本报告研究了电信市场的人工智能，电信行业可能有许多不同的人工智能技术。这些包括：自优化网络 (SON)，其中网络的目标和限制由设计人员设定，网络的控制软件在这些边界内工作，使网络尽可能高效；深度神经网络可以让机器执行类似人类的任务，让它们帮助实现业务数字化并提供更好的客户参与度；软件定义网络 (SDN) 和网络功能虚拟化 (NFV) 将增加通过网络的可能流量的多样性。服务和捆绑包都将变得更加复杂，客户甚至可以与网络背后的服务进行交互。
算力与网络融合加速，AI 成为运营商数字化的最大增量来源
根据 LP Information 最新发布的《全球人工智能在电信业的应用市场增长趋势2025-2031》数据显示，全球 AI 电信市场维持强劲增长态势，呈现高景气、广渗透、多场景扩展的结构性特点。企业年报与券商研究均指出，AI 对运营商价值提升主要来自三条路径：网络智能化、运营效率提升与客户体验优化。网络侧，AI 可显著提升 5G 站点布局、MIMO 调度、能耗管理等关键指标；运营侧，通过智能客服、自动工单流转、智能计费与反欺诈模型，运营商整体成本呈持续下降趋势；业务侧，AI 推动云游戏、XR、物联网托管服务等新业务快速演进，为运营商带来多元收入来源。政府推动的"东数西算""算力枢纽""千兆城市建设"也为电信行业 AI 化提供强力政策助推。
网络自动驾驶成为主战场，AI 从辅助工具走向核心生产力
AI 在电信网络端的应用正快速从早期的辅助优化转向"自动驾驶网络（ADN）"建设。企业年报显示，全球多家运营商已将网络智能化纳入战略规划，通过引入 AI 驱动的网络洞察、自动策略引擎与决策闭环，使网络可实现自配置、自修复、自优化。券商研究指出，在"大带宽、高密度、高能耗"的 5G 场景下，AI 对能耗管理的价值尤为突出，通过智能功率控制与流量预测，部分运营商站点能耗降低幅度显著。随着 5G-A、毫米波、小基站等多制式网络并行部署，AI 对复杂网络的调度能力将成为运营商竞争力的底层差异化指标。
从网络到客户全链路赋能，AI 打开电信业务的新增长边界
电信业 AI 应用正从网络端扩大到客户端，实现更高价值的商业创新。包括数字人客服、千人千面的智能内容推荐、用户流失预测、智能账单识别、AI 反欺诈、企业级网络安全识别等场景，均在企业年报中被视为运营商的新增长点。AI 与电信计费系统、CRM、BSS/OSS 深度融合，帮助运营商构建更智能的产品体系，并加速向数字服务提供商（DSP）角色转型。与此同时，AI 支持的边缘计算与行业专网正在制造、物流、能源、医疗等行业落地，使 AI 不仅是提升运营商效率的工具，更成为运营商拓展 B 端与政企市场的关键能力。
文章摘取路亿市场策略（LP Information）出版的《全球人工智能在电信业的应用市场增长趋势2026-2032》，本报告将深入分析当前美国关税政策及各国的多样化应对措施，评估其对市场竞争结构、区域经济表现和供应链韧性的影响。
本报告还包含：
人工智能在电信业的应用行业发展趋势、驱动因素、及行业面临的挑战和风险等；
人工智能在电信业的应用制造成本分析，包括 电缆和电线定位器 的原料及供应商、生产成本分析、生产流程、供应链等；
人工智能在电信业的应用行业的销售渠道、分销商及下游客户等。
2024年全球人工智能在电信业的应用市场规模大约为3327百万美元，预计2031年达到30180百万美元，2025-2031期间年复合增长率（CAGR）为36.4%。
原文转载：https://fashion.shaoqun.com/a/2514999.html
路亿市场策略（LP Information）2025年11月发布了【全球人工智能在电信业的应用增长趋势2026-2032】，报告揭示了 人工智能在电信业的应用 行业当前的生产力状态，并通过详尽的数据分析和市场调研，揭示了企业面临的关键挑战和改进潜力。报告不仅深入探讨了 人工智能在电信业的应用 国内外市场动态和需求变化，更创新性地构建了一个全面、系统且具有前瞻性的新生产力战略框架，旨在推动 人工智能在电信业的应用 行业的持续发展。
全球市场主要人工智能在电信业的应用生产商包括IBM、 Microsoft、 Intel、 AT&T、 Cisco Systems、 Nuance Communications、 H2O.ai、 Salesforce、 Nvidia、 Infosys Limited、 Alphabet Inc、 Nokia Corporation、 Ericsson等。
根据不同产品类型，人工智能在电信业的应用细分为：
解决方案
服务
根据不同下游应用，本文重点关注人工智能在电信业的应用的以下领域：
网络优化
网络安全
客户分析
其他
人工智能在电信业的应用报告重点关注全球主要地区和国家，重点包括：
美洲市场（美国、加拿大、墨西哥和巴西）
欧洲市场（德国、法国、英国、俄罗斯、意大利和欧洲其他国家）
亚太市场（中国、日本、韩国、印度、东南亚和澳大利亚等）
中东及非洲（埃及、南非、以色列、土耳其和海湾地区国家等）
人工智能在电信业的应用报告的章节概要如下：
第一章：人工智能在电信业的应用报告研究范围,包括产品的定义、统计年份、研究方法、数据来源和经济指标等
第二章：主要分析全球人工智能在电信业的应用主要国家/地区的市场规模以及按不同分类及下游应用的市场情况
第三章：全球市场竞争格局，包括全球主要厂商人工智能在电信业的应用竞争态势分析，包括收入、销量、市场份额、产地发布、行业潜在进入者、行业并购及扩产情况等
第四章：全球主要地区人工智能在电信业的应用规模分析，统计销量、收入、增长率等
第五章：美洲主要国家人工智能在电信业的应用行业规模、产品细分以及各应用的市场收入情况的分析
第六章：亚太主要国家人工智能在电信业的应用行业规模、产品细分以及各应用的市场收入情况的分析
第七章：欧洲主要国家人工智能在电信业的应用行业规模、产品细分以及各应用的市场收入情况的分析
第八章：中东及非洲主要国家人工智能在电信业的应用行业规模、产品细分以及各应用的市场收入情况的分析
第九章：全球人工智能在电信业的应用行业发展驱动因素、行业面临的挑战及风险、行业发展趋势等
第十章：人工智能在电信业的应用行业的制造成本分析，包括人工智能在电信业的应用原料及供应商、生产成本、生产流程及供应链分析等
第十一章：人工智能在电信业的应用行业的销售渠道、分销商及下游客户的介绍
第十二章：全球主要地区人工智能在电信业的应用市场规模预测以及不同产品类型及应用的预测
第十三章：重点分析全球人工智能在电信业的应用核心企业，包括企业的基本信息、产品及服务、收入、毛利率及市场份额、主要业务介绍以及最新发展动态等
第十四章：报告总结
人工智能在电信业的应用报告目录如下：
1 研究范围
1.1 定义
1.2 本文涉及到的年份
1.3 研究目标
1.4 研究方法
1.5 研究过程与数据来源
1.6 经济指标
2 行业概要
2.1 全球总体规模
2.1.1 全球人工智能在电信业的应用行业总体规模（2020-2031）
2.1.2 全球主要地区人工智能在电信业的应用市场规模（2020, 2024 & 2031）
2.1.3 全球主要国家人工智能在电信业的应用市场规模（2020, 2024 & 2031）
2.2 人工智能在电信业的应用分类
2.2.1 解决方案
2.2.2 服务
2.3 人工智能在电信业的应用分类市场规模
2.4 人工智能在电信业的应用下游应用
2.4.1 网络优化
2.4.2 网络安全
2.4.3 客户分析
2.4.4 其他
2.5 全球不同应用市场规模
3 全球市场竞争格局
3.1 全球主要厂商人工智能在电信业的应用收入
3.1.1 全球主要厂商人工智能在电信业的应用收入（2020-2025）
3.1.2 全球主要厂商人工智能在电信业的应用收入份额（2020-2025）
3.2 全球主要厂商人工智能在电信业的应用产品类型及总部所在地
3.2.1 全球主要厂商人工智能在电信业的应用总部所在地
3.2.2 全球主要厂商人工智能在电信业的应用产品类型
3.3 行业集中度分析
3.3.1 全球竞争态势分析
3.3.2 全球人工智能在电信业的应用行业集中度分析（CR3, CR5 and CR10）&（2023-2025）
3.4 行业潜在进入者
3.5 行业并购及扩产情况
4 全球主要地区规模分析
4.1 全球主要地区人工智能在电信业的应用市场规模（2020-2025）
4.2 全球主要国家人工智能在电信业的应用市场规模（2020-2025）
4.3 美洲人工智能在电信业的应用收入及增长率
4.4 亚太人工智能在电信业的应用收入及增长率
4.5 欧洲人工智能在电信业的应用收入及增长率
4.6 中东及非洲人工智能在电信业的应用收入及增长率
5 美洲地区
5.1 美洲主要国家人工智能在电信业的应用行业规模（2020-2025）
5.2 美洲人工智能在电信业的应用分类收入
5.3 美洲不同应用收入
5.4 美国
5.5 加拿大
5.6 墨西哥
5.7 巴西
6 亚太
6.1 亚太主要地区人工智能在电信业的应用行业规模（2020-2025）
6.2 亚太人工智能在电信业的应用分类收入
6.3 亚太不同应用收入
6.4 中国
6.5 .............
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