Ngayong World Cup, ang "matalinong referee" ay isa sa mga pinakamalaking tampok. Isinasama ng SAOT ang datos ng stadium, mga patakaran ng laro, at AI upang awtomatikong makagawa ng mabilis at tumpak na mga paghatol sa mga sitwasyon ng offside.
Habang libu-libong tagahanga ang naghiyawan o nangungulila sa mga replay ng 3-D animation, ang aking mga iniisip ay sinundan ang mga network cable at optical fiber sa likod ng TV patungo sa network ng komunikasyon.
Upang matiyak ang mas maayos at mas malinaw na karanasan sa panonood para sa mga tagahanga, isang matalinong rebolusyon na katulad ng SAOT ang isinasagawa rin sa network ng komunikasyon.
Sa 2025, Maisasakatuparan ang L4
Komplikado ang tuntunin ng offside, at napakahirap para sa referee na gumawa ng tumpak na desisyon sa isang iglap kung isasaalang-alang ang masalimuot at pabago-bagong mga kondisyon ng larangan. Samakatuwid, ang mga kontrobersyal na desisyon sa offside ay madalas na lumilitaw sa mga laro ng football.
Gayundin, ang mga network ng komunikasyon ay lubhang masalimuot na mga sistema, at ang pag-asa sa mga pamamaraan ng tao upang suriin, husgahan, kumpunihin, at i-optimize ang mga network sa nakalipas na ilang dekada ay parehong masinsinan sa mapagkukunan at madaling kapitan ng pagkakamali ng tao.
Ang mas mahirap ay sa panahon ng digital na ekonomiya, dahil ang network ng komunikasyon ay naging batayan para sa digital na pagbabago ng libu-libong linya at negosyo, ang mga pangangailangan ng negosyo ay naging mas sari-sari at pabago-bago, at ang katatagan, pagiging maaasahan, at liksi ng network ay kinakailangan na maging mas mataas, at ang tradisyonal na paraan ng operasyon ng paggawa at pagpapanatili ng tao ay mas mahirap mapanatili.
Ang isang maling paghatol sa offside ay maaaring makaapekto sa resulta ng buong laro, ngunit para sa network ng komunikasyon, ang isang "maling paghatol" ay maaaring magdulot ng pagkawala ng operator ng mabilis na pagbabago ng oportunidad sa merkado, mapilitang maantala ang produksyon ng mga negosyo, at makaapekto pa nga sa buong proseso ng panlipunan at pang-ekonomiyang pag-unlad.
Walang pagpipilian. Dapat maging awtomatiko at matalino ang network. Sa kontekstong ito, pinatunog na ng mga nangungunang operator sa mundo ang busina ng self-intelligent network. Ayon sa tripartite report, 91% ng mga pandaigdigang operator ang nagsama ng mga autointelligent network sa kanilang strategic planning, at mahigit 10 head operator ang nag-anunsyo ng kanilang layunin na makamit ang L4 pagsapit ng 2025.
Kabilang sa mga ito, ang China Mobile ang nangunguna sa pagbabagong ito. Noong 2021, naglabas ang China Mobile ng isang white paper tungkol sa self-intelligent network, na nagmumungkahi sa unang pagkakataon sa industriya ng quantitative goal na maabot ang level L4 self-intelligent network sa 2025, na nagmumungkahi na bumuo ng kakayahan sa pagpapatakbo at pagpapanatili ng network ng "self-configuration, self-repair at self-optimization" sa loob, at lumikha ng karanasan ng customer na "zero waiting, zero failure at zero contact" sa labas.
Ang katalinuhan sa sarili sa internet ay katulad ng "Smart Referee"
Ang SAOT ay binubuo ng mga kamera, sensor sa loob ng bola, at mga sistema ng AI. Kinokolekta ng mga kamera at sensor sa loob ng bola ang datos nang buo at real time, habang sinusuri naman ng sistema ng AI ang datos nang real time at tumpak na kinakalkula ang posisyon. Inilalagay din ng sistema ng AI ang mga patakaran ng laro upang awtomatikong makagawa ng mga tawag sa offside ayon sa mga patakaran.
May ilang pagkakatulad sa pagitan ng network autointelektuwalisasyon at implementasyon ng SAOT:
Una, ang network at persepsyon ay dapat na lubos na maisama upang komprehensibo at real-time na mangolekta ng mga mapagkukunan ng network, configuration, katayuan ng serbisyo, mga pagkakamali, mga log at iba pang impormasyon upang makapagbigay ng masaganang datos para sa pagsasanay at pangangatwiran ng AI. Ito ay naaayon sa pangongolekta ng datos ng SAOT mula sa mga camera at sensor sa loob ng bola.
Pangalawa, kinakailangang maglagay ng malaking halaga ng manwal na karanasan sa pag-alis at pag-optimize ng balakid, mga manwal sa operasyon at pagpapanatili, mga detalye at iba pang impormasyon sa sistema ng AI sa isang pinag-isang paraan upang makumpleto ang awtomatikong pagsusuri, paggawa ng desisyon at pagpapatupad. Parang pagpapasok ng SAOT ng offside rule sa sistema ng AI.
Bukod dito, dahil ang network ng komunikasyon ay binubuo ng maraming domain, halimbawa, ang pagbubukas, pagharang, at pag-optimize ng anumang serbisyo ng mobile ay maaari lamang makumpleto sa pamamagitan ng end-to-end na kolaborasyon ng maraming subdomain tulad ng wireless access network, transmission network, at core network, at ang network self-intelligence ay nangangailangan din ng "multi-domain collaboration". Ito ay katulad ng katotohanan na ang SAOT ay kailangang mangolekta ng data ng video at sensor mula sa maraming dimensyon upang makagawa ng mas tumpak na mga desisyon.
Gayunpaman, ang network ng komunikasyon ay mas kumplikado kaysa sa kapaligiran ng larangan ng football, at ang senaryo ng negosyo ay hindi lamang isang "offside penalty", kundi lubos na sari-sari at dinamiko. Bilang karagdagan sa tatlong pagkakatulad sa itaas, ang mga sumusunod na salik ay dapat isaalang-alang kapag ang network ay patungo sa mas mataas na antas ng autointelligence:
Una, ang mga cloud, network, at NE device ay kailangang maisama sa AI. Ang cloud ay nangongolekta ng napakalaking data sa buong domain, patuloy na nagsasagawa ng AI training at pagbuo ng modelo, at naghahatid ng mga AI model sa network layer at NE device; Ang network layer ay may katamtamang kakayahan sa pagsasanay at pangangatwiran, na maaaring magpatupad ng closed-loop automation sa iisang domain. Maaaring suriin at gumawa ng mga desisyon ang Nes malapit sa mga pinagmumulan ng data, na tinitiyak ang real-time na pag-troubleshoot at pag-optimize ng serbisyo.
Pangalawa, ang pinag-isang pamantayan at koordinasyong pang-industriya. Ang self-intelligent network ay isang masalimuot na inhinyeriya ng sistema, na kinasasangkutan ng maraming kagamitan, pamamahala ng network at software, at maraming supplier, at mahirap i-interface docking, cross-domain communication at iba pang mga problema. Samantala, maraming organisasyon, tulad ng TM Forum, 3GPP, ITU at CCSA, ang nagtataguyod ng mga self-intelligent network standard, at mayroong isang partikular na problema sa fragmentation sa pagbabalangkas ng mga pamantayan. Mahalaga rin para sa mga industriya na magtulungan upang magtatag ng pinag-isa at bukas na mga pamantayan tulad ng arkitektura, interface at sistema ng pagsusuri.
Pangatlo, ang pagbabago ng talento. Ang self-intelligent network ay hindi lamang isang teknolohikal na pagbabago, kundi pati na rin isang pagbabago sa talento, kultura, at istruktura ng organisasyon, na nangangailangan ng pagbabago sa operasyon at pagpapanatili mula sa "nakasentro sa network" patungo sa "nakasentro sa negosyo", ang pagbabago ng mga tauhan ng operasyon at pagpapanatili mula sa kultura ng hardware patungo sa kultura ng software, at mula sa paulit-ulit na paggawa patungo sa malikhaing paggawa.
Paparating na ang L3
Nasaan ang network ng Autointelligence ngayon? Gaano na tayo kalapit sa L4? Ang sagot ay matatagpuan sa tatlong kaso ng landing na iniharap ni Lu Hongju, pangulo ng Huawei Public Development, sa kanyang talumpati sa China Mobile Global Partner Conference 2022.
Alam ng lahat ng mga inhinyero sa pagpapanatili ng network na ang home wide network ang pinakamalaking problema sa operasyon at pagpapanatili ng operator, marahil walang sinuman. Binubuo ito ng home network, ODN network, bearer network at iba pang mga domain. Komplikado ang network, at maraming passive dumb device. Palaging may mga problema tulad ng insensitive service perception, mabagal na tugon, at mahirap na pag-troubleshoot.
Dahil sa mga problemang ito, nakipagtulungan ang China Mobile sa Huawei sa Henan, Guangdong, Zhejiang at iba pang mga probinsya. Sa usapin ng pagpapabuti ng mga serbisyo ng broadband, batay sa pakikipagtulungan ng matatalinong hardware at quality center, natanto nito ang tumpak na persepsyon ng karanasan ng gumagamit at tumpak na pagpoposisyon ng mga problema sa mababang kalidad. Ang rate ng pagpapabuti ng mga gumagamit na may mababang kalidad ay tumaas sa 83%, at ang rate ng tagumpay sa marketing ng FTTR, Gigabit at iba pang mga negosyo ay tumaas mula 3% hanggang 10%. Sa usapin ng pag-aalis ng mga balakid sa optical network, ang matalinong pagtukoy ng mga nakatagong panganib sa parehong ruta ay natanto sa pamamagitan ng pagkuha ng impormasyon ng katangian ng optical fiber scattering at AI model, na may katumpakan na 97%.
Sa konteksto ng luntian at mahusay na pag-unlad, ang pagtitipid ng enerhiya sa network ang pangunahing direksyon ng kasalukuyang mga operator. Gayunpaman, dahil sa masalimuot na istruktura ng wireless network, pagsasanib at cross-covering ng multi-frequency band at multi-standard, ang negosyo ng cell ay lubhang nagbabago sa paglipas ng panahon sa iba't ibang mga sitwasyon. Samakatuwid, imposibleng umasa sa artipisyal na pamamaraan para sa tumpak na pagtitipid ng enerhiya.
Sa harap ng mga hamon, nagtulungan ang dalawang panig sa Anhui, Yunnan, Henan at iba pang mga probinsya sa network management layer at network element layer upang mabawasan ang average na pagkonsumo ng enerhiya ng isang istasyon ng 10% nang hindi naaapektuhan ang pagganap ng network at karanasan ng gumagamit. Ang network management layer ay bumubuo at naghahatid ng mga estratehiya sa pagtitipid ng enerhiya batay sa multi-dimensional na datos ng buong network. Nadarama at hinuhulaan ng NE layer ang mga pagbabago sa negosyo sa cell sa real time, at tumpak na ipinapatupad ang mga estratehiya sa pagtitipid ng enerhiya tulad ng carrier at symbol shutdown.
Hindi mahirap makita mula sa mga nabanggit na kaso na, tulad ng "matalinong referee" sa laban ng football, unti-unting natatanto ng network ng komunikasyon ang self-intelligentification mula sa mga partikular na eksena at iisang autonomous na rehiyon sa pamamagitan ng "perception fusion", "AI brain" at "multi-dimensional na kolaborasyon", kaya naman ang daan patungo sa advanced self-intelligentification ng network ay lalong nagiging malinaw.
Ayon sa TM Forum, ang mga L3 self-intelligent network ay "kayang makaramdam ng mga pagbabago sa kapaligiran sa totoong oras at makapag-optimize at makapag-adjust sa sarili sa loob ng mga partikular na espesyalidad ng network," habang ang L4 ay "nagbibigay-daan sa predictive o aktibong closed-loop na pamamahala ng mga network na nakabase sa karanasan ng negosyo at customer sa mas kumplikadong mga kapaligiran sa maraming domain ng network." Malinaw na ang autointelligent network ay papalapit o nakakamit na ang antas na L3 sa kasalukuyan.
Lahat ng tatlong gulong ay papunta sa L4
Kaya paano natin mapapabilis ang autointellectual network patungong L4? Sinabi ni Lu Hongjiu na tinutulungan ng Huawei ang China Mobile na maabot ang layunin nitong L4 pagsapit ng 2025 sa pamamagitan ng isang three-way approach ng single-domain autonomy, cross-domain collaboration, at industrial cooperation.
Sa aspeto ng single-domain autonomy, una, ang mga NE device ay isinama sa perception at computing. Sa isang banda, ang mga makabagong teknolohiya tulad ng optical iris at real-time sensing device ay ipinakilala upang maisakatuparan ang passive at millisecond level na perception. Sa kabilang banda, ang mga low-power computing at stream computing na teknolohiya ay isinama upang maisakatuparan ang mga intelligent NE device.
Pangalawa, ang network control layer na may AI brain ay maaaring pagsamahin sa mga intelligent network element device upang maisakatuparan ang closed-loop ng persepsyon, pagsusuri, paggawa ng desisyon at pagpapatupad, upang maisakatuparan ang autonomous closed-loop ng self-configuration, self-repair at self-optimization na nakatuon sa operasyon ng network, fault handling at network optimization sa iisang domain.
Bukod pa rito, ang network management layer ay nagbibigay ng bukas na northbound interface sa upper-layer service management layer upang mapadali ang cross-domain collaboration at service security.
Sa usapin ng kolaborasyong cross-domain, binibigyang-diin ng Huawei ang komprehensibong pagsasakatuparan ng ebolusyon ng platform, pag-optimize ng proseso ng negosyo, at pagbabago ng tauhan.
Ang plataporma ay umunlad mula sa isang sistema ng suporta na parang smokestack patungo sa isang platapormang may sariling katalinuhan na nagsasama ng pandaigdigang datos at karanasan ng eksperto. Ang proseso ng negosyo mula sa nakaraan ay nakatuon sa network, prosesong pinapagana ng work order, patungo sa experience-oriented, zero contact process transformation; Sa mga tuntunin ng personnel transformation, sa pamamagitan ng pagbuo ng isang low-code development system at atomic encapsulation ng mga kakayahan sa operasyon at pagpapanatili at mga kakayahan sa network, ang threshold ng transpormasyon ng mga tauhan ng CT patungo sa digital intelligence ay nabawasan, at ang operation and maintenance team ay natulungan na magbago tungo sa mga DICT compound talents.
Bukod pa rito, itinataguyod ng Huawei ang kolaborasyon ng maraming organisasyong may pamantayan upang makamit ang pinag-isang pamantayan para sa arkitektura ng network na may sariling katalinuhan, interface, klasipikasyon, ebalwasyon, at iba pang aspeto. Itinataguyod ang kasaganaan ng ekolohiyang pang-industriya sa pamamagitan ng pagbabahagi ng praktikal na karanasan, pagtataguyod ng tripartite evaluation at sertipikasyon, at pagbuo ng mga platform pang-industriya; At makipagtulungan sa China Mobile smart operation and maintenance sub-chain upang ayusin at harapin ang teknolohiya ng root nang sama-sama upang matiyak na ang teknolohiya ng root ay malaya at kontrolado.
Ayon sa mga pangunahing elemento ng network na may sariling katalinuhan na nabanggit sa itaas, sa opinyon ng may-akda, ang "troika" ng Huawei ay may istruktura, teknolohiya, kooperasyon, mga pamantayan, talento, komprehensibong saklaw at tumpak na puwersa, na karapat-dapat abangan.
Ang matalinong network sa sarili ang pinakamagandang hangarin ng industriya ng telekomunikasyon, na kilala bilang "tula at distansya ng industriya ng telekomunikasyon". Tinagurian din itong "mahabang daan" at "puno ng mga hamon" dahil sa malaki at masalimuot na network at negosyo ng komunikasyon. Ngunit batay sa mga kasong ito ng paglapag at sa kakayahan ng troika na mapanatili ito, makikita natin na ang tula ay hindi na maipagmamalaki, at hindi na rin naman nalalayo. Sa sama-samang pagsisikap ng industriya ng telekomunikasyon, ito ay lalong napupuno ng mga paputok.
Oras ng pag-post: Disyembre 19, 2022