uSmart-RNIA助力无线网络运维全流程智能提效
发布时间：2022-06-22 作者：中兴通讯 沈远 阅读量：
经过几十年的发展，移动通信网络已多代同堂，5G的大规模部署进一步引入了诸多新功能、新业务，使得网络的运营和管理复杂度急剧上升，有些场景已超出人工能力上限。现今运营商每年在运维上投入的成本巨大，从网络转型及降低成本角度考虑，都需要我们引入大数据和人工智能，通过数智赋能实现自动化和智能化，逐步迈向高度自智网络。
网络智能化整体方案
中兴通讯在网络智能化方面不断探索，2019年即推出uSmartNet自智网络全域解决方案（见图1）。中兴uSmartNet采用水平分层注智、独立演进，垂直跨层协同，实现业务闭环的网元、单域、跨域三层架构。
网元智能化内嵌实时智能引擎，实时感知网络数据，实时响应需求和资源的动态调整；单域智能化通过多维数据分析和全场景覆盖，实现单域业务的闭环智能化处理；跨域智能化聚焦业务端到端闭环和对外应用的对接。数智大脑即中兴通讯AI平台，保障一致的AI规范，确保AI模型、知识的合理流动和共享。
图1 中兴通讯uSmartNet解决方案
无线智能化方案亮点功能及应用成效
基于uSmartNet统一架构，中兴通讯无线网络智能化uSmart-RNIA系列化方案助力无线网络规、建、维、优全流程提升自动化、智能化水平，提高运维效率，降低运维成本。通过数智赋能，减少人工重复性操作，解决高复杂性多维分析，实现具有前瞻性的预测预防和寻找方案最优解，为运维智能化迈出坚实一步。
- 精准规划
方案从流量、用户/终端、重点业务和场景4个维度进行价值区域智能洞察，包括对未来流量/用户的发展预测，结合显性的弱覆盖识别和高倒流隐性问题挖掘，实现以价值区域为导向的精准规划；一个本地网一周完成，效率提升70%，站点数量节约30%，已在40多个外场应用。
- 自动开站和验收
5G大规模建设初期，自动开站和自动单站验收对网络快速商用部署非常重要。中兴通讯在多个项目中实现手机自动开站，在福建某项目中5个月完成2000多站点的开站和验收，节省成本320多万。中兴通讯借助云服务器+终端APP实现自动单站验收，1人1车1终端，自动导航测试，自动生成验收报告，效率提升65%，人力成本下降68%。
- 智能排障
对于日常占用大量人力的故障处理，方案引入人工智能学习故障特征属性及相关参数、计数器、信令等关联性，根据故障场景特征智能定界，快速确定故障根因，实现工单系统对接流程闭环验证；故障定界准确率达80%以上，根因判断时间从天级降低到分钟级。
- 隐患识别
人工智能的一个突出优势就是基于对大量历史数据的学习预测未来趋势，为主动性预测运维提供可能。比如对光模块、光链路主动进行健康度检测，识别硬件老化和失效趋势，在故障未发生时提前预警，指导主动巡检和主动运维，特别适用于重保场景和VIP站点应用。该功能已广泛应用，隐患预测准确率超过90%。
- 天线权值自优化
5G广泛使用Massive MIMO技术，一个小区组有上万权值可选，优化工作量指数级上升。中兴通讯推出AAPC（Automatic Antenna Pattern Control）天线权值自适应方案，核心是利用优化后的搜索算法，大幅压缩优化时间。2000小区只需3人天，不仅效率提升10倍以上，覆盖提升也很明显，用户速率亦改善10%，在全国已有60多个外场规模应用。
- 质差小区和网络异动分析
随着网络规模和用户的不断增长，网络优化工作量会越来越大。根据二八原则，优化工作聚焦主要KPI排名落后的TOPN小区，系统根据任务自动周期识别出质差小区，无需人工参与，效率高、准确度高，分析周期从近10个小时缩短到1个小时左右。KPI异动检测对子网小区15分钟粒度的KPI进行学习和预测，将实时采集的指标和预测指标进行比对，自动找到对指标影响最大的计数器确定根因。相对人工分析20000小区的质差指标需要近10小时，该功能只需1小时即可完成分析，效率提升90%的同时分析准确率达80%。
- 干扰分析
影响网络质量的一个重要原因就是干扰，特别是外部干扰不可预知，人工查找定位耗时耗力。通过专家经验+机器学习建立干扰类型特征库，系统自动采集全网数据并识别干扰小区、分析干扰类型并定位干扰源。以1000个站的干扰分析为例，传统方式干扰分析需要15小时，采用干扰分析功能只需要5小时即可完成，效率提升近2/3。
无线网络智能化的发展道路并非一蹴而就，中兴通讯将逐步试点、扩大应用场景和应用规模，探索新的算法和应用，基于现网不断提升智能化能力，首先构建基带、网络、业务一体的智能编排网络，未来将引入意图驱动，实现网络全面自智。
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