Categories
程式開發

To B场景下,如何发挥AI和5G的协同效应?


7月10日,在世界人工智能大会上,华为公共开发部总裁鲁鸿驹发表了《5G引领新基建、AI创造新价值》的主题演讲,对外分享了华为在网络智能化方面的思考与实践。

以下是此次分享内容节选(经InfoQ整理编辑):

今年4月国家发布新基建规划,牵引产业投入,促进了经济与社会迈向新阶段。5G可谓是新基建之手,凭借优异的连接能力,将与云数据中心、人工智能等数字基础设施深度融合,进一步激发数据价值,加速中国社会数字经济的发展进程。

我们认为,连接的密度乘以计算的精度,与数字经济的强度正相关,这也是5G和AI被定位为新一代基础设施的重要原因。

To B场景下,如何发挥AI和5G的协同效应? 1

工信部数据显示,我国5G基站数量正以每周1万多个的速度快速增加。目前我国已开通5G基站25万个,5G套餐用户突破7300万。中国信通院在国内部分重点城市的5G网络测试结果显示,当前我国5G用户平均下行数据超过了500兆,这些令人振奋的数字都向世界证明,中国的5G跑出了新速度新高度,成为全球5G标杆。

与此同时,2020年突如其来的新冠疫情席卷全球,在抗击疫情的过程中,5G的技术优势和业务特长,在抗击疫情的过程中得以集中体现。

通信界的同仁们争分夺秒与死神赛跑,依托自动化和智能化技术,三天开通了武汉火神山、雷神山5G网络,遍及全国数亿云监控。

通过5G网络共同见证了中国企业基于5G的远程会诊、热成像、远程监测等18类应用,推动解决了战疫过程中很多实际问题,最大限度减少了密切接触,有力地保障了医护人员的安全。远程办公、远程教育等,也正在助力实现抗击疫情和复工复产两不误。

后疫情时代带来的不仅是个人的深度数字化,也正在深刻地影响组织协同与社会治理的方式,大规模的远程协作与办公成为趋势,网络化和数字化的治理方式,凸显了其社会价值得以被广泛采纳。

我们的时代正从享受人口和流量红利的消费互联时代,转变为以连接和数据红利为核心的产业互联时代。而人工智能技术在这一转型中扮演着融合创新的催化器作用。

未来十年是智能时代蓬勃发展的黄金十年,万物感知、万物互联、万物智能的智能社会,需要一张自动、自愈、自优、自治的网络。

华为坚持愿景和客户双轮驱动的投资战略,在连接领域,华为率先提出了自动驾驶网络战略。早在2012年华为就成立了未来网络实验室,致力于未来网络架构的研究与创新。

2013年,华为提出面向应用连接的全云化All Cloud的战略,意味着PC互联时代向云化时代蓬勃转型的十年。

2018年,我们面向智能时代发布了自动驾驶网络ADN(Autonomous Driving Network)的战略,希望通过架构性的创新来解决电信业的结构性问题。通过数据与知识驱动,实现网络的自动、自愈、自优、自治。

To B场景下,如何发挥AI和5G的协同效应? 2

面向5G网络,通过应用ADN架构,全栈引入AI,我们期待能够在网络、运营、商业三个层面,创造新的价值。

在网络层面,华为将AI重点应用在5G网络能效控制、性能优化两大领域。最大化网络价值的同时,打造一张更加绿色节能的通信网络。在网络节能上,引入AI对历史数据进行学习训练,精准识别多样化流量业务模型,进而制定精细化的行动策略,从而实现节能范围更广,节能时段更长,网络能效得以最大化。

在网优领域,为达到Massive-MIMO最佳覆盖效果,仅通过一套初始参数应用到全网往往无法实现,而手动调整费时费力。Massive-MIMO的波束参数组合达到了上万种,更是增加了调整的复杂度。通过引入人工智能的性能预测,能够迅速锁定Massive-MIMO的最佳参数配置组合,并在用户规模上线后开启自动智能迭代,让参数组合动态自动适配场景的变化。

自2017年开始,华为就将AI技术应用在服务于运营商规划、建设、运维、优化的运营流程中,将过去30年积累的电信行业知识与机器学习生成的模型,构建在技术平台上并持续演进。

在5G规划阶段,通过引入AI小区级的AI流量预测精准度达到75~85%,价值区域识别从月缩短到周或者日,有助于提升投资效率。

在5G的建设阶段,通过全景相机现场采集信息,基于算法、摄影、测量实现远程在线勘测,代替传统现场手工测量。通过AI图像识别对栈点安装进行在线AI质检和验收,加速5G部署。

在维护阶段,通过AI提升运维效率和质量,保障超可靠5G网络。在优化阶段,通过3D Rank仿真技术挖掘网络的潜力,提升速率。在5G时代随着AI切片和MEC等关键新技术的引入,运营商从传统业务提供者转变为千行百业的to B业务提供者,行业市场对网络提出了多样化需求,将AI技术运用于业务应用场景识别,网络按需部署、动态策略执行,能够帮助运营商更敏捷实现新业务创新。比如某OTT运营商计划在某个展馆进行手游电竞直播,需要运营商提供稳定的5G网络,保障现网选手的比赛公平,同时提供多玩家视角的直播体验。

在这种密集人群的大带宽低时延的业务场景下,我们正在研究将AI技术应用解决5G网络的动态评估,基于大数据分析快速实现OTT的商业诉求到网络能力的映射,并给予在线评估现网资源,通过自动部署、动态切片,灵活调度MEC的算力,以满足直播业务的质量要求。同时在直播过程中基于AI算法的KPI监控,智能动态调整网络参数,实现切片的动态弹性和MEC的算力调整,实现网络自优化、突发故障主动自愈,保障OTT电竞直播顺利进行。

当前to B场景下如何发挥AI和5G的协同效应是产业研究的热点之一,也必将激发业务创新,以更敏捷、更灵活、更低成本的方式使能千行百业的商业成功。

2019年华为与中国移动共同选择在河南移动开展全面系统的ADN联合创新,一方面解决5G建设初期工期紧急、维护压力大、优化周期长等挑战,另一方面共同探索网络+AI的技术应用和合作模式,加快创新成果的推广复制。

经过一年多的共同努力,在智能网络运维、智能规划优化、智能能效管理、智能业务保障等四个方面开展了数十个课题规模验证。智能网络运维在郑州分公司的应用实现了99%以上的压缩,减少了30%的无效工单。从许昌分公司数千个小区智能优化的运营效果来看,优化效率提升了30%,多轮迭代优化后5G网络覆盖提升了14%。

网络+AI经过了四年的研究创新和试点应用,在节能等领域实现了小规模应用,规模商用的曙光已经出现,但我们认为网络+AI的规模应用仍面临不少工程难点,需要产学研紧密配合予以突破。我们认为将AI引入网络主要的难题在于数据样本少、标注工作量大和模型泛化难,华为提出引入联邦学习、主动学习和迁移学习来解决这三大难题。

另外将AI应用到网络是需要产业各方合作的系统工程,为更好的促进AI+产业发展,结合过去几年华为与合作伙伴的实践,华为倡议产业各方积极参与,在三个方面加强协同,共同制定参考架构接口标准,共同建设自动驾驶网络的评估体系,并探索新型合作关系。

第一,2020年TMF、3GPP和ETSI分别立项了自动驾驶网络的商业架构、技术架构、分级标准等项目,加速形成了自动驾驶网络商业需求和技术能力的共识,指引产业各方产品的开发、商业应用和合作的策略,驱动产业做大空间价值共享。

第二,持续深化自动驾驶网络评估体系建设,以牵引网络自动化智能化的升级和代际演进。

第三,网络+AI的突破高度依赖于网络数据,依赖于业务领域知识,依赖于算法的突破,需要产业各方共同探索更高效的合作模式。