I denne verdenscupen er den «smarte dommeren» et av de største høydepunktene. SAOT integrerer stadiondata, spilleregler og AI for automatisk å ta raske og nøyaktige vurderinger av offside-situasjoner.
Mens tusenvis av fans jublet eller beklaget reprisene av 3D-animasjonen, fulgte tankene mine nettverkskablene og optiske fibre bak TV-en til kommunikasjonsnettverket.
For å sikre en jevnere og klarere seeropplevelse for fansen, er en intelligent revolusjon som ligner på SAOT også på gang i kommunikasjonsnettverket.
I 2025 vil L4 bli realisert
Offside-regelen er komplisert, og det er svært vanskelig for dommeren å ta en nøyaktig avgjørelse på et øyeblikk gitt de komplekse og skiftende forholdene på banen. Derfor dukker det ofte opp kontroversielle offside-avgjørelser i fotballkamper.
På samme måte er kommunikasjonsnettverk ekstremt komplekse systemer, og det å stole på menneskelige metoder for å analysere, bedømme, reparere og optimalisere nettverk de siste tiårene er både ressurskrevende og utsatt for menneskelige feil.
Det som er vanskeligere er at i den digitale økonomiens tidsalder, ettersom kommunikasjonsnettverket har blitt grunnlaget for den digitale transformasjonen av tusenvis av linjer og virksomheter, har forretningsbehovene blitt mer diversifiserte og dynamiske, og nettverkets stabilitet, pålitelighet og smidighet må være høyere, og den tradisjonelle driftsmåten for menneskelig arbeidskraft og vedlikehold er vanskeligere å opprettholde.
En feilvurdering av offside kan påvirke resultatet av hele kampen, men for kommunikasjonsnettverket kan en «feilvurdering» føre til at operatøren mister den raskt skiftende markedsmuligheten, tvinge produksjonen til å bli avbrutt, og til og med påvirke hele prosessen med sosial og økonomisk utvikling.
Det finnes ikke noe valg. Nettverket må være automatisert og intelligent. I denne sammenhengen har verdens ledende operatører blåst i hornet for selvintelligente nettverk. I følge trepartsrapporten har 91 % av globale operatører inkludert autointelligente nettverk i sin strategiske planlegging, og mer enn 10 hovedoperatører har annonsert sitt mål om å oppnå nivå 4 innen 2025.
Blant dem er China Mobile i forkant av denne endringen. I 2021 ga China Mobile ut en hvitbok om selvintelligente nettverk, der de for første gang i bransjen foreslo det kvantitative målet om å nå nivå L4 av selvintelligente nettverk innen 2025, og foreslo å bygge nettverksdrift og vedlikeholdskapasitet for «selvkonfigurering, selvreparasjon og selvoptimalisering» internt, og skape en kundeopplevelse med «null venting, null feil og null kontakt» eksternt.
Internett-selvinnsikt lik «Smart Referee»
SAOT består av kameraer, sensorer i ballen og AI-systemer. Kameraene og sensorene inne i ballen samler inn dataene i sanntid, mens AI-systemet analyserer dataene i sanntid og beregner posisjonen nøyaktig. AI-systemet injiserer også spillereglene for å automatisk foreta offside-avgjørelser i henhold til reglene.
Det er noen likheter mellom nettverksautointellektualisering og SAOT-implementering:
For det første bør nettverk og persepsjon være dypt integrert for å samle inn nettverksressurser, konfigurasjon, tjenestestatus, feil, logger og annen informasjon i sanntid for å gi rike data for AI-trening og resonnement. Dette er i samsvar med SAOT som samler inn data fra kameraer og sensorer inne i ballen.
For det andre er det nødvendig å legge inn en stor mengde manuell erfaring med fjerning og optimalisering av hindringer, drifts- og vedlikeholdsmanualer, spesifikasjoner og annen informasjon i AI-systemet på en enhetlig måte for å fullføre automatisk analyse, beslutningstaking og utførelse. Det er som SAOT som mater offside-regelen inn i AI-systemet.
Dessuten, siden kommunikasjonsnettverket er sammensatt av flere domener, kan for eksempel åpning, blokkering og optimalisering av enhver mobiltjeneste bare fullføres gjennom ende-til-ende-samarbeid mellom flere underdomener som trådløst tilgangsnettverk, transmisjonsnettverk og kjernenettverk, og nettverkets selvintelligens trenger også «samarbeid på tvers av flere domener». Dette ligner på det faktum at SAOT trenger å samle inn video- og sensordata fra flere dimensjoner for å ta mer nøyaktige beslutninger.
Kommunikasjonsnettverket er imidlertid mye mer komplekst enn fotballbanemiljøet, og forretningsscenarioet er ikke en enkeltstående «offsidestraff», men ekstremt diversifisert og dynamisk. I tillegg til de tre likhetene ovenfor, bør følgende faktorer tas i betraktning når nettverket beveger seg mot høyereordens autointelligens:
For det første må skyen, nettverket og NE-enhetene integreres med AI. Skyen samler massive mengder data på tvers av hele domenet, utfører kontinuerlig AI-trening og modellgenerering, og leverer AI-modeller til nettverkslaget og NE-enhetene. Nettverkslaget har middels trenings- og resonneringsevne, noe som kan realisere lukket sløyfeautomatisering i ett enkelt domene. NEs kan analysere og ta beslutninger nær datakilder, noe som sikrer feilsøking og tjenesteoptimalisering i sanntid.
For det andre, enhetlige standarder og industriell koordinering. Selvintelligente nettverk er et komplekst systemutviklingsprosjekt som involverer mye utstyr, nettverksadministrasjon og programvare, og mange leverandører, og det er vanskelig å koble sammen docking, kommunikasjon på tvers av domener og andre problemer. Samtidig fremmer mange organisasjoner, som TM Forum, 3GPP, ITU og CCSA, selvintelligente nettverksstandarder, og det er et visst fragmenteringsproblem i formuleringen av standarder. Det er også viktig for industrien å samarbeide for å etablere enhetlige og åpne standarder som arkitektur, grensesnitt og evalueringssystem.
For det tredje, talenttransformasjon. Selvintelligente nettverk er ikke bare en teknologisk endring, men også en endring av talent, kultur og organisasjonsstruktur, som krever at drifts- og vedlikeholdsarbeidet transformeres fra «nettverkssentrert» til «forretningssentrert», at drifts- og vedlikeholdspersonell transformeres fra maskinvarekultur til programvarekultur, og fra repetitivt arbeid til kreativt arbeid.
L3 er på vei
Hvor er autoetterretningsnettverket i dag? Hvor nær er vi L4? Svaret kan finnes i tre sentrale tilfeller introdusert av Lu Hongju, president i Huawei Public Development, i sin tale på China Mobile Global Partner Conference 2022.
Nettverksvedlikeholdsingeniører vet alle at hjemmenettverket er det største smertepunktet for operatørens drift og vedlikeholdsarbeid, kanskje ingen. Det består av hjemmenettverk, ODN-nettverk, bærernettverk og andre domener. Nettverket er komplekst, og det finnes mange passive, stumme enheter. Det er alltid problemer som ufølsom tjenesteoppfatning, treg respons og vanskelig feilsøking.
I lys av disse smertepunktene har China Mobile samarbeidet med Huawei i Henan, Guangdong, Zhejiang og andre provinser. Når det gjelder å forbedre bredbåndstjenester, basert på samarbeid mellom intelligent maskinvare og kvalitetssenter, har de oppnådd nøyaktig oppfatning av brukeropplevelsen og nøyaktig posisjonering av problemer med dårlig kvalitet. Forbedringsraten for brukere med dårlig kvalitet har økt til 83 %, og suksessraten for markedsføring av FTTR, Gigabit og andre virksomheter har økt fra 3 % til 10 %. Når det gjelder fjerning av hindringer i optiske nettverk, realiseres intelligent identifisering av skjulte farer langs samme rute ved å trekke ut informasjon om spredningskarakteristikken til optiske fibre og AI-modell, med en nøyaktighet på 97 %.
I sammenheng med grønn og effektiv utvikling er energisparing i nettverk hovedretningen til nåværende operatører. På grunn av den komplekse trådløse nettverksstrukturen, overlapping og kryssdekning av multifrekvensbånd og multistandard, svinger imidlertid cellevirksomheten i ulike scenarier mye over tid. Derfor er det umulig å stole på kunstige metoder for nøyaktig energisparende nedstengning.
Stilt overfor utfordringer samarbeidet de to sidene i Anhui, Yunnan, Henan og andre provinser på nettverksadministrasjonslaget og nettverkselementlaget for å redusere det gjennomsnittlige energiforbruket til en enkelt stasjon med 10 % uten å påvirke nettverksytelsen og brukeropplevelsen. Nettverksadministrasjonslaget formulerer og leverer energisparestrategier basert på flerdimensjonale data fra hele nettverket. NE-laget registrerer og forutsier forretningsendringene i cellen i sanntid, og implementerer nøyaktig energisparestrategier som bærer- og symbolnedstengning.
Det er ikke vanskelig å se ut fra tilfellene ovenfor at kommunikasjonsnettverket, akkurat som den «intelligente dommeren» i fotballkampen, gradvis realiserer selvintelligens fra spesifikke scener og én autonom region gjennom «persepsjonsfusjon», «AI-hjerne» og «flerdimensjonalt samarbeid», slik at veien til avansert selvintelligens av nettverket blir stadig tydeligere.
Ifølge TM Forum kan L3-selvintelligente nettverk «registrere endringer i miljøet i sanntid og selvoptimalisere og selvjustere innenfor spesifikke nettverksspesialiteter», mens L4 «muliggjør prediktiv eller aktiv lukket sløyfehåndtering av forretnings- og kundeopplevelsesdrevne nettverk i mer komplekse miljøer på tvers av flere nettverksdomener.» Det er åpenbart at det autointelligente nettverket nærmer seg eller når nivå L3 for tiden.
Alle tre hjulene satte kursen mot L4
Så hvordan akselererer vi det autointellektuelle nettverket til nivå 4? Lu Hongjiu sa at Huawei hjelper China Mobile med å nå målet sitt om nivå 4 innen 2025 gjennom en treveis tilnærming med autonomi på ett enkelt domene, samarbeid på tvers av domener og industrielt samarbeid.
Når det gjelder enkeltdomeneautonomi, integreres for det første NE-enheter med persepsjon og databehandling. På den ene siden introduseres innovative teknologier som optisk iris og sanntidssensorer for å realisere passiv persepsjon og persepsjon på millisekundnivå. På den andre siden integreres lavstrømsdatabehandling og strømdatabehandlingsteknologier for å realisere intelligente NE-enheter.
For det andre kan nettverkskontrolllaget med AI-hjerne kombineres med intelligente nettverkselementenheter for å realisere en lukket sløyfe av persepsjon, analyse, beslutningstaking og utførelse, for å realisere en autonom lukket sløyfe av selvkonfigurasjon, selvreparasjon og selvoptimalisering orientert mot nettverksdrift, feilhåndtering og nettverksoptimalisering i ett enkelt domene.
I tillegg gir nettverksadministrasjonslaget et åpent nordgående grensesnitt til det øvre tjenesteadministrasjonslaget for å legge til rette for samarbeid på tvers av domener og tjenestesikkerhet.
Når det gjelder samarbeid på tvers av domener, vektlegger Huawei den omfattende realiseringen av plattformutvikling, optimalisering av forretningsprosesser og personaltransformasjon.
Plattformen har utviklet seg fra et røykstabel-støttesystem til en selvintelligent plattform som integrerer globale data og eksperterfaring. Forretningsprosesser fra tidligere orientert mot nettverk, arbeidsordredrevet prosess, til erfaringsorientert, kontaktløs prosesstransformasjon. Når det gjelder personelltransformasjon, ved å bygge et lavkodeutviklingssystem og atomær innkapsling av drifts- og vedlikeholdskapasiteter og nettverkskapasiteter, ble terskelen for CT-personells transformasjon til digital intelligens senket, og drifts- og vedlikeholdsteamet ble hjulpet med å transformere til DICT-sammensatte talenter.
I tillegg fremmer Huawei samarbeid mellom flere standardiseringsorganisasjoner for å oppnå enhetlige standarder for selvintelligent nettverksarkitektur, grensesnitt, klassifisering, evaluering og andre aspekter. Fremme velstanden til industriell økologi ved å dele praktisk erfaring, fremme trepartsevaluering og -sertifisering, og bygge industrielle plattformer; og samarbeide med China Mobiles underkjede for smart drift og vedlikehold for å sortere ut og håndtere rotteknologi sammen for å sikre at rotteknologien er uavhengig og kontrollerbar.
I følge nøkkelelementene i det selvintelligente nettverket som er nevnt ovenfor, har «troikaen» til Huawei etter forfatterens mening strukturen, teknologien, samarbeidet, standardene, talentene, den omfattende dekningen og den presise styrken som er verdt å se frem til.
Et selvintelligent nettverk er telekommunikasjonsbransjens beste ønske, kjent som «telekommunikasjonsbransjens poesi og distanse». Det har også blitt stemplet som «lang vei» og «full av utfordringer» på grunn av det enorme og komplekse kommunikasjonsnettverket og virksomheten. Men ut fra disse landingssakene og troikaens evne til å opprettholde det, kan vi se at poesien ikke lenger er stolt, og ikke så langt unna. Med telekommunikasjonsbransjens samordnede innsats er den stadig mer full av fyrverkeri.
Publisert: 19. desember 2022