随着信息技术的飞速跃进,人工智能(AI)已崛起为全球经济社会发展的核心驱动力。在这一时代背景下,5G 自智网络(Autonomous Networks)也得到了全面而深入的发展,为数字经济注入了强劲动力。至 2024 年中期,较多头部运营商将人工智能纳入战略规划。
未来三年,全球预计将有超过 90% 的运营商将自智网络视为其核心战略。未来自智网络将围绕大模型、数字孪生和应用场景化形成了一个从数据智能分析到自主管理、优化与决策的闭环系统。它们相互依存、相互促进,共同推动了移动通信网络的创新和发展。
自智网络目标架构
一、自智网络关键应用逐步成熟,朝着多域多维延伸,促进降本增效
随着网络规模的持续扩张和用户需求的多样化,传统人工运维模式显得力不从心。自智网络通过深度融合自动化与智能化技术,可成功应对更加复杂的组网、更多的业务应用以及更加多的用户连接带来的挑战,同时可以大幅提升运维和运营的质量和效率。运营商大部分已将 L4 高阶自智目标定在 2025年至 2027 年。自智网络产业已进入实质部署和快速发展的关键时期。依靠强大的 AI 技术,自智网络从网络规划建设到维护优化运营,显著提升了网络的智能化水平。
AI 技术通过感知和预测,使移动通信网络能更精准地把握环境、网络状态与业务体验,为网络优化提供科学依据;AI 技术通过通过构建关联评估模型和业务感知评测体系,实现基于用户感知的网络优化和精准业务识别,提升用户体验和满意度;AI 技术还可以助力基站智能感知环境变化,动态调整资源分配,确保网络的稳定与高效运行、AI 数据在通信网络的应用领域既蕴含着巨大的机遇,也面临着不容忽视的挑战。例如为保障用户的体验,网元需要在极短时间内作出快速决策和挑战,对于算法和算力要求高。同时通信网络技术快速迭代,业务需求多样化对自智网络技术的泛化能力要求也日趋提高。这些因素共同制约自智网络的发展速度,但也为其持续优化与创新提供发展方向。
二、大模型与通信技术结合,引领网络运营及维护生产力提升
2024 年一季度,全球人工智能大模型数量已达1328 个,我国占比 36%。其中 10 亿参数规模以上的大模型数量超过 100 个。在通信领域,顶尖运营商与领军企业竞相推出创新大模型,树立智能化转型的行业标杆。这些模型包含 10 亿参数到万亿参数规模,集知识抽取、人性化交互、跨语言多模态沟通及自主学习进化于一身,依托海量网络数据,展现出卓越的泛化能力与精准的意图理解能力。
通过北向接口与底层网元无缝对接。大模型加速推动自智网络的迭代升级,引领行业向更加智能、高效的方向迈进。在构建自智网络的过程中,大模型充当了意图识别、智能分析、业务编排的角色。通过大模型,可以对来自传感器、物联网等的数据进行深度学习和分析,提取出关键信息和特征,为数字孪生构建和自智网络决策提供支持。通过融合 agent 与copilot 等技术,大模型将为网络规划、建设、运维、优化、运营注入智能化动力,赋能无线专业知识学习、研发效率提升、网络孪生构建、精准感知优化及网络提效等关键领域。
其创新性架构通过灵活调度多专项小模型,为全面智能化转型奠定坚实基础。大模型在带来技术红利的同时也面临着挑战,尤其是算法偏见与误导性结果的风险。鉴于通信行业对高可靠性的极致追求,当前大模型的应用策略更趋向于稳健前行,更多的是布局于低风险场景。未来,随着新技术的引入,特别是对抗性训练的深度融入、多模态数据更广泛的应用,以及模型监控体系的日益完善,大模型将更加稳健地进入更多场景并真正落地生花,推动大模型成为自智网络能力跃升的引擎。
三、数字孪生技术突破物理网络时空约束,助力算法迭代,大幅降低试错成本
数字孪生可作为大模型与自智网络之间的桥梁,由大模型调度,并将多模态转译的数据转化为可视化、可交互的虚拟模型。数字孪生不仅能反映通信实体当前状态,还能模拟其未来行为和性能,为自智网络的决策和优化提供重要依据。
在通信领域,数字孪生技术可以应用于网络安全、规划部署、参数优化、智能运维及业务创新等诸多方面方面。例如数字孪生技术能够模拟网络运行状态,通过数据建模使得网络能够自主感知、决策、优化,提高网络的稳定性和可靠性,降低运营成本;通过对实际物理系统的数字化建模和仿真,可以在孪生环境中对算法进行反复测试和优化,如以数小时的孪生测试模拟数年的真实场景,研发和验证周期大幅缩短;通过对物理世界各设备的数字化映射,形成一个互联互通、高效协同的数字生态系统,加速新业务和新服务的推出;数字孪生技术可以在虚拟环境中模拟网络攻击和漏洞利用,帮助企业提升网络安全防护能力等。
数字孪生技术应用过程中也面临数据隐私保护、技术标准制定及跨领域协作等挑战。安全、标准和开放合作是数字孪生技术在网络自智领域的深入发展与应用的关键。
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