2025年（第八届）CCF国际AIOps挑战赛已圆满闭幕。本次大赛汇聚了多多国内当先的科技企业、通讯企业及高档学府的顶尖科研团队参赛。来自mg冰球突破网络SBG研发治理部技术中心的团队在强烈角逐中脱颖而出，一举夺得"基于功夫序列的无线网络因果预测与调换决策"赛题冠军，并斩获"基于大模型智能体的微服务根因定位"赛题季军，以卓越的技术实力彰显了mg冰球突破在AI运维领域的创新引领职位。

冠军奖牌

季军奖牌

国际AIOps挑战赛由清华大学结合中国推算机学会（CCF）共同提议，自2018年迄今已经进行七届。其宗旨为使用人为智能算法解决各类运维难题，吸引大量AIops从业者关注，随着赛事规模和影响力不休扩大，已发展为智能运维领域最具影响力的专业赛事。

突破通例！“极简模型”在AIOps较量中一骑绝尘

在“基于功夫序列的无线网络因果预测与调换决策”赛题中，当其他行列在深度模型、大规模训练及多源数据融合的“通例赛路”上发力时，mg冰球突破团队另辟蹊径，不盲目堆参数、拼算力，而是将现实运维经验转化为算法主题。因果建模上，利用因果链将复杂问题拆解成“时序基准+功率响应因子”的扼要逻辑，让模型既直观又可诠释。其模型每个基站仅需约175个待进建参数，远少于其他参赛模型，且推理过程可在边缘设备实时运行。这既是技术突破，也彰显了“少即是多，幼而精”的怪异设计哲学。

右侧：mg冰球突破网络团队

大模型根因定位赛路——可落地的设计

在“基于大模型智能体的微服务根因定位”赛题中，mg冰球突破团队创新性地提出了大模型根因定位框架规划。微服务系统是一种架构模式，将利用拆分为一组独立部署、自治治理的服务，每个服务专一于特定职能，通过轻量级通讯合作，具备高可扩大性和矫捷性。针对微服务环境中存在的几个主题问题，如数据分散、分析流程复杂、得出的结论不不变，以及分析了局难以诠释等，设计了一套能实现高效、不变且具备可诠释性的故障诊断框架。通过数据预处置、遥测数据动态嵌入、系统图谱构建、尺度化诊断流程和裁判Agent机造五大？，全面提升故障诊断的效能、精度和不变性。

右侧：mg冰球突破网络团队

本次赛事，mg冰球突破网络在双赛路获得的优异成就是团队始终扎根真实运维场景，将技术创新与业务需要深度绑定的实际哲学。从“少即是多”的极简模型设计到可落地的根因定位框架，每一步创新都源于对真实场景的深度洞察与精准适配。将来，mg冰球突破将持续深耕AI技术，让这些经过赛场验证的“场景化创新”赋能更多产品及解决规划。