Hierdie wêreldkampioenskap, die 'slim skeidsregter', is een van die grootste hoogtepunte. SAOT integreer stadiondata, spelreëls en AI om outomaties vinnige en akkurate uitsprake oor buitesituasies te maak
Terwyl duisende aanhangers die 3D-animasie-herhalings gejuig of getreur het, het my gedagtes die netwerkkabels en optiese vesels agter die TV na die kommunikasienetwerk gevolg.
Om 'n gladder, duideliker kykervaring vir aanhangers te verseker, is 'n intelligente rewolusie soortgelyk aan SAOT ook aan die gang in die kommunikasienetwerk.
In 2025 sal L4 gerealiseer word
Die offside -reël is ingewikkeld, en dit is baie moeilik vir die skeidsregter om binne 'n oomblik 'n akkurate besluit te neem met inagneming van die ingewikkelde en veranderlike omstandighede van die veld. Daarom verskyn kontroversiële offside -besluite gereeld in sokkerwedstryde.
Net so is kommunikasienetwerke buitengewoon ingewikkelde stelsels, en vertrou op menslike metodes om die afgelope paar dekades netwerke te ontleed, te beoordeel, te herstel en te optimaliseer, is hulpbronintensief en geneig tot menslike foute.
Wat moeiliker is, is dat in die era van die digitale ekonomie, aangesien die kommunikasienetwerk die basis geword het vir die digitale transformasie van duisende lyne en besighede, die sakebehoeftes meer gediversifiseerd en dinamies geword het, en die stabiliteit, betroubaarheid en behendigheid van die netwerk nodig is om hoër te wees, en die tradisionele werking van menslike arbeid en onderhoud is moeiliker om te onderhou.
'N Offside -verkeerde beoordeling kan die resultaat van die hele wedstryd beïnvloed, maar vir die kommunikasienetwerk kan 'n' verkeerde beoordeling 'die operateur die vinnig veranderende markgeleentheid verloor, die produksie van ondernemings dwing om onderbreek te word en selfs die hele proses van sosiale en ekonomiese ontwikkeling te beïnvloed.
Daar is geen keuse nie. Die netwerk moet outomaties en intelligent wees. In hierdie konteks het die wêreld se voorste operateurs die horing van selfintelligente netwerk geklink. Luidens die Tripartite -verslag het 91% van die wêreldoperateurs Autointtelligent Networks by hul strategiese beplanning ingesluit, en meer as tien hoofoperateurs het hul doelwit om L4 teen 2025 te bereik, aangekondig.
Onder hulle is China Mobile in die voorhoede van hierdie verandering. In 2021 het China Mobile 'n witskrif oor selfintelligente netwerk vrygestel, wat vir die eerste keer in die industrie die kwantitatiewe doelwit voorgestel het om die vlak L4-selfintelligente netwerk in 2025 te bereik, wat voorgestel het om netwerkoperasie en instandhoudingsvermoë van 'selfkonfigurasie, self-herhaling en selfoptimalisering' te skep, en om klante-ervaring te skep van 'n nul-wag, nul-mislukking en nulkontak 'ekstern.
Internet-selfintelligensie soortgelyk aan “slim skeidsregter”
SAOT bestaan uit kameras, in-bal-sensors en AI-stelsels. Die kameras en sensors in die bal versamel die data volledig, intyds, terwyl die AI -stelsel die data in reële tyd ontleed en die posisie akkuraat bereken. Die AI -stelsel spuit ook die reëls van die spel in om outomaties oproepe volgens die reëls te maak.
Daar is 'n paar ooreenkomste tussen netwerk -outo -tallektualisering en die implementering van die SAOT:
Eerstens moet netwerk en persepsie diep geïntegreer word om omvattend en intyds netwerkbronne, konfigurasie, diensstatus, foute, logs en ander inligting te versamel om ryk data vir AI-opleiding en redenering te verskaf. Dit stem ooreen met die versameling van data van kameras en sensors in die bal.
Tweedens is dit nodig om 'n groot hoeveelheid handmatige ervaring in die verwydering en optimalisering van hindernis-, werking en instandhoudingshandleidings, spesifikasies en ander inligting in die AI -stelsel op 'n eenvormige manier in te voer om outomatiese ontleding, besluitneming en uitvoering te voltooi. Dit is soos SAOT wat die offside -reël in die AI -stelsel voer.
Aangesien die kommunikasienetwerk bestaan uit verskeie domeine, kan die opening, blokkering en optimalisering van enige mobiele diens byvoorbeeld slegs voltooi word deur die einde-tot-einde-samewerking van veelvuldige subdomeine, soos draadlose toegangsnetwerk, transmissie-netwerk en kernnetwerk, en netwerk-selfintelligensie, ook 'multi-domein samewerking'. Dit is soortgelyk aan die feit dat SAOT video- en sensordata vanuit verskeie dimensies moet versamel om meer akkurate besluite te neem.
Die kommunikasienetwerk is egter baie meer ingewikkeld as die sokkerveldomgewing, en die sakescenario is nie 'n enkele “offside -strafskop” nie, maar buitengewoon gediversifiseerd en dinamies. Benewens die bogenoemde drie ooreenkomste, moet die volgende faktore in ag geneem word wanneer die netwerk na hoër orde outo-talligensie beweeg:
Eerstens moet die wolk-, netwerk- en NE -toestelle met AI geïntegreer word. Die wolk versamel massiewe data oor die hele domein, voer voortdurend AI -opleiding en modelgenerering uit en lewer AI -modelle aan die netwerklaag en NE -toestelle; Die netwerklaag het mediumopleiding en redenasievermoë, wat 'n geslote lus-outomatisering in 'n enkele domein kan realiseer. NES kan besluite van die databronne ontleed en besluite neem, wat intydse probleemoplossing en diensoptimalisering verseker.
Tweedens, verenigde standaarde en industriële koördinasie. Selfintelligente netwerk is 'n komplekse stelselingenieurswese, waarby baie toerusting, netwerkbestuur en sagteware en baie verskaffers betrokke is, en dit is moeilik om die dok, kommunikasie oor die domein en ander probleme te koppel. Intussen bevorder baie organisasies, soos TM Forum, 3GPP, ITU en CCSA, self-intelligente netwerkstandaarde, en daar is 'n sekere fragmenteringsprobleem in die formulering van standaarde. Dit is ook belangrik vir nywerhede om saam te werk om verenigde en oop standaarde soos argitektuur, koppelvlak en evalueringstelsel te vestig.
Derdens, talenttransformasie. Selfintelligente netwerk is nie net 'n tegnologiese verandering nie, maar ook 'n verandering in talent, kultuur en organisasiestruktuur, wat vereis dat die bedryfs- en instandhoudingswerk getransformeer moet word van 'netwerkgesentreerde' na 'besigheidsgesentreerde', bedryfs- en instandhoudingspersoneel om van hardeware-kultuur na sagtewarekultuur te transformeer, en van herhalende arbeid na kreatiewe arbeid.
L3 is op pad
Waar is die Autointelligence -netwerk vandag? Hoe naby is ons aan L4? Die antwoord kan gevind word in drie landingsake wat deur Lu Hongju, president van die openbare ontwikkeling van Huawei, in sy toespraak op die China Mobile Global Partner Conference 2022 bekendgestel is.
Netwerkinstandhoudingsingenieurs weet almal dat die tuiswye netwerk die grootste pynpunt is van die operateur se bedryfs- en instandhoudingsbedryf, miskien niemand. Dit bestaan uit Home Network, ODN Network, Bearer Network en ander domeine. Die netwerk is kompleks, en daar is baie passiewe dom toestelle. Daar is altyd probleme soos ongevoelige dienspersepsie, stadige reaksie en moeilike probleemoplossing.
In die lig van hierdie pynpunte het China Mobile saamgewerk met Huawei in Henan, Guangdong, Zhejiang en ander provinsies. Wat die verbetering van breëbanddienste, gebaseer op die samewerking van intelligente hardeware en kwaliteitsentrum, het dit 'n akkurate persepsie van gebruikerservaring en akkurate posisionering van probleme met swak gehalte besef. Die verbeteringskoers van gebruikers van swak gehalte is verhoog tot 83%, en die sukseskoers van die bemarking van FTTR, Gigabit en ander ondernemings is van 3%tot 10%verhoog. Wat die verwydering van optiese netwerkhindernisse betref, word die intelligente identifikasie van verborge gevare op dieselfde roete gerealiseer deur die optiese veselverspreidingskenmerke en AI -model te onttrek, met 'n akkuraatheid van 97%.
In die konteks van groen en doeltreffende ontwikkeling is die netwerkbesparing van netwerke die belangrikste rigting van die huidige operateurs. Vanweë die ingewikkelde draadlose netwerkstruktuur, oorvleuelende en kruisbedekking van multifrekwensie-band en multi-standaard, wissel die selbedryf in verskillende scenario's egter mettertyd baie. Daarom is dit onmoontlik om op kunsmatige metode te vertrou vir akkurate afsluiting van energiebesparing.
Te midde van uitdagings het die twee partye saamgewerk in Anhui, Yunnan, Henan en ander provinsies by die netwerkbestuurslaag en die netwerkelementlaag om die gemiddelde energieverbruik van 'n enkele stasie met 10% te verminder sonder om die netwerkprestasie en gebruikerservaring te beïnvloed. Die netwerkbestuurslaag formuleer en lewer energiebesparingsstrategieë op grond van die multidimensionele data van die hele netwerk. Die NE -laag waarneem en voorspel die besigheidsveranderings in die sel in reële tyd, en implementeer energiebesparingsstrategieë soos draer en simbool -stilstand.
Dit is nie moeilik om uit bogenoemde gevalle te sien dat die kommunikasienetwerk, net soos die 'intelligente skeidsregter' in die sokkerwedstryd, geleidelik selfintelligentifisering vanuit spesifieke tonele en 'n enkele outonome streek besef deur 'persepsie-fusion', 'AI-brein' en 'multidimensionele samewerking' nie, sodat die pad na gevorderde selfintelligentifisering van die netwerk toenemend duidelik word.
Volgens TM Forum kan L3-selfintelligente netwerke “veranderinge in die omgewing in reële tyd en selfoptimaliseer en self aanpas binne spesifieke netwerkspesialiteite,” terwyl L4 "'n voorspellende of aktiewe bestuur van geslote lus van besigheids- en klante-ervaring-aangedrewe netwerke in meer komplekse omgewings oor meerdere netwerke-domeine moontlik maak." Dit is duidelik dat die Autointtelligent Network tans vlak L3 benader of bereik.
Al drie wiele is op pad na L4
Hoe kan ons die outo -puntetwerk na L4 versnel? Lu Hongjiu het gesê dat Huawei China Mobile help om sy doel van L4 teen 2025 te bereik deur 'n drie-rigting-benadering van outonomie, kruis-domein samewerking en industriële samewerking.
In die aspek van enkel-domein outonomie word NE-toestelle eerstens geïntegreer met persepsie en rekenaarkunde. Aan die een kant word innoverende tegnologieë soos optiese iris en intydse sensasie-toestelle bekendgestel om passiewe en millisekonde-persepsie te verwesenlik. Aan die ander kant word lae-kragrekenaar- en stroomrekeningstegnologieë geïntegreer om intelligente NE-toestelle te realiseer.
Tweedens kan die netwerkbeheerlaag met AI-brein kombineer met intelligente netwerkelementtoestelle om die geslote lus van persepsie, analise, besluitneming en uitvoering te verwesenlik, om die outonome geslote lus van selfkonfigurasie, selfherstel en selfoptimalisering te verwesenlik, gerig op netwerkbewerking, fouthantering en netwerkoptimalisering in 'n enkele domein.
Daarbenewens bied die netwerkbestuurslaag 'n oop noordwaartse koppelvlak aan die boonste laagdiensbestuurslaag om samewerking tussen die domein en diensveiligheid te vergemaklik.
Wat die samewerking tussen die domein betref, beklemtoon Huawei die omvattende realisering van platformevolusie, optimalisering van die sakeproses en personeeltransformasie.
Die platform het ontwikkel van 'n Smokestack-ondersteuningstelsel tot 'n selfintelligente platform wat wêreldwye data en kundige ervaring integreer. Besigheidsproses van die verlede georiënteerd na netwerk, werkorde -gedrewe proses, om georiënteerde, nul kontakprosestransformasie te ervaar; Wat personeeltransformasie betref, is die drempel van die transformasie van CT-personeel na digitale intelligensie verlaag deur 'n lae-kode-ontwikkelingstelsel en atoomomhulsel van werking en instandhoudingsvermoëns en netwerkvermoëns te bou, en die bedryfs- en instandhoudingspan is gehelp om te transformeer na DICT-saamgestelde talente.
Daarbenewens bevorder Huawei die samewerking van verskeie standaardorganisasies om verenigde standaarde vir selfintelligente netwerkargitektuur, koppelvlak, klassifikasie, evaluering en ander aspekte te bereik. Die welvaart van industriële ekologie te bevorder deur praktiese ervaring te deel, drieparty -evaluering en sertifisering te bevorder, en industriële platforms te bou; En saam te werk met China Mobile Smart Operation and Onderhoud-subketting om worteltegnologie saam te sorteer en aan te pak om te verseker dat die worteltegnologie onafhanklik en beheerbaar is.
Volgens die sleutelelemente van die selfintelligente netwerk hierbo genoem, het die 'troika' van Huawei volgens die skrywer die struktuur, tegnologie, samewerking, standaarde, talente, omvattende dekking en presiese mag, waarna die moeite werd is om uit te sien.
Selfintelligente netwerk is die beste wens van die telekommunikasiebedryf, bekend as “telekommunikasiebedryfspoësie en -afstand”. Dit is ook bestempel as 'lang pad' en 'vol uitdagings' vanweë die groot en ingewikkelde kommunikasienetwerk en -onderneming. Maar te oordeel aan hierdie landingsake en die Troika se vermoë om dit te onderhou, kan ons sien dat poësie nie meer trots is nie, en nie te ver weg is nie. Met die gesamentlike pogings van die telekommunikasiebedryf, is dit toenemend vol vuurwerke.
Postyd: Desember-19-2022