RAN智能化:从补丁式创新到智能内生

发布时间:2023-02-27 作者:中兴通讯RAN产品规划总工 詹勇,中兴通讯RAN产品线副总经理 唐雪 阅读量:

        近10年,随着GPU(图形处理器)和机器数据存储能力的持续发展和成本下降,AI(人工智能)算法在诸多领域大放异彩,尤其是机器视觉、医学检测、搜索引擎和语音识别等领域。在无线接入网(RAN)领域引入AI同样可以带来显著的好处:降低算法复杂度、减少空口开销、减少数据获取成本、提升网络自智水平、提升网络性能和能效。

 

RAN内生智能势在必行

        尽管引入AI能为RAN带来诸多收益,但AI和RAN系统的结合仍面临一些挑战。5G发展初期,标准和商用产品软硬件设计主要关注网络基础功能,甚少考虑AI相关的需求。因此,现网常见的AI引入都具备显著的外挂式和补丁式特征:集中部署在云上,由问题驱动,缺乏系统设计等。这种外挂式和补丁式的AI存在以下问题:无法有效利用边侧和端侧的算力(例如基站算力);云上AI需要从RAN侧获取海量数据,存在数据隐私安全问题;云上AI闭环周期长,无法满足部分RAN侧功能高时延要求;数据传输成本高;碎片式AI应用,无法形成规模效应。

        面向5.5G和6G,RAN内生智能势在必行。通过内生智能,可实现分布式智能:在离数据最近侧实现本地数据治理、机器学习模型训练和推理;融合无线网络云边端异构算力,实现AI工作流的跨节点灵活调度;支持AI全自动生命周期管理,自动生成AI任务,完成相关数据治理、模型训练/验证/部署/评估和更新;支持AI能力开放,激发行业创新。

 

RAN内生智能行业标准演进

        为了推动RAN内生智能演进,3GPP R15启动了面向网络自动化和智能化的大数据采集和应用研究。同期,3GPP SA5启动了面向自配置、自优化和自愈的SON研究。在R16,3GPP利用AI技术对管理数据分析服务进行了增强,提出了MDAF(Management Data Analytic Function)。在R17,3GPP定义了MDA(Management Data Analytics)服务重点场景的输入输出,包括覆盖、资源管理、SLS(Service Level Specification)分析、Fault管理、移动性管理、能效管理、软件管理、MDA与SON协作和安全相关问题等。同期,在RAN3定义了RAN智能化架构,架构中涵盖了为AI模型训练和推理提供输入数据的数据收集模块,用于AI模型训练、验证和测试的训练模块,用于获得AI模型输出的推理模块,基于AI模型推理结果执行相应策略的执行模块。在R18 3GPP新增了RAN1 AI空口和RAN3 AI RAN课题。

        从R15到R18,3GPP在持续推进RAN智能化的演进,且明确向内生智能方向演进。以RAN3定义的RAN智能化架构为例,其中的数据收集模块、训练模块、推理模块和执行模块都可以同时在基站和OAM(Operation Administration and Maintenance)部署,实现RAN分布式的内生智能。

 

中兴通讯积极推动RAN内生智能商用落地

        为了推动RAN内生智能商用落地,中兴通讯在2021年推出了基于内生智能的无线智能编排方案,包括用户编排和网络编排。无线智能编排充分利用基站算力,通过数据、算法和算力构筑智能底座支撑用户编排和网络编排。用户编排以用户为中心,及时将用户导引至体验最佳、资源效率最高的频层及小区,提升用户满意度;网络编排在保障4G网络需求的基础上最大化5G体验,为运营商提供收益更佳的资源共享方式,提升网络效率。2022年,在无线智能编排成功落地的基础上,中兴通讯正式推出RAN内生智能架构RAN Composer,包括基础设施层和智能应用层(见图1)。

      在基础设施层,中兴通讯设计了端到端的数据模型用于数据采集、清洗、关联和标注,利用本地数据感知和分析能力,实现模型和策略毫秒级到分钟级的自动评估和闭环更新,提供分布式的数据服务;通过分布式智能支撑近实时和非实时的AI模型训练/验证/推理和部署,提供分布式的算法服务;通过异构算力编排服务,充分利用基站间和云边端算力,节省硬件投入,提供层级和分布式的算力服务。在智能应用层,基于基础设施层的智能底座支撑,中兴通讯打造了六维智能化应用,涵盖体验、能效、覆盖、容量、性能和健康度。Radio Composer实现智能优体验,边缘用户速率提升300%;PowerPilot智能节能解决方案,在网络低负荷时可降低35%网络能耗;Performance Lens提升频谱效率5%;Coverage Tuner提升网络覆盖1dB~3dB;Capacity Balance提升网络容量10%;Health Guard实现小区断服时间MTTR降低20%+。同时引入意图驱动,将运营商意图通过智能化应用实现,极大提升运维效率,保障用户体验提升。

        RAN Composer内生智能架构向上提供能力开放,通过智能应用层提供的意图接口,可服务运营商或第三方的业务运营层,实现意图驱动的跨域闭环运维、业务编排、跨域算力协同和面向商业运营的智能化应用创新。

 

        在整个行业的共同努力下,RAN智能化从外挂式、补丁式到内生智能的演进趋势已势不可挡。RAN内生智能是跨多个技术领域的融合创新,包括基于AI的智能优体验、基于AI的能效和运维效率提升,同时也可以为AI提供更坚实的数据、算力和连接的支持,驱动AI的持续产业创新。中兴通讯愿与业界伙伴一起,在RAN内生智能关键技术研究、标准制定和商用落地方面持续探索,共同推进移动通信网络和AI的进一步融合。