華為（wéi）曹澤軍：AI助力5G建設 為運營商帶來（lái）運維、能源及（jí）資源效率（lǜ）倍增（zēng）

9月28日消息（蔣均牧）“5G正在照（zhào）進現（xiàn）實，帶來前所未有（yǒu）的業務體驗提升和來自使能全行業數字化的增長可能，但今天的電信行（háng）業卻麵臨結構性問題。通過提出SoftCOM AI戰略和理念，我們將AI技術應用於電信網絡以打造‘自動（dòng）駕（jià）駛、永不故障（zhàng）’的自治網絡，實現（xiàn）運維（wéi）效率（lǜ）、能源效率和資源效（xiào）率的倍（bèi）增以及用戶體驗的顯著提（tí）升，助力運營商獲取商業成功。”華為中國戰略Marketing部部長（zhǎng）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（jiàn）AI，網絡重構天然融合”。

5G時代已來

隨著3GPP 5G NR獨立組網（NSA）標準的正式出爐，以及各（gè）國各地5G頻譜的拍賣（mài）/分配，全球5G商業化已進入快車（chē）道。美國計（jì）劃2018年全麵實現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“5G網絡全覆蓋”的奧運會。而我國已經明確（què）了2020年5G確保商用的政策，最近5G技術研發試驗第三階段測試也已順利（lì）完成，亦有消（xiāo）息稱5G頻譜資源的最終許可方案即將公布。

“可以說5G時代已經到來，而5G也會改變未來的業務形態。”曹澤（zé）軍指出（chū），5G將令移動網（wǎng）絡邁入（rù）Giga時代（dài），支撐極致的（de）業務體驗；超高地可（kě）靠（kào）、極低時延的通信能力，將使能無人駕駛真正走向現實（shí）；其指向（xiàng）的海量連接，也將為IoT領域隨時隨地的全在線提供保障。

4G為寬帶體驗、視頻業務、人機互動提供了（le）條件，使得互聯網應用與人們（men）活動緊密結合，深刻地改變了人的生活；而5G將以（yǐ）萬物互聯的模式推進所有垂直行業的深度整合，真正實現工業化和信息化的深度融（róng）合。5G將打開的，是一個麵向垂直行業的、麵向跨行業合作的萬物互聯的全新環境。

但在同時，5G“雲管端”協同才（cái）能真正帶來體驗的提（tí）升，同時隨著越來越（yuè）多的應用遷移至（zhì）雲（yún）端，對5G業務的（de）豐富性多樣性、對技術的支撐（chēng）等方麵（miàn）均提（tí）出了更高的要（yào）求與挑戰。在此過程中，華為致（zhì）力於“把數字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織，構建萬物互聯的智（zhì）能世界”，從而普惠整個人類社（shè）會（huì）。

5G遇見AI：網絡重（chóng）構天然融合

在5G即將到來的今天，電信行（háng）業必須為此做好準備，但目前行業的整體態勢卻不容樂觀，運營商普遍麵臨增長（zhǎng）乏力的情況。

“過（guò）去我（wǒ）們存在著人口紅利，運營（yíng）商的增長模式以投資驅動為主，隻要這裏有人，把網建設過來、把（bǎ）語音業務開起來（或把數據業務開（kāi）起（qǐ）來），運營商就有了收（shōu）入。但到可今天，無論是語音用戶（hù）還是數據用戶都基（jī）本上達到了人口紅利的極（jí）限，在這樣的情況下，運營商的投入和產出周期（投資回報周（zhōu）期（qī））由過去5-7年（nián）的（de）延長到了更長的時間（7-10年），導致業務經營上受到了很大的壓力，成為電信行業的（de）結構性問題。”曹澤軍解釋（shì）道。

“另一方麵，業務（wù）需求不（bú）斷推動網絡升級，網（wǎng）絡架構越（yuè）來越複雜、網絡（luò）規模成（chéng）倍增長（zhǎng），隨之（zhī）而來的能源消耗、設備消耗、頻譜利用率都（dōu）導致（zhì）網（wǎng）絡問題趨（qū）於複雜。”Ovum分析報告顯示，過去十年電信行業（yè）的收入增長從（cóng）來沒有跑贏過OPEX的增長，OPEX在電信網絡TCO（總體擁（yōng）有成本）的占比從62%上升到75%，這意味著單純地降低設備成（chéng）本，已經不能改善運營商的（de）成本結構。

在無線接入領域，傳（chuán）統網絡偏重於下行速率、傳統終端也主要用（yòng）於下載數據，5G上行速率的空前提升將再次改變人類的通信方式，也必將引發一場終端變革。據統計，2G基站參數僅有500個、3G基站1500個、到了4G時代每個基（jī）站（zhàn）的參數接近3500個，5G參數將更多。華為輪值董事長徐直軍也曾旗幟鮮明地提出，5G時（shí）代，能否有（yǒu）效遏製OPEX的持（chí）續增長成為商業成功的關（guān）鍵，需要把（bǎ）降低（dī）OPEX做為戰略重心。

“當5G遇見AI，網絡重構天然融合。”曹（cáo）澤軍闡述道，5G網絡本身是一個複雜的係統，需要人工（gōng）智能來理（lǐ）清邏輯和秩序，使能網絡（luò）自動化，降低運（yùn）維成本；另一方（fāng）麵，5G時代將自下而上地產（chǎn）生海量數據，AI可以從中識別、學習模式和規則，並預測趨勢、執行策略——5G加AI通過海量數據不斷（duàn）“喂食”將（jiāng）產出最大價值。

“過（guò）去無（wú）論從運（yùn）營、規劃、維護這些方麵，我們更多依靠人工的幹（gàn）預、領導的決策，某種意義上講是被動的，即使發展到今天我們也隻能（néng）說做（zuò）到半主動，還做不到真正的自治和完全的主動。”為（wéi）此，華為提出了SoftCOM AI戰略。作為華為All Intelligence戰略在電信領域的落地（dì），SoftCOM AI通過將AI注入到全雲化網絡構（gòu）架及解決方案中，力圖（tú）打造一張“自動（dòng）駕駛、永無故障”的網絡，實現電信網絡的自動、自優、自愈（yù）、自治。

擁抱AI的5G場景

AI使網絡（luò）有了不斷學習的（de）機製，不斷提升（shēng）網絡自動化的水平。華為常務董事、產品與解決方案總裁汪濤最（zuì）近發布（bù）了自（zì）動駕駛網絡的主張，並提出了麵向自動駕駛網絡演進的五級標（biāo）準建議和實施準則——到了L5這一終極目標（biāo），網絡係統將具備（bèi）跨多業務、跨領域的全生命（mìng）周期的閉（bì）環自動（dòng）化能力。

“羅（luó）馬不是一天建成的”，麵向自動（dòng）駕駛（shǐ）網絡（luò）的演進亦（yì）需要分場景逐步推進，目前華為已經識別出一係列AI能（néng）夠（gòu）起到顯著作用的（de）5G場景，諸如5G網絡切片（piàn）自動部署和（hé）擴縮容、5G基站覆蓋優化、基站載波智能關（guān）斷、網絡故障預測、網絡健康度分析等。

不同的業務對網絡（luò）功能（néng）有（yǒu）不同的需求，如實時的（de）視頻、語音對於時延有（yǒu）明確的要求，對於丟包的敏感性相對寬鬆；智能水表、電表類的物聯（lián）網業務要求數據傳輸的（de）可靠性，對於時延要求寬鬆。為了在同一個網絡中（zhōng）同時滿足各種業務的多樣需求，5G網絡中引入了網絡切片——網絡切片是一個邏輯概念，即把具有相（xiàng）同的網絡需求的業務劃入一個切片，不同的網（wǎng）絡（luò）切片邏輯上彼（bǐ）此（cǐ）獨立（lì）、物理上共享相同（tóng）的（de）網絡資（zī）源。

傳統的網絡規（guī）劃會先預估各（gè）類業務的需求來構建話務模（mó）型，然後配置對應切片的資源預留。而融入了AI的（de）華為無線大數據平台通過監控網絡切片的實際運（yùn）行情況、基於全量的業務數據（jù），可分析出各類用戶、業務的資源使（shǐ）用特（tè）性，對切片（piàn）中的業務進行精細的建模，利用機器學習（xí）的算法判斷資源需（xū）求的趨勢分析，從而與網絡設備形成正反饋，優化資源分配策略：“為了實現（xiàn）設備的控製（zhì）與（yǔ）大數（shù）據平台直接的反饋、控製循環，需要增加網元與（yǔ）平台的控製麵接口，即平台可以將通過數據收集分（fèn）析的結果反饋至網元，網（wǎng）元進一步來實現實（shí）時（shí）的（de）控製策略更新（xīn）。”

同時，目前5G廠商（shāng）均處於實現基於3GPP協議要求（qiú）的基本（běn）功能特性的階段（duàn），主要精力投在特性競爭力上（比如速率（lǜ）比拚），在網絡維護能力構建尤其（qí）是自愈自恢複等自動化運維能力上考慮不（bú）足。從全球（qiú）站點部（bù）署（shǔ）節奏看，5G元（yuán）年（nián）將達到4G發展三年的規模，大量的網絡改造對現網（wǎng）存量（liàng）穩定運行（háng）也將帶來挑戰（zhàn）。

5G當前（qián）主要用例為FMA/WTTx，除MBB外，還將涉及AR/VR，車聯網+無人駕駛、低空覆蓋等多種業務，不同業務類型對網絡的規劃方（fāng）法不同，AI可使能（néng）網絡參數自動調整，實現真正精準網優：“在AI訓練階（jiē）段，通（tōng）過對全球現網數據的采集、分析、整理和（hé）標注，運用算法來構建的全局（jú）經驗模型庫（kù），可形成基站天線調整的初（chū）始輸（shū）入參數，並根據實際情況調節天線參數。通過持續的迭（dié）代優化，就能極大縮短漫長的調試階段，快速得到某個地（dì）點某種業務場景下的波束的最優配置參數。”

“預測性是AI的核（hé）心價值（zhí）。”基站載（zǎi）波智能關斷方麵，基於網絡運行（háng）數據和AI使能的模型訓練，可（kě）提前預測（cè）網絡流量的峰穀，從而（ér）實現通過調節無線載頻的關斷來實現站（zhàn）點能耗與流量峰穀一致。網絡故障預測方（fāng）麵，電信網絡的（de）管理和（hé）控製中心基於設備的南向接口和數據采集，通過一定的策（cè）略和規則，可對未來故障進行預測，從而實（shí）現（xiàn）故障發生（shēng）前規避故障、質量（liàng）劣（liè）化前優化質量、網絡擁塞前調整流量。

運營商價值：三個（gè）倍（bèi）增

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

曹澤軍剖析道，5G加AI實現了網絡的預測性維護，即能夠預測（cè）某個設（shè）備未來有多（duō）大概率發生故障，然後進行針（zhēn）對性的維護。華為希（xī）望能將電信網絡的告警壓縮和故障定位減少90%，實現90%關鍵器（qì）件的失效和劣化預測，進一步（bù）達到網絡自愈；此外，網絡故障中（zhōng）超過70%的（de）問題源自無源設備，例如光纖彎曲、器件老化、接口鬆動等，在這一過程中，信號都會發生變化，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（jiě）決無源的故障問題。

基於流量走向來（lái）調度網絡，資源利用率就會大幅提升。現在的網絡並不具備這樣的能（néng）力，隻有通過引入AI、建好流量（liàng）預測模型，才能實現精準流量預（yù）測和最合理的網絡拓（tuò）撲，以流量的方向而不（bú）是物理連接來決定網（wǎng）絡的路徑，最終大幅提高網絡的資源效率。

“比特決定瓦（wǎ）特”，即網絡流量大小決定能耗多少。在機房或者站點，每個係統都有數十個參數，通過AI訓練生成散熱與環境及業務負荷模（mó）型，將（jiāng）使得日照、溫度和配套（tào）設施油機、太陽能和電池等達到最佳能效；在設備層麵，根據業務（wù）負載進行動態能量投放（fàng），沒有流量時就利用時隙（xì）關斷（duàn）、RF深度休眠、載頻關斷等減少耗電量，同時實現數據中心（xīn）對象如服務器組件的動態節能管理；在網（wǎng）絡係統層麵（miàn），構建準確的業（yè）務負荷預測模型，將使能（néng）整網流量最優，從而達到（dào）能耗效率（lǜ）最佳。