Tieto majstrovstvá sveta, „inteligentný rozhodca“ sú jedným z najväčších vrcholov. SAOT integruje údaje o štadióne, pravidlá hry a AI, aby automaticky rýchlo a presne rozhodoval o ofsajdových situáciách
Zatiaľ čo tisíce fanúšikov jasali alebo lamentovali nad 3-D animáciou, moje myšlienky sledovali sieťové káble a optické vlákna za televízorom do komunikačnej siete.
S cieľom zabezpečiť plynulejší a jasnejší zážitok zo sledovania pre fanúšikov prebieha inteligentná revolúcia podobná SAOT aj v komunikačnej sieti.
V roku 2025 bude realizovaná L4
Pravidlo o ofsajde je komplikované a pre rozhodcu je veľmi ťažké urobiť presné rozhodnutie v okamihu vzhľadom na zložité a premenlivé podmienky ihriska. Preto sa vo futbalových zápasoch často objavujú kontroverzné rozhodnutia o ofsajde.
Podobne aj komunikačné siete sú mimoriadne zložité systémy a spoliehanie sa na ľudské metódy pri analýze, posudzovaní, opravách a optimalizácii sietí za posledných niekoľko desaťročí je náročné na zdroje a je náchylné na ľudské chyby.
Najťažšie je, že v ére digitálnej ekonomiky, keď sa komunikačná sieť stala základom pre digitálnu transformáciu tisícok liniek a podnikov, sa obchodné potreby stali diverzifikovanejšie a dynamickejšie a stabilita, spoľahlivosť a agilita vyžaduje sa, aby sieť bola vyššia a tradičný prevádzkový režim ľudskej práce a údržby je ťažšie udržať.
Chybný ofsajdový úsudok môže ovplyvniť výsledok celej hry, no pre komunikačnú sieť môže „chybný úsudok“ spôsobiť, že operátor stratí rýchlo sa meniacu trhovú príležitosť, prinúti prerušiť výrobu podnikov a dokonca ovplyvniť celý proces sociálnej a ekonomický rozvoj.
Nie je na výber. Sieť musí byť automatizovaná a inteligentná. V tejto súvislosti poprední svetoví operátori zatrúbili na roh samointeligentnej siete. Podľa tripartitnej správy 91 % globálnych operátorov zahrnulo do svojho strategického plánovania autointeligentné siete a viac ako 10 hlavných operátorov oznámilo svoj cieľ dosiahnuť L4 do roku 2025.
Medzi nimi je China Mobile v čele tejto zmeny. V roku 2021 vydala spoločnosť China Mobile bielu knihu o samointeligentnej sieti, v ktorej prvýkrát v tomto odvetví navrhuje kvantitatívny cieľ dosiahnuť úroveň samointeligentnej siete L4 v roku 2025, pričom navrhuje vybudovať schopnosť prevádzky a údržby siete „samokonfigurácie“. , samoopravy a samooptimalizácie“ smerom dovnútra a vytvárajú zákaznícku skúsenosť „nulové čakanie, nulové zlyhanie a nulový kontakt“ externe.
Internetová sebainteligencia podobná „inteligentnému rozhodcovi“
SAOT sa skladá z kamier, senzorov v guľôčke a systémov AI. Kamery a senzory vo vnútri lopty zbierajú údaje v plnom rozsahu v reálnom čase, zatiaľ čo systém AI analyzuje údaje v reálnom čase a presne vypočítava polohu. Systém AI tiež zavádza pravidlá hry tak, aby automaticky hlásili ofsajd podľa pravidiel.
Existuje niekoľko podobností medzi autointelektualizáciou siete a implementáciou SAOT:
Po prvé, sieť a vnímanie by mali byť hlboko integrované, aby sa mohli komplexne a v reálnom čase zhromažďovať sieťové zdroje, konfigurácia, stav služieb, chyby, protokoly a ďalšie informácie, aby sa poskytli bohaté údaje na školenie a uvažovanie AI. To je v súlade so zberom údajov SAOT z kamier a senzorov vo vnútri lopty.
Po druhé, je potrebné vložiť veľké množstvo manuálnych skúseností s odstraňovaním a optimalizáciou prekážok, prevádzkových a údržbových manuálov, špecifikácií a ďalších informácií do systému AI jednotným spôsobom, aby sa dokončila automatická analýza, rozhodovanie a vykonávanie. Je to ako keby SAOT vložil pravidlo o ofsajde do systému AI.
Navyše, keďže komunikačná sieť pozostáva z viacerých domén, napríklad otvorenie, blokovanie a optimalizácia akejkoľvek mobilnej služby môže byť dokončená iba prostredníctvom vzájomnej spolupráce viacerých subdomén, ako je bezdrôtová prístupová sieť, prenosová sieť a jadro. sieť a samointeligencia siete tiež potrebuje „spoluprácu vo viacerých doménach“. Je to podobné ako v prípade, že SAOT potrebuje zbierať dáta z videa a senzorov z viacerých dimenzií, aby mohol robiť presnejšie rozhodnutia.
Komunikačná sieť je však oveľa zložitejšia ako prostredie futbalového ihriska a obchodný scenár nie je jedným „trestom za ofsajd“, ale je mimoriadne diverzifikovaný a dynamický. Okrem vyššie uvedených troch podobností by sa pri prechode siete smerom k autointeligencii vyššieho rádu mali brať do úvahy nasledujúce faktory:
Po prvé, cloudové, sieťové a NE zariadenia musia byť integrované s AI. Cloud zhromažďuje masívne údaje v celej doméne, nepretržite vykonáva školenia AI a vytvára modely a dodáva modely AI do sieťovej vrstvy a zariadení NE; Sieťová vrstva má strednú schopnosť školenia a uvažovania, ktorá dokáže realizovať automatizáciu uzavretej slučky v jednej doméne. Nes môže analyzovať a prijímať rozhodnutia v blízkosti dátových zdrojov, čím zabezpečuje riešenie problémov v reálnom čase a optimalizáciu služieb.
Po druhé, jednotné normy a priemyselná koordinácia. Samointeligentná sieť je komplexné systémové inžinierstvo, ktoré zahŕňa veľa zariadení, správu siete a softvér a mnoho dodávateľov, a je ťažké prepojiť dokovanie, komunikáciu medzi doménami a iné problémy. Medzitým mnohé organizácie, ako napríklad TM Forum, 3GPP, ITU a CCSA, presadzujú samointeligentné sieťové štandardy a pri formulovaní noriem existuje určitý problém s fragmentáciou. Je tiež dôležité, aby priemyselné odvetvia spolupracovali na vytvorení jednotných a otvorených štandardov, akými sú architektúra, rozhranie a systém hodnotenia.
Po tretie, premena talentu. Sebainteligentná sieť nie je len technologická zmena, ale aj zmena talentu, kultúry a organizačnej štruktúry, ktorá si vyžaduje transformáciu prevádzky a údržby zo „sieťového centra“ na „obchodný“, prevádzkový a údržbársky personál, aby sa transformoval od hardvérovej kultúry k softvérovej kultúre a od opakujúcej sa práce k tvorivej práci.
L3 je na ceste
Kde je dnes sieť Autointeligencie? Ako blízko sme k L4? Odpoveď možno nájsť v troch prípadoch pristátia, ktoré predstavil Lu Hongju, prezident Huawei Public Development, vo svojom prejave na konferencii China Mobile Global Partner Conference 2022.
Všetci inžinieri sieťovej údržby vedia, že domáca sieť je najväčším problémom pri prevádzke a údržbe operátora, snáď nikto. Pozostáva z domácej siete, siete ODN, nosnej siete a ďalších domén. Sieť je zložitá a existuje veľa pasívnych nemých zariadení. Vždy existujú problémy, ako je necitlivé vnímanie služby, pomalá odozva a zložité odstraňovanie problémov.
Vzhľadom na tieto bolestivé body China Mobile spolupracovala so spoločnosťou Huawei v provinciách Henan, Guangdong, Zhejiang a ďalších. V rámci skvalitňovania širokopásmových služieb, založených na spolupráci inteligentného hardvéru a centra kvality, si uvedomila presné vnímanie používateľskej skúsenosti a presné umiestnenie problémov nízkej kvality. Miera zlepšenia nekvalitných používateľov sa zvýšila na 83 % a miera marketingovej úspešnosti FTTR, Gigabit a iných podnikov sa zvýšila z 3 % na 10 %. Pokiaľ ide o odstraňovanie prekážok optickej siete, inteligentná identifikácia skrytých nebezpečenstiev pozdĺž rovnakej trasy sa realizuje extrakciou charakteristických informácií o rozptyle optických vlákien a modelu AI s presnosťou 97 %.
V kontexte zeleného a efektívneho rozvoja je hlavným smerom súčasných operátorov úspora sieťovej energie. Avšak kvôli komplexnej štruktúre bezdrôtovej siete, prekrývaniu a krížovému pokrytiu multifrekvenčného pásma a multi-štandardu, obchod s bunkami v rôznych scenároch s časom značne kolíše. Preto nie je možné spoliehať sa na umelú metódu presného energeticky úsporného vypnutia.
Tvárou v tvár výzvam obe strany spolupracovali v Anhui, Yunnan, Henan a ďalších provinciách na vrstve správy siete a vrstve sieťových prvkov, aby znížili priemernú spotrebu energie jednej stanice o 10 % bez ovplyvnenia výkonu siete a používateľov. skúsenosti. Vrstva správy siete formuluje a poskytuje stratégie úspory energie založené na viacrozmerných údajoch celej siete. NE vrstva sníma a predpovedá obchodné zmeny v bunke v reálnom čase a presne implementuje stratégie úspory energie, ako je vypnutie nosiča a symbolu.
Z vyššie uvedených prípadov nie je ťažké vidieť, že tak ako „inteligentný rozhodca“ vo futbalovom zápase, aj komunikačná sieť postupne realizuje sebainteligenciu z konkrétnych scén a jednej autonómnej oblasti prostredníctvom „fúzie vnímania“, „mozgu AI“ a „viacrozmerná spolupráca“, takže cesta k pokročilej vlastnej inteligencii siete je čoraz jasnejšia.
Podľa TM Forum samointeligentné siete L3 „môžu vnímať zmeny v prostredí v reálnom čase a samooptimalizovať sa a prispôsobovať v rámci špecifických sieťových špecialít“, zatiaľ čo L4 „umožňuje prediktívne alebo aktívne riadenie obchodu a zákazníckej skúsenosti v uzavretej slučke“. -riadené siete v zložitejších prostrediach vo viacerých sieťových doménach.“ Je zrejmé, že autointeligentná sieť sa v súčasnosti blíži alebo dosahuje úroveň L3.
Všetky tri kolesá smerovali k L4
Ako teda zrýchlime autointelektuálnu sieť na L4? Lu Hongjiu povedal, že Huawei pomáha China Mobile dosiahnuť svoj cieľ L4 do roku 2025 prostredníctvom trojstranného prístupu autonómie jednej domény, spolupráce medzi doménami a priemyselnej spolupráce.
Z hľadiska autonómie jednej domény sú zariadenia NE integrované s vnímaním a výpočtovou technikou. Na jednej strane sa zavádzajú inovatívne technológie, ako je optická clona a snímacie zariadenia v reálnom čase na realizáciu pasívneho vnímania a vnímania na úrovni milisekúnd. Na druhej strane sú integrované výpočtové technológie s nízkou spotrebou energie a technológie streamingu, aby sa realizovali inteligentné zariadenia NE.
Po druhé, sieťová riadiaca vrstva s mozgom AI sa môže kombinovať s inteligentnými zariadeniami sieťových prvkov, aby sa realizovala uzavretá slučka vnímania, analýzy, rozhodovania a vykonávania, aby sa realizovala autonómna uzavretá slučka samokonfigurácie, samoopravy a samooptimalizácia orientovaná na prevádzku siete, odstraňovanie porúch a optimalizáciu siete v jednej doméne.
Okrem toho vrstva správy siete poskytuje otvorené severné rozhranie k vrstve správy služieb vyššej vrstvy na uľahčenie spolupráce medzi doménami a zabezpečenia služieb.
Pokiaľ ide o spoluprácu medzi doménami, Huawei kladie dôraz na komplexnú realizáciu evolúcie platforiem, optimalizáciu obchodných procesov a personálnu transformáciu.
Platforma sa vyvinula zo systému podpory dymových komínov na samointeligentnú platformu integrujúcu globálne údaje a skúsenosti odborníkov. Obchodný proces z minulosti orientovaný na sieť, proces riadený pracovnými príkazmi, na skúsenosti orientovaný, transformácia procesov s nulovým kontaktom; Pokiaľ ide o personálnu transformáciu, vybudovaním nízkokódového vývojového systému a atómovým zapuzdrením kapacít prevádzky a údržby a sieťových schopností sa znížil prah transformácie personálu CT na digitálnu inteligenciu a pomohla sa transformácia tímu prevádzky a údržby na DICT. zložené vlohy.
Okrem toho Huawei podporuje spoluprácu viacerých štandardných organizácií s cieľom dosiahnuť jednotné štandardy pre samointeligentnú sieťovú architektúru, rozhranie, klasifikáciu, hodnotenie a ďalšie aspekty. Podporovať prosperitu priemyselnej ekológie zdieľaním praktických skúseností, podporou tripartitného hodnotenia a certifikácie a budovaním priemyselných platforiem; Spolupracujte s podreťazcom inteligentnej prevádzky a údržby China Mobile, aby ste spoločne vyriešili a riešili koreňovú technológiu, aby ste zaistili nezávislú a kontrolovateľnú koreňovú technológiu.
Podľa vyššie spomínaných kľúčových prvkov samointeligentnej siete má podľa autora „trojka“ Huawei štruktúru, technológiu, spoluprácu, štandardy, talenty, komplexné pokrytie a precíznu silu, na ktorú sa oplatí tešiť.
Samointeligentná sieť je najlepším želaním telekomunikačného priemyslu, známa ako „poézia a vzdialenosť telekomunikačného priemyslu“. Bola tiež označovaná ako „dlhá cesta“ a „plná výziev“ kvôli obrovskej a komplexnej komunikačnej sieti a podnikaniu. Ale súdiac z týchto prípadov pristátia a schopnosti trojky ju udržať, môžeme vidieť, že poézia už nie je hrdá a nie je príliš vzdialená. Vďaka spoločnému úsiliu telekomunikačného priemyslu je stále viac plný ohňostrojov.
Čas odoslania: 19. decembra 2022