5G元年已經(jīng)來臨，通信網(wǎng)絡(luò)將從服務(wù)于人，走向全面服務(wù)于數(shù)字化社會。為了滿足面向垂直行業(yè)的各類新型業(yè)務(wù)場景的需求，5G網(wǎng)絡(luò)引入了新空口、云化&微服務(wù)化等新型技術(shù)，使得網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營運(yùn)維面臨更加復(fù)雜的挑戰(zhàn)。垂直行業(yè)差異化的業(yè)務(wù)需求、網(wǎng)絡(luò)資源的動態(tài)調(diào)度、分層解耦下的故障定位，要求網(wǎng)絡(luò)的管理、控制更加精細(xì)化，傳統(tǒng)以人為主的管理模式，越來越難以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的要求。人工智能技術(shù)在跨領(lǐng)域特性挖掘、深度數(shù)據(jù)分析、策略動態(tài)生成等方面具備天然優(yōu)勢，將AI技術(shù)引入通信網(wǎng)絡(luò)可以為5G時代網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營運(yùn)維提供全新的能力，助力電信運(yùn)營商構(gòu)筑更加靈活、高效的信息基礎(chǔ)設(shè)施。
當(dāng)前通信業(yè)界也在積極探索如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)智能化轉(zhuǎn)型。3GPP、ETSI、ITU-T、CCSA、Acumos等眾多國內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)/開源組織都已經(jīng)開始在各方面研究人工智能在通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用架構(gòu)和場景;國內(nèi)外領(lǐng)先運(yùn)營商也紛紛將網(wǎng)絡(luò)智能化轉(zhuǎn)型上升到戰(zhàn)略層面，積極研究和驗(yàn)證人工智能技術(shù)在通信領(lǐng)域的應(yīng)用，探索跨界創(chuàng)新，尋找價值應(yīng)用場景。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營運(yùn)維向智能化方向進(jìn)化，將是5G時代網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的必然選擇。
AI賦能的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化愿景
未來網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的目標(biāo)是通過AI的引入實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自主決策和自主演進(jìn)，達(dá)到無人自治的完全智能化網(wǎng)絡(luò)。為了達(dá)到這個目標(biāo)，我們可以通過在網(wǎng)絡(luò)三個主要層次：網(wǎng)元層、管控層和運(yùn)營層，差異化部署不同的AI能力，驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)能力逐級進(jìn)化，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營運(yùn)維效率的持續(xù)提升，進(jìn)而最終達(dá)到全網(wǎng)端到端的高層智能。
網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化：通過在網(wǎng)元層引入AI，基于對業(yè)務(wù)場景和業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時感知和分析，生成動態(tài)策略，按需進(jìn)行資源調(diào)度和保障，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能力和用戶需求的最佳匹配。通過智能Massive MIMO波束賦形、智能路徑調(diào)優(yōu)、云化資源動態(tài)彈縮等價值場景的實(shí)現(xiàn)，達(dá)到網(wǎng)絡(luò)資源的隨心調(diào)度，優(yōu)化資源利用率，幫助運(yùn)營商打造最佳效能的優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，持續(xù)提升投資回報率。
運(yùn)維進(jìn)化：面對5G時代多網(wǎng)共存、云化解耦等復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的難度大幅增加，OPEX支出也面臨巨大挑戰(zhàn)。通過在管控層引入AI，可以基于全方位信息感知、分析、決策，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)管理維護(hù)的化繁為簡。通過告警智能壓縮、故障根因定位、故障智能自愈及工單自動化處理等功能的實(shí)現(xiàn)和不斷演進(jìn)，使機(jī)器逐步承擔(dān)重復(fù)性和復(fù)雜的工作，減少運(yùn)維人員的工作量，從而提升運(yùn)維效率，持續(xù)降低運(yùn)維成本。
運(yùn)營進(jìn)化：如何更好地服務(wù)垂直行業(yè)，持續(xù)進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新并提升用戶滿意度，從而增加運(yùn)營收入，是未來5G時代運(yùn)營商面臨的最重要挑戰(zhàn)之一。通過在運(yùn)營管理層引入AI，構(gòu)筑意愿驅(qū)動的端到端智能化閉環(huán)，全方位提升對用戶的服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)面向用戶的業(yè)務(wù)快速響應(yīng)和意愿保障，持續(xù)增加業(yè)務(wù)收入。
基于AI的網(wǎng)絡(luò)智能化整體架構(gòu)和能力構(gòu)建
當(dāng)前通信網(wǎng)絡(luò)正在從傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)向SDN/NFV云化網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型，基于云化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，引入AI三大能力(數(shù)據(jù)感知、AI分析、意愿洞察)，驅(qū)動云化網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步向智能化網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化。面向未來的智能化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖1所示。
圖1 面向5G及未來網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)智能化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
AI三大能力的主要特點(diǎn)如下：
數(shù)據(jù)感知能力包括數(shù)據(jù)采集、存儲、預(yù)處理，可以為AI分析提供訓(xùn)練和推理所需要的高質(zhì)量基礎(chǔ)數(shù)據(jù);
AI分析能力包括訓(xùn)練和推理兩大能力，使用人工智能技術(shù)來訓(xùn)練數(shù)據(jù)，生成各場景所需的算法模型，為各類策略提供支撐，同時也可以使用訓(xùn)練出來的AI模型進(jìn)行應(yīng)用推理;
意愿洞察能力可以實(shí)現(xiàn)用戶意愿的識別、轉(zhuǎn)譯、驗(yàn)證和保障等功能，在自動化管控系統(tǒng)的配合下，精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)用戶意愿。
未來網(wǎng)絡(luò)的AI能力是泛在化的，可以根據(jù)不同的建設(shè)需求，在網(wǎng)絡(luò)的不同層面，分層逐步引入AI能力。網(wǎng)絡(luò)的幾大層面，如網(wǎng)元層、管控層、運(yùn)營層，需要處理業(yè)務(wù)的特點(diǎn)和所能部署的計(jì)算資源都不盡相同，需要根據(jù)各層的特點(diǎn)進(jìn)行差異化的AI能力部署?？傮w而言，越上層、越集中化，跨領(lǐng)域分析能力越強(qiáng)，通常對計(jì)算能力要求很高，對業(yè)務(wù)實(shí)時性要求不高，更適合對全局性的策略集中進(jìn)行訓(xùn)練及推理，比如跨域調(diào)度、端到端編排等?？缬蛱幚硪话愣夹枰幚砗Ａ康臄?shù)據(jù)。越下層、越接近端側(cè)，專項(xiàng)分析能力越強(qiáng)，對實(shí)時性往往有較高要求，比如5G NR的移動性策略、MEC的實(shí)時控制等，但對計(jì)算能力依賴度不高，一般適合引入嵌入式推理能力，或結(jié)合MEC，部署具備一定實(shí)時處理能力的輕量級訓(xùn)練引擎。
AI賦能的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化演進(jìn)路徑
考慮到當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的現(xiàn)狀和AI技術(shù)發(fā)展水平，全網(wǎng)智能化難以一蹴而就，需要經(jīng)過一個長期的發(fā)展過程，逐步進(jìn)化到最終理想狀態(tài)。因此，需要研究形成通信網(wǎng)絡(luò)智能化的分級標(biāo)準(zhǔn)，定義每個階段的目標(biāo)，為行業(yè)內(nèi)各參與方在技術(shù)引入、產(chǎn)品規(guī)劃方面提供一個參考依據(jù)。
參考自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)，網(wǎng)絡(luò)智能化水平也可以細(xì)化為5個智能化等級。相對于自動駕駛以駕駛員為核心的單一場景，通信網(wǎng)絡(luò)的智能化分級評估要復(fù)雜得多，難以通過單一場景或維度來衡量，既要充分考慮通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃設(shè)計(jì)、開通部署、運(yùn)維優(yōu)化、業(yè)務(wù)運(yùn)營等不同的工作流程，也要考慮從網(wǎng)元到子網(wǎng)再到整網(wǎng)的不同網(wǎng)絡(luò)范圍的適用性，因此需要對網(wǎng)絡(luò)的智能化水平進(jìn)行多維度多層次綜合衡量。圖2是網(wǎng)絡(luò)智能化能力多維度評估示例。
圖2 網(wǎng)絡(luò)智能化分級綜合評估示例
網(wǎng)絡(luò)智能化演進(jìn)逐步提升自動化水平，不斷解放各類人員的工作，將人的工作逐步由機(jī)器來替代，最終邁向人員完全解放的高層智能網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營運(yùn)維涉及的主要工作可以歸類為需求、策略、決策、執(zhí)行等4個關(guān)鍵特征，機(jī)器在不同階段將逐步分擔(dān)更多的工作, 每個階段都有一些關(guān)鍵能力的進(jìn)步，而人負(fù)擔(dān)的工作在每個階段都逐步減少。具體分級演進(jìn)過程見圖3。
圖3 網(wǎng)絡(luò)智能化分級演進(jìn)過程
分級演進(jìn)貫穿智能感知、場景識別、智能診斷、分析預(yù)測、智能決策、自動執(zhí)行等自動化閉環(huán)全生命周期，并且按照網(wǎng)元→子網(wǎng)→跨域→整網(wǎng)順序逐步擴(kuò)展，持續(xù)提升網(wǎng)絡(luò)端到端管理、運(yùn)營能力。任何階段，人對網(wǎng)絡(luò)都具備最高的緊急干預(yù)權(quán)限。
當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的智能化水平大致處于L1和L2之間，大部分場景處于L1，局部場景具備L2水平。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)也會對智能化的水平產(chǎn)生制約，相比傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，云化網(wǎng)絡(luò)更容易實(shí)現(xiàn)高級別智能化。因此建議5G等新建網(wǎng)絡(luò)可以參考L2級水平來起步建設(shè)，并逐步向L3/L4演進(jìn)，而傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)只能做局部智能化增強(qiáng)，最多也只能達(dá)到L3級，難以實(shí)現(xiàn)更高等級的智能化。
價值場景驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)逐級進(jìn)化
網(wǎng)絡(luò)智能化的進(jìn)化，除了需要遵循分級演進(jìn)的總體思路，在實(shí)際落地的過程中，需要通過一個一個的價值場景進(jìn)行落實(shí)。圖4梳理了網(wǎng)絡(luò)在規(guī)劃、建設(shè)、維護(hù)、優(yōu)化、運(yùn)營等不同領(lǐng)域的部分重點(diǎn)價值場景，并給出每個階段的預(yù)期目標(biāo)，通過逐步引入AI，逐級進(jìn)化能力，逐漸提升價值。
圖4 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化典型價值場景示例
人工智能在電信領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于起步階段，未來5—10年將是運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期。隨著人工智能技術(shù)的逐步成熟，AI將逐步被引入電信網(wǎng)絡(luò)的各個應(yīng)用場景，幫助運(yùn)營商將網(wǎng)絡(luò)由當(dāng)前人治模式轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò)自我驅(qū)動的自主進(jìn)化模式，真正實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營運(yùn)維領(lǐng)域的智能化變革，更好地服務(wù)于整個社會的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
（轉(zhuǎn)載）
