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自智网络系统架构和技术发展趋势
发布时间:2022-05-16  作者:中兴通讯无线网络智能化首席机构师 康红辉;中兴通讯大数据产品总经理 王强  阅读量:

通信网络正在从互联、云时代迈向智能时代。TM Forum提出“Autonomous Networks”(自智网络)理念,通过自动化和智能化手段,帮助运营商简化业务部署,推动网络具备自配置、自优化、自治愈和自演进能力。

目前各大产业和标准组织纷纷启动自智网络相关标准或研究立项,国内CCSA相关标准工作也在加速。2022年,国内将是自智网络从“L3初级闭环”到“L4智能闭环”跃升的关键节点。

 

自智网络的目标

 

自智网络的目标,是致力于帮助运营商简化业务部署,做到“将复杂留给供应商,将极简带给客户”。

自智网络实现的重要标志是“Zero-X”和“Self-X”:

- Zero-X:最终用户获得“零等待、零接触、零故障”的服务体验;

- Self-X:经营者的网络具备“自服务、自发放、自保障”的能力。

运营商大都把自智网络的系统化构建和演进,作为其发展的核心战略,制定了自智网络目标愿景和清晰的实现路径。自智网络的实现需要从体系标准建设、组织流程保障、技术研究、人才储备、生态建设落地实践等全方位进行推进。结合自身的战略和企业组织特点,各运营商在具体业务模块的切分、演进节奏上存在差别。在业务模块的切分上,各运营商会匹配其各自组织特点划分层级和功能;在节奏上,国内更快一些。当前,部分运营商已经完成现状评级,并制定了2022年全面迈进L3、迈向L4的目标。

 

自智网络主要应用场景

 

当前智能化应用场景日渐丰富,自智网络主要应用场景分两大类:

- 运维智能类:智能节能,实现基站的千站千策和动态节能保障;智能MIMO,实现场景的精准识别和天线权值的极速寻优;智能排障,实现故障的精准定位和告警工单的压减;智能光接入,实现弱光的根因分析以及视频质差分析;智能边缘,实现云边的智能协同和赋能垂直行业应用;虚拟化智能运维,实现虚拟化系统运维问题的跨层管理和跨层定位,做到云化系统故障精准预测;智能切片,实现切片资源的动态调度和端到端的SLA的精准保障;智能运营,实现全域全量的数据管理和分析,支撑端到端的用户感知保障和网络生命周期的一体化运营。

- 智能网元类:无线智能编排网络围绕“编随营需”的能力愿景,依托内生智能的基础架构支撑,从用户体验出发,打造场景化意图自适应的智能编排网络,通过宏观层面网络编排与微观层面用户编排的深度协同,实现意图驱动下的联合最优。

 

自智网络系统架构

 

自智网络通过广泛使用泛化的AI技术,如机器学习、强化学习和深度学习等,将AI技术深度嵌入网络的各个层面,实现统一的自智网络方案架构。

在基础设施层,通过网元内嵌AI引擎支持AI内生;在运维管理层,引入感知-分析-决策-执行的智能闭环机制,实现单域自治;在业务运营层,基于数智中台的构建和拉通,并通过意图引擎、数字孪生、智能编排和能力开放等技术能力的引入,实现运能力开放和跨域协同。

技术架构演进方面,基于AI内生的智能面和数据面两个逻辑功能平面的定义,实现未来对网络的DaaS服务和AIaaS服务。云端智慧大脑,由云化数据湖、AI训练平台、模型市场和推理平台构成,提供云化的AI模型训练和推理能力并和网络侧AI形成能力协同。自智网络技术架构如图1所示。

      图1   自智网络方案架构

未来自智网络技术架构将向自主、自治、自智的最终目标演进,实现基于数据驱动进行自学习、自演进的网络系统架构,将支持网络投资效率、运营运维效率达到最优。智能网络将与算力网络深度融合,最终形成网络服务无所不在、算力无所不达、智能无所不及的新一代智能网络体系架构。

 

自智网络技术发展趋势

 

面向未来,自智网络的技术发展演进将进一步呈现场景智能化、智能内生化的趋势。

- 场景智能化:通过效用可知、场景可感、策略可塑、效果可控的闭环智能实现高效、精准的场景化服务并持续进化。

- 智能内生化:基于AI计算能力与通信过程深度融合的算网一体化架构,全方位提升不同层级(物理层、MAC层、网络层等)的智能化学习及场景适应能力,支撑个性化智能服务能力的持续演进,将智能面和数据面融入到网络架构设计、网元和接口实现中,使未来智能网络可以内部实现自适应、自学习、自纠错、自优化。

内生智能的主要特性为:

- 在3GPP标准定义的通信网络内能提供完整的AI能力,包括数据、算力和算法能力;

- 在通信网络架构上,在功能和逻辑层面充分考虑未来智能平面的应用需求;

- 未来通信协议层面,协议栈设计、接口设计就已经做相关变化,适应AI应用的部署。

未来融合意图和数字孪生等技术的内生智能网络技术架构技术图谱如图2所示。

     图2   内生智能关键技术图谱

 

展望未来自智网络的发展,在标准化方面,将向智能内生的标准化方向演进,对数据面和智能面的标准化做探索,支持3GPP网络内生的支持AI的数据、算法和算力需求。在技术发展上,将更多地融合ICDT技术,引入意图引擎、数字孪生、自动学习等技术,与未来网络新应用场景结合,如AI-AI(基于AI的空口)、空天地一体智能组网、通感算智一体网络等,赋能未来网络发展。

 

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