行业互联网|华为云地协同解决方案加速网络AI规模应用
人工智能经历了六十多年的浮浮沉沉，随着计算算力的进步，算法的创新和互联网发展下的海量数据积累，人工智能技术未来十年将焕发出新的活力，成为最具有冲击力的科技发展趋势之一 。
电信网络作为信息通信的基础设施，具有应用人工智能技术的巨大空间和潜力 。如何利用人工智能算法提供的强大分析、判断、预测等能力，赋能网元、网络和业务系统，并将其与电信网络的规划、建设、维护、运行和优化等工作内容结合起来，成为电信业关注的重要课题 。
在HUAWEI CONNECT 2020期间，华为基于对电信领域的深刻理解和多年经验沉淀，带来了《云地协同加速网络AI规模商用使能实现自动驾驶网络》的分享，旨在结合电信领域应用场景，使能网络达到自动、自愈、自优和自治的自动驾驶网络，提升整个网络的效率，降低OPEX 。
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电信行业面临挑战呼唤ADN
我们正进入一个跨界竞争的新时代，每个行业都面临着结构性挑战，电信行业尤其如此 。新趋势下，电信网络正面临以下三大挑战：
业务复杂：网络所联接的业务越来越多，无人机、汽车、AR/VR…从B2C到B2C、B2X，网络所支撑的业务越来越复杂；
运维复杂：从4G到5G，2-3-4-5四代同堂，十余种网络协议，数千网络特性，上万配置参数，网络运维复杂度激增；
联接复杂：万物智能，使得联接密度增加了100倍，联接移动性达到了150km/h,联接的数据量增加1000倍，联接复杂度前所未有；
要解决电信网络面临的挑战，仅仅靠产品创新远远不够，需要整个系统架构创新和商业模式创新，才能提升运营商的竞争力，解决结构性问题 。从2018年开始，为实现网络自动化和智能化，电信行业组织、运营商和设备商纷纷启动技术探索 。
华为在2018年即提出电信行业迈向ADN五级演进标准，为实现自动驾驶网络提供了参考 。另外，以中国联通、中国移动、BT、法电、Telstra为代表的运营商，以及以华为、爱立信为代表的设备供应商均积极开展相关实践，网络智能化、自动化成为行业热点 。
近10年来，华为从ALL IP，ALL Cloud进入ALL Intelligence时代，在架构创新的道路上从未停止 。2019年4月，华为正式发布iMaster NAIE网络AI云服务，为华为网络智能化战略实施的的重要里程碑 。
不仅如此，华为自动驾驶网络（ADN）秉承“把复杂留给自己，把简单带给客户”的思想，以网络极简和智能运维为核心理念规划、设计和开发产品，通过云端+AI、网络+AI和网元+AI的三层AI开放架构“给网络以智能，给运维以平台”，加速电信运营商数字化和智能化转型 。
云地协同加速AI特性规模应用
近年来，全球业界各方在网络AI方面纷纷进行积极的探索和实践，经过验证在运维效率、能耗效率、网络资源利用率以及用户业务体验提升等方面确实能够带来价值，电信产业走向智能化已经成为整个行业的共识 。但在实践中，也发现网络AI在走向规模化工程应用的过程中存在很多挑战，如模型重训练占用资源多、模型版本升级管理难度大、本地样本少、模型精度不够等问题 。
模型重训练占用资源多：从实践统计来看，一些场景都会发生因泛化、或数据偏移而导致的模型精度下降问题，如无线流量预测、DC PUE优化等，AI模型都需要进行重训练 。AI模型训练一般会占用较多系统资源，如在网元或网管实施重训练任务，训练效率低，同时也可能会影响设备性能 。
模型版本升级管理难度大：很多场景的AI模型都是一站一模型，如无线基站智能节能等，各站点的模型都根据本地化数据进行定制化训练 。各局点模型版本不同，升级频度也不同，成千上万的站点模型，管理难度很大 。需要有一个统一的平台，高效实现模型状态的监控和版本升级策略等管理任务 。
本地样本少、模型精度不够：部分场景单局点样本量少，不足以支撑模型训练，如核心网KPI异常检测，单局点发生异常频率很少，训练需要的样本量不够 。因此，需要能够汇聚所有局点的全量样本信息，可能还需辅以联邦学习等技术，才能训练得到满足业务精度要求的AI模型 。
云地协同实现架构
针对以上问题，华为提出云地协同创新方案，通过云地协同，可以加速AI特性的规模部署 。
云地协同，是指云端和地端一起协作完成数据样本上云，模型状态管理，模型重训练，模型/知识下发、择优更新等一系列的闭环任务，同时把云端汇集的全局网络知识经验、全量数据训练得到的高精度模型，持续注入地端，让电信网络能够进行智能的迭代升级，变得越来越聪明 。
云地协同有三个主要的特征：一是云端和地端要有通道；二是地端到云端，信息可以从运营商上传到云端，包括数据样本、模型状态、以及重训练请求等信息，三是云端到地端可以下发新的模型，同时网络知识库里的知识也可以注入到地端 。
云地协同机制参见下图：
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云地协同三个阶段
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