Ang World Cup na ito, ang "matalinong referee" ay isa sa mga pinakamalaking highlight. Pinagsasama ng SAOT ang data ng stadium, mga panuntunan sa laro at AI upang awtomatikong makagawa ng mabilis at tumpak na mga paghuhusga sa mga sitwasyong offside
Habang libu-libong mga tagahanga ang natuwa o nananangis sa 3-D animation replays, ang aking mga iniisip ay sumunod sa mga cable ng network at mga optical fiber sa likod ng TV hanggang sa network ng mga komunikasyon.
Upang matiyak ang isang mas maayos, mas malinaw na karanasan sa panonood para sa mga tagahanga, isang matalinong rebolusyon na katulad ng SAOT ay isinasagawa din sa network ng komunikasyon.
Sa 2025, Matutupad ang L4
Ang offside na panuntunan ay kumplikado, at napakahirap para sa referee na gumawa ng tumpak na desisyon sa isang sandali kung isasaalang-alang ang masalimuot at nababagong kondisyon ng field. Samakatuwid, ang mga kontrobersyal na offside na desisyon ay madalas na lumalabas sa mga laban ng football.
Katulad nito, ang mga network ng komunikasyon ay lubhang kumplikadong mga sistema, at ang pag-asa sa mga pamamaraan ng tao upang pag-aralan, hatulan, ayusin, at i-optimize ang mga network sa nakalipas na ilang dekada ay parehong masinsinang mapagkukunan at madaling kapitan ng pagkakamali ng tao.
Ang mas mahirap ay na 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 dinamiko, at ang katatagan, pagiging maaasahan at liksi ng ang network ay kinakailangang maging mas mataas, at ang tradisyunal na paraan ng pagpapatakbo ng paggawa at pagpapanatili ng tao ay mas mahirap na mapanatili.
Ang isang offside misjudgment ay maaaring makaapekto sa resulta ng buong laro, ngunit para sa network ng komunikasyon, ang isang "maling paghatol" ay maaaring maging sanhi ng pagkawala ng operator sa mabilis na pagbabago ng pagkakataon sa merkado, pilitin ang produksyon ng mga negosyo na maantala, at kahit na makaapekto sa buong proseso ng panlipunan. at pag-unlad ng ekonomiya.
Walang choice. Ang network ay dapat na awtomatiko at matalino. Sa kontekstong ito, ang mga nangungunang operator sa mundo ay nagpatunog ng busina ng self-intelligent na network. Ayon sa ulat ng tripartite, 91% ng mga pandaigdigang operator ang nagsama ng mga autointelligent na network sa kanilang estratehikong pagpaplano, at higit sa 10 head operator ang nagpahayag ng kanilang layunin na makamit ang L4 sa 2025.
Kabilang sa mga ito, ang China Mobile ay nasa taliba ng pagbabagong ito. Noong 2021, naglabas ang China Mobile ng puting papel sa self-intelligent na network, na nagmumungkahi sa unang pagkakataon sa industriya ng dami ng layunin na maabot ang antas ng L4 na self-intelligent na network noong 2025, na nagmumungkahi na bumuo ng pagpapatakbo ng network at kakayahan sa pagpapanatili ng "self-configuration , pag-aayos ng sarili at pag-optimize sa sarili" sa loob, at lumikha ng karanasan ng customer ng "zero waiting, zero failure at zero contact" sa labas.
Internet self-intelligence katulad ng "Smart Referee"
Ang SAOT ay binubuo ng mga camera, in-ball sensor at AI system. Kinokolekta ng mga camera at sensor sa loob ng bola ang data nang buo, real time, habang sinusuri ng AI system ang data sa real time at tumpak na kinakalkula ang posisyon. Ang AI system ay nag-inject din ng mga panuntunan ng laro upang awtomatikong gumawa ng mga offside na tawag ayon sa mga panuntunan.
Mayroong ilang pagkakatulad sa pagitan ng network autointellectualization at pagpapatupad ng SAOT:
Una, ang network at perception ay dapat na malalim na pinagsama sa komprehensibo at real-time na pagkolekta ng mga mapagkukunan ng network, pagsasaayos, katayuan ng serbisyo, mga pagkakamali, mga log at iba pang impormasyon upang magbigay ng maraming data para sa pagsasanay at pangangatwiran ng AI. Ito ay pare-pareho sa pagkolekta ng SAOT ng data mula sa mga camera at sensor sa loob ng bola.
Pangalawa, kinakailangang mag-input ng malaking dami ng manwal na karanasan sa pag-aalis at pag-optimize ng balakid, mga manual ng pagpapatakbo at pagpapanatili, mga detalye at iba pang impormasyon sa AI system sa isang pinag-isang paraan upang makumpleto ang awtomatikong pagsusuri, paggawa ng desisyon at pagpapatupad. Ito ay tulad ng SAOT pagpapakain ng offside panuntunan sa AI system.
Bukod dito, dahil ang network ng komunikasyon ay binubuo ng maraming domain, halimbawa, ang pagbubukas, pagharang at pag-optimize ng anumang serbisyo sa mobile ay maaari lamang makumpleto sa pamamagitan ng end-to-end na pakikipagtulungan ng maraming subdomain tulad ng wireless access network, transmission network at core. network, at network self-intelligence ay nangangailangan din ng "multi-domain collaboration". Ito ay katulad ng katotohanang kailangan ng SAOT na 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 football field, at ang senaryo ng negosyo ay hindi isang solong "offside na parusa", ngunit lubhang sari-sari at pabago-bago. Bilang karagdagan sa tatlong pagkakatulad sa itaas, ang mga sumusunod na salik ay dapat isaalang-alang kapag ang network ay lumipat patungo sa mas mataas na pagkakasunud-sunod na autointelligence:
Una, ang cloud, network at NE device ay kailangang isama sa AI. Kinokolekta ng cloud ang napakalaking data sa buong domain, patuloy na nagsasagawa ng pagsasanay sa AI at pagbuo ng modelo, at naghahatid ng mga modelo ng AI sa layer ng network at mga NE device; Ang layer ng network ay may katamtamang kakayahan sa pagsasanay at pangangatwiran, na maaaring magkaroon ng closed-loop automation sa isang domain. Maaaring suriin at gumawa ng mga desisyon si Nes malapit sa mga pinagmumulan ng data, na tinitiyak ang real-time na pag-troubleshoot at pag-optimize ng serbisyo.
Pangalawa, pinag-isang pamantayan at koordinasyong pang-industriya. Ang self-intelligent na network ay isang kumplikadong system engineering, na kinasasangkutan ng maraming kagamitan, pamamahala sa network at software, at maraming mga supplier, at mahirap i-interface ang docking, cross-domain na komunikasyon at iba pang mga problema. Samantala, maraming mga organisasyon, tulad ng TM Forum, 3GPP, ITU at CCSA, ang nagpo-promote ng self-intelligent na mga pamantayan ng network, at mayroong isang tiyak na problema sa fragmentation sa pagbabalangkas ng mga pamantayan. Mahalaga rin para sa mga industriya na magtulungan upang magtatag ng nagkakaisa at bukas na mga pamantayan tulad ng arkitektura, interface at sistema ng pagsusuri.
Pangatlo, pagbabago ng talento. Ang self-intelligent na network ay hindi lamang isang teknolohikal na pagbabago, kundi pati na rin isang pagbabago ng talento, kultura at istraktura ng organisasyon, na nangangailangan ng pagpapatakbo at pagpapanatili ng trabaho upang mabago mula sa "nakasentro sa network" patungo sa "nakasentro sa negosyo", ang mga tauhan ng operasyon at pagpapanatili upang magbago. mula sa kultura ng hardware hanggang sa kultura ng software, at mula sa paulit-ulit na paggawa hanggang sa malikhaing paggawa.
Papunta na ang L3
Nasaan ang network ng Autointelligence ngayon? Gaano tayo kalapit sa L4? Ang sagot ay maaaring matagpuan sa tatlong landing case na ipinakilala ni Lu Hongju, presidente 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 malawak na network sa bahay ay ang pinakamalaking punto ng sakit ng operasyon ng operator at pagpapatakbo ng pagpapanatili, marahil walang sinuman. Binubuo ito ng home network, ODN network, bearer network at iba pang mga domain. Ang network ay kumplikado, at mayroong maraming mga passive dumb device. Palaging may mga problema gaya ng insensitive na perception sa serbisyo, mabagal na pagtugon, at mahirap na pag-troubleshoot.
Dahil sa mga sakit na ito, ang China Mobile ay nakipagtulungan sa Huawei sa Henan, Guangdong, Zhejiang at iba pang mga lalawigan. Sa mga tuntunin ng pagpapabuti ng mga serbisyo ng broadband, batay sa pakikipagtulungan ng matalinong hardware at sentro ng kalidad, natanto nito ang tumpak na pang-unawa sa karanasan ng gumagamit at tumpak na pagpoposisyon ng mga problema sa mahinang kalidad. Ang rate ng pagpapabuti ng mga mahihirap na gumagamit ng kalidad ay nadagdagan sa 83%, at ang rate ng tagumpay sa marketing ng FTTR, Gigabit at iba pang mga negosyo ay nadagdagan mula 3% hanggang 10%. Sa mga tuntunin ng pag-alis ng obstacle ng optical network, ang matalinong pagkilala sa mga nakatagong panganib sa parehong ruta ay natanto sa pamamagitan ng pagkuha ng optical fiber scattering na katangian na impormasyon at modelo ng AI, na may katumpakan na 97%.
Sa konteksto ng berde at mahusay na pag-unlad, ang network energy saving ang pangunahing direksyon ng kasalukuyang mga operator. Gayunpaman, dahil sa kumplikadong istraktura ng wireless network, overlapping at cross-covering ng multi-frequency band at multi-standard, ang negosyo ng cell sa iba't ibang mga sitwasyon ay lubhang nagbabago sa paglipas ng panahon. Samakatuwid, imposibleng umasa sa artipisyal na paraan para sa tumpak na pagsasara sa pagtitipid ng enerhiya.
Sa harap ng mga hamon, nagtulungan ang dalawang panig sa Anhui, Yunnan, Henan at iba pang mga lalawigan sa network management layer at network element layer upang bawasan ang average na konsumo ng enerhiya ng isang istasyon ng 10% nang hindi naaapektuhan ang pagganap ng network at user karanasan. Ang layer ng pamamahala ng network ay bumubuo at naghahatid ng mga diskarte sa pagtitipid ng enerhiya batay sa multi-dimensional na data ng buong network. Nararamdaman at hinuhulaan ng NE layer ang mga pagbabago sa negosyo sa cell nang real time, at tumpak na nagpapatupad ng mga diskarte sa pagtitipid ng enerhiya gaya ng pagsara ng carrier at simbolo.
Hindi mahirap makita mula sa mga kaso sa itaas na, tulad ng "intelligent referee" sa football match, ang network ng komunikasyon ay unti-unting napagtatanto ang self-intelligentification mula sa mga partikular na eksena at nag-iisang autonomous na rehiyon sa pamamagitan ng "perception fusion", "AI brain" at "multi-dimensional collaboration", upang ang daan patungo sa advanced na self-intelligentification ng network ay nagiging mas malinaw.
Ayon sa TM Forum, ang L3 self-intelligent na mga network ay "maaaring makadama ng mga pagbabago sa kapaligiran sa real time at self-optimize at self-adjust sa loob ng mga partikular na network specialty," habang ang L4 "ay nagbibigay-daan sa predictive o aktibong closed-loop na pamamahala ng negosyo at karanasan ng customer. -driven na mga network sa mas kumplikadong kapaligiran sa maraming domain ng network." Malinaw, ang network ng autointelligent ay papalapit o nakakamit ang antas ng L3 sa kasalukuyan.
Lahat ng tatlong gulong ay patungo sa L4
Kaya paano natin mapapabilis ang autointellectual network sa L4? Sinabi ni Lu Hongjiu na tinutulungan ng Huawei ang China Mobile na maabot ang layunin nitong L4 sa 2025 sa pamamagitan ng three-way approach ng single-domain autonomy, cross-domain collaboration at industrial cooperation.
Sa aspeto ng single-domain autonomy, una, ang 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 matanto ang passive at millisecond na antas ng perception. Sa kabilang banda, isinama ang mga low-power computing at stream computing na teknolohiya upang maisakatuparan ang mga matatalinong NE device.
Pangalawa, ang network control layer na may AI brain ay maaaring pagsamahin sa mga intelligent na network element device para mapagtanto ang closed-loop ng perception, analysis, paggawa ng desisyon at execution, para mapagtanto ang autonomous closed-loop ng self-configuration, self-repair at self-optimization na nakatuon sa network operation, fault handling at network optimization sa isang domain.
Bilang karagdagan, ang layer ng pamamahala ng network ay nagbibigay ng bukas na interface sa pahilaga sa upper-layer na layer ng pamamahala ng serbisyo upang mapadali ang cross-domain na pakikipagtulungan at seguridad ng serbisyo.
Sa mga tuntunin ng cross-domain na pakikipagtulungan, binibigyang-diin ng Huawei ang komprehensibong pagsasakatuparan ng ebolusyon ng platform, pag-optimize ng proseso ng negosyo at pagbabago ng tauhan.
Ang platform ay nagbago mula sa isang smokestack na sistema ng suporta sa isang self-intelligent na platform na nagsasama ng pandaigdigang data at karanasan ng eksperto. Proseso ng negosyo mula sa nakaraan na nakatuon sa network, proseso na hinihimok ng pagkakasunud-sunod ng trabaho, upang makaranas ng nakatuon, walang pagbabago sa proseso ng contact; Sa mga tuntunin ng pagbabago ng tauhan, sa pamamagitan ng pagbuo ng isang low-code development system at atomic encapsulation ng operation and maintenance capabilities at network capabilities, ang threshold ng pagbabago ng CT personnel sa digital intelligence ay ibinaba, at ang operation at maintenance team ay natulungang magtransform sa DICT tambalang talento.
Bilang karagdagan, isinusulong ng Huawei ang pakikipagtulungan ng maraming karaniwang organisasyon upang makamit ang pinag-isang pamantayan para sa self-intelligent na arkitektura ng network, interface, pag-uuri, pagsusuri at iba pang aspeto. Isulong ang kaunlaran ng pang-industriyang ekolohiya sa pamamagitan ng pagbabahagi ng praktikal na karanasan, pagtataguyod ng tripartite na pagsusuri at sertipikasyon, at pagbuo ng mga pang-industriyang platform; At makipagtulungan sa China Mobile smart operation at maintenance sub-chain para ayusin at harapin ang root technology nang magkasama upang matiyak na ang root technology ay independyente at nakokontrol.
Ayon sa mga pangunahing elemento ng self-intelligent na network na binanggit sa itaas, sa opinyon ng may-akda, ang "troika" ng Huawei ay may istraktura, teknolohiya, kooperasyon, pamantayan, talento, komprehensibong saklaw at tumpak na puwersa, na nagkakahalaga ng pag-asa.
Ang self-intelligent na network ay ang pinakamabuting hangarin ng industriya ng telekomunikasyon, na kilala bilang "tula at distansya sa industriya ng telekomunikasyon". Binansagan din itong "mahabang daan" at "puno ng mga hamon" dahil sa malaki at kumplikadong network ng komunikasyon at negosyo. Ngunit sa paghusga sa mga kasong ito sa landing at sa kakayahan ng troika na itaguyod ito, makikita natin na ang tula ay hindi na ipinagmamalaki, at hindi masyadong malayo. Sa pinagsama-samang pagsisikap ng industriya ng telekomunikasyon, ito ay lalong puno ng mga paputok.
Oras ng post: Dis-19-2022