2026年9月24日，麻豆影片 成功举办“人工智能赋能电信网络：ITU-T标准化工作的最新成果与发展进展”专题报告会。特邀嘉宾为国际移动通信（IMT）网络与人工智能 / 机器学习：需求与架构（ITU-T SG13Q20）报告人、跨行业物联网（IoT）与智慧可持续城市及社区（SSC&C）的需求、能力与架构框架（ITU-T SG20Q2）报告人，ITU-T机器学习联合协调工作组(JCA-ML)副主席Marco Carugi。本次活动由麻豆影片 智慧城市研究中心主任安小米教授组织，来自国内科研院所、标准化机构、高校的专家学者及研究生20余人出席了本次专题报告会。
本次专题报告会上Marco系统全面的梳理了ITU-T人工智能标准化工作的总体布局及工作进展。目前，人工智能相关工作已分布于ITU-T多个研究组，并形成多个焦点组和联合协调活动组、数据集通信组等多种工作机制。ITU-T还通过“AI for Good”全球标准化高峰论坛，开展人工智能解决方案、知识传播、能力建设、标准与政策等多方面工作，并持续推动与ISO、IEC等国际标准开发组织之间的协同。
此外，围绕AI与网络之间的关系，Marco重点解读了ITU-T SG13未来网络研究组两大核心概念：“AI for Networks（面向网络的人工智能）”和“Networks for AI（面向 AI 的网络）”。“AI for Networks”强调利用机器学习等AI技术提升网络运行、管理和自动化水平，“Networks for AI”则更加关注如何通过通信网络为AI应用提供必要的基础设施能力，包括实时通信、算力协同、数据传输以及隐私保护等。他还介绍了经典ITU-T Y.3172机器学习架构框架，解析机器学习流水线叠加层、沙箱测试环境的设计思路，并结合网络设计优化、负载均衡、故障恢复等实际案例说明该框架落地路径。
随后，Marco介绍了生成式大模型、AI智能体在电信网络中的最新标准化进展。针对大模型在电信网络的落地，介绍ITU-T TR-GenAI-Telecom Networks (2025)技术报告，梳理性能、隐私、偏见、安全等多维度风险，讲解电信领域大模型评估基准框架。围绕AI智能体，介绍ITU-T Y.3193分布式智能协同、ITU-T YSTR.ACN智能体通信网络等技术文档，探讨多智能体协同、智能体路由、任务编排、身份可信管理等关键议题，描绘网络从辅助AI走向AI原生网络的三阶段演进路线。
Marco重点介绍了FG-AINN（Focus Group on AI Native for Telecommunication Networks）工作进展。该焦点组由SG13设立，已输出概念验证PoC报告、术语词汇、标准化缺口分析报告，识别12个主题集群共27项标准缺口，确认20个经过验证的用例，搭建“服务-网络-资源”三层AI原生网络架构，同步开展概念验证PoC实践，打通研究、产业实践与标准制定的桥梁。同时他还简单介绍了由SC21成立的ITU-T FG-EAI多媒体技术具身人工智能焦点组（Focus Group on Embodied AI for Multimedia Technologies）、由SG20成立的ITU-T FG-AI4SSC智慧可持续城市与社区人工智能焦点组，Focus Group on AI for Smart Sustainable Cities and Communities）、和由SG17成立的ITU-T FG-TIDA安全与身份管理研究组（Focus Group on Trust and Identity for Humans and Agentic AI）等新设立的人工智能相关焦点组的研究目标和工作范围。
此外，Marco还介绍了专门解决通信网络领域 AI/ML 训练、测试数据集标准化问题的CG-datasets网络AI数据集通信组现状。高质量数据是AI模型训练、测试与验证的重要基础，但当前仍存在公共参考数据集不足、数据封闭以及不同数据集质量评价标准不统一等问题。因此，如何形成统一的数据属性、元数据描述和评价方法，也是未来人工智能国际标准化值得持续关注的方向。
报告后，安小米教授对Marco专家的精彩报告表示由衷感谢。现场与会专家围绕焦点组参与途径、AI原生网络与6G协同、数据集知识产权、开源社区与标准的结合等议题，同Marco开展了充分互动交流。Marco结合长期深度参与国际标准化工作的经验，对相关问题进行了回应，并鼓励高校、科研机构和青年学者积极参与前沿技术的预标准化研究和国际标准合作。
本次报告会系统梳理了 ITU-T 通信网络人工智能标准化领域的最新成果、现存研究缺口与未来发展路线，深化了与会师生对 ITU-T 国际标准化工作机制的理解，搭建起国内专家与国际顶尖标准化专家直接交流对话的平台。
撰稿：尹静
审校：安小米
核发：韩曙光 闫慧