不追求 ‘一統江湖’，而是希望曲尺運維大模型未來能成為運維領域的必備工具，用以創造社會價值，這是企業應承擔的責任。行業標桿的建立離不開持續作業與迭代，AI 不同于傳統軟件 ‘一招鮮吃遍天’，我們希望通過開放提升平臺可用性，讓大模型真正成為現場作業的核心支撐。”丁永在采訪最后補充到。
AI技術真正滲透到工作流中，才有可能構建起新的產業生態，一切就像潤建股份所堅持的：“潤千行百業，建數智未來。”
