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中兴通讯自主进化网络推进全网智能化
中兴通讯自主进化网络推进全网智能化
作为全球领先设备商，中兴通讯于2018年8月就发布了《5G网络智能化白皮书》，提出将AI与5G结合作为5G网络部署的切入点。2019年6月，在MWC上海展期间，中兴通讯首次提出了“自主进化网络”解决方案，以泛在AI实现5G整网的智能化，赋能网络全面进化。
中兴通讯自主进化网络总体架构
从架构上看，中兴通讯表示自主进化网络解决方案采用分层闭环的原则，构建网元级、单域级、跨域级的智能网络体系；将AI能力模块化设计，随需植入网络各层级，包括网元层、管控层、运营层，构建能力逐级进化、价值持续叠加的自主进化网络，通过网络进化、运维进化、运营进化实现网络运营运维的化繁为简，助力运营商进一步开源节流、提升效率。
在应用场景方面，自主进化网络可以为运营商提供系列网络AI解决方案，涵盖网络规划、建设、运维、优化、运营的全过程，中兴通讯已经在多个场景中进行实践和应用，比如在智能节能、基于AI的Massive MIMO自动调优、基于AI的移动负载均衡、智能根因定位等场景。未来自主进化网络解决方案将会使网络实现自主运维、自主恢复、自我优化，无需人工操作。
该解决方案的AI引擎是中兴通讯人工智能平台uSmartInsight，可为运营商提供可部署于网络各个层次、不同位置的智能引擎，为网络实现泛在的智能识别、分析、预测、决策能力；提供具备大规模数据处理和模型训练能力的训练平台，并开放给第三方使用。
网络智能化何时实现？
全行业共同推动分级演进
网络智能化什么时候来？估计这是每一位通信人都非常关心的问题。
中兴通讯系统方案部部长左罗在接受采访时表示，当前网络的智能化水平大致处于L1和L2之间，大部分场景处于L1，局部场景具备L2水平。不同的网络架构也会对智能化的水平产生制约，相比传统网络，云化网络更容易实现高级别智能化。传统网络只能做局部智能化增强，最多只能达到L3级。他建议，5G新建网络可以参考L2级水平来起步建设，并逐步向L3/L4演进。
L1/L2/L3/L4又是什么概念呢？这要参考网络智能化的分级标准。
网络智能化分级各阶段的关键特点
众所周知，自动驾驶汽车有5个等级标准，从L1到L5分别是辅助驾驶、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。自动驾驶汽车正是按照这个等级标准逐级演进，逐步实现从解放驾驶员的双手到解放双眼再到无人驾驶，目前正向L3和L4进发。
与自动驾驶汽车相似，自主进化网络同样分为了5个等级，从L1到L5分别是辅助运行、初级智能化、中级智能化、高级智能化和完全智能化，以通过引入AI逐步解放人力。
定义统一的等级标准非常重要，一方面可以在行业内就智能化形成统一认识和理解，另一方面也有助于行业内各参与方在技术引入、产品规划方面提供一个参考依据。
定义好统一的等级标准后，接下来就是场景测试。
自动驾驶汽车要上路，关键是要让车辆去应对环境的变化，这个环境通常称为“场景”。不同的驾驶行为、行驶场地和环境组合组成了自动驾驶的“场景库”。场景库就相当于自动驾驶汽车测试评价的“题库”。自动驾驶汽车正是通过不断的场景测试一步步分等级演进的。
与自动驾驶汽车一样，自主进化网络也将在网络规划设计、开通部署、运维优化、业务运营等不同的工作流程下多个场景中逐步实践和应用，同时从网元—>子网—>跨域—>整网逐步拓展，最终实现端到端的、全流程的网络智能化、自动化。
网络智能化逐场景演进
为此，中兴通讯已与国内外众多运营商在一些典型场景上开展了多方面的试点和验证工作，并取得一系列的实际效果。
比如，与中国电信合作开展5G智慧运营项目，围绕5G智能规划、5G基站与核心网的根因分析等AI价值场景，在江苏、福建和广东省分别开展试点；和中国移动开展基于O-RAN架构的AI增强负载均衡联合验证；和中国联通在山东合作成立智能网络联合创新实验室，开展5G运维智能化探索和应用。
是的，随着5G与AI技术不断推进，网络智能化正在一步步向我们走来。
但行业同样清醒的认识到，全智能化的网络不可能一蹴而就。与自动驾驶汽车一样，前方道路宽阔，但并非平坦无岖。
左罗强调，自主进化网络主要面临三个方面的挑战。
一是技术挑战，当前仍然缺乏高质量数据集，造成训练的模型问题较多；识别正确的模型并对其进行训练需要大量时间。另外，AI系统缺乏透明度、利用AI执行需要大量网络资源、AI引擎与现网管控/网元等接口规范尚未标准化。
二是人员挑战，运营商需要大量商业技能、技术技能和分析技能人才队伍。
三是运营挑战，解决AI用例难、部署AI流程复杂、AI在网络运营中的法律和道德问题。
为此，中兴通讯表示，构建能力逐级进化、价值持续叠加的自主进化网络，需要网络设备厂家、芯片、运营商等一起参与，从点到线到面，逐步在网络的各层次开展自主进化网络实践和研究。在演进道路上，同时也需要标准化组织能够起到积极作用，将模型、算法、平台等进行共享共建，早日实现自主进化的网络目标。
作为全球领先设备商，中兴通讯于2018年8月就发布了《5G网络智能化白皮书》，提出将AI与5G结合作为5G网络部署的切入点。2019年6月，在MWC上海展期间，中兴通讯首次提出了“自主进化网络”解决方案，以泛在AI实现5G整网的智能化，赋能网络全面进化。
中兴通讯自主进化网络总体架构
从架构上看，中兴通讯表示自主进化网络解决方案采用分层闭环的原则，构建网元级、单域级、跨域级的智能网络体系；将AI能力模块化设计，随需植入网络各层级，包括网元层、管控层、运营层，构建能力逐级进化、价值持续叠加的自主进化网络，通过网络进化、运维进化、运营进化实现网络运营运维的化繁为简，助力运营商进一步开源节流、提升效率。
在应用场景方面，自主进化网络可以为运营商提供系列网络AI解决方案，涵盖网络规划、建设、运维、优化、运营的全过程，中兴通讯已经在多个场景中进行实践和应用，比如在智能节能、基于AI的Massive MIMO自动调优、基于AI的移动负载均衡、智能根因定位等场景。未来自主进化网络解决方案将会使网络实现自主运维、自主恢复、自我优化，无需人工操作。
该解决方案的AI引擎是中兴通讯人工智能平台uSmartInsight，可为运营商提供可部署于网络各个层次、不同位置的智能引擎，为网络实现泛在的智能识别、分析、预测、决策能力；提供具备大规模数据处理和模型训练能力的训练平台，并开放给第三方使用。
网络智能化何时实现？
全行业共同推动分级演进
网络智能化什么时候来？估计这是每一位通信人都非常关心的问题。
中兴通讯系统方案部部长左罗在接受采访时表示，当前网络的智能化水平大致处于L1和L2之间，大部分场景处于L1，局部场景具备L2水平。不同的网络架构也会对智能化的水平产生制约，相比传统网络，云化网络更容易实现高级别智能化。传统网络只能做局部智能化增强，最多只能达到L3级。他建议，5G新建网络可以参考L2级水平来起步建设，并逐步向L3/L4演进。
L1/L2/L3/L4又是什么概念呢？这要参考网络智能化的分级标准。
网络智能化分级各阶段的关键特点
众所周知，自动驾驶汽车有5个等级标准，从L1到L5分别是辅助驾驶、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。自动驾驶汽车正是按照这个等级标准逐级演进，逐步实现从解放驾驶员的双手到解放双眼再到无人驾驶，目前正向L3和L4进发。
与自动驾驶汽车相似，自主进化网络同样分为了5个等级，从L1到L5分别是辅助运行、初级智能化、中级智能化、高级智能化和完全智能化，以通过引入AI逐步解放人力。
定义统一的等级标准非常重要，一方面可以在行业内就智能化形成统一认识和理解，另一方面也有助于行业内各参与方在技术引入、产品规划方面提供一个参考依据。
定义好统一的等级标准后，接下来就是场景测试。
自动驾驶汽车要上路，关键是要让车辆去应对环境的变化，这个环境通常称为“场景”。不同的驾驶行为、行驶场地和环境组合组成了自动驾驶的“场景库”。场景库就相当于自动驾驶汽车测试评价的“题库”。自动驾驶汽车正是通过不断的场景测试一步步分等级演进的。
与自动驾驶汽车一样，自主进化网络也将在网络规划设计、开通部署、运维优化、业务运营等不同的工作流程下多个场景中逐步实践和应用，同时从网元—>子网—>跨域—>整网逐步拓展，最终实现端到端的、全流程的网络智能化、自动化。
网络智能化逐场景演进
为此，中兴通讯已与国内外众多运营商在一些典型场景上开展了多方面的试点和验证工作，并取得一系列的实际效果。
比如，与中国电信合作开展5G智慧运营项目，围绕5G智能规划、5G基站与核心网的根因分析等AI价值场景，在江苏、福建和广东省分别开展试点；和中国移动开展基于O-RAN架构的AI增强负载均衡联合验证；和中国联通在山东合作成立智能网络联合创新实验室，开展5G运维智能化探索和应用。
是的，随着5G与AI技术不断推进，网络智能化正在一步步向我们走来。
但行业同样清醒的认识到，全智能化的网络不可能一蹴而就。与自动驾驶汽车一样，前方道路宽阔，但并非平坦无岖。
左罗强调，自主进化网络主要面临三个方面的挑战。
一是技术挑战，当前仍然缺乏高质量数据集，造成训练的模型问题较多；识别正确的模型并对其进行训练需要大量时间。另外，AI系统缺乏透明度、利用AI执行需要大量网络资源、AI引擎与现网管控/网元等接口规范尚未标准化。
二是人员挑战，运营商需要大量商业技能、技术技能和分析技能人才队伍。
三是运营挑战，解决AI用例难、部署AI流程复杂、AI在网络运营中的法律和道德问题。
为此，中兴通讯表示，构建能力逐级进化、价值持续叠加的自主进化网络，需要网络设备厂家、芯片、运营商等一起参与，从点到线到面，逐步在网络的各层次开展自主进化网络实践和研究。在演进道路上，同时也需要标准化组织能够起到积极作用，将模型、算法、平台等进行共享共建，早日实现自主进化的网络目标。