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标题: 从世界杯“智能裁判” 看网络如何迈向高阶“自智”?  [查看完整版帖子] [打印本页]

时间:  2022-12-15 15:20
作者: Wang129513     标题: 从世界杯“智能裁判” 看网络如何迈向高阶“自智”?

这届世界杯,“智能裁判”是最大亮点之一。SAOT将球场数据、比赛规则与AI融合,可自动对越位情况作出快速、精准的判断。

当万千球迷为一幕幕3D动画回放欢呼或遗憾之时,我的思绪却顺着电视机背后的网线和光纤,走进了通信网络。


因为,为了保障广大球迷们更流畅、清晰的观看体验,一场与SAOT有些相似的智能化变革也在通信网络内悄然进行。


2025年实现“自智”网络L4


越位规则复杂,裁判要兼顾复杂多变的球场状况瞬间作出准确判定,难度很大,因此足球比赛中屡屡出现争议性越位判罚。


与之类似,通信网络是极其复杂的系统,而过去几十年来一直依赖人工方式分析、判断、修复和优化网络,不仅非常耗费资源,而且容易出现人为失误。


更棘手的是,进入数字经济时代,随着通信网络成为千行百业数字化转型的底座,业务需求变得越来越多样化、动态化,对网络的稳定性、可靠性和敏捷性要求更高,传统人工运维运营方式更加难以为继。


一次越位误判可能会影响整场球赛的结果,但对于通信网络而言,一次“误判”可能会让运营商痛失瞬息万变的市场机遇,让企业生产被迫中断,甚至影响整个经济社会发展进程。


没有选择,网络必须走向自动化、智能化。在此背景下,全球领先运营商已纷纷吹响迈向“自智”网络的号角。据三方报告显示,全球已有91%的运营商将“自智”网络纳入战略规划,已有10多个头部运营商发布2025年实现L4的目标。


其中,中国移动是这场变革的先锋。2021年中国移动发布网络白皮书,在业界率先提出在2025年达到L4级“自智”网络的量化目标,提出向内构建“自配置、自修复、自优化”的网络运维能力,向外打造“零等待、零故障、零接触”的客户体验。


与“智能裁判”相似的网络“自智”


SAOT主要由摄像头、球内传感器和AI系统组成。摄像头和球内传感器负责全面、实时采集数据,AI系统负责对数据进行实时分析,并精准计算出位置,同时,AI系统还需注入比赛规则,以根据规则自动化作出越位判罚。


图片来源:FIFA


网络“自智”与SAOT实现方式有相似之处:


首先,需通过网络与感知深度融合,全面实时收集网络资源、配置、业务状态、故障、日志等信息,为AI训练和推理提供丰富的数据。这与SAOT通过摄像头和球内传感器收集数据是类似的。


其次,需将过去几十年来人工积累的大量排障、优化等经验及运维手册、规范等信息统一输入到AI系统,完成自动化分析、决策和执行。这就好比SAOT将越位规则输入到AI系统。


再者,由于通信网络由多域组成,比如任何一项移动业务的开通、排障和优化都需要无线接入网、传送网、核心网等多个子域端到端协同才能完成,网络自智还需“多域协同”。这与SAOT需从多个维度采集视频、传感数据才能作出更精准的判决相似。

不过,通信网络比球场环境复杂很多,业务场景也并非单一的“越位判罚”,而是极其多样化、动态化,除了以上三点相似之处,网络迈向高阶“自智”还需重点考虑以下因素:


一是云端、网络和网元设备都需与AI融合。云端采集全域海量数据,持续进行AI训练和模型生成,并向网络层和网元设备下发AI模型;网络层具备中等的训练及推理能力,可在单域内实现闭环自动化;网元设备可在接近数据源的地方完成分析、决策,从而保障故障处理、业务优化的实时性。


二是标准统一和产业协同。构建和运行“自智”网络是一项复杂的系统工程,涉及的设备、网管、软件多,供应厂商多,存在接口对接难、跨域互通难等问题,同时TM Forum、3GPP、ITU、CCSA等多个组织都在推进“自智”网络标准,在标准制定上存在一定的碎片化问题,因此,产业协同构建统一开放的架构、接口、评估体系等标准也非常重要。


三是人才转型。“自智”网络不只是一次技术变革,还是一次人才、文化和组织架构的变革,要求运维运营工作从“网络为中心”向“业务为中心”转变,运维人员从硬件文化向软件文化转型,从重复性劳动向创造性劳动转型。


L3已在路上


到今天,“自智”网络走到哪了?距离L4级还有多远?在2022年中国移动全球合作伙伴大会上,华为公共开发部总裁鲁鸿驹在演讲中介绍了三个落地案例,从中或许能寻找到答案。


网维工程师们都知道,家宽网络是运营商运维运营工作面临的最大痛点领域,可能没有之一。其由家庭网络、ODN网络、承载网等多域组成,组网复杂,无源哑设备多,一直存在业务感知不敏感、响应不及时、故障排查难等问题。


针对这些痛点,中国移动与华为在河南、广东、浙江等省展开合作,在提升宽带服务方面,基于智能硬件和质量中心的协同,实现了用户体验精准感知、质差问题精准定位,将质差用户改善率提升到83%,FTTR、千兆等业务的营销成功率从3%提升到10%。在光网排障方面,通过提取光纤散射特征信息和AI模型,实现了同路由隐患智能识别,准确率达97%。


在绿色高效发展大背景下,网络节能是运营商当下的主攻方向。但由于无线网络结构复杂,多频段、多制式重叠交叉覆盖,不同场景下的小区业务随时间波动大,依靠人工方式进行精准节能关断根本不可能。


面对挑战,双方在安徽、云南、河南等省基于网管层和网元层协同,在不影响网络性能和用户体验的前提下,实现了单站平均能耗下降10%。其中,网管层基于全网多维数据制定和下发节能策略,网元层实时感知和预测小区业务变化,并精准执行载波关断、符号关断等节能策略。


从以上案例不难看出,通信网络正与足球比赛中“智能裁判”一样,通过“感知融合”、“AI大脑”和“多维度协同”,从特定场景、单自治域开始逐步实现“自智”,让网络迈向高阶“自智”之路变得越来越明朗。


根据TM Forum定义,L3级“自智”网络“可实时感知环境变化,并在特定网络专业中进行自优化和自调整”,而L4级“可在更复杂的跨多网络领域环境中,实现业务和客户体验驱动网络的预测式或主动式的闭环管理”。显然,目前“自智”网络正接近或实现L3级。


三驾齐驱迈向L4


那接下来如何加速推动“自智”网络迈向L4级呢?鲁鸿驹表示,华为正通过单域自治、跨域协同和产业合作三驾马车齐驱的方式,助力中国移动达成到2025年实现“自智”网络L4的目标。



在单域“自智”方面,首先,网元设备与感知、计算融合,一方面通过引入光虹膜等创新技术及实时感知器件实现无源、毫秒级感知,另一方面通过融合低功耗计算、流计算等技术实现网元设备智能化。


其次,具备AI大脑的网络管控层可结合智能网元设备,实现感知、分析、决策和执行闭环,从而可在单域内面向网络操作、故障处理和网络优化,实现自配置、自修复、自优化的自治闭环。


同时,网络管控层还向上层业务管理层提供开放的北向接口,以便于业务层跨域协同开展和保障业务。


在跨域协同方面,华为强调通过平台演进、业务流程优化和人员转型三方面综合实现。


平台从过去烟囱式的支撑系统,向统一融合全域数据和专家经验的“自智”平台演进;业务流程从过去面向网络的、工单驱动的流程,向面向体验的、零接触的流程转型;在人员转型方面,通过构建低代码开发体系,及运维能力和网络能力原子封装,降低CT人员向数智化转型的门槛,帮助运维运营团队向DICT复合型人才转型。


此外,华为正推动多标准组织协同,实现“自智”网络架构、接口、分级、评估等方面的标准统一;通过分享实践经验、推进三方评测认证和产业平台建设等方面推动产业生态繁荣;以及与中国移动智慧运维子链协同,共同梳理和攻关根技术,确保根技术自主可控。


对照前文所述的实现“自智”网络的几点关键要素,在笔者看来,华为这“三驾马车”有架构、有技术、有合作、有标准、有人才,覆盖全面,发力精准,很是值得期待。


“自智”网络是电信业美好的愿望,被誉为“电信业的诗和远方”。由于通信网络和业务太庞大、太复杂,它也一直被贴着“道路漫长”“充满挑战”等标签。但从以上落地案例和“三驾马车”支撑能力看,我们看到诗歌不再傲然,远方也并非很遥远,在电信业共同努力下,它正越来越有烟火气息。






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