9月28日專稿（蔣均牧）“5G正在照進現(xiàn)實，帶來前所未有的業(yè)務體驗提升和來自使能全行業(yè)數(shù)字化的增長可能，但今天的電信行業(yè)卻面臨結(jié)構(gòu)性問題。通過提出SoftCOM AI戰(zhàn)略和理念，我們將AI技術(shù)應用于電信網(wǎng)絡以打造‘自動駕駛、永不故障’的自治網(wǎng)絡，實現(xiàn)運維效率、能源效率和資源效率的倍增以及用戶體驗的顯著提升，助力運營商獲取商業(yè)成功。”華為中國戰(zhàn)略Marketing部部長曹澤軍在2018通信展同期的“擁抱AI，開啟信息通信智能服務時代”高峰論壇上表示，“當5G遇見AI，網(wǎng)絡重構(gòu)天然融合”。

隨著3GPP?5G NR獨立組網(wǎng)（SA）標準的正式出爐，以及各國各地5G頻譜的拍賣/分配，全球5G商業(yè)化已進入快車道。美國計劃2018年全面實現(xiàn)5G商用、俄羅斯在積極探索5G共建共享合作方式、韓國平昌冬奧會成為首個實現(xiàn)“5G網(wǎng)絡全覆蓋”的奧運會。而我國已經(jīng)明確了2020年5G確保商用的政策，最近5G技術(shù)研發(fā)試驗第三階段測試也已順利完成，亦有消息稱5G頻譜資源的最終許可方案即將公布。

“可以說5G時代已經(jīng)到來，而5G也會改變未來的業(yè)務形態(tài)?！辈軡绍娭赋觯?G將令移動網(wǎng)絡邁入Giga時代，支撐極致的業(yè)務體驗；超高地可靠、極低時延的通信能力，將使能無人駕駛真正走向現(xiàn)實；其指向的海量連接，也將為IoT領(lǐng)域隨時隨地的全在線提供保障。

4G為寬帶體驗、視頻業(yè)務、人機互動提供了條件，使得互聯(lián)網(wǎng)應用與人們活動緊密結(jié)合，深刻地改變了人的生活；而5G將以萬物互聯(lián)的模式推進所有垂直行業(yè)的深度整合，真正實現(xiàn)工業(yè)化和信息化的深度融合。5G將打開的，是一個面向垂直行業(yè)的、面向跨行業(yè)合作的萬物互聯(lián)的全新環(huán)境。

但在同時，5G“云管端”協(xié)同才能真正帶來體驗的提升，同時隨著越來越多的應用遷移至云端，對5G業(yè)務的豐富性多樣性、對技術(shù)的支撐等方面均提出了更高的要求與挑戰(zhàn)。在此過程中，華為致力于“把數(shù)字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織，構(gòu)建萬物互聯(lián)的智能世界”，從而普惠整個人類社會。

在5G即將到來的今天，電信行業(yè)必須為此做好準備，但目前行業(yè)的整體態(tài)勢卻不容樂觀，運營商普遍面臨增長乏力的情況。

“過去我們存在著人口紅利，運營商的增長模式以投資驅(qū)動為主，只要這里有人，把網(wǎng)建設過來、把語音業(yè)務開起來（或把數(shù)據(jù)業(yè)務開起來），運營商就有了收入。但到可今天，無論是語音用戶還是數(shù)據(jù)用戶都基本上達到了人口紅利的極限，在這樣的情況下，運營商的投入和產(chǎn)出周期（投資回報周期）由過去5-7年的延長到了更長的時間（7-10年），導致業(yè)務經(jīng)營上受到了很大的壓力，成為電信行業(yè)的結(jié)構(gòu)性問題?！辈軡绍娊忉尩馈?/p>

“另一方面，業(yè)務需求不斷推動網(wǎng)絡升級，網(wǎng)絡架構(gòu)越來越復雜、網(wǎng)絡規(guī)模成倍增長，隨之而來的能源消耗、設備消耗、頻譜利用率都導致網(wǎng)絡問題趨于復雜。”O(jiān)vum分析報告顯示，過去十年電信行業(yè)的收入增長從來沒有跑贏過OPEX的增長，OPEX在電信網(wǎng)絡TCO（總體擁有成本）的占比從62%上升到75%，這意味著單純地降低設備成本，已經(jīng)不能改善運營商的成本結(jié)構(gòu)。

在無線接入領(lǐng)域，傳統(tǒng)網(wǎng)絡偏重于下行速率、傳統(tǒng)終端也主要用于下載數(shù)據(jù)，5G上行速率的空前提升將再次改變?nèi)祟惖耐ㄐ欧绞?，也必將引發(fā)一場終端變革。據(jù)統(tǒng)計，2G基站參數(shù)僅有500個、3G基站1500個、到了4G時代每個基站的參數(shù)接近3500個，5G參數(shù)將更多。華為輪值董事長徐直軍也曾旗幟鮮明地提出，5G時代，能否有效遏制OPEX的持續(xù)增長成為商業(yè)成功的關(guān)鍵，需要把降低OPEX做為戰(zhàn)略重心。

“當5G遇見AI，網(wǎng)絡重構(gòu)天然融合?！辈軡绍婈U述道，5G網(wǎng)絡本身是一個復雜的系統(tǒng)，需要人工智能來理清邏輯和秩序，使能網(wǎng)絡自動化，降低運維成本；另一方面，5G時代將自下而上地產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，AI可以從中識別、學習模式和規(guī)則，并預測趨勢、執(zhí)行策略——5G加AI通過海量數(shù)據(jù)不斷“喂食”將產(chǎn)出最大價值。

“過去無論從運營、規(guī)劃、維護這些方面，我們更多依靠人工的干預、領(lǐng)導的決策，某種意義上講是被動的，即使發(fā)展到今天我們也只能說做到半主動，還做不到真正的自治和完全的主動?！睘榇?，華為提出了SoftCOM AI戰(zhàn)略。作為華為All Intelligence戰(zhàn)略在電信領(lǐng)域的落地，SoftCOM AI通過將AI注入到全云化網(wǎng)絡構(gòu)架及解決方案中，力圖打造一張“自動駕駛、永無故障”的網(wǎng)絡，實現(xiàn)電信網(wǎng)絡的自動、自優(yōu)、自愈、自治。

AI使網(wǎng)絡有了不斷學習的機制，不斷提升網(wǎng)絡自動化的水平。華為常務董事、產(chǎn)品與解決方案總裁汪濤最近發(fā)布了自動駕駛網(wǎng)絡的主張，并提出了面向自動駕駛網(wǎng)絡演進的五級標準建議和實施準則——到了L5這一終極目標，網(wǎng)絡系統(tǒng)將具備跨多業(yè)務、跨領(lǐng)域的全生命周期的閉環(huán)自動化能力。

“羅馬不是一天建成的”，面向自動駕駛網(wǎng)絡的演進亦需要分場景逐步推進，目前華為已經(jīng)識別出一系列AI能夠起到顯著作用的5G場景，諸如5G網(wǎng)絡切片自動部署和擴縮容、5G基站覆蓋優(yōu)化、基站載波智能關(guān)斷、網(wǎng)絡故障預測、網(wǎng)絡健康度分析等。

不同的業(yè)務對網(wǎng)絡功能有不同的需求，如實時的視頻、語音對于時延有明確的要求，對于丟包的敏感性相對寬松；智能水表、電表類的物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務要求數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，對于時延要求寬松。為了在同一個網(wǎng)絡中同時滿足各種業(yè)務的多樣需求，5G網(wǎng)絡中引入了網(wǎng)絡切片——網(wǎng)絡切片是一個邏輯概念，即把具有相同的網(wǎng)絡需求的業(yè)務劃入一個切片，不同的網(wǎng)絡切片邏輯上彼此獨立、物理上共享相同的網(wǎng)絡資源。

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡規(guī)劃會先預估各類業(yè)務的需求來構(gòu)建話務模型，然后配置對應切片的資源預留。而融入了AI的華為無線大數(shù)據(jù)平臺通過監(jiān)控網(wǎng)絡切片的實際運行情況、基于全量的業(yè)務數(shù)據(jù)，可分析出各類用戶、業(yè)務的資源使用特性，對切片中的業(yè)務進行精細的建模，利用機器學習的算法判斷資源需求的趨勢分析，從而與網(wǎng)絡設備形成正反饋，優(yōu)化資源分配策略：“為了實現(xiàn)設備的控制與大數(shù)據(jù)平臺直接的反饋、控制循環(huán)，需要增加網(wǎng)元與平臺的控制面接口，即平臺可以將通過數(shù)據(jù)收集分析的結(jié)果反饋至網(wǎng)元，網(wǎng)元進一步來實現(xiàn)實時的控制策略更新?！?/p>

同時，目前5G廠商均處于實現(xiàn)基于3GPP協(xié)議要求的基本功能特性的階段，主要精力投在特性競爭力上（比如速率比拼），在網(wǎng)絡維護能力構(gòu)建尤其是自愈自恢復等自動化運維能力上考慮不足。從全球站點部署節(jié)奏看，5G元年將達到4G發(fā)展三年的規(guī)模，大量的網(wǎng)絡改造對現(xiàn)網(wǎng)存量穩(wěn)定運行也將帶來挑戰(zhàn)。

5G當前主要用例為FMA/WTTx，除MBB外，還將涉及AR/VR，車聯(lián)網(wǎng)+無人駕駛、低空覆蓋等多種業(yè)務，不同業(yè)務類型對網(wǎng)絡的規(guī)劃方法不同，AI可使能網(wǎng)絡參數(shù)自動調(diào)整，實現(xiàn)真正精準網(wǎng)優(yōu)：“在AI訓練階段，通過對全球現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)的采集、分析、整理和標注，運用算法來構(gòu)建的全局經(jīng)驗模型庫，可形成基站天線調(diào)整的初始輸入?yún)?shù)，并根據(jù)實際情況調(diào)節(jié)天線參數(shù)。通過持續(xù)的迭代優(yōu)化，就能極大縮短漫長的調(diào)試階段，快速得到某個地點某種業(yè)務場景下的波束的最優(yōu)配置參數(shù)。”

“預測性是AI的核心價值?！被据d波智能關(guān)斷方面，基于網(wǎng)絡運行數(shù)據(jù)和AI使能的模型訓練，可提前預測網(wǎng)絡流量的峰谷，從而實現(xiàn)通過調(diào)節(jié)無線載頻的關(guān)斷來實現(xiàn)站點能耗與流量峰谷一致。網(wǎng)絡故障預測方面，電信網(wǎng)絡的管理和控制中心基于設備的南向接口和數(shù)據(jù)采集，通過一定的策略和規(guī)則，可對未來故障進行預測，從而實現(xiàn)故障發(fā)生前規(guī)避故障、質(zhì)量劣化前優(yōu)化質(zhì)量、網(wǎng)絡擁塞前調(diào)整流量。

5G加AI將能夠給客戶提供永遠最優(yōu)的網(wǎng)絡連接和永不斷網(wǎng)的可獲得性，對運營商的價值則是“三個倍增”，即運維效率倍增、資源效率倍增和能耗效率倍增。

曹澤軍剖析道，5G加AI實現(xiàn)了網(wǎng)絡的預測性維護，即能夠預測某個設備未來有多大概率發(fā)生故障，然后進行針對性的維護。華為希望能將電信網(wǎng)絡的告警壓縮和故障定位減少90%，實現(xiàn)90%關(guān)鍵器件的失效和劣化預測，進一步達到網(wǎng)絡自愈；此外，網(wǎng)絡故障中超過70%的問題源自無源設備，例如光纖彎曲、器件老化、接口松動等，在這一過程中，信號都會發(fā)生變化，通過引入AI學習這些變化的特征，就有可能提前進行預測，用有源解決無源的故障問題。

基于流量走向來調(diào)度網(wǎng)絡，資源利用率就會大幅提升?，F(xiàn)在的網(wǎng)絡并不具備這樣的能力，只有通過引入AI、建好流量預測模型，才能實現(xiàn)精準流量預測和最合理的網(wǎng)絡拓撲，以流量的方向而不是物理連接來決定網(wǎng)絡的路徑，最終大幅提高網(wǎng)絡的資源效率。

“比特決定瓦特”，即網(wǎng)絡流量大小決定能耗多少。在機房或者站點，每個系統(tǒng)都有數(shù)十個參數(shù)，通過AI訓練生成散熱與環(huán)境及業(yè)務負荷模型，將使得日照、溫度和配套設施油機、太陽能和電池等達到最佳能效；在設備層面，根據(jù)業(yè)務負載進行動態(tài)能量投放，沒有流量時就利用時隙關(guān)斷、RF深度休眠、載頻關(guān)斷等減少耗電量，同時實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心對象如服務器組件的動態(tài)節(jié)能管理；在網(wǎng)絡系統(tǒng)層面，構(gòu)建準確的業(yè)務負荷預測模型，將使能整網(wǎng)流量最優(yōu)，從而達到能耗效率最佳。?