人工智能的快速发展让大模型的应用场景不断丰富，比如在移动网络传输线路维护方面，大模型可以精准分析区域内线路故障历史数据，进行预测与诊断，为排除隐患提供参考。在资源优化分配方面，大模型可以根据线路的使用情况、业务重要程度等，为资源分配提供决策。此外，在智能巡检辅助、自动识别线路异常情况等方面也发挥着重要的作用。

　　尽管大模型发挥着积极作用，但也存在弊端。当面对复杂多样的户外环境时，大模型很难精准地对这些复杂且动态变化的自然环境因素进行实时分析和处理。缺乏实际细节理解学习。大模型主要基于数据学习模式和规律，对于线路的物理层细节理解有限，可能无法像专业技术人员那样，凭经验和简单工具就能判断出线路接头处细微的腐蚀程度对信号传输的具体影响。大模型只是基于已有的数据来推测可能出现的情况，而这些数据可能没有包含所有物理层细节相关的内容。

　　作为安徽移动一名基层线路维护人员，我认为首先应提高掌握AI的专业技能。通过相关的专业技能培训、学习，了解大模型的原理和应用方法，在应用过程中积极拥抱AI，提高工作效率。其次要建立严格的数据采集和管理机制，提高数据质量，为大模型的应用提供准确、完整的数据。在这个过程中，我们也要清醒地认识到AI不是万能的，只有学会如何掌握使用AI提高自己的工作效率和质量，才能在人工智能时代为通信网络的稳定运行提供有力保障。　（梁肖肖 范坤）