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5G网络引入人工智能正当时

发布时间:2019-07-04      点击:

在无线领域,网络复杂性在4G时代就已经开始呈现增加的趋势,随着5G的到来,这种趋势在加速。在大多数运营商市场,无线网络仍然是集中、单体且同构的,且几乎只传输语音,顶多传输数据,这些网络在一定程度上经过优化,但优化的效果有限。

据诺基亚预测,一个典型的5G节点有超过2000个参数,当我们从4G迁移到5G时,这一操作的复杂性将增加50倍。事实上,网络中所有位置和组件都使复杂性有所增加。未来,智能城市、远程健康监控和自动化生产线不会容忍停机时间,消费者的生活也将通过可穿戴技术和智能媒体与网络更加紧密地联系在一起。

人工智能和机器学习正在成为解决5G发展问题的神兵利器

我们正来到一个时间节点,依靠人类转动这些变量的控制旋钮是不可能的,或者说至少是比较浪费的。在这种情况下,人工智能/机器学习与自动化对于运行无线网络不仅有益,而且必不可少。

“通过4G、MEC和最终的5G,我们将获得更加复杂的多维网络。这是我们目前在4G和MEC中面临的问题,也是我们将在未来的5G和MEC中面临的问题,同时也是我们已在不同类型应用中遇到的问题。”英特尔数据中心事业部副总裁兼5G网络设施部总经理林怡颜表示。

人工智能和机器学习代表了强大的工具,可以增强人们分析和操作复杂系统的能力。随着人工智能变得越来越聪明,5G将成为最大的受益者之一,为未来几年媒体、交通和商业变革增添更多力量。

使用人工智能/机器学习可以使运营商以自动化的方式优化无线网络、可处理大型输入数据集、可推荐网络或网元配置以满足既定目标的工具。从长期来看,随着人工智能/机器学习得到更广泛的部署,预计将为端到端的网络优化提供信息依据,用来补充或替代单一功能和网元。人工智能还可能会对网络中每个网元和功能进行优化,最大限度实现诸如体验质量或端到端延迟这类取决于多个网元或功能的目标。

人工智能/机器学习日益普及的一个例子是将边缘计算与网络切片结合,提高对多个服务和用例的支持,更重要的是,实现它们在同一位置的共存。例如,为了优化体验质量,运营商不仅要协调网络切片和边缘计算,还要协调回程和前传,并且必须考虑RAN条件(例如,拥塞和干扰、资源可用性、来自不同应用的流量负载),还需要从设备获取性能数据,从而根据活跃应用提出的要求和需求,在应用层面为优化网络提供建议。

      如今,基于人工智能的强大能力,越来越多的企业和运营商开始表现出对人工智能的浓厚兴趣。

   “我们一直在和运营商讨论利用人工智能和机器学习提高网络效率并更好地为客户提供服务。企业迫切希望利用人工智能和机器学习来收集更多数据并运行实时数据分析,从而提高运营效率。运营商和企业都在积极发展5G和人工智能。运营商意识到,未来需要利用人工智能来实现高效的网络管理。”

人工智能具有如此强大的优势,如果真的要在5G网络中落地,可以应用在哪些方面呢?ABI Research调查显示,电信运营商人工智能的应用主要集中在六大领域,分别是:消费者管理、网络加速、小区站址与基站管理、网络自动化、运营商内部流程优化、网络安全。

      在消费者管理方面,AI可以辅助客服管理。由于大规模培训数据库相关联的技术能力和效率得到了提升,电信公司正在寻找成熟的IT供应商。单一的基于云的环境为多通道平台铺平了道路,这些平台利用一个统一的人工智能/机器学习环境来服务多个应用程序、门户网站和外部通道。一个统一的人工智能/机器学习环境可以完善电信公司的连接主导地位,可以使电信公司更深入地进入企业市场。

在基站和站址管理方面,很多运营商都在探索人工智能如何改善蜂窝网络的性能和管理能力。在该场景下,人工智能可以用于流量优化、VoLTE质量优化和智能能源节省,但目前的应用还仅限于试验阶段。自主蜂窝网络是基站自动化的最终目标,人工智能有望加速这一目标的实现,华为和爱立信正在使用大数据和自学习能力提升基站管理的自动化水平。

在网络安全方面,小公司和初创企业正在展示人工智能/机器学习如何帮助企业提升网络安全能力。谷歌、AT&T、埃森哲和Verizon等公司则专注于调整内部安全策略以增强网络弹性。运营商、供应商和初创企业之间开展合作可以创造更大的网络弹性并带来新的机会。人工智能对于安全应用的优先级不高,不过人们对自动化威胁越来越感兴趣,这种“实时”的人工智能安全层,可以用于监控网络。

在OSS/BSS现代化方面,供应商正在推出一系列支持人工智能的分析平台,推动下一代OSS/BSS发展。这些平台有些是内部开发的,有些是与大型的认知智能和云提供商合作开发的。电信公司正在采取一种“狭义的人工智能”方法,即调整人工智能/机器学习产品,以解决当前针对服务层和OSS/BSS级别的部门或领域级别的特定业务问题。

在网络自动化方面,人工智能辅助网络自动化仍处于初级阶段,跨多个网络域建立统一的数据标准还有待完成。目前该领域的研究焦点在于虚拟化、人工智能辅助服务和网络编排。在这些方面,电信运营商主要与网络供应商合作试点项目,初创企业参与较少,电信公司既可以为网络自动化构建内部人工智能,也可以与ONAP和ETSI OSM等平台的专业网络供应商合作。

“未来开展面向5G的网络智能要从三方面努力,一是统一的自动化战略和顶层设计,二是NFV/SDN是网络智能的基石,三是行业生态的开放合作是必要条件。”

在近日举办的MWC19上海上,多位运营商高层表示,5G≠4G+1G,5G网络将成为宽阔的高速公路,让更多垂直行业客户在这张网络上开展丰富多彩的应用,从而实现传统网络的转型升级,带动整个社会的发展。人工智能在5G应用方面也将大展身手。

人工智能可以改善5G时代业务应用的体验。如无人零售可以通过人脸识别、数据收集、自动扣费等人工智能的能力来降低成本,提高支付效率和门店运营的效率;在工业领域,可以采用人工智能实现物品识别、物件快速分拣,甚至可以让机器人完成流水线工作,并通过数据分析优化产品线效率;在交通领域,基于人工智能的无人驾驶,可以提高交通运行效率,使出行更便捷。因此人工智能应用在垂直行业场景中,可以更好地实现减员增效,创造新的商业模式。

基于人工智能与5G的紧密关系,英特尔认为,作为当下最重要的两股变革力量,5G与AI的历史性交汇将产生“乘法效应”,“两者是相辅相成的”,林怡颜强调,AI可以帮助5G在部署规划、运行维护等方面实现高度的自动化和智能化,并进一步推动5G技术的演进和发展;同时5G对AI的落地至关重要,还能帮助实现在整个AI架构上把边缘利用起来的可能,带动端到端、全面的智能升级,让智能无处不在。

因此,相信在未来的5G网络建设和5G应用推广中,人工智能的身影将随处可见。二者的交汇将迸发出更加强大的能量,更好地改善人们的生活。

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