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智能自治网络如何实现？爱立信称AI是打破5G网络复杂曲线必备利器

随着移动通信技术迈入崭新的5G时代 ， 新技术、新特性、新业务、新应用层出不穷 ， 让人类真正看到实现万物互联美好愿景的希望 。 但与此同时 ， 传统电信网络的运营管理模式已经难以支撑不断增长的网络演进、业务发展、用户体验及运营数据分析要求 ， 也难以有效提升网络运营效率和控制运营成本 。
面对新挑战 ， 5G时代的网络运营需要一个高度智能的自动化网络 ， 并逐步向智能自治网络演进 。 而将AI人工智能与移动通信网络融合发展 ， 是运营商在5G乃至后5G时代实现智能自治网络和高效运营的基石 。
【智能自治网络如何实现？爱立信称AI是打破5G网络复杂曲线必备利器】对此 ， 在本周GSMA主办的“GSMAThrive·万物生晖”线上活动的“智能自治网络论坛”上 ， 爱立信高级副总裁兼管理服务事业部总经理PeterLaurin发表了“AIinnetworks”的主题演讲 ， 阐述了百年老店对于5G时代AI使能的智能自治网络的洞察 。
智能自治网络如何实现？爱立信称AI是打破5G网络复杂曲线必备利器
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网络复杂性挑战呼唤人工智能运营
随着5G、物联网、虚拟化网络架构的引入 ， 以及客户希望有更多的大数据分析需求的增加 ， 网络并没有变得越来越简单 ， 而是变得越来越复杂 ， PeterLaurin认为5G时代及未来的网络复杂性还将进一步增加 。
而在笔者看来 ， 5G时代网络确实面临诸多复杂性挑战：第一 ， 多代系网络共存的复杂性使得CAPEX和OPEX同时不断攀升 ， 在相当长一段时间内 ， 5G网络将长期与2G/3G/4G网络共存 ， 为5G网络建设尤其是后期运营和维护带来巨大挑战；第二 ， 新技术引入的复杂性 ， 为支撑5G的eMBB、mMTC、URLLC三种典型业务场景并保证良好的网络性能 ， 在引入MassiveMIMO、灵活空口等复杂性较高的新技术的同时也带来新的挑战；第三 ， 虚拟化带来新的挑战 ， 基于虚拟化和云化理念重新构筑的5G核心网在带来资源调度灵活性的同时 ， 也增加了网元和接口的多样化 ， 提出了网络统一调度管理的要求 ， 传统网络运维模式的问题更加凸显；四是业务创新加速对网络智能化程度要求越来越高 ， 5G时代仅依靠传统面向消费者的数据业务将很难带来收入的大幅新增 ， 主要业务创新和增长点将来自行业数字化转型 ， 需要移动运营商在商业模式上变革 ， 并大幅增强网络灵活性以满足用户和业务运营需求 ， 同时许多新业务场景提出了对SLA的差异化需求 ， 带来了与其配套的网络运营的复杂性 。
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传统的运营管理模式根本无法应对5G时代网络复杂性曲线不断升高的挑战 ， 如何将5G时代持续加剧的网络复杂性化繁为简呢？PeterLaurin认为在这种情况下“人工智能是处理网络复杂性的关键技术 ， 也是打破网络复杂性曲线的必由之路 ， AI将成为未来网络运营的必备品 。 ”这是因为在5G网络中 ， 网络的功能维度和数据点数量显著增加 ， 使得人脑几乎不可能理解现有网络架构并迅速找到最佳解决方案 。 采用AI算法的解决方案 ， 能够适应复杂的环境和不断变化的用户和流量行为 ， 将优于任何人为驱动的解决方案通过使用AI来预测、预防和处理网络问题 ， 帮助运营商降低运营成本 ， 同时管理增加的复杂性 ， 并支持业务创新 。
四大领域投入AI
目前 ， 全球很多运营商、设备商和第三方厂商已经开始了对AI使能的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、按需体验优化等应用案例不断涌现 。 人工智能则是实现智能自治网络的关键 ， AI可以应用到移动网络的网络规划、维护、优化、业务保障、节能增效、安全防护、网络运营服务等多个方面 。
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基于此 ， PeterLaurin表示 ， 爱立信在基于人工智能的网络运营方面主要在以下四个领域进行投入：
一是5G运营方面的AI ， 通过人工智能驱动的自动化网络 ， 确保5G网络的差异化SLA性能；二是能源管理 ， 通过运行和优化设计具有能源效率可持续性目标的人工智能方案 ， 不仅降低运营成本 ， 还减少了二氧化碳排放量；三是管理算法 ， 包括全生命周期管理、预先培训的人工智能用例的市场 ， 使用联合学习法将机器学习引入其他运营商 ， 进行算法的交互 ， 以获得更高、更好的准确性和对网络的更多好处；四是机器推理 ， 机器学习结合人类的常识 ， 未来朝着基于意图驱动的电信网络发展 。
人工智能驱动的智能化网络运营是爱立信硬件、软件、服务的有机组成部分 ， 更是未来网络运营的不可或缺的关键 。
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作为面向未来演进的网络运营领域的领导者 ， 爱立信推出了爱立信运营引擎（EricssonOperationEngine） ， 该方案拥有人员及专业知识、AI驱动的洞察、相关应用程序及平台、数据驱动的流程以及自动化执行五大方面能力 ， 能够在网络管理、企业服务、云与IT服务以及网络设计和优化四大领域提供整体服务 ， 帮助运营商实现提升运营效率（最低的总体拥有成本）、提升用户体验、获得5G变现的机会、实现迅速且低风险的高效转型以及确保行业最佳的稳定性和安全性要求 。 目前 ， 爱立信运营引擎已经在全球实现了10次部署 ， 发展了40余个AI用例 ， 并且旗下的AI运营平台已有6500万份实时订阅 。
助力运营商解决痛点问题
据C114了解 ， 作为电信管理服务领域的领导者 ， 爱立信现在管理的网络拥有超过10亿名用户、控制着超过70万个基站 ， 并建立了一支由300多位数据科学家组成的团队从事该项业务 ， 迄今为止已开发了超过40个AI用例 。
面对智能自治网络的大趋势 ， 爱立信在网络人工智能领域也早已耕耘多年 ， 已经取得了超过600项专利 。 爱立信最新提出了“原生AI”设计 ， 基于深刻的行业洞察与丰富的网络部署和运维经验 ， 在产品设计之初爱立信就从底层架构层面将AI考虑在内 ， 使AI全面融入到整个网络产品和服务组合之中 。 爱立信独特的AI能力 ， 将助力运营商解决痛点问题 。
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例如 ， 爱立信与全球著名运营商日本Docomo签署了业界最大的AI网络优化项目合同 ， 为NTTDOCOMO提供基于AI的无线接入网优化；为日本软银提供基于AI的无线接入网设计；支持印度最大运营商BhartiAirtel构建智能和预测性网络运营等 。
在中国 ， 爱立信人工智能模块已经运行在国内主要运营商的网络上 ， 并与中国联通在湖北成立了“人工智能应用联合实验室” ， 显著提升了网络运维效率 。 按照传统方式 ， 4名专家需要2周完成的工作 ， 智能模块仅需要5分钟 ， 处理速度和准确率全面领先于业界水平 ， 而且未来可以平滑升级支持5G网络数据 。 爱立信人工智能模块也在不断升级换代 ， 可以基于运营商网络数据建模 ， 支持多场景、多厂家 ， 基于深度神经网络和多个AI算法综合建模后 ， 实现对网络情况的智能预测 ， 为网络智能自优化打下了坚实的基础 。
“我们正处于这样一个崭新的阶段 ， 人工智能推动的智能网络运营 。 ”PeterLaurin表示：“为此 ， 我们需要采用人工智能来确保未来更好的网络质量和服务 ， 以及更好的客户体验和运营效率 。 ”C114通信网李明


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