华为鲁鸿驹:5G引领新基建,AI创造新价值

海峰看科技

2020-07-19 19:43科技领域创作者
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文/黄海峰

未来5-10年科技风口是什么?答案绝对包括人工智能(AI)。目前中国多个科技企业屹立在全球AI领域顶峰,与欧美企业同台竞技。

其中,华为公司不仅在5G领域表现出色,在AI领域同样可圈可点,尤其在5G+AI领域,华为可谓“王者”。据笔者了解,2019年华为面向智能时代提出自动驾驶网络(ADN)战略,并与全球几十家运营商开展创新实践、建立多个ADN联合创新基地,引领网络AI发展。过去1年多,华为ADN正在从试点网络的单领域、单点的应用创新,逐步走向商业应用。

在近日于上海召开的世界人工智能峰会上,华为公共开发部总裁鲁鸿驹详谈了5G引领新基建下,AI如何帮助运营商创造新价值。那么,在新基建时代,5G+AI到底能给运营商带来什么价值?运营商与华为的5G+AI创新实践进展如何?就此,笔者在会后专访了鲁鸿驹先生。

计算+联接支撑新基建,5G建设呼唤AI

今年4月,国家发布“新基建”规划牵引产业投入几十万亿元,促进经济与社会迈向新阶段。其中,5G与AI都是新基建重要工程。5G作为新基建之首,是凭借着优异的连接能力,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,促进整个产业从消费互联网时代转变为产业互联网时代。

工信部数据显示,我国5G基站数量以每周增长1万多个的速度在增长,可见5G正在进入规模建设期。

鲁鸿驹分享说:5G之所以需要AI,是因为电信网络提供的服务越来越多,底层技术也越来越复杂。传统建网模式和运维模式给运营商带来了CAPEX和OPEX不断攀升的挑战,“以人工为中心的方向盘”模式将不可持续。而AI是加速网络迈向高度自动化,走向自治自愈的关键要素。在设计之初,我们就要面向高度自治的网络来设计体系架构,把AI作为5G网络和运营的原生能力植入到体系架构中,让AI和5G的关系不只是加法,要往乘法的方向融合加速发展。

随着通用AI技术与行业应用的深度结合,展望未来5到10年,通过发展认知智能、多智能体强化学习、知识图谱、可解释的人工智能等技术,将有望出现电信网络自治系统。

鲁鸿驹表示:未来十年是智能时代蓬勃发展的黄金十年,AI将影响网络基础设施、网络运营和商业运营三层的技术创新与演进。华为ADN旨在运用AI技术,通过数据和知识驱动的设计理念来升级传统的网络架构,让整个网络实现智能升级。

在网络基础设施层,要把AI引入网元,让每个盒子和整个网络更敏锐地感知、处理数据和推理执行;利用AI重构传统网管,通过智能管控单元实现网络资源的闭环自动化,对外提供可承诺的网络服务;在网络运营层,把AI引入网络全生命周期的运营活动中,构建平台化、端到端的业务敏捷定义、部署和管理,支持5G 2B多样性业务创新;在商业运营层,运营商把AI引入智能中台,在企业内部融通融智,强化智慧运营、开放网络能力、简化系统集成,构建面向个人、政企和生态的在线一体化运营,重塑客户购买和使用体验,并为各行各业注智赋能,助推行业数字化转型。

笔者发现,目前三大运营商在5G+AI方面的实践,基本也包含在这三个层面。比如中国移动总经理董昕在此次峰会上介绍,在实现AI规模化技术价值时,中国移动一方面全方位布局泛在的AI基础设施,构建全球领先的智慧云网,将AI融入到5G网络规划、建设、优化和运维的全生命周期;另一方面,建设开放共享的智慧中台,构筑能力即服务(AaaS)体系,使AI应用百花齐放。

华为眼中的5G+ AI:全栈引入AI,从网络-运营-商业三方面入手

基于上述产业背景以及运营商的需求,华为正多方面发力5G+AI。在此次专访中,鲁鸿驹系统且全面地介绍了华为对5G+AI的战略、行动与实践,包含三大方面。

第一, AI重塑建网模式,激发5G网络潜能。华为将AI重点应用在5G网络性能优化、能效控制两大领域,最大化网络价值的同时,打造一张更绿色节能的通信网络。

Massive MIMO是5G时代的必备解决方案,可以极大提升为网络容量。华为通过引入人工智能的性能预测,能迅速锁定最佳参数配置组合,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。

5G带来带宽和容量爆发性增长的同时,面临如何建设一张“超宽、绿色”5G网络的挑战。华为提出“零比特零瓦特”的核心理念,基于AI持续挖潜5G能效。

首先,在设备级节能上,基于第三代Massive MIMO提供的深度休眠技术,可进一步实现射频ROC和ASIC的深度休眠。其次,在网络级节能上,引入AI对历史话务等数据的进行学习训练,精准识别小区之间的共覆盖及多样化流量业务模型,进而制定精细化的节能策略,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。

第二, AI改变运营模式,从“人工方向盘”模式迈向人机协同“数字化导航和智能控制”模式。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、运维和优化的运营流程中,为客户提供更为高质高效的专业服务。

首先,为提升投资效率,并为不同的新业务提供差异化体验,华为用AI和大数据驱动全流程的数字化建网,价值区域识别更快、深度覆盖预测更准。

其次,通过全景相机现场采集全景信息,基于算法-摄影测量实现远程在线勘测,通过数字化站点设计平台告别繁琐的手工测量、设计和变更流程。再次,为应对2G/3G/4G/5G四代同堂带来的运维复杂性,华为提出人机协同的智能运维模式,提供故障预防预测,有效压缩原始告警实现“一故障一工单”,保障超可靠5G网络。

最后,华为智能优化方案提供商用放号保障、极致速率保障和网络时延优化等系列解决方案,精准识别“假、差、哑”5G问题,帮助运营商减少商用初期的投诉。

第三,AI激发业务创新,使能千行百业。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,迈向面向千行百业的ToB业务提供者。行业市场对网络提出了多样化的需求,将AI技术应用于业务场景识别、网络按需部署、动态策略执行。

华为正在研究将AI技术应用解决OTT手游电竞直播等业务对网络在密集人群的大带宽、低时延场景下的苛刻SLA要求。当前2B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,使能千行百业商业成功。

基于上述探索和实践,华为于2020年4月发布《自动驾驶网络(ADN)解决方案白皮书》,详细阐述ADN目标架构以及系列产品与服务,包含面向移动网络领域的iMaster MAE、面向固定网络的iMaster NCE、、面向服务的iMaster AUTIN、人工智能引擎iMaster NAIE等,让5G、专线、DC等不同网络都实现网络自动、自愈、自优和自治。

与全球运营商实践:取得良好进展

华为的5G+AI谋划到底“管不管用”?实践更有说服力。从推出ADN架构以来,华为通过与运营商在5G无线网络、承载网络和核心网络等关键场景实践,构建ADN不同领域的use case。

在中国,华为和三大运营商在河南、内蒙古、广东等省建立了自动驾驶网络联合创新基地,展开了一系列的创新实践。

在河南,围绕5G网络全自动建网,智能处理故障,AI使能网络自优化等课题进行深度合作、攻克技术难题,目前多个课题已经转产或商用、效果明显;在内蒙古,客户不仅在解决方案上和华为开展创新,还一起探索组织流程优化,人员技能转型等课题,以更好地利用和适应AI和网络自治带来的影响和变化;而网络人工智能平台iMaster NAIE在广东的部署,已具备向各个分公司提供集中式的基站节能AI云服务。通过将AI持续迭代的能力内置于体系架构中,让整套系统具备自我演进的能力,能够适应众多新技术引入带来的变革,解决了以往每次引入新技术就会出现的系统重构、多次集成的难题。

华为ADN在国内的实践进展如此迅速,离不开产业各界的共同努力。国内三大运营商也非常重视标准与生态建设,联合华为等伙伴一起积极参与产业标准制定、生态建设、白皮书发布等,共同在3GPP、ETSI、TMF等国际标准组织中细化自动化驾驶网络的技术架构和等级标准。

统计数据显示,截至2020年6月,华为ADN的iMaster NCE和iMaster MAE面向5G、家宽、专线、数据中心网络等场景,推出80+关键Use Case,并在全球已规模商用部署;iMaster AUTIN在全球60多家运营商商用;iMaster NAIE的数据湖积累20+亿条数据样本,覆盖电信网络大部分AI业务场景需求。

从1到N,电信行业引入AI还要做什么?

过去已逝,未来可期。面向未来新一代网络,特别是5G网络建设过程中,电信运营商普遍将网络自动化和智能化作为建网的标配,同时也在积极探索自身OSS和BSS的数字化和中台转型,期望网络和IT深度融合创新,发挥联接+AI的融合价值。

从华为ADN过去一年的实践可以看出,AI技术在电信网络的应用,已经从创新到小规模试点。而AI在电信领域的下一步规模落地部署,还存在什么挑战?

对此鲁鸿驹介绍:首先,相关产业标准仍不够完善,需要产业各方的紧密开放合作。这是影响AI在跨厂商5G网络中规模应用的关键挑战。

“ADN是一张面向未来5到10年的目标网架构,经过2年的讨论与实践,行业内对ADN的价值已基本达成共识。当前整网多域的协同部署还处于早期阶段,其核心要解决跨多域、跨多厂商的标准问题,目前TMF的AN2.0、3GPP的R17、ETSI的F5G管控等项目都在推进相关标准的细化,我们预计到2021年中有望能达成更广泛的一致意见。”鲁鸿驹说。

其次,从1到N的规模发展,需要解决工程难题。网络AI经历了研究、创新和试点应用三个阶段,在AI节能场景规模应用的曙光已现,但更多场景的规模应用仍需要产学研紧密配合。“将AI引入电信网络,主要的难题在于数据样本少、标注工作量大和模型泛化难。”对此,鲁鸿驹表示华为正在通过实验室模拟和外场仿真构造数据样本,以及引入主动学习、迁移学习等技术来解决上述难题。

最后,因为自动驾驶网络从1到N是一个长期实践、发展演进的过程,除了标准和技术,还需要业界持续深化自动驾驶网络评估体系建设,以牵引网络自动化/智能化升级和代际演进。

“相信产业各方共同协同,通过将AI注智于5G、优化5G网络、推动5G规模应用,未来势必会涌现出更多创新业务,加速智能社会的到来。华为将全力支持运营商和各方产业伙伴,共同推进5G+AI产业创新和商用落地,持续推进网络AI技术的大规模成熟应用,加速迈向自动驾驶网络时代。”在专访的最后,鲁鸿驹如此表示。

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