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          中兴通讯张嗣宏:AI技术在5G网络上将大有可为

          张嗣宏认为,5G网络可以在三个层面上引入AI:网元智能、运维智能和业务智能。
          发布时间:2019-02-25 10:50        来源:CCTIME?#19978;?#32593;        作者:

          近年来,人工智能(AI)技术和应用发展非常快,不仅被大量用于图像、语音、文本等数据分析,还在高计算量数据分析、跨领域特性挖掘、动态策略生成等方面展现出了极为广阔的应用前景。通信行业在研发新一代网络技术时,就把AI的应用设定为了一个非常关键的目标。

          中兴通讯人工智能方案总工张嗣宏近日在接受?#19978;?#32593;记者采访时表示,随着技术的不断发展,通信网络变得越来越复杂,资源调用和日常运维都变得非常困难,而AI则可以帮助运营商更好地迎接这种挑战。“中兴通讯在AI领域有深厚的积累,可以提供全能力、全场景的AI产品,帮助运营商建设高度智能化的全自治网络。”张嗣宏说。

          5G发展需要AI

          在未来几年间,运营商将全面?#24179;?G网络建设,与此同时,自身也要继续深入?#24179;?#20113;化转型、积极发展IoT业务,并努力满足用户多样化的需求。这一切都将使得电信网络和业务变得越来越复杂,运营成本、网络运维方面的压力?#19981;?#36234;来越?#29616;亍?/p>

          张嗣宏告诉记者,从网络本身来看,移动通信网络将出现2G/3G/4G/5G多种制式长期共存的局面,网络管理和优化将愈发困?#36873;?#32780;且由于网络中大量采用虚拟化分层解耦技术,网络故障的定界、定位?#19981;?#26356;加困难;云化技术可以让通信网络变得更加灵活,但是也为资源调度和管理变得更加复杂。此外,5G网络在带宽、时延、可靠性、连接数等关键业务指标上都有大幅度提升,可以为不同业务提供差异化的支撑。“要想充分发挥网络潜能、快速适应网络需求变化,新一代网络设备必须具备较高的智能水平。”张嗣宏说。

          从业务和应用的角度来看,5G网络将要面对人与人、人与物、物与物纵横交错的全场景通信模式,而不同应用场景对服务等级协议SLA的需求是不同的,与之配套的网络管理会变得非常复杂。另一方面,5G可以为不同业务、不同用户提供多元化、个性化的体验,而如何构建背后的支撑保障模式,对于运营商来说也是一个很大的挑战。

          AI与网络融合的三个层面

          在先进算法的支持下,AI在复杂数据分析、跨领域特性挖掘、动态策略分析等方面独具优势。因此运营商要解决5G时代网络运营、运维难题,AI无疑是最?#35757;?#21161;手。张嗣宏认为,5G网络可以在三个层面上引入AI:网元智能、运维智能和业务智能。

          在网元层面,运营商可以通过引入针对实时处理的AI引擎,?#36842;?#36164;源调度的智能化。?#28304;?#24352;嗣宏建议运营商引入内嵌模型的AI产品,从而大大缩短机器学习的时间周期,使得网元可以迅速形成自配置、自适应、自调优等能力,?#36842;?#32593;络资源的最?#35757;?#24230;和优化。比如Massive MIMO系统的参数自适应、智能流量优化等场景,都可以借助AI迅速见效。

          在运维层面,张嗣宏认为可以在MANO、EMS或SDN控制器中部署轻量化的AI引擎,利用其轻量化训练和学习能力简化网络运维。借助AI,运营商可以构建起一个从故障监测、预防、定位到?#26434;?#30340;闭环过程,从而有效降低维护成本。典型的应用场景有基于AI的智能根因分析、工单智能调?#21462;?#20027;动式运维?#21462;?/p>

          在业务层面,运营商可以考虑引入高性能AI引擎和目标规划能力,?#36842;?#25353;需业务部署和面向整网的?#35828;?#31471;智能化统一编排。“这样做可以帮助运营商?#36842;?#21830;业智能,通过智能切片、业务随选等加快业务创新速?#21462;?rdquo;张嗣宏说。

          多年积累,蓄势待发

          张嗣宏告诉记者,中兴通讯在AI领域的长期的研发投入,在AI与通信网络的结合方面取得了大量创新成果。目前中兴通讯可以提供全能力全场景的AI产品,帮助运营商?#36842;?#20840;自治网络。在基础设施层,中兴通讯可以支持异构(CPU,GPU,FPGA,HPC集群)加速硬件,?#36842;?#28789;活部署;在软件能力层,中兴通讯基于增强的AI算法框架,开发出?#21987;?#21521;不同场景的智能算法,构建了多层次、模块化的算法组件和应用组件。

          “通过将软硬件能力和产品集成,中兴通讯支持?#35828;?#31471;的智能产品和方案,比如智能基站、智能网管UME、智能编排Cloud Studio、智能控制器ZENIC、智能大数据VMAX?#21462;?rdquo;张嗣宏说,“采用不同的组合方式,这些产品和方案可以灵活适用于网络优化、故障分析、智能切片等不同应用场景。”

          2018年中兴通讯发布了uSmartInsight 2.0人工智能平台和uSmartNet网络智能化系列解决方案,将AI与多个产品融合,可以满足不同应用场景的智能化需求。据张嗣宏介绍,uSmartInsight 2.0平台融合了大数据和AI两大功能,采用了中兴通讯基于开源软件自研的增强分布式训练引擎,支持从数据处理到模型训练、验证和部署的?#35828;?#31471;AI处理流程,具有并行训练加速快、可视化、简单高效等优点。uSmartNet则面向极简5G,专注于为高价值应用场景提升性能、简化运维和优化体验,全方位提升网络智能化水平。

          “uSmartNet是中兴通讯云化网络ElasticNet的演进方案,可以对网络不同层次的数据量、计算力、业务实时性等进行差异分析,做到AI能力的分层引入、按需部署,最终?#36842;?#32593;络泛在智能。”张嗣宏说。

          共建生态,合力探索

          为了促进网络AI的生态健康发展,中兴通讯多年来积极参与国内外AI标准和开源组织,为网络AI的发展和成熟做出了巨大贡献。据了解,目前中兴通讯是专注于AI技术与产业融合的开源项目Acumos的创始成?#20445;?#22312;ITU-T成立的ML5G焦点组中担任网络架构组主席,以创始成员身份参与了ETSI的ZSM项目,并为3GPP的NWDA标准化进程也做出了很多贡献。此外,中兴通讯还一直在与中国移动合作开展开放的智能无线网络研究,聚焦架构、接口和应用场景等方面的创新。

          在过去几年间,中兴通讯的网络AI技术已经取得了一系列成功?#23548;?#27604;如与中国移动开展了基于O-RAN架构的AI增强负载均衡联合验证,利用AI?#36842;?#20102;UE级别控制,有效节省了系统开销,加快了均衡速度;与中国移动联合验证了基于AI的Massive MIMO智能参数调优,将吞吐率提升了10-20%;与中国电信合作利用AI提升了无线网络性能,网络性能指标比传统方式提升了10%,运维人员的工作却大大下降。在白俄罗斯,中兴通讯与当地运营商velcom合作部署了基于SDN的跨域智能控制系?#24120;?#22823;大快速了业务部署速?#21462;?/p>

          ?#27604;唬?#36825;一切只是刚刚开始。张嗣宏强调,网络的智能化演进是一个长期的过程,AI与网络的结合会在业界的探索中逐渐加深。“中兴通讯将与全球运营商一起?#24179;?#26356;多价值场景落地,以全能力全场景的网络AI产品和方案,帮助运营商迈向全自治网络时代。”张嗣宏最后说。

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