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愛立信:AI是打破5G網絡復雜性曲線必備利器

2020-07-06 14:47
C114通信網
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隨著移動通信技術邁入嶄新的5G時代,新技術、新特性、新業(yè)務、新應用層出不窮,讓人類真正看到實現(xiàn)萬物互聯(lián)美好愿景的希望。但與此同時,傳統(tǒng)電信網絡的運營管理模式已經難以支撐不斷增長的網絡演進、業(yè)務發(fā)展、用戶體驗及運營數(shù)據分析要求,也難以有效提升網絡運營效率和控制運營成本。

面對新挑戰(zhàn),5G時代的網絡運營需要一個高度智能的自動化網絡,并逐步向智能自治網絡演進。而將AI人工智能與移動通信網絡融合發(fā)展,是運營商在5G乃至后5G時代實現(xiàn)智能自治網絡和高效運營的基石。

對此,在本周GSMA主辦的“GSMA Thrive·萬物生暉”線上活動的“智能自治網絡論壇”上,愛立信高級副總裁兼管理服務事業(yè)部總經理Peter Laurin發(fā)表了“AI in networks”的主題演講,闡述了百年老店對于5G時代AI使能的智能自治網絡的洞察。

網絡復雜性挑戰(zhàn)呼喚人工智能運營

隨著5G、物聯(lián)網、虛擬化網絡架構的引入,以及客戶希望有更多的大數(shù)據分析需求的增加,網絡并沒有變得越來越簡單,而是變得越來越復雜,Peter Laurin認為5G時代及未來的網絡復雜性還將進一步增加。

而在筆者看來,5G時代網絡確實面臨諸多復雜性挑戰(zhàn):第一,多代系網絡共存的復雜性使得CAPEX和OPEX同時不斷攀升,在相當長一段時間內,5G網絡將長期與2G/3G/4G網絡共存,為5G網絡建設尤其是后期運營和維護帶來巨大挑戰(zhàn);第二,新技術引入的復雜性,為支撐5G的eMBB、mMTC、URLLC三種典型業(yè)務場景并保證良好的網絡性能,在引入Massive MIMO、靈活空口等復雜性較高的新技術的同時也帶來新的挑戰(zhàn);第三,虛擬化帶來新的挑戰(zhàn),基于虛擬化和云化理念重新構筑的5G核心網在帶來資源調度靈活性的同時,也增加了網元和接口的多樣化,提出了網絡統(tǒng)一調度管理的要求,傳統(tǒng)網絡運維模式的問題更加凸顯;四是業(yè)務創(chuàng)新加速對網絡智能化程度要求越來越高,5G時代僅依靠傳統(tǒng)面向消費者的數(shù)據業(yè)務將很難帶來收入的大幅新增,主要業(yè)務創(chuàng)新和增長點將來自行業(yè)數(shù)字化轉型,需要移動運營商在商業(yè)模式上變革,并大幅增強網絡靈活性以滿足用戶和業(yè)務運營需求,同時許多新業(yè)務場景提出了對SLA的差異化需求,帶來了與其配套的網絡運營的復雜性。

傳統(tǒng)的運營管理模式根本無法應對5G時代網絡復雜性曲線不斷升高的挑戰(zhàn),如何將5G時代持續(xù)加劇的網絡復雜性化繁為簡呢?Peter Laurin認為在這種情況下“人工智能是處理網絡復雜性的關鍵技術,也是打破網絡復雜性曲線的必由之路,AI將成為未來網絡運營的必備品!边@是因為在5G網絡中,網絡的功能維度和數(shù)據點數(shù)量顯著增加,使得人腦幾乎不可能理解現(xiàn)有網絡架構并迅速找到最佳解決方案。采用AI算法的解決方案,能夠適應復雜的環(huán)境和不斷變化的用戶和流量行為,將優(yōu)于任何人為驅動的解決方案通過使用AI來預測、預防和處理網絡問題,幫助運營商降低運營成本,同時管理增加的復雜性,并支持業(yè)務創(chuàng)新。

四大領域投入AI

目前,全球很多運營商、設備商和第三方廠商已經開始了對AI使能的智能自治網絡的探索,包括網絡流量預測、基站自動部署、故障自動定位、按需體驗優(yōu)化等應用案例不斷涌現(xiàn)。人工智能則是實現(xiàn)智能自治網絡的關鍵,AI可以應用到移動網絡的網絡規(guī)劃、維護、優(yōu)化、業(yè)務保障、節(jié)能增效、安全防護、網絡運營服務等多個方面。

基于此,Peter Laurin表示,愛立信在基于人工智能的網絡運營方面主要在以下四個領域進行投入:

一是5G運營方面的AI,通過人工智能驅動的自動化網絡,確保5G網絡的差異化SLA性能;二是能源管理,通過運行和優(yōu)化設計具有能源效率可持續(xù)性目標的人工智能方案,不僅降低運營成本,還減少了二氧化碳排放量;三是管理算法,包括全生命周期管理、預先培訓的人工智能用例的市場,使用聯(lián)合學習法將機器學習引入其他運營商,進行算法的交互,以獲得更高、更好的準確性和對網絡的更多好處;四是機器推理,機器學習結合人類的常識,未來朝著基于意圖驅動的電信網絡發(fā)展。

人工智能驅動的智能化網絡運營是愛立信硬件、軟件、服務的有機組成部分,更是未來網絡運營的不可或缺的關鍵。

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