Această Cupă Mondială, „arbitrul inteligent” este unul dintre cele mai importante momente. SAOT integrează datele stadionului, regulile jocului și AI pentru a face automat judecăți rapide și precise asupra situațiilor de ofsaid
În timp ce mii de fani au aplaudat sau deplâns reluările animației 3-D, gândurile mele au urmat cablurile de rețea și fibrele optice din spatele televizorului către rețeaua de comunicații.
Pentru a asigura o experiență de vizionare mai lină și mai clară pentru fani, o revoluție inteligentă similară cu SAOT este în curs și în rețeaua de comunicații.
În 2025, L4 va fi realizat
Regula ofsaidului este complicată și este foarte dificil pentru arbitru să ia o decizie exactă într-un moment având în vedere condițiile complexe și schimbătoare ale terenului. Prin urmare, deciziile controversate de offside apar frecvent în meciurile de fotbal.
În mod similar, rețelele de comunicații sunt sisteme extrem de complexe, iar bazarea pe metode umane pentru a analiza, judeca, repara și optimiza rețelele în ultimele decenii este atât consumatoare de resurse, cât și predispusă la erori umane.
Ceea ce este mai dificil este că în era economiei digitale, pe măsură ce rețeaua de comunicații a devenit baza pentru transformarea digitală a mii de linii și afaceri, nevoile de afaceri au devenit mai diversificate și mai dinamice, iar stabilitatea, fiabilitatea și agilitatea rețeaua trebuie să fie mai mare, iar modul de funcționare tradițional al muncii umane și întreținere este mai dificil de susținut.
O apreciere greșită în ofsaid poate afecta rezultatul întregului joc, dar pentru rețeaua de comunicații, o „judecare greșită” poate face operatorul să piardă oportunitatea pieței în schimbare rapidă, forțează întreruperea producției de întreprinderi și chiar poate afecta întregul proces social. si dezvoltare economica.
Nu există de ales. Rețeaua trebuie să fie automatizată și inteligentă. În acest context, principalii operatori din lume au sunat claxonul rețelei auto-inteligente. Potrivit raportului tripartit, 91% dintre operatorii globali au inclus rețelele autointeligente în planificarea lor strategică, iar peste 10 operatori principali și-au anunțat obiectivul de a atinge L4 până în 2025.
Printre acestea, China Mobile este în avangarda acestei schimbări. În 2021, China Mobile a lansat o carte albă despre rețeaua auto-inteligentă, propunând pentru prima dată în industrie obiectivul cantitativ de a atinge nivelul de rețea auto-inteligentă L4 în 2025, propunând construirea capacității de operare și întreținere a rețelei de „auto-configurare”. , auto-reparare și auto-optimizare” în interior și să creeze experiența clientului de „zero așteptare, zero eșec și zero contact” extern.
Inteligența personală pe internet similară cu „Smart Referee”
SAOT este format din camere, senzori in-ball și sisteme AI. Camerele și senzorii din interiorul mingii colectează datele în timp real, în timp ce sistemul AI analizează datele în timp real și calculează cu precizie poziția. Sistemul AI injectează, de asemenea, regulile jocului pentru a efectua automat apeluri de offside conform regulilor.
Există unele asemănări între autointelectualizarea rețelei și implementarea SAOT:
În primul rând, rețeaua și percepția ar trebui să fie profund integrate pentru a colecta în mod cuprinzător și în timp real resursele rețelei, configurația, starea serviciului, erorile, jurnalele și alte informații pentru a oferi date bogate pentru instruirea și raționamentul AI. Acest lucru este în concordanță cu SAOT care colectează date de la camere și senzori din interiorul mingii.
În al doilea rând, este necesar să introduceți o cantitate mare de experiență manuală în eliminarea și optimizarea obstacolelor, manuale de operare și întreținere, specificații și alte informații în sistemul AI într-o manieră unificată pentru a finaliza analiza automată, luarea deciziilor și execuția. Este ca și cum SAOT ar introduce regula offside în sistemul AI.
Mai mult, deoarece rețeaua de comunicații este compusă din mai multe domenii, de exemplu, deschiderea, blocarea și optimizarea oricărui serviciu mobil pot fi finalizate doar prin colaborarea end-to-end a mai multor subdomenii, cum ar fi rețeaua de acces wireless, rețeaua de transmisie și core. rețeaua și auto-inteligenta rețelei au nevoie și de „colaborare pe mai multe domenii”. Acest lucru este similar cu faptul că SAOT trebuie să colecteze date video și senzori din mai multe dimensiuni pentru a lua decizii mai precise.
Rețeaua de comunicații este însă mult mai complexă decât mediul terenului de fotbal, iar scenariul de afaceri nu este o singură „penalizare de offside”, ci extrem de diversificat și dinamic. În plus față de cele trei asemănări de mai sus, următorii factori ar trebui luați în considerare atunci când rețeaua se îndreaptă către autointelligence de ordin superior:
În primul rând, dispozitivele cloud, rețeaua și NE trebuie să fie integrate cu AI. Cloud-ul colectează date masive pe întregul domeniu, desfășoară în mod continuu instruire AI și generare de modele și oferă modele AI stratului de rețea și dispozitivelor NE; Stratul de rețea are o capacitate medie de antrenament și de raționament, care poate realiza automatizarea în buclă închisă într-un singur domeniu. Nes poate analiza și lua decizii în apropierea surselor de date, asigurând depanarea în timp real și optimizarea serviciilor.
În al doilea rând, standardele unificate și coordonarea industrială. Rețeaua auto-inteligentă este o inginerie de sistem complexă, care implică multe echipamente, management de rețea și software și mulți furnizori, și este dificil de interfațat andocare, comunicare între domenii și alte probleme. Între timp, multe organizații, cum ar fi TM Forum, 3GPP, ITU și CCSA, promovează standarde de rețea auto-inteligente și există o anumită problemă de fragmentare în formularea standardelor. De asemenea, este important ca industriile să lucreze împreună pentru a stabili standarde unificate și deschise, cum ar fi arhitectura, interfața și sistemul de evaluare.
În al treilea rând, transformarea talentului. Rețeaua auto-inteligentă nu este doar o schimbare tehnologică, ci și o schimbare a talentului, a culturii și a structurii organizaționale, care necesită ca munca de operare și întreținere să fie transformată din „centrat pe rețea” în „centrat pe afaceri”, personalul de operare și întreținere să se transforme de la cultura hardware la cultura software și de la munca repetitivă la munca creativă.
L3 este pe drum
Unde este astăzi rețeaua Autointelligence? Cât de aproape suntem de L4? Răspunsul poate fi găsit în trei cazuri de aterizare introduse de Lu Hongju, președintele Huawei Public Development, în discursul său la China Mobile Global Partner Conference 2022.
Inginerii de întreținere a rețelei știu cu toții că rețeaua de acasă este cel mai mare punct de durere al operațiunii de operare și întreținere a operatorului, poate nimeni. Este compus din rețea de domiciliu, rețea ODN, rețea purtător și alte domenii. Rețeaua este complexă și există multe dispozitive pasive stupide. Există întotdeauna probleme precum percepția insensibilă a serviciului, răspunsul lent și depanarea dificilă.
Având în vedere aceste puncte dureroase, China Mobile a cooperat cu Huawei în Henan, Guangdong, Zhejiang și alte provincii. În ceea ce privește îmbunătățirea serviciilor de bandă largă, pe baza colaborării dintre hardware-ul inteligent și centrul de calitate, a realizat percepția exactă a experienței utilizatorului și poziționarea corectă a problemelor de calitate slabă. Rata de îmbunătățire a utilizatorilor de proastă calitate a crescut la 83%, iar rata de succes în marketing a FTTR, Gigabit și a altor afaceri a crescut de la 3% la 10%. În ceea ce privește îndepărtarea obstacolelor din rețeaua optică, identificarea inteligentă a pericolelor ascunse de-a lungul aceluiași traseu se realizează prin extragerea informațiilor caracteristice de împrăștiere a fibrei optice și a modelului AI, cu o precizie de 97%.
În contextul dezvoltării ecologice și eficiente, economisirea energiei în rețea este direcția principală a operatorilor actuali. Cu toate acestea, datorită structurii complexe a rețelei fără fir, suprapunerii și acoperirii încrucișate a benzii cu mai multe frecvențe și multi-standard, afacerea cu celule în diferite scenarii fluctuează foarte mult în timp. Prin urmare, este imposibil să te bazezi pe metoda artificială pentru o oprire precisă pentru economisirea energiei.
În fața provocărilor, cele două părți au lucrat împreună în Anhui, Yunnan, Henan și alte provincii la nivelul de gestionare a rețelei și la nivelul elementului de rețea pentru a reduce consumul mediu de energie al unei singure stații cu 10%, fără a afecta performanța rețelei și a utilizatorului. experienţă. Nivelul de management al rețelei formulează și oferă strategii de economisire a energiei bazate pe datele multidimensionale ale întregii rețele. Stratul NE detectează și prezice schimbările de afaceri din celulă în timp real și implementează cu acuratețe strategii de economisire a energiei, cum ar fi oprirea purtătorului și a simbolului.
Nu este greu de observat din cazurile de mai sus că, la fel ca „arbitrul inteligent” din meciul de fotbal, rețeaua de comunicare realizează treptat auto-inteligentare din scene specifice și o singură regiune autonomă prin „fuziunea percepției”, „creierul AI” și „colaborare multidimensională”, astfel încât drumul către auto-inteligentarea avansată a rețelei devine din ce în ce mai clar.
Potrivit TM Forum, rețelele auto-inteligente L3 „pot detecta schimbările din mediu în timp real și se pot optimiza și auto-ajusta în cadrul unor specialități specifice de rețea”, în timp ce L4 „permite gestionarea predictivă sau activă în buclă închisă a experienței de afaceri și a clienților. -rețele conduse în medii mai complexe pe mai multe domenii de rețea.” Evident, rețeaua autointeligentă se apropie sau atinge nivelul L3 în prezent.
Toate cele trei roți se îndreptau spre L4
Deci, cum accelerăm rețeaua autointelectuală la L4? Lu Hongjiu a spus că Huawei ajută China Mobile să-și atingă obiectivul de L4 până în 2025 printr-o abordare în trei direcții de autonomie pe un singur domeniu, colaborare între domenii și cooperare industrială.
Sub aspectul autonomiei cu un singur domeniu, în primul rând, dispozitivele NE sunt integrate cu percepția și calculul. Pe de o parte, sunt introduse tehnologii inovatoare, cum ar fi irisul optic și dispozitivele de detectare în timp real, pentru a realiza percepția pasivă și la nivel de milisecunde. Pe de altă parte, tehnologiile de calcul cu putere redusă și de calcul în flux sunt integrate pentru a realiza dispozitive inteligente NE.
În al doilea rând, stratul de control al rețelei cu creierul AI se poate combina cu dispozitive inteligente cu elemente de rețea pentru a realiza bucla închisă de percepție, analiză, luare a deciziilor și execuție, astfel încât să realizeze bucla închisă autonomă de auto-configurare, auto-reparare și auto-optimizare orientată către operarea rețelei, gestionarea defecțiunilor și optimizarea rețelei într-un singur domeniu.
În plus, stratul de gestionare a rețelei oferă o interfață deschisă spre nord către stratul superior de gestionare a serviciilor pentru a facilita colaborarea pe mai multe domenii și securitatea serviciilor.
În ceea ce privește colaborarea între domenii, Huawei subliniază realizarea cuprinzătoare a evoluției platformei, optimizarea proceselor de afaceri și transformarea personalului.
Platforma a evoluat de la un sistem de asistență pentru cămine la o platformă auto-inteligentă care integrează date globale și experiență de experți. Proces de afaceri din trecut orientat spre rețea, proces bazat pe ordine de lucru, până la transformare a procesului de contact zero orientat spre experiență; În ceea ce privește transformarea personalului, prin construirea unui sistem de dezvoltare low-code și încapsularea atomică a capabilităților de operare și întreținere și a capabilităților de rețea, pragul de transformare a personalului CT la inteligență digitală a fost coborât, iar echipa de operare și întreținere a fost ajutată să se transforme în DICT. talente compuse.
În plus, Huawei promovează colaborarea mai multor organizații standard pentru a atinge standarde unificate pentru arhitectura de rețea auto-inteligentă, interfață, clasificare, evaluare și alte aspecte. Promovarea prosperității ecologiei industriale prin împărtășirea experienței practice, promovarea evaluării și certificării tripartite și construind platforme industriale; Și să coopereze cu sub-lanțul inteligent de operare și întreținere China Mobile pentru a sorta și aborda împreună tehnologia rădăcină pentru a se asigura că tehnologia rădăcină este independentă și controlabilă.
Conform elementelor cheie ale rețelei autointeligente menționate mai sus, în opinia autorului, „troica” Huawei are structura, tehnologia, cooperarea, standardele, talentele, acoperirea cuprinzătoare și forța precisă, care merită să o așteptăm cu nerăbdare.
Rețeaua auto-inteligentă este cea mai bună dorință a industriei de telecomunicații, cunoscută sub numele de „poezia și distanța din industria telecomunicațiilor”. De asemenea, a fost etichetat drept „drum lung” și „plin de provocări” datorită rețelei de comunicații uriașe și complexe și a afacerii. Dar judecând după aceste cazuri de debarcare și abilitatea troicii de a o susține, putem vedea că poezia nu mai este mândră și nici prea departe. Odată cu eforturile concertate ale industriei de telecomunicații, aceasta este din ce în ce mai plină de artificii.
Ora postării: 19-12-2022