Tento majstrovstvá sveta, „inteligentný rozhodca“, je jedným z najväčších vrcholov. SAOT integruje údaje o štadióne, pravidlá hry a AI na automatické vykonávanie rýchlych a presných úsudkov v offajných situáciách
Zatiaľ čo tisíce fanúšikov fandili alebo nariekali nad 3-D Animačnými opakovaniami, moje myšlienky sledovali sieťové káble a optické vlákna za televízorom do komunikačnej siete.
Aby sa zabezpečilo plynulejší a jasnejší zážitok z pozorovania pre fanúšikov, v komunikačnej sieti prebieha aj inteligentná revolúcia podobná SAOT.
V roku 2025 sa uskutoční L4
Pravidlo offside je komplikované a pre rozhodcu je veľmi ťažké urobiť presné rozhodnutie v okamihu vzhľadom na zložité a premenlivé podmienky v poli. Preto sa vo futbalových zápasoch často objavujú kontroverzné offside rozhodnutia.
Podobne sú komunikačné siete mimoriadne zložité systémy a spoliehajú sa na ľudské metódy na analýzu, posudzovanie, opravu a optimalizáciu sietí za posledných niekoľko desaťročí sú náročné na zdroje a sú náchylné na ľudské chyby.
Čo je ťažšie, je to, že v ére digitálnej ekonomiky, pretože komunikačná sieť sa stala základňou pre digitálnu transformáciu tisícov riadkov a podnikov, sa obchodné potreby stali diverzifikovanejšími a dynamickejšími a stabilita, spoľahlivosť a obratnosť siete sa vyžaduje, aby bola vyššia a tradičný prevádzkový režim pracovnej práce a údržby je ťažšie udržať.
Nesprávne posúdenie môže ovplyvniť výsledok celej hry, ale pre komunikačnú sieť môže „nesprávne posúdenie“ prinútiť prevádzkovateľ stratiť rýchlo sa meniace príležitosť na trhu, prinútiť prerušenie výroby podnikov a dokonca ovplyvniť celý proces sociálneho a hospodárskeho rozvoja.
Nie je na výber. Sieť musí byť automatizovaná a inteligentná. V tejto súvislosti znie poprední svetoví prevádzkovatelia roh samostatnej siete. Podľa správy Tripartite 91% globálnych operátorov zahrnulo do svojho strategického plánovania autointelligentné siete a viac ako 10 vedúcich operátorov oznámilo svoj cieľ dosiahnúť do roku 2025 L4.
Medzi nimi je China Mobile v čele tejto zmeny. V roku 2021 spoločnosť China Mobile vydala v roku 2025 bielu knihu o samostatnej sieti, ktorá v roku 2025 navrhla po prvýkrát kvantitatívny cieľ dosiahnuť úroveň L4, ktorá je inteligentnou inteligentnou, dovnútra a vytvorila zážitok zo zákazníka „zážitok z„ nulového zlyhania nuly “a nulového konfigurácie“ externe.
Internet Selfellitegence podobné „inteligentným rozhodcom“
SAOT sa skladá z kamier, senzorov v guli a systémoch AI. Kamery a senzory vo vnútri lopty zhromažďujú údaje v plnom reálnom čase, zatiaľ čo systém AI analyzuje údaje v reálnom čase a presne vypočíta pozíciu. Systém AI tiež vstrekuje pravidlá hry, ktoré automaticky uskutočňujú offside hovory podľa pravidiel.
Existujú určité podobnosti medzi autornellectualizáciou siete a implementáciou SAOT:
Po prvé, sieť a vnímanie by sa mali hlboko integrovať do komplexného a do zberu sieťových zdrojov, konfigurácie, servisného stavu, porúch, protokolov a ďalších informácií v reálnom čase, aby sa poskytli bohaté údaje pre školenie a zdôvodnenie AI. To je v súlade s zhromažďovaním údajov SAOT z kamier a senzorov vo vnútri lopty.
Po druhé, je potrebné vložiť do systému AI veľké množstvo manuálnych skúseností s odstraňovaním a optimalizáciou prekážky, prevádzkou a údržbou, špecifikáciami a ďalšími informáciami, aby sa dokončila automatická analýza, rozhodovanie a vykonávanie. Je to ako Saot, ktorý zavádza pravidlo ofside do systému AI.
Okrem toho, keďže komunikačná sieť je zložená z viacerých domén, napríklad otváranie, blokovanie a optimalizácia akejkoľvek mobilnej služby je možné dokončiť iba prostredníctvom spolupráce viacerých subdomén, ako je sieť bezdrôtového prístupu, sieť prenosu a základná sieť a siete, a tiež potrebná „spolupráca viacerých domén“. Je to podobné skutočnosti, že SAOT potrebuje zhromažďovať údaje o videu a senzoroch z viacerých dimenzií, aby sa presnejšie rozhodovali.
Komunikačná sieť je však oveľa zložitejšia ako prostredie futbalového ihriska a obchodný scenár nie je jediným „offajným trestom“, ale extrémne diverzifikovaný a dynamický. Okrem vyššie uvedených troch podobností by sa mali brať do úvahy nasledujúce faktory, keď sa sieť posunie smerom k auto-rásovej autoinlicelligence:
Po prvé, zariadenia Cloud, Network a NE musia byť integrované do AI. Cloud zhromažďuje masívne údaje v celej doméne, nepretržite vykonáva výcvik AI a generovanie modelu a dodáva modely AI do sieťovej vrstvy a NE zariadení; Sieťová vrstva má schopnosti stredného tréningu a zdôvodnenia, ktorá môže v jednej doméne realizovať automatizáciu uzavretej slučky. NES môže analyzovať a robiť rozhodnutia blízko zdrojov údajov, čím zabezpečuje riešenie problémov v reálnom čase a optimalizáciu služieb.
Po druhé, zjednotené normy a priemyselná koordinácia. Samostatná inteligentná sieť je komplexné systémové inžinierstvo, ktoré zahŕňa mnoho zariadení, správu sietí a softvér a mnoho dodávateľov, a je ťažké prepojiť dokovanie, komunikáciu medzi doménami a ďalšie problémy. Medzitým mnoho organizácií, ako napríklad TM Forum, 3GPP, ITU a CCSA, propagujú samohodnotné sieťové normy a vo formulácii noriem existuje určitý problém s fragmentáciou. Je tiež dôležité, aby priemyselné odvetvia spolupracovali na stanovení zjednotených a otvorených štandardov, ako sú architektúra, rozhranie a hodnotiaci systém.
Po tretie, transformácia talentov. Samostatná inteligentná sieť nie je len technologická zmena, ale aj zmena talentov, kultúry a organizačnej štruktúry, ktorá si vyžaduje transformáciu prevádzkových a údržbárskych prác z „zameraného na sieť“ na „obchodné“, personál prevádzky a údržby na transformáciu z hardvérovej kultúry na softvérovú kultúru a od opakujúcej sa práce na tvorivú prácu.
L3 je na ceste
Kde je dnes sieť Autointelligence? Ako blízko sme k L4? Odpoveď sa nachádza v troch prípadoch pristátia, ktoré zaviedol Lu Hongju, prezident verejného rozvoja Huawei, vo svojom prejave na konferencii China Mobile Global Partner Conference 2022.
Všetci inžinieri údržby siete vedia, že domáca sieť je najväčším bodom bolesti prevádzky prevádzkovania a údržby prevádzky, možno nikto. Skladá sa z domácej siete, siete ODN, siete nosičov a ďalších domén. Sieť je zložitá a existuje veľa pasívnych nemých zariadení. Vždy existujú problémy, ako je necitlivé vnímanie služieb, pomalá reakcia a ťažké riešenie problémov.
Vzhľadom na tieto body bolesti spoločnosť China Mobile spolupracovala s Huawei v Henane, Guangdong, Zhejiang a ďalších provinciách. Pokiaľ ide o zlepšenie širokopásmových služieb, na základe spolupráce inteligentného hardvéru a kvalitného centra, realizovala presné vnímanie skúseností používateľov a presné umiestnenie problémov s nízkou kvalitou. Miera zlepšovania u používateľov zlej kvality sa zvýšila na 83%a miera marketingového úspechu FTTR, Gigabit a ďalších podnikov sa zvýšila z 3%na 10%. Pokiaľ ide o odstránenie prekážok optickej siete, inteligentná identifikácia skrytých nebezpečenstiev pozdĺž rovnakej trasy sa realizuje extrahovaním charakteristických informácií o rozptyle optických vlákien a modelu AI s presnosťou 97%.
V kontexte zeleného a efektívneho vývoja je úspora energetiky siete hlavným smerom súčasných operátorov. Avšak v dôsledku komplexnej štruktúry bezdrôtovej siete, prekrývajúce sa a krížové pokrytie multifrekvenčného pásma a multi-štandardného obchodu v rôznych scenároch v rôznych scenároch veľmi časom výrazne kolíše. Preto nie je možné spoliehať sa na umelú metódu na presné vypnutie úspory energie.
Vzhľadom na výzvy obidve strany spolupracovali v Anhui, Yunnane, Henan a ďalších provinciách vo vrstve správy siete a vrstve sieťových prvkov, aby sa znížila priemerná spotreba energie jednej stanice o 10% bez toho, aby ovplyvnila výkonnosť siete a skúsenosti používateľov. Vrstva správy siete formuluje a dodáva stratégie úspory energie založené na viacrozmerných údajoch celej siete. NE Vrstva sníma a predpovedá zmeny podnikania v bunke v reálnom čase a presne implementuje stratégie úspory energie, ako je Carrier and Symbol Shutwown.
Z vyššie uvedených prípadov nie je ťažké vidieť, že rovnako ako „inteligentný rozhodca“ vo futbalovom zápase, komunikačná sieť postupne realizuje sebavedomie zo špecifických scén a jednotlivých autonómnych regiónov prostredníctvom „vnímania fúzie“, „mozgu AI“ a „multi-dimenzionálnou spoluprácou“, takže cesta k pokročilej samoreznávaní siete sa stáva čoraz jasnejším.
Podľa TM Forum, L3, samostatne inteligentné siete „dokážu vnímať zmeny v prostredí v reálnom čase a sebaptimalizovať a samostatne sa dosahovať v rámci konkrétnych sieťových špecialít“, zatiaľ čo L4 „umožňuje prediktívne alebo aktívne riadenie sietí podnikania a zákazníkov založených na zákazníkoch v zložitejších prostrediach vo viacerých sieťových doménach.“ Je zrejmé, že autornelligent sieť sa v súčasnosti blíži alebo dosahuje úroveň L3.
Všetky tri kolesá smerovali k L4
Ako teda urýchľujeme auto -Autointellectual Network na L4? Lu Hongjiu povedal, že Huawei pomáha China Mobile dosiahnuť svoj cieľ L4 do roku 2025 prostredníctvom trojcestného prístupu autonómie s jednou doménou, spolupráce v medzidoméne a priemyselnej spolupráce.
V aspekte autonómie jednej domény sú NE zariadenia integrované s vnímaním a výpočtom. Na jednej strane sa zavádzajú inovatívne technológie, ako sú optické dúhovky a zariadenia na snímanie v reálnom čase, s cieľom realizovať pasívne a milisekundové vnímanie na úrovni. Na druhej strane sú technológie výpočtových výpočtov a výpočtových výpočtov s nízkym výkonom integrované na realizáciu inteligentných zariadení NE.
Po druhé, vrstva riadenia siete s mozgom AI sa môže kombinovať s inteligentnými sieťovými prvkami, aby sa uskutočnila uzavretá slučka vnímania, analýzy, rozhodovania a vykonávania, aby sa realizovala autonómna slučka sebakonfigurácie, sebaposkytovania a samohodnotenia zameraných na operáciu siete, manipuláciu s poruchami a sieti v jednej doméne.
Vrstva správy siete navyše poskytuje otvorené rozhranie na severnej úrovni vrstvy na správu služieb hornej vrstvy, aby sa uľahčila spolupráca medzi doménami a zabezpečenie služieb.
Pokiaľ ide o spoluprácu medzi doménami, Huawei zdôrazňuje komplexnú realizáciu vývoja platformy, optimalizácie obchodných procesov a transformácie personálu.
Platforma sa vyvinula z podporného systému Smokestack na samostatnú odbornú platformu integrujúcu globálne skúsenosti s údajmi a odbornými skúsenosťami. Obchodný proces z minulého orientovaného na sieť, proces zameraný na pracovné objednávky, zažívať orientovanú transformáciu procesov s nulovým kontaktom; Pokiaľ ide o transformáciu personálu, vytvorením vývojového systému s nízkym kódom a atómovým zapuzdrením schopností prevádzky a údržby a sieťových schopností sa znížila prahová hodnota transformácie personálu CT na digitálnu inteligenciu a tímu prevádzky a údržby sa pomohlo transformovať na DICT zložené talenty.
Okrem toho spoločnosť Huawei propaguje spoluprácu viacerých štandardných organizácií na dosiahnutí zjednotených štandardov pre samohodnú sieťovú architektúru, rozhranie, klasifikáciu, hodnotenie a ďalšie aspekty. Podporovať prosperitu priemyselnej ekológie zdieľaním praktických skúseností, podporou tripartitného hodnotenia a certifikácie a budovaním priemyselných platforiem; A spolupracovať s China Mobile Smart Operation and údržbársky reťazec na vyriešenie a riešenie koreňových technológií, aby sa zabezpečilo, že koreňová technológia je nezávislá a kontrolovateľná.
Podľa vyššie uvedených kľúčových prvkov samostatnej siete, podľa stanoviska autora má „trojica“ Huawei štruktúru, technológiu, spoluprácu, normy, talenty, komplexné pokrytie a presnú silu, na ktorú sa oplatí tešiť.
Self-Intelligent Network je najlepšie želanie telekomunikačného priemyslu, známe ako „poézia a vzdialenosť telekomunikačného priemyslu“. Bol tiež označený ako „dlhá cesta“ a „plná výziev“ v dôsledku obrovskej a zložitej komunikačnej siete a podnikania. Ale podľa týchto prípadov pristátia a schopnosti troiky ho udržať, vidíme, že poézia už nie je hrdá a nie príliš ďaleko. Vďaka spoločnému úsiliu telekomunikačného priemyslu je stále viac plné ohňostrojov.
Čas príspevku: december 19-2022