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1、中兴通讯 无线网络智能化白皮书 无线网络发展趋势及挑战03 无线网络智能化解决方案05 无线网络智能化典型应用09 无线网络智能化展望19 精准规划 自动部署 智能告警处理 天线权值自优化 KPI 异动检测 AI 节能 智能用户迁移 边缘业务服务质量保证 09 10 11 12 13 14 16 18 无线网络智能化分级演进及愿景 无线网络智能化设计架构 无线网络智能化应用概览 06 07 08 5G 新时代，运营商面临巨大挑战 网络 AI 成为应对挑战的利器 03 04 3 无线网络智能化白皮书 当前，我们已经步入 5G 时代，通信行业又迎来了一个新的十年，5G 进入快速部署 阶段，根据 G
2、SMA 的预测，到 2025 年，全球 5G 网络用户数将达到 17 亿，运营商 在 5G 网络上的投资将高达万亿美元。 新的 5G 时代，在技术、网络、终端、用户、业务各层面都将产生颠覆性的变革。 5G 网络的部署，无线迎来超密集组网、业务从 ToC 扩张到全行业、各种新形态的终 端投入应用，同时，既有的网络和业务也将与 5G 网络和业务长期共存，多制式， 多频段，多站型的组网和多种业务的运营以及拓展，使得整个网络变得极其庞大复 杂，电信运营商在 5G 数字化时代面临前所未有的挑战： 5G 新技术与既有网络技术并存，随着 5G 网络的部署，频谱资源使用更加宽泛，超密集组 网以及切片，Mass
3、ive-MIMO,SDN,NFV,MEC 等新技术广泛采用，同时，既有的网络还将长 期运行，无线网络多频段，多制式，多站型组网运营，网络管理和运维异常复杂。 5G 时代，频谱资源增加和效率提升，网络时延降低，接入业务以及终端的增多，带来网 络流量的剧增，基站的功耗也随之剧增。在保障网络性能的同时，如何降低网络功耗，也 是运营商面临的一个巨大挑战。 运营商数字化转型的加速对新业务的部署提出了更高要求，4G 部署以来，用户逐渐饱和， 网络流量却成指数级增长，收入增长和流量增长的剪刀差逐步加大，采用传统的依靠流量 和用户增收已不可能。5G 新的时代，随着网络能力的提升，需要个性化的个人服务，同 时，
4、需要打开广阔的行业应用的新蓝海。这些，需要网络具备实时的业务感知能力，灵活 的资源调度能力，精确的数据分析能力，实时，精准，智能地拓展个人和行业市场，实现 流量，收入的共同增长。 5G 新时代 运营商面临 巨大挑战 无线网络发展趋势及挑战 4 无线网络智能化白皮书 制定明确的策略，使用AI技术来管理现有和即将部署的复杂的无线接入网络，提高管理效率， 降低运维成本。 近年来，人工智能技术快速发展，已经给社会经济等各领域带来了巨大的变化。AI 通过可 视化的管理，前瞻性的预测、高复杂性的分析和最优解的探索为 5G 网络运营提供全新的能 力，帮助运营商匹配最佳资源、提高运营效率，实现开源节流。 当前
5、，运营商逐渐加大了在网络自动化 / 智能化领域的投资，寻求使用 AI 来实现网络全方 位降本增效和商业机会挖掘。根据 Omdia 2020 ICT Enterprise Insight 对电信行业 400 位高 级 ICT 管理人员的调查，80% 的人员反馈：降低 OPEX 和网络的复杂性排在他们的第一或 第二选项中。而无线接入网络的投资占比大，同时管理和维护最为复杂，网络的自动化和 智能化变得异常重要。在另一项调查中，“你认为能最大化 5G 网络和服务性能的投资是什 么？”61% 的人选择了网络自动化和 AI。运营商在利用 AI 技术方面，最迫切地希望解决以 下 3 方面的问题： 网络 AI
6、 成为 应 对 挑 战 的 利器 Omdia 预测，到 2025 年，全球电信业对 AI 软件、硬件和服务的投资将达 367 亿美元。 在研究和实践方面，国内外运营商也纷纷将网络 AI 作为重要的推进目标。 无线网络智能化白皮书 利用AI技术在复杂的无线网络环境中，提升网络性能，提升资源利用率，提升用户的体验。 利用AI技术，洞察业务和客户需求，提供个性化的服务，满足不同的需求，做好精细化的经营， 实现收入的增长。 5 无线网络智能化白皮书 无线网络智能化 分级演进及愿景 无线网络智能化白皮书 无线网络智能化解决方案 2018年中兴通讯结合大数据/AI等新技术，发布了uSmartNet网络智能
7、化解决 方案及系列化白皮书；2019年首次提出“自主进化网络”解决方案，以泛在 AI推进5G整网的智能化，赋能网络全面进化；2020年进一步丰富了“自主进 化网络”的内涵，围绕价值场景，深入实践自主进化网络演进之路。 为 了 推 动 网 络 向 智 能 自 治 目 标 迈 进 ， 中 兴 通 讯 推 出 自 主 进 化 网 络 （uSmartNet）解决方案，通过在网络的不同层面全面引入AI，使能三大进 化：网络进化、运维进化、运营进化，推动网络智能水平不断提高，实现网 络随愿、运维至简、业务随心。 自主进化网络方案采用分层闭环的原则构建了网元级、单域级、跨域级的 智能网络体系。通过1个智慧大
8、脑和3类智慧引擎，将AI能力微服务化、模块 化，随需植入网元层、管控层、运营层，构建能力逐级进化、价值持续叠加 的自主进化网络。 图 2-1 自主进化网络架构 IP 5GC OTN End-to-end Value Operation 管理/控制/分析 跨域 智能化 域内 智能化 网元 智能化 NR AIVO 数字化运营（VMAX/OSS） RNIA （无线） ZENIC ONE （有线） CNIA （核心网） AI 引擎 模型训练和推理 （集群部署） 轻量化AI引擎 模型调练和推理 （单机/少量服务器部署） 实时AI 引擎 模型推理 （设备内嵌） AI 模型 AI 模型 AI 模型 数据收集
9、 模型部署 和升级 uSmartInsight 智慧大脑 数据湖/模型训练/模型市场/模型优化 VoLTE端到保障切片端到端保障 智慧中台 . 6 无线网络智能化白皮书 uSmart RNIA是中兴通讯面向无线网 络的规划，建设，维护，优化以及运 营等场景，通过在网络生命周期的各 个发展阶段全面引入AI，基于网络分 析、控制和管理三大能力，构筑意图 驱动的端到端智能化闭环，自主进 化，保障网络连接和性能SLA承诺， 自主进化网络各级别特征如下： L1辅助运行：部分场景下依据人工定义 的规则由工具辅助完成数据收集和监测过 程，分析、决策和需求映射由人工完成， 通过工具简化部分人工操作，不支持完整
10、 流程的智能化闭环。 L2初级智能化：部分场景可实现从数据感 知、分析和执行的智能化，主要依赖于专家 经验的静态策略，同时决策和需求映射仍依 赖人工，支持网元级小范围的智能化闭环。 L1 辅助运行智能级别L2 初级智能化L4 高级智能化中级智能化L3完全智能化L5 工具辅助 人工分析 人工决策 开环 AI辅助分析 人工决策 静态策略 闭环 AI主导分析 AI辅助决策 动态策略 闭环 AI主导决策 动态策略 在线迭代 闭环 AI自主决策 自学习演进 无人自治闭环 执行 分析 决策 数据采集 需求映射 图 2-2. 自主进化网络分级分阶段演进 L3中级智能化：针对大部分场景，系统自 动完成数据感知
11、、分析和执行，可以在一定 范围内进行策略的动态调整，复杂决策仍然 依赖人工，可完成单域级的智能化闭环。 L4高级智能化：数据感知、分析、决策、 执行全部由系统自动完成，系统的决策水 平也可不断迭代优化，大多场景形成完整 的智能化闭环，仅部分场景需人工参与需 求映射或决策优化。 L5完全智能化：在全部场景中，由系统完成 需求映射、数据感知、分析、决策和执行的 完整智能化闭环，实现全场景完全自治，系 统可以通过自我学习进行持续演进。 随着智能化等级的逐渐提升，越来越多的工 作由机器承担，运维人力获得极大地优化。 但无论何时，网络系统仍然在人的掌控中， 人随时可以介入干预并拥有最高权力。 实现无线网
12、络的单域自治闭环，助力 运营商简洁快速建网，低成本高效运 维，精准拓展个人和行业业务。 自主进化网络演进将是一个长期的过 程，需要结合运营商网络现状、5G技 术成熟度以及运营商网络演进策略等 分阶段逐步推进。 自主进化网络方案从人与机器之间的 分工协作、逐步解放人力的角度，将 网络演进过程划分为五个阶段：L1辅 助运行、L2初级智能化、L3中级智能 化、L4高级智能化和L5完全智能化。 7 无线网络智能化白皮书 全生命周期智能服务 规划 智能预测 精准规划 建设 自动开站 自动配置 维护 自动诊断 故障自愈 优化 体验增强 容量提升 运营 用户迁移 节能减排 微服务组件 聚合画像引擎LSE轻量
13、化AI引擎 微服务组件 服务编排 AI引擎 覆盖 场景画像区域画像训练引擎推理引擎 基站画像引擎RSE实时智能推理及强化学习引擎 用户画像业务画像 小区画像栅格画像 智能故障诊断智能感知提升 智能干扰适配智能容量增强 容量性能体验能耗故障 网元智能层 管控智能层 数据收集 模型部署 和升级 uSmartInsight 智慧大脑 数据湖/模型训练/模型市场/模型优化 无线网络智能化设计架构 图 2-3 无线网络智能化架构 无线网络智能化架构，基于网元/网管分层设计和协同化智能提供不同时空粒度下的最优服务，并通过uSmartInsight智慧大脑 为各级智能化模块持续输送经过深度训练的优质模型：
14、管控智能层： 聚合画像引擎：提供场景、 区域、 城市不同等级的画像服务 LSE 轻量化 AI 引擎：提供机器学习模型训练及推理服务 微服务组件：提供覆盖、容量、体验等基础业务分析服务 全生命周期智能化服务：基于聚合画像引擎、LSE 引擎、 微服务组件提供的基础服务以及规划、建设、维护、优 化、运营不同意图驱动下的服务编排与应用构建，从最 佳投资回报的网络建设到网络运营效率的最优化，提供不 同场景、不同时期下的智能化服务。 网元智能层： 基站画像引擎：在用户、业务、小区、栅格等维 度基础画像的基础上，以业务应用为中心生成目 标驱动型画像，向网元智能化功能以及更高层次 的画像聚合提供基础数据 实时
15、智能引擎 RSE：提供网元级闭环的智能化服 务，如智能干扰检测及资源适配、智能 AMC、智 能功控、智能多用户空分配对等 8 无线网络智能化白皮书 基于多年来在无线领域的耕耘和对无线通信和 AI 技术的深刻理解。我们认为，针对无线网 络规划、建设、维护、优化、运营的各个阶段，运用 AI 技术，聚焦价值场景，解决网络运 营中的问题为运营商的核心诉求。在此，我们根据实际应用中的核心诉求，按照无线网络 分级进化的要求，描绘了无线智能网络智能化应用的全景。 在下一章节中，对于其中的 8 个典型应用场景，通过实际的测试或应用，AI 不仅能大大提高 网络建设、管理、维护效率，还能帮助运营商精准拓展个人和行
16、业业务，完成传统人工“不 可能完成的任务”，这也充分说明 以 5G 为代表的“无线通信网络 +AI”大有可为。 无线网络智能 化应用概览 L5 完全智能化 L4 高级智能化 L3 中级智能化 L2 初级智能化 L1 辅助运行 智能化功能场景重点服务于5G，覆盖“规/建/维/优/营”全业务流程，目前整体能力处于L2水平，当期场景开发完毕后，大部分达到L3 规划建设维护优化运营 已应用 天馈权值规划 精准规划 话务预测 覆盖预测 光模块故障预测 智能告警处理 网络巡检 负载均衡 M-MIMO天线权值调整 AI节能 容量优化 TOP小区根因分析 用户画像 KPI异动检测 意图网络 智能切片 边缘业务服务质量保证 智能用户迁移 一键投诉处理 参数自配置 自动路测 自动开站 开发中已规划 图 2-4 无线网络智能化应用概览 9 无线网络智能化白皮书 无线网络智能化典型应用 精准规划 无线网络建设和扩容离不开网络规划。传 统的网络规划，特别是扩容规划，需要现 场路测和勘察，再结合
