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分析AI使能智能自治网络是5G和后5G网络发展的重要趋势

2022/3/8 3:31:56发布84次查看
8月4日,gsma大中华区技术总经理刘鸿在杭州蓝海论坛上发表了《拥抱ai in network新时代》的主题演讲,指出将人工智能应用到移动网络中,所带来的网络自动化红利,是运营商在5g乃至后5g时代高效运营的基石。刘鸿在发言中表明,gsma大中华区已经在今年6月上海移动通信展上的ai in network研讨会上,联合11家产业伙伴宣布成立ai in network特别工作组,呼吁全行业关注并贡献人工智能在移动网络的关键应用,共同构筑智能自治网络时代。由于这些理由,我觉得虚拟手机号的情况还比较乐观,市场还处于一片蓝海的阶段。
ai in network是构筑智能自治网络的关键
当前,5g网络的部署正在全球各地火热开展。与4g网络相比,5g网络在传输速率、传输时延、连接规模等关键性能指标上有了质的飞跃,从而可以支撑更加丰富的业务场景和应用,但同时也给移动运营商带来了capex和opex不断攀升的挑战。为了迎接这样的挑战,对5g时代的移动网络提出了两个新的要求,运维模式的革新和更高的智能化能力。ai in network带来的网络自动化能力是满足这两个需求的关键,是5g时代除embb、mmtc、urllc之外不可或缺的第四维。
将人工智能技术引入到移动网络中,是一个为网络“注智”的过程。长期来看,不仅可以让端到端的移动网络具备高度的自动化能力,还可以具备意图驱动下的自闭环和自决策能力,即实现智能自治网络。这为5g乃至6g时代的高效运营铺就了基石。
ai in network的支撑架构和演进路标
5g智能自治网络需要基于云基础架构,构建ai和大数据引擎,考虑不同网络层次的特点解耦设计、微模块化实现、分层部署,同时聚焦高价值场景、按需引入ai能力、逐步推进,最终实现云网协同的泛在智能化。
为了逐步达成智能自治网络的目标,并保证不进一步增加网络的复杂性,需要在架构上保证分层实现。从部署位置来看,越上层、越集中化,数据量就越大,跨领域分析能力需求就越强,更适合对全局性的策略集中进行训练及推理。比如跨域调度、端到端编排等,通常对计算能力要求很高,需要跨领域的海量数据支撑,对实时性要求较低。部署位置越下层、越接近端侧,专项分析能力就有可能越强,实时性往往更好。换句话说,智能自治网络需要基于“分层自治、垂直协同”的网络架构来实现。
刘鸿也指出,罗马并不是一天建成的,要实现真正的智能自治网络,一定是一个长期的过程。实现完全的智能自治网络是一个长期目标,需要分步实现,从为重复执行操作提供替代方案,到执行网络环境和网络设备状态的感知和监控,根据多种因素和策略做出决策,以及有效感知最终用户体验,直到最后网络能够感知运营商和用户的意图,自我优化和演进。通信网络的复杂性决定了智能自治网络是无法一蹴而就的,应该循序渐进,按照人工运营网络(l0)、辅助运营网络(l1)、初级智能自治网络(l2)、中级智能自治网络(l3)、高级智能自治网络(l4)、完全智能自治网络(l5)这六个阶段逐步推进。
ai in network已经小有成果,但仍需要产业共同努力
目前,全球运营商都已经在不同领域展开了人工智能应用的探索。gsma中国区ai in network特别工作组主要聚焦在移动网络运营上,认为典型应用案例会广泛存在于网络规划、网络维护、网络优化、节能增效、安全防护、运营服务等方面中,并为运营商带来巨大的收益。
目前,运营商、设备商和第三方厂商已经开始了对智能自治网络的探索,包括网络流量预测、基站自动部署、故障自动定位、按需体验优化等方面的案例不断涌现。但是不可否认的,目前ai in network的应用,也仍然存在挑战。刘鸿指出,智能自治网络的工作流程需要直接与运营商的业务价值相关,因此运营商需要参与定义相关的工作流,根据数字化程度、企业组织架构、人员素质等限制因素,权衡包括capex和opex在内的总体拥有成本,评估战略相关性和潜在价值,最终确定核心的智能自治网络场景。因此,全行业的有效协同和不同领域的整合和汇聚将非常重要。
“ai使能的智能自治网络是5g和后5g网络发展的重要趋势,将为移动网络带来根本性变革。网络将由当前以人驱动为主的被动管理模式,逐步向网络自我驱动为主的自治管理模式转变。”刘鸿说,“人工智能、5g、物联网是gsma“intelligent connectivity”愿景的三个核心要素,人工智能与通信网络的融合发展,将给通信网络注入新的技术活力,开启前所未有的可能性,并促进这个愿景的真正实现。通过产业的高度协同和合作,人工智能和通信技术这两个已经改变世界的技术,它们之间的交汇融合,必将再次重塑人类的未来。”
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