凤凰网科技《浪潮对话》出品

2025年世界人工智能大会（WAIC）期间，中国移动技术专家山西移动人工智能领域负责人卢山专门跑到了上海。在接受凤凰网科技专访时卢山坦言，今年是中国移动山西分公司AI战略“从无到有”的关键起点。随着省级智算中心的建成投运，山西移动正以前所未有的力度，将AI技术深度融入网络运维、客户服务、市场营销、内部管理等核心环节。在这里，卢山向凤凰网科技详细描绘了AI如何解放人力、提升效率、挖掘价值，以及在方言识别、智能体深度研究等前沿技术领域的探索与实践。

01 智算筑基，AI从“不可及”到“可用”

谈及今年专程赴WAIC的初衷，卢山开门见山：“我想了解现在行业的最新进展，探讨研发和合作的可能性。”这份迫切感源自于山西移动AI能力的实质性飞跃。“去年开始，省里坚决投入做AI相关的工作，”卢山解释道，“甚至专门投入了一个智算中心，面向行业合作伙伴去开放我们的算力。”

算力瓶颈的突破，是AI得以大规模应用的先决条件。随着智算中心落成，卡脖子的问题迎刃而解，“应用这下步就可以跟上了。”

逛展一圈，卢山对技术迭代的速度印象深刻：“感觉技术上发展还挺快的，比如多模态，包括先进的数字人等等，大模型的智能化水平正越来越高。场景落地的可行性，也越来越好。”

作为山西省公司内部AI应用的负责人，卢山当前的工作重心明确：“主要是各个条线的业务应用，人工智能落地等等。”其目标清晰：在内部孵化成熟后，再向外部推广。

目前，他正带领团队深入各个业务条线——网络运维、客户服务、市场营销乃至审计、质检等后台支撑部门，“基于我们现有的业务流程...去找人做得最麻烦的地方”，尤其是那些“人力不可及”的高价值场景。他分享了几个生动案例：

“比如说我们品质服务部（客户服务部）每个月都要写很多升级投诉的报告...月底那一天必须提交上去...一下可能有几十个报告要出...靠人来写报告就很困难。”卢山团队的做法是：“把报告内容做成一个模板，让大模型以及智能体将报告所需素材从系统底层抓取出来，再依托报告逻辑自动生成。”

客服中心每天产生海量咨询和投诉录音。“以前可能在话务员接电话的时候要对录音判断一下，是什么类的业务，用户主要是什么诉求？很多情况下可能来不及分类。”现在，通过语音转文本和大模型分析，实现了三方面价值：一是全量业务分类归集；二是通话质量合规性检查；三是热点诉求提取，“每一通电话用户的核心诉求，汇聚给每个业务场景生成一个摘要，促成我们后面的管理操作...以前都是抽样，现在是全量数据去做热点内容提取”。

当被问及具体技术应用时，卢山强调这是一个“多种技术组合”的过程，核心在于根据场景需求选择最优解。

在数据处理前端，多模态技术（语音转文本、图像识别）是基础，负责将非结构化数据转化为文本。例如工单中的图片信息、客服录音的语音信息，都需要先通过多模态处理“转成文字”。在文本处理阶段，则依赖大语言模型的意图判断、逻辑推理、任务设定和文本生成能力。“基于文字再去处理的时候就要用文本模型...包括做意图判断、做工作任务的设定,具体逻辑设置,最终输出的话可能也是文本。”

更前沿的探索聚焦于智能体（Agent）的应用。卢山在WAIC上观察到“智能体进展”显著，“以前可能只是一个助手...能按照你的指令帮你做一部分工作...现在...智能体可以给你直接生成结果...集成了大量的工具，集成了很多思维链控制的逻辑”。

类似场景还包括利用MCP能力进行内部网站内容爬取生成调研报告、审计风险评估等。“大量以前靠我们人力完成的各种报告、搜索、分析等场景的工作，智能体能直接完成。”

02 开放合作与创新机制：应用尽用，成立工作室攻坚

在技术路线上，山西移动秉持开放务实的策略。集团自研的“九天”大模型基座是首选，但并非唯一。“我们是应用尽用,如果我们自己的能力可以满足业务需要,那首先是自研优先。如果说在有些场景自己的能力在基础上评估完以后质量有一些不足的话，也可以选择引入外部技术。”卢山坦言，“九天是我们自研的,但在有些方面我们仍可以和行业最顶级的合作伙伴合作，业务场景不等人，最终还是要看实现了怎样的业务价值。”

目前对外合作最成熟的领域是“知识问答类”应用，特别是基于行业知识库的问答和基于业务数据的自然语言查询（NL2SQL）。

为了推动技术创新和复杂问题解决，山西移动建立了创新工作室机制。

卢山作为省级工作室的牵头人，组建了一个精干的8人“跨条线”团队。“在公司内部，为了解决一些技术难题，专门组建了这样一条跨条线的组织，把我们工作的上下游都拉进来，共同去解决问题。”工作室获得公司专门的预算、工具（包括算力资源）和项目资源支持，成果最终通过专利、系统上线、问题解决来体现价值。这个工作室也是山西移动当前唯一的省级AI创新工作室，足见其重要性。

提及下一步技术关注点，卢山重点提及两大方向：其一是深耕多模态，破解方言识别难题： 山西复杂的方言环境（六种主要方言片区）对现有主流语音模型构成挑战。“现在很多大模型的方言识别不具备条件...顶多是山西话，但不可能划分的更细了”。然而，业务场景（如员工入户沟通、客服电话）又对方言识别有强需求。卢山看到了ASR（自动语音识别）大模型带来的转机：其微调适配成本远低于传统小模型。“以前需要有几万小时或者大几千小时的语料才能训练出来，现在有一个基本模型适配方言，可能一两百小时，就可以对方言有一个很好的适应。”降低到100小时级别的语料需求，使企业级方言识别项目变得可行。

二是强化智能体能力： 重点发展深度网络研究（DeepResearch）、工具调用（如MCP）以及智能体间的灵活集成（A to A）能力，目标是让智能体能更自主、高效地完成复杂任务链条。

其三是数据汇聚与价值挖掘： 山西移动正系统性地汇聚内外部高价值数据（包括业务数据和模型推理过程数据）到集团数据基地，进行标注、清洗和处理，形成行业数据集。“这些数据集将来的话就是可以对外合作...和国家数据集、标注基地、交易所合作”。模型推理数据还将回流至“九天”用于优化模型。

卢山称，中国移动坚定的支持国产化： 在芯片层面，“九天系列的大模型全部都是用的国产芯片。”由专门团队依托全国多个国产芯片集群进行基座开发训练，华为等合作伙伴提供支持。虽然当前主要用于推理的国产芯片在训练上仍有挑战（主要依赖华为昇腾），但中国移动（通过独立的九天人工智能公司）在国产芯适配与应用上的投入坚定不移。

从智算中心破土到AI场景遍地开花，从解放人力于繁琐报告到用智能体驱动管理决策，从攻坚方言识别到构建数据资产，卢山带领的移动山西分公司AI团队，正以扎实的技术组合拳和开放务实的合作策略，将AI的潜力转化为实实在在的业务价值。