中国移动金文研:AI赋能 打造无线“自智网络”
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中国移动金文研:AI赋能 打造无线“自智网络”

来源:C114通信网 2022-06-23 11:20:26

日前,2022年科技周暨移动信息产业创新大会正式召开,同期举办的“九天融智 共创数智未来--AI领域分论坛”上,中国移动网络事业部项目经理金文研发表《AI赋能,打造中国移动无线“自智网络”》的主旨演讲,介绍了中国移动在无线自智网络方面的探索和实践。

无线网络迫切需要向“自智”演进

众所周知,中国移动运营着全球最大的无线通信网络,目前基站总数已达600万,规模占全球1/3以上。金文研指出,面对迅猛发展的数字经济,日益复杂的无线网络,中国移动迫切需要加大数智化转型力度。

为什么说中国移动对“无线自智网络”非常迫切?金文研从两方面原因进行阐述。

首先,从网络管理的角度,随着数字经济的迅猛发展,十三五期间,中国移动无线网规模翻番,流量增长了40倍,但无线运维人员并未增长,运维费用则下降了9%,网络管理的难度大幅增加。

其次,从技术演进的角度,中国移动的网络由最初2G时代的“一网两频”发展为5G时代的“五网十二频”,优化难度呈几何级数增长,小区总规模超1500万,涉及关键控制参数超过60万个,每天全网优化调整参数累计超过6000万次,分析处理各类基站数据达几十万亿行,网络运营数智化转型成为大势所趋。

“只有全面完成面向‘无线自智网络’的演进,才能够实现多网协同发展与高效运营。”金文研强调。

“三零 三自”为愿景,目标“十四五”实现L4

那么,未来中国移动将要建成一张什么样的数智化网络?

早在2019年,中国移动就率先提出自智网络的理念及愿景目标。金文研介绍,就是充分应用人工智能技术,加速构建网络全生命周期的自动化、智能化运维能力,力争为消费者和垂直行业客户提供“开通零等待、业务零故障、服务零接触”的“三零”体验,面向一线运维打造“网络自配置、故障自修复、质量自优化”的“三自”数智化能力。

向着“三零 三自”愿景演进的目标,中国移动进一步将无线运维的演进细分为线上化、自动化、智能化三个阶段。

金文研表示,线上化、自动化是基础,线上化对应自智网络L1级的能力,目前已经实现;自动化则对应自智网络L2到L3级的能力,目前正处于从L2向L3大力推进的过程中。而智能化是核心,是未来数智化网络转型的关键。

据介绍,十四五期间,中国移动将以L4为目标完成无线运维从人工操作向系统自动执行,从被动维护向可预测主动维护,从人工决策向机器辅助甚至自主决策,从开环管理向体验闭环的四大转变。

落地实践,成果显著

要在十四五期间全面实现无线网络L4的目标,必须积极引入AI能力,研发推广相关智能化应用。金文研表示,目前除了通用的AI能力和算法外,中国移动把网络相关的AI能力划分为感知智能、分析智能、预测智能、控制智能4个大类。

依托这些能力,面向无线网络规划、建设、维护、优化、资源管理等多维度需求,构建若干智能化应用,基于统一的数据中台(例如:数据共享台)和技术中台(例如:九天台)提供的支撑,最终推动无线网络向着全流程L4的智能化目标全面演进。

感知智能方面,依托九天台提供的图像识别、语音识别、自然语言处理、智能数据分析等多个AI能力,研发部署基站建设AI验收、智能语音/视频质量评估、智能网络巡检等应用。相较传统运维方式,均单站验收时长降低50%,问题站点发现数量提升了50%,语音、视频质量评估精度达到了90%,质差发现率提升40%。

预测智能方面,基于设备厂家提供的告警、拓扑、能等多维数据,结合九天台的AI能力,部署基站退服告警预测、智能基站节能等应用。相较传统运维方式,基站隐患类型识别准确率达到85%,退服预测准确率达到80%。节能方案的预测精度从70%提升到90%,较传统定时节电方式提升节能效果约10%。

诊断智能方面,基于设备厂家提供的多维数据,结合九天台的AI能力,在现网研发部署基站故障原因定界定位、智能根因诊断等应用。相较传统运维方式,基站故障根因定位准确率达到85%,全网月均可完成16万质差小区的智能根因诊断,定位准确率可达80%,节省优化分析人工投入30%。

控制智能方面,基于设备厂家提供的多维数据及调度能力,结合 九天台的AI能力,研发部署容量智能调度、天线权值智能优化等应用。相较传统运维方式,可有效节约现网约5%的载波资源,在权值优化的实施区域可有效减少约30%的上站调整,可提升区域网络覆盖约2%,增加接入用户约5%,拉动流量增长约2-4%,真正实现网随业动。

此外,中国移动注重各能力的复用与协同。横向来看,基于明确网优场景应用需求,分析对应的数据特点,匹配合适的AI算法,实现AI能力的横向复用。纵向来看,通过定制化的参数配置、特征提取手段、数据处理方法等方式对基础算法进行有针对的优化,原子级能力通过模型优化策略组合形成智能化模块,并根据应用需求纵向协同输出面向场景级应用的智能化能力,进而构成意图驱动的单域闭环服务。

积极推进无线自智网络产业协同发展

“虽然中国移动在自智网络方面已有诸多实践,但在无线自智网络发展中也面临到一些困难。”金文研介绍,主要体现在由于无线网络自身的高复杂,相比成熟AI应用领域,其具有非封闭、大量专业知识驱动、超大规模且结构复杂、不确定等特点,同时在能、安全、可靠等方面也有很高的要求。

因此现阶段网优智能化的推进,无论是从理论体系,还是从实施路径方面,都还需要进一步研究完善。需要面向运维的主要痛点,充分利用AI在端到端学、学与推断、高计算量数据分析、动态策略生成等方面具有的优势,解决网络面临的难题,助力实现网络自智。

例如在权值优化方面,目前各设备厂家提供的MIMO权值优化能力参差不齐,权值标准化工作还需深入推进。具体来看,主要存在SSB波束配置差异大,子波束数据标准不明确,广播及业务波束无法协同三大类缺陷,导致MIMO权值优化工作距离彻底的自动化、智能化还存在一定差距,需要运营商、设备厂商、终端厂商等产业多方共同推动解决。

最后,金文研表示,作为全球最大无线网络的运营者,中国移动积极呼吁,充分发挥产业链各个企业、各个单位的优势特长,通过国家重大专项自然基金、高校联合、企业合作等多种方式,推动无线自智网络产业协同发展,力争在十四五期间再上一个新台阶,共同为建设网络强国、数字中国、智慧社会作出更大贡献。

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