5G AI,智能升级

发布时间:2019-03-07 作者:唐亮 中兴通讯 阅读量:

5G时代,网络智能化运维是刚需

随着5G技术标准的加速完善,以及全球5G预商用测试的深入开展,5G网络部署的步伐正在全球范围内加快。5G的大连接、低时延、高速率等特性,以及云化、切片化的网络形态,将成为产业数字化转型的重要驱动力。在产业链的共同努力推动下,围绕eMBB、mMTC和uRLLC三大核心场景,5G网络将会让越来越多的产业形态和创新应用成为可能。同时,随着电信网络虚拟化云化转型、5G和IoT等技术的融入,以及行业应用的多样化发展,5G时代,电信网络的运营运维也将面临前所未有的挑战。

   -网络复杂化:2G/3G、4G、5G多制式共存带来的协同和互操作难度;分层解耦架构下的故障定界定位困难;虚拟化云化网络的动态变化所带来的资源统一调度和运营管理挑战等。

   -业务多样化:人与人通信的单一模式逐渐演化为人与人、人与物、物与物的全场景通信模式,业务场景将更加复杂,并带来对SLA的差异化需求,以及与之配套的网络管理的复杂性。

   -体验个性化:5G业务体验将呈现出多元化、个性化发展态势,比如沉浸式体验、实时交互、情感和意图精准感知、所想即所得等,网络对于体验的支撑保障,将颠覆传统模式,迎来全新挑战。

所以,伴随5G而来的网络运营运维挑战将是全方位的,依靠专家经验为主的运营运维模式,同网络的先进性之间,正逐渐形成差距,自动化、智能化的网络运营运维能力,将成为5G时代电信网络运营运维的刚需。人工智能(AI)技术在解决高计算量数据分析、跨领域特性挖掘、动态策略生成等方面,具备天然优势,将赋予5G时代网络运营运维新的模式和能力。

5G时代网络智能化需求分析

未来,基于云化基础架构,融合了5G、AI和IoT共同发展的电信网络,将逐渐成为数字社会发展和经济增长的智能中枢,推进社会步入万物智能互联的新时代。 

5G网络作为基础服务设施,为各行业数字化发展提供支撑。为了按需、灵活地支撑各种行业应用和业务场景,5G网络将以云化、服务化架构来构建,满足面向未来的长期发展需求:RAN侧实现CU/DU分离,CU可支持云化或专用硬件部署,灵活适应各场景需求;基于服务化架构(SBA),实现2G/3G、4G、5G融合核心网,满足平滑演进、协同发展和长期共存需求。

5G网络云化、服务化的架构,具备了支撑各种行业应用和业务场景的基础,如何让其实现高效、灵活、低成本、易维护的运营运维,并且具备便捷的开放、创新能力,将是运营商在5G时代竞争力的核心所在,也是5G网络智能化的重点方向,主要有以下几个方面的需求:

   -灵活的无线及云化资源管理

支持无线空口资源的按需分配,包括频谱、帧结构、物理层、高层处理流程等;实现处理能力的软硬件解耦,实现处理资源按需分配、网络能力敏捷创建和调整;云化资源和承载网络资源的按需、动态分配,及全局性策略自动化、智能化管理;端到端切片的自动化管理。

   -空口协调和站点协作

5G密集网络下的干扰优化、站点间协调与合作的优化;高密度网络下如何设计更有效、更智能的移动性管理机制,是未来无线接入网络面临的迫切需求。

   -功能灵活部署及边缘计算

AR/VR、工业互联网、车联网等,对通信时延、可靠性、安全性提出了更高要求。5G网络将部分功能从核心层下沉至网络边缘,构成边缘计算能力;通过缩短链路距离和提升边缘网络的智能能力,达到节约回传带宽、降低网络时延、智能支撑用户体验的效果。增强网络智能化管理

5G网络中无线多制式并存协同、云化分层解耦故障定位、业务服务化后状态的全息感知、承载网的按需适配调度等,使得网络管理和优化的复杂度、难度都将大大增加,需要引入AI提升管理的自动化、智能化水平,降低人工干扰因素,节约成本,提升网络的服务质量和业务体验。

中兴通讯5G AI方案

针对5G网络发展所面临的挑战,人工智能在5G网络中的整体引入将是泛在化的。通过在网络不同层级分别引入算法模型和不同等级的智能引擎,实现5G整网的智能化,(如图1)所示。

 

基于云化、服务化架构的5G网络,不同网络层级具有明显的特征差异。越上层、越集中化,对跨领域分析调度能力要求越高,比如对于E2E切片的编排和管理、全局云资源协调调度等,需要依赖集中式的智能引擎SE(Smart Engine),进行全局性策略的集中训练及推理;越下层、越接近端侧,更侧重对专业子网或单网元的智能能力增强,比如接入网、承载网、核心网引入LSE(Lite SE)增强子网或子切片领域的智能能力,如网管策略、智能运维等,或者针对边缘设备,MEC、5G gNB等,引入RSE(Real-time SE)实现边缘的实时、准实时智能。

AI算法模型和各级别的智能引擎,可以基于5G网络中不同的硬件计算环境引入部署,同时,通过引擎、模型组件、应用算法的组合,与不同的网络功能实体结合,实现5G网络的智能化赋能,(如图2)所示。 

 

5G网络中部署AI能力的基础硬件环境,可以是集中式的GPU集群,也可以是通用服务器、刀片服务器5G基站。智能化能力层(AI层),包含引擎层、模型层、应用层等关键部分:

   -引擎层:支持不同级别的智能引擎,包括集中式的AI和大数据智能引擎SE、轻量级智能引擎LSE和实时准实时的智能引擎RSE,以及可视化建模组件AI Explorer和机器学习、深度学习框架等,灵活支持不同的部署场景需求。

   -模型层:支持丰富的5G网络通用能力模型组件,比如告警关联模型、容量预测模型、用户行为模型、流量模型等,用于灵活支撑应用层的调用。

   -应用层:面向5G智能化的具体应用,灵活支持多种应用场景,如智能预测、射频指纹、智能切片、根因分析等。

作为全球领先的综合通信解决方案提供商、5G领先者,中兴通讯在5G高低频系列无线基站、5G承载、5G核心网等领域的产品研发,以及端到端解决方案、标准制定、预商用验证等多维度均实现了行业引领。同时,凭借5G领域的领先和对行业发展的深入理解,中兴通讯积极将AI技术同电信领域深度结合,开展5G无线技术、云化、切片、承载、运维服务等相关领域的自动化、智能化创新研究和实践,并积极参与推进相关标准规范的制定和开源技术贡献。未来,使用中兴通讯的AI辅助智能网络,运营商能够更科学地规划网络,更加精准地定位网络故障,以更加低廉的网络运维成本为用户提供多样化的业务,从而在竞争激烈的5G时代立于不败之地。