Nokia 與 Microsoft 把電信資料接進 Agent：RAN 維運從分析走向閉環自動化

先處理資料，Agent 才有機會可靠工作#

電信網路的資料通常分散在不同設備商、網域與系統。Nokia 的說法是，Data Suite 會提供預先建立的 telco data products、資料品質控制與電信語意模型；Microsoft Fabric 則提供 OneLake、分析、治理與 AI 工具。

兩者接在一起後，網路 agent 不必每次從原始 log 與各種資料庫重新整理上下文。Nokia 表示，傳統整合流程可能需要數週，新的資料供應方式希望把準備時間縮短到分鐘等級。不過這是公司對解決方案的描述，目前沒有公開第三方 benchmark 可驗證所有部署都能達到相同速度。

初期先從 RAN 與 VoNR 開始#

官方列出的第一批場景包括 Autonomous VoNR assurance、Geo-experience、預測性維護與故障管理。

VoNR assurance 的做法，是讓 agent 從網路、服務與訂戶資料中偵測異常，再做 root-cause analysis 並提出處理建議。Geo-experience 則把 RAN session 對應到地理位置，結合訂戶、網路與 RF 資料，找出涵蓋或容量熱點。

這些功能的共通點是：模型不能只看單一 log。要真正做自動化維運，必須先把跨來源資料整理成可用、可治理的形式。

「閉環」不代表完全無人值守#

Nokia 把 closed-loop operations 列為長期方向，但同一份公告也明確保留 human oversight。這點很重要。網路 agent 可能可以自動執行部分工作流，但涉及服務中斷風險、跨網域設定變更或法規要求時，仍需要治理邊界與人工審核。

解決方案支援混合雲、雲端與 on-premises 部署，也反映電信業不太可能把所有網路資料直接集中到單一公有雲環境。

對電信商真正有影響的是資料層#

過去很多 AI 網路維運專案卡在 PoC，不是模型不會分析，而是資料不一致、權限分散、欄位定義不同。這次合作把焦點放在資料產品、語意層與治理，方向上比單純再加一個 AI assistant 更接近營運問題。

但現階段官方仍沒有公布實際客戶部署的故障修復時間、誤報率、節省人力或 SLA 改善幅度，這些才會決定 agentic 網路維運是否真的比既有自動化工具更有效。

來源#

• Nokia，〈Nokia accelerates network automation through agentic, unified data foundation with Microsoft〉，2026-09-17：https://www.nokia.com/newsroom/nokia-accelerates-network-automation-through-agentic-unified-data-foundation-with-microsoft/

查證日期：2026-09-17