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      中興通訊張嗣宏:AI技術在5G網絡上將大有可為

      發布時間:2019-02-27 16:33:53 來源:飛象網 作者: 計育青
      [摘要]近年來,人工智能(AI)技術和應用發展非常快,不僅被大量用于圖像、語音、文本等數據分析,還在高計算量數據分析、跨領域特性挖掘、動態策略...
      近年來,人工智能(AI)技術和應用發展非常快,不僅被大量用于圖像、語音、文本等數據分析,還在高計算量數據分析、跨領域特性挖掘、動態策略生成等方面展現出了極為廣闊的應用前景。通信行業在研發新一代網絡技術時,就把AI的應用設定為了一個非常關鍵的目標。

      中興通訊人工智能方案總工張嗣宏近日在接受飛象網記者采訪時表示,隨著技術的不斷發展,通信網絡變得越來越復雜,資源調用和日常運維都變得非常困難,而AI則可以幫助運營商更好地迎接這種挑戰。“中興通訊在AI領域有深厚的積累,可以提供全能力、全場景的AI產品,幫助運營商建設高度智能化的全自治網絡。”張嗣宏說。

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      01

      5G發展需要AI

      在未來幾年間,運營商將全面推進5G網絡建設,與此同時,自身也要繼續深入推進云化轉型、積極發展IoT業務,并努力滿足用戶多樣化的需求。這一切都將使得電信網絡和業務變得越來越復雜,運營成本、網絡運維方面的壓力也會越來越嚴重。

      張嗣宏告訴記者,從網絡本身來看,移動通信網絡將出現2G/3G/4G/5G多種制式長期共存的局面,網絡管理和優化將愈發困難。而且由于網絡中大量采用虛擬化分層解耦技術,網絡故障的定界、定位也會更加困難;云化技術可以讓通信網絡變得更加靈活,但是也為資源調度和管理變得更加復雜。此外,5G網絡在帶寬、時延、可靠性、連接數等關鍵業務指標上都有大幅度提升,可以為不同業務提供差異化的支撐。“要想充分發揮網絡潛能、快速適應網絡需求變化,新一代網絡設備必須具備較高的智能水平。”張嗣宏說。

      從業務和應用的角度來看,5G網絡將要面對人與人、人與物、物與物縱橫交錯的全場景通信模式,而不同應用場景對服務等級協議SLA的需求是不同的,與之配套的網絡管理會變得非常復雜。另一方面,5G可以為不同業務、不同用戶提供多元化、個性化的體驗,而如何構建背后的支撐保障模式,對于運營商來說也是一個很大的挑戰。

      02

      AI與網絡融合的三個層面

      在先進算法的支持下,AI在復雜數據分析、跨領域特性挖掘、動態策略分析等方面獨具優勢。因此運營商要解決5G時代網絡運營、運維難題,AI無疑是最佳的助手。

      張嗣宏認為,5G網絡可以在三個層面上引入AI:網元智能、運維智能和業務智能。

      在網元層面:運營商可以通過引入針對實時處理的AI引擎,實現資源調度的智能化。對此張嗣宏建議運營商引入內嵌模型的AI產品,從而大大縮短機器學習的時間周期,使得網元可以迅速形成自配置、自適應、自調優等能力,實現網絡資源的最佳調度和優化。比如Massive MIMO系統的參數自適應、智能流量優化等場景,都可以借助AI迅速見效。

      在運維層面:張嗣宏認為可以在MANO、EMS或SDN控制器中部署輕量化的AI引擎,利用其輕量化訓練和學習能力簡化網絡運維。借助AI,運營商可以構建起一個從故障監測、預防、定位到自愈的閉環過程,從而有效降低維護成本。典型的應用場景有基于AI的智能根因分析、工單智能調度、主動式運維等。

      在業務層面:運營商可以考慮引入高性能AI引擎和目標規劃能力,實現按需業務部署和面向整網的端到端智能化統一編排。“這樣做可以幫助運營商實現商業智能,通過智能切片、業務隨選等加快業務創新速度。”張嗣宏說。

      03

      多年積累,蓄勢待發

      張嗣宏告訴記者,中興通訊在AI領域的長期的研發投入,在AI與通信網絡的結合方面取得了大量創新成果。目前中興通訊可以提供全能力全場景的AI產品,幫助運營商實現全自治網絡。在基礎設施層,中興通訊可以支持異構(CPU,GPU,FPGA,HPC集群)加速硬件,實現靈活部署;在軟件能力層,中興通訊基于增強的AI算法框架,開發出了面向不同場景的智能算法,構建了多層次、模塊化的算法組件和應用組件。

      “通過將軟硬件能力和產品集成,中興通訊支持端到端的智能產品和方案,比如智能基站、智能網管UME、智能編排Cloud Studio、智能控制器ZENIC、智能大數據VMAX等。”張嗣宏說,“采用不同的組合方式,這些產品和方案可以靈活適用于網絡優化、故障分析、智能切片等不同應用場景。”

      2018年中興通訊發布了uSmartInsight 2.0人工智能平臺和uSmartNet網絡智能化系列解決方案,將AI與多個產品融合,可以滿足不同應用場景的智能化需求。據張嗣宏介紹,uSmartInsight 2.0平臺融合了大數據和AI兩大功能,采用了中興通訊基于開源軟件自研的增強分布式訓練引擎,支持從數據處理到模型訓練、驗證和部署的端到端AI處理流程,具有并行訓練加速快、可視化、簡單高效等優點。uSmartNet則面向極簡5G,專注于為高價值應用場景提升性能、簡化運維和優化體驗,全方位提升網絡智能化水平。

      “uSmartNet是中興通訊云化網絡ElasticNet的演進方案,可以對網絡不同層次的數據量、計算力、業務實時性等進行差異分析,做到AI能力的分層引入、按需部署,最終實現網絡泛在智能。”張嗣宏說。

      04

      共建生態,合力探索

      為了促進網絡AI的生態健康發展,中興通訊多年來積極參與國內外AI標準和開源組織,為網絡AI的發展和成熟做出了巨大貢獻。據了解,目前中興通訊是專注于AI技術與產業融合的開源項目Acumos的創始成員,在ITU-T成立的ML5G焦點組中擔任網絡架構組主席,以創始成員身份參與了ETSI的ZSM項目,并為3GPP的NWDA標準化進程也做出了很多貢獻。此外,中興通訊還一直在與中國移動合作開展開放的智能無線網絡研究,聚焦架構、接口和應用場景等方面的創新。

      在過去幾年間,中興通訊的網絡AI技術已經取得了一系列成功實踐。比如與中國移動開展了基于O-RAN架構的AI增強負載均衡聯合驗證,利用AI實現了UE級別控制,有效節省了系統開銷,加快了均衡速度;與中國移動聯合驗證了基于AI的Massive MIMO智能參數調優,將吞吐率提升了10-20%;與中國電信合作利用AI提升了無線網絡性能,網絡性能指標比傳統方式提升了10%,運維人員的工作卻大大下降。在白俄羅斯,中興通訊與當地運營商velcom合作部署了基于SDN的跨域智能控制系統,大大快速了業務部署速度。

      當然,這一切只是剛剛開始。張嗣宏強調,網絡的智能化演進是一個長期的過程,AI與網絡的結合會在業界的探索中逐漸加深。“中興通訊將與全球運營商一起推進更多價值場景落地,以全能力全場景的網絡AI產品和方案,幫助運營商邁向全自治網絡時代。”張嗣宏最后說。

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