中興通訊自主進化網絡推進全網智能化

作為全球領先設備商，中興通訊于2018年8月就發布了《5G網絡智能化白皮書》，提出將AI與5G結合作為5G網絡部署的切入點。2019年6月，在MWC上海展期間，中興通訊首次提出了“自主進化網絡”解決方案，以泛在AI實現5G整網的智能化，賦能網絡全面進化。

中興通訊自主進化網絡總體架構

從架構上看，中興通訊表示自主進化網絡解決方案采用分層閉環的原則，構建網元級、單域級、跨域級的智能網絡體系；將AI能力模塊化設計，隨需植入網絡各層級，包括網元層、管控層、運營層，構建能力逐級進化、價值持續疊加的自主進化網絡，通過網絡進化、運維進化、運營進化實現網絡運營運維的化繁為簡，助力運營商進一步開源節流、提升效率。

在應用場景方面，自主進化網絡可以為運營商提供系列網絡AI解決方案，涵蓋網絡規劃、建設、運維、優化、運營的全過程，中興通訊已經在多個場景中進行實踐和應用，比如在智能節能、基于AI的Massive MIMO自動調優、基于AI的移動負載均衡、智能根因定位等場景。未來自主進化網絡解決方案將會使網絡實現自主運維、自主恢復、自我優化，無需人工操作。

該解決方案的AI引擎是中興通訊人工智能平臺uSmartInsight，可為運營商提供可部署于網絡各個層次、不同位置的智能引擎，為網絡實現泛在的智能識別、分析、預測、決策能力；提供具備大規模數據處理和模型訓練能力的訓練平臺，并開放給第三方使用。

網絡智能化何時實現？
全行業共同推動分級演進

網絡智能化什么時候來？估計這是每一位通信人都非常關心的問題。

中興通訊系統方案部部長左羅在接受采訪時表示，當前網絡的智能化水平大致處于L1和L2之間，大部分場景處于L1，局部場景具備L2水平。不同的網絡架構也會對智能化的水平產生制約，相比傳統網絡，云化網絡更容易實現高級別智能化。傳統網絡只能做局部智能化增強，最多只能達到L3級。他建議，5G新建網絡可以參考L2級水平來起步建設，并逐步向L3/L4演進。

L1/L2/L3/L4又是什么概念呢？這要參考網絡智能化的分級標準。

網絡智能化分級各階段的關鍵特點

眾所周知，自動駕駛汽車有5個等級標準，從L1到L5分別是輔助駕駛、部分自動駕駛、有條件自動駕駛、高度自動駕駛和完全自動駕駛。自動駕駛汽車正是按照這個等級標準逐級演進，逐步實現從解放駕駛員的雙手到解放雙眼再到無人駕駛，目前正向L3和L4進發。

與自動駕駛汽車相似，自主進化網絡同樣分為了5個等級，從L1到L5分別是輔助運行、初級智能化、中級智能化、高級智能化和完全智能化，以通過引入AI逐步解放人力。

定義統一的等級標準非常重要，一方面可以在行業內就智能化形成統一認識和理解，另一方面也有助于行業內各參與方在技術引入、產品規劃方面提供一個參考依據。

定義好統一的等級標準后，接下來就是場景測試。

自動駕駛汽車要上路，關鍵是要讓車輛去應對環境的變化，這個環境通常稱為“場景”。不同的駕駛行為、行駛場地和環境組合組成了自動駕駛的“場景庫”。場景庫就相當于自動駕駛汽車測試評價的“題庫”。自動駕駛汽車正是通過不斷的場景測試一步步分等級演進的。

與自動駕駛汽車一樣，自主進化網絡也將在網絡規劃設計、開通部署、運維優化、業務運營等不同的工作流程下多個場景中逐步實踐和應用，同時從網元—>子網—>跨域—>整網逐步拓展，最終實現端到端的、全流程的網絡智能化、自動化。

網絡智能化逐場景演進

為此，中興通訊已與國內外眾多運營商在一些典型場景上開展了多方面的試點和驗證工作，并取得一系列的實際效果。

比如，與中國電信合作開展5G智慧運營項目，圍繞5G智能規劃、5G基站與核心網的根因分析等AI價值場景，在江蘇、福建和廣東省分別開展試點；和中國移動開展基于O-RAN架構的AI增強負載均衡聯合驗證；和中國聯通在山東合作成立智能網絡聯合創新實驗室，開展5G運維智能化探索和應用。

是的，隨著5G與AI技術不斷推進，網絡智能化正在一步步向我們走來。

但行業同樣清醒的認識到，全智能化的網絡不可能一蹴而就。與自動駕駛汽車一樣，前方道路寬闊，但并非平坦無嶇。

左羅強調，自主進化網絡主要面臨三個方面的挑戰。

一是技術挑戰，當前仍然缺乏高質量數據集，造成訓練的模型問題較多；識別正確的模型并對其進行訓練需要大量時間。另外，AI系統缺乏透明度、利用AI執行需要大量網絡資源、AI引擎與現網管控/網元等接口規范尚未標準化。

二是人員挑戰，運營商需要大量商業技能、技術技能和分析技能人才隊伍。

三是運營挑戰，解決AI用例難、部署AI流程復雜、AI在網絡運營中的法律和道德問題。

為此，中興通訊表示，構建能力逐級進化、價值持續疊加的自主進化網絡，需要網絡設備廠家、芯片、運營商等一起參與，從點到線到面，逐步在網絡的各層次開展自主進化網絡實踐和研究。在演進道路上，同時也需要標準化組織能夠起到積極作用，將模型、算法、平臺等進行共享共建，早日實現自主進化的網絡目標。