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中兴通讯张嗣宏:AI技术在5G网络上将大有可为
2019/2/25 08:57   CCTIME飞象网      关键字:5G网络,张嗣宏,人工智能,中兴      浏览量:
中兴通讯人工智能方案总工张嗣宏近日在接受飞象网记者采访时表示,随着技术的不断发展,通信网络变得越来越复杂,资源调用和日常运维都变得非常困难,而AI则可以帮助运营商更好地迎接这种挑战。“中兴通讯在AI领域有深厚的积累,可以提供全能力、全场景的AI产品,帮助运营商建设高度智能化的全自治网络。”张嗣宏说。

近年来,人工智能(AI)技术和应用发展非常快,不仅被大量用于图像、语音、文本等数据分析,还在高计算量数据分析、跨领域特性挖掘、动态策略生成等方面展现出了极为广阔的应用前景。通信行业在研发新一代网络技术时,就把AI的应用设定为了一个非常关键的目标。

中兴通讯人工智能方案总工张嗣宏近日在接受飞象网记者采访时表示,随着技术的不断发展,通信网络变得越来越复杂,资源调用和日常运维都变得非常困难,而AI则可以帮助运营商更好地迎接这种挑战。“中兴通讯在AI领域有深厚的积累,可以提供全能力、全场景的AI产品,帮助运营商建设高度智能化的全自治网络。”张嗣宏说。

5G 发展需要AI

在未来几年间,运营商将全面推进5G网络建设,与此同时,自身也要继续深入推进云化转型、积极发展IoT业务,并努力满足用户多样化的需求。这一切都将使得电信网络和业务变得越来越复杂,运营成本、网络运维方面的压力也会越来越严重。

张嗣宏告诉记者,从网络本身来看,移动通信网络将出现2G/3G/4G/5G多种制式长期共存的局面,网络管理和优化将愈发困难。而且由于网络中大量采用虚拟化分层解耦技术,网络故障的定界、定位也会更加困难;云化技术可以让通信网络变得更加灵活,但是也为资源调度和管理变得更加复杂。此外,5G网络在带宽、时延、可靠性、连接数等关键业务指标上都有大幅度提升,可以为不同业务提供差异化的支撑。“要想充分发挥网络潜能、快速适应网络需求变化,新一代网络设备必须具备较高的智能水平。”张嗣宏说。

从业务和应用的角度来看,5G网络将要面对人与人、人与物、物与物纵横交错的全场景通信模式,而不同应用场景对服务等级协议SLA的需求是不同的,与之配套的网络管理会变得非常复杂。另一方面,5G可以为不同业务、不同用户提供多元化、个性化的体验,而如何构建背后的支撑保障模式,对于运营商来说也是一个很大的挑战。

AI 与网络融合的三个层面

在先进算法的支持下,AI在复杂数据分析、跨领域特性挖掘、动态策略分析等方面独具优势。因此运营商要解决5G时代网络运营、运维难题,AI无疑是最佳的助手。张嗣宏认为,5G网络可以在三个层面上引入AI:网元智能、运维智能和业务智能。

在网元层面,运营商可以通过引入针对实时处理的AI引擎,实现资源调度的智能化。对此张嗣宏建议运营商引入内嵌模型的AI产品,从而大大缩短机器学习的时间周期,使得网元可以迅速形成自配置、自适应、自调优等能力,实现网络资源的最佳调度和优化。比如Massive MIMO系统的参数自适应、智能流量优化等场景,都可以借助AI迅速见效。

在运维层面,张嗣宏认为可以在MANO、EMS或SDN控制器中部署轻量化的AI引擎,利用其轻量化训练和学习能力简化网络运维。借助AI,运营商可以构建起一个从故障监测、预防、定位到自愈的闭环过程,从而有效降低维护成本。典型的应用场景有基于AI的智能根因分析、工单智能调度、主动式运维等。

在业务层面,运营商可以考虑引入高性能AI引擎和目标规划能力,实现按需业务部署和面向整网的端到端智能化统一编排。“这样做可以帮助运营商实现商业智能,通过智能切片、业务随选等加快业务创新速度。”张嗣宏说。

多年积累,蓄势待发

张嗣宏告诉记者,中兴通讯在AI领域的长期的研发投入,在AI与通信网络的结合方面取得了大量创新成果。目前中兴通讯可以提供全能力全场景的AI产品,帮助运营商实现全自治网络。在基础设施层,中兴通讯可以支持异构(CPU,GPU,FPGA,HPC集群)加速硬件,实现灵活部署;在软件能力层,中兴通讯基于增强的AI算法框架,开发出了面向不同场景的智能算法,构建了多层次、模块化的算法组件和应用组件。

“通过将软硬件能力和产品集成,中兴通讯支持端到端的智能产品和方案,比如智能基站、智能网管UME、智能编排Cloud Studio、智能控制器ZENIC、智能大数据VMAX等。”张嗣宏说,“采用不同的组合方式,这些产品和方案可以灵活适用于网络优化、故障分析、智能切片等不同应用场景。”

2018年中兴通讯发布了uSmartInsight 2.0人工智能平台和uSmartNet网络智能化系列解决方案,将AI与多个产品融合,可以满足不同应用场景的智能化需求。据张嗣宏介绍,uSmartInsight 2.0平台融合了大数据和AI两大功能,采用了中兴通讯基于开源软件自研的增强分布式训练引擎,支持从数据处理到模型训练、验证和部署的端到端AI处理流程,具有并行训练加速快、可视化、简单高效等优点。uSmartNet则面向极简5G,专注于为高价值应用场景提升性能、简化运维和优化体验,全方位提升网络智能化水平。

“uSmartNet是中兴通讯云化网络ElasticNet的演进方案,可以对网络不同层次的数据量、计算力、业务实时性等进行差异分析,做到AI能力的分层引入、按需部署,最终实现网络泛在智能。”张嗣宏说。

共建生态,合力探索

为了促进网络AI的生态健康发展,中兴通讯多年来积极参与国内外AI标准和开源组织,为网络AI的发展和成熟做出了巨大贡献。据了解,目前中兴通讯是专注于AI技术与产业融合的开源项目Acumos的创始成员,在ITU-T成立的ML5G焦点组中担任网络架构组主席,以创始成员身份参与了ETSI的ZSM项目,并为3GPP的NWDA标准化进程也做出了很多贡献。此外,中兴通讯还一直在与中国移动合作开展开放的智能无线网络研究,聚焦架构、接口和应用场景等方面的创新。

在过去几年间,中兴通讯的网络AI技术已经取得了一系列成功实践。比如与中国移动开展了基于O-RAN架构的AI增强负载均衡联合验证,利用AI实现了UE级别控制,有效节省了系统开销,加快了均衡速度;与中国移动联合验证了基于AI的Massive MIMO智能参数调优,将吞吐率提升了10-20%;与中国电信合作利用AI提升了无线网络性能,网络性能指标比传统方式提升了10%,运维人员的工作却大大下降。在白俄罗斯,中兴通讯与当地运营商velcom合作部署了基于SDN的跨域智能控制系统,大大快速了业务部署速度。

当然,这一切只是刚刚开始。张嗣宏强调,网络的智能化演进是一个长期的过程,AI与网络的结合会在业界的探索中逐渐加深。“中兴通讯将与全球运营商一起推进更多价值场景落地,以全能力全场景的网络AI产品和方案,帮助运营商迈向全自治网络时代。”张嗣宏最后说。

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