电信网络人工智能应用 白皮书 (2018 年) 中国人工智能产业发展联盟 2018年9月 AIIA 电信网络人工智能应用白皮书(2018 年) 引 言 1956 年,在达特茅斯学院举行的一次会议上,人工智能这个研究 领域被正式确立,距今 60 多年里,人工智能先后经历了上世纪六十 年代和八十年代两次繁荣。进入 21 世纪后,借助互联网、云计算等 信息基础设施的广泛应用以及 CPU/GPU 等计算硬件能力的大幅提升, 深度学习算法带动了本轮人工智能大发展,并给出了亮眼的成绩。例 如:在围棋方面,AlphaGo 力胜世界冠军;语音识别方面,目前所有 的商用语音识别算法都基于深度学习算法,并带动了一大批智能音箱、 智能手机语音应用的繁荣;在图像分类领域,目前针对某些具体任务 的图像算法分类正确率可以达到或超过人的水平,但软件系统处理速 度和效率可以远超人类。除此之外,深度学习在人脸识别、通用物体 检测、图像语义分割、自然语言理解等领域的应用也取得了突破性的 进展并不乏成功商用的案例。 人工智能被认为第四次工业革命的主要使能技术和通用技术之 一,获得了各个行业的极大关注。目前,从企业数量来看,人工智能 渗透较多的垂直行业主要包括医疗健康、金融、商业、教育和安防等。 电信网络作为信息通信的基础设施,具有应用人工智能技术的巨 大空间和潜力。如何利用人工智能算法提供的强大分析、判断、预测 等能力,赋能网元、网络和业务系统,并将其与电信网络的设计、建 设、维护、运行和优化等工作内容结合起来,成为电信业关注的重要 课题。 AIIA 电信网络人工智能应用白皮书(2018 年) 目前,学术界和工业界相继对人工智能在电信网络的更深入的应 用方案进行研究,推动人工智能与电信网络技术的深度结合。国内外 电信运营商也已纷纷开始对人工智能技术的应用探索,并在部分领域 取得了良好的效果。 本白皮书试图从人工智能技术与电信网络结合的角度,展示人工 智能在电信网络应用的研究现状,发掘人工智能在电信网络的应用场 景,对处于萌芽期的电信网络人工智能应用领域进行梳理。 AIIA 电信网络人工智能应用白皮书(2018 年) 目 录 1. 电信网络发展面临的挑战与机遇 .................................... 1 2. 人工智能在电信网络应用概述 ...................................... 3 2.1. 电信网络应用人工智能技术的优势 ............................. 3 2.2. 人工智能在电信网络应用范围 ................................. 4 2.3. 人工智能技术的应用方式 ..................................... 5 2.3.1. 离线应用.............................................. 6 2.3.2. 在线应用.............................................. 7 2.4. 目前标准化进展 ............................................. 8 2.4.1. ETSI.................................................. 8 2.4.2. ITU-T................................................. 9 2.4.3. 3GPP.................................................. 9 2.4.4. CCSA................................................. 11 2.5. 电信网络的智能化分级 ...................................... 12 3. 人工智能在网络运维支撑中的应用 ................................. 13 3.1. 概述 ...................................................... 13 3.2. 应用示例 .................................................. 14 3.2.1. 故障处理辅助......................................... 14 3.2.2. 日常维护............................................. 15 3.2.3. 智能规划............................................. 15 3.2.4. 智能预测............................................. 16 3.2.5. 智能优化............................................. 17 3.2.6. 智能客服............................................. 18 4. 人工智能在网络业务拓展中的应用 ................................. 19 4.1. 概述 ...................................................... 19 4.2. 应用示例 .................................................. 20 4.2.1. 业务应用............................................. 20 4.2.2. 行业应用............................................. 21 5. 人工智能在网络通信和管控技术中的应用 ........................... 22 5.1. 概述 ...................................................... 22 5.2. 应用示例 .................................................. 23 6. 总结 ........................................................... 24 缩略语............................................................. 26 鸣谢............................................................... 28 AIIA 电信网络人工智能应用白皮书(2018 年) 1. 电信网络发展面临的挑战与机遇 随着网络规模的扩大和业务种类的发展,电信网络自身也不断面 临新的挑战和问题,从而驱动网络自身不断进行技术演进和革新—— 从 IP 化到云化、软件化等——以期获得更加灵活和高效提供服务的 能力。 物联网、软件定义/虚拟化和 5G 是当前电信网络发展的重要路 标,每一项技术的实现都将对目前网络架构和技术带来重大改变,同 时对网络的设计、运行和维护都将产生巨大的挑战,包括: ——网络设备和流量不断增长:物联网中 M2M 联网设备数量和数 据将迅速增长,视频/VR/AR 等大流量业务不断涌现,大数据 和大连接成为网络面临主要问题; ——软件化/云化带来运维复杂性增加:基于 SDN/NFV/Cloud 的 网络架构重构给网络提供了强大的灵活性的同时带来新的 多维度管控复杂性。例如:虚拟网元与物理网元的互动、虚 拟网元的生命周期管理、产生大量新的逻辑接口以及更加难 以定位故障,这需要一整套开发运营维护协同的新模式,在 很大程度上抵消了其带来的诸多好处; ——5G 网络技术日益多样和灵活:5G 网络支持 eMBB(增强型移 动宽带), uRLLC(超高可靠低时延通信) ,mMTC(海量机器 类通信)三大业务形态。性能方面,引入大规模天线阵列、 灵活空口、非正交多用户接入等技术;灵活性方面,架构上 1 AIIA 电信网络人工智能应用白皮书(2018 年) 实现各种解耦,如软硬解耦、控制转发解耦、控制面功能分 解、RAN 的 CU 和 DU 分离等,从而使得网络功能更容易部署 在云计算平台,实现灵活的网络编排和自动化部署,提高资 源利用率,并为千行万业提供网络切片服务。5G 网络在性能 和灵活性上带来质的飞跃同时,网络的复杂性在显著增加, 网络运维面临更大挑战; 面对上述的挑战,人工智能技术在本轮的蓬勃发展为电信网络带 来了新的机遇。对数据和信息的掌控能力是运营商数字化转型的重要 能力,人工智能以强大的数据分析和信息提取能力,帮助从运营商从 数据红利转化为信息红利。行业寄希望于通过引入人工智能技术,对 内帮助解决通信网络当前遇到的种种效率和能力问题,对外能够灵活 智能的提供融合的数字和信息服务,使通信网络具备“智慧的大脑”, 最终实现网络的智能化。例如: ——针对效率提升和成本控制问题:通过引入人工智能等自动化 技术,促进网络的自我维护、自动优化、智慧运营能力和运维效率提 升;使得网络自主灵活调整以适配不同场景、不同行业应用、不同用 户的个性化需求更具可实施性; ——针对海量网络数据价值挖掘和安全保障问题:通过人工智能 技术辅助进行数据采集解析等分析操作,进一步提升大数据分析能力, 并及时发现安全风险,增强安全保障措施; ——针对网络开放能力不足问题:将人工智能技术和虚拟化技术

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