導讀:5G已經(jīng)照進現(xiàn)實,然而不斷增長的網(wǎng)絡復雜性給網(wǎng)絡建設帶來巨大挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的建設運維方式已經(jīng)難以為繼,只有將AI技術和移動網(wǎng)絡進行深度耦合,才能最終實現(xiàn)“自動駕駛”的網(wǎng)絡。
18世紀至今300余年間,世界通過三次工業(yè)革命,完成了機械化、電氣化、信息化的改造,每一次變革都驅(qū)動人類社會邁向新發(fā)展紀元。今天,正在加速到來的5G,疊加步入成長期的人工智能技術正在將人類社會帶入智能化時代,開啟第四次工業(yè)革命。
毫無疑問,在這場波瀾壯闊的變革中,作為產(chǎn)業(yè)變革的先導性與基礎性力量,電信運營商將會扮演著關鍵角色。他們不但是無處不在的網(wǎng)絡使能者,更是AI應用規(guī)模落地的關鍵推動者。正如英特爾中國區(qū)總裁楊旭所言,在當前數(shù)據(jù)洪流的推動下,AI與5G兩個“因數(shù)”互促互進,將產(chǎn)生乘法的倍增效應,加速智能應用的突破與落地,帶來顛覆性的創(chuàng)新機遇。
5G已經(jīng)照進現(xiàn)實,然而不斷增長的網(wǎng)絡復雜性給網(wǎng)絡建設帶來巨大挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的建設運維方式已經(jīng)難以為繼,只有將AI技術和移動網(wǎng)絡進行深度耦合,才能最終實現(xiàn)“自動駕駛”的網(wǎng)絡。當然,對于運營商而言,AI不僅是助力網(wǎng)絡智能的推進器,更是運營商實現(xiàn)服務智能和賦能行業(yè)智能的利器。那么,在5G商用的前夜,運營商應該如何擁抱AI呢?
5G面臨三大挑戰(zhàn),AI已成必需品
在中國移動研究院相關專家看來,5G的規(guī)模商用將面臨三大挑戰(zhàn)。
首先,5G普遍運行在較高頻段,連續(xù)覆蓋的提前下對于基站需求量增加;而且,由于采用了更多的新技術特性,基站復雜度大幅提升,單站成本抬升,CAPEX將會出現(xiàn)明顯上升,如何在合理的投入范圍內(nèi)進行5G網(wǎng)絡建設,成為擺在運營商面前的首個難題。
其次,為了滿足復雜場景和垂直行業(yè)的需求,5G對于網(wǎng)絡靈活性提出了更高要求,端到端的網(wǎng)絡切片給網(wǎng)絡運維管理帶來了很大挑戰(zhàn),網(wǎng)絡參數(shù)從3G/4G時代的幾百個變成了上萬個,而且對優(yōu)化的實時性要求很高,依靠傳統(tǒng)的網(wǎng)絡優(yōu)化方式已是難以為繼。
第三,也是5G所面臨的終極挑戰(zhàn),那就是如何與垂直行業(yè)進行融合,因為只有與垂直行業(yè)進行深度融合,才能迸發(fā)出5G的真正價值,為運營商打開成長的“天花板”。
該專家表示,想要跨越這“三座大山”,構(gòu)建開放、智慧和融創(chuàng)的5G產(chǎn)業(yè)環(huán)境是必須的。在開放方面,在今年MWC上,中國移動聯(lián)合多家全球主流運營商發(fā)起成立的O-RAN聯(lián)盟,用開放的網(wǎng)絡架構(gòu),構(gòu)建低成本的5G網(wǎng)絡;目前,在小站領域,已經(jīng)開始了白盒化的嘗試。
在智慧5G方面,中國移動則是內(nèi)外兼修。對內(nèi),希望能夠采用機器學習、深度學習等AI技術來對網(wǎng)絡進行場景化的部署和優(yōu)化,圍繞網(wǎng)絡規(guī)劃、網(wǎng)絡部署、網(wǎng)絡維護優(yōu)化和業(yè)務發(fā)放等多個工作場景,分步驟地構(gòu)建新一代網(wǎng)絡。對外,則是希望能夠充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價值,“5G與4G不同,除了數(shù)據(jù)量繼續(xù)膨脹之外,會有更多的2B數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的價值會進一步放大,如何將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為價值,5G與AI有很強的結(jié)合需求?!?/p>
AI native以始為終:分步引入賦能5G網(wǎng)絡
羅馬不是一天建成的。對于運營商而言,AI的引入與賦能也不是一朝一夕能夠完成的。
中國移動研究院相關專家告訴C114,雖然對外講的不多,但中國移動對于AI一直非常重視,也實實在在的做了不少工作。在他看來,運營商全面的網(wǎng)絡與服務智能化,整體處于起始階段,需要分層級推進;具體來看,引入AI可以分為三個層面,分別是業(yè)務與服務智能化,網(wǎng)絡運維智能化,網(wǎng)絡自身智能化。
從現(xiàn)網(wǎng)情況來看,業(yè)務與服務的智能化,現(xiàn)網(wǎng)已經(jīng)具備一定的條件,也開展探索性嘗試。以中國移動自主研發(fā)的智能客服“移娃”系統(tǒng)為例,“移娃”系統(tǒng)介入大網(wǎng)百余個客戶渠道,目前單月與客戶交互量已達2億多次,是全球服務量最大的人機交互機器人之一。
網(wǎng)絡運維智能化與自身智能化,要求網(wǎng)絡本身具備動態(tài)、靈活的自動化特征,目前條件受限,大多在5G網(wǎng)絡體現(xiàn),“比如在網(wǎng)絡資源的彈性擴縮容、管理調(diào)度、故障定位以及參數(shù)優(yōu)化等領域,都會涉及到AI技術的應用?!痹搶<冶硎?。
不過,他也坦承,產(chǎn)業(yè)界目前還尚未達成共識,還沒有相對明確的AI技術網(wǎng)絡應用演進路徑,“在SDN/NFV規(guī)模引入之前,現(xiàn)網(wǎng)中基礎設施還不具備完全的自由度和靈活性,只有完成了網(wǎng)絡基礎設施云化之后,AI引入才有更好的基礎。AI與5G的疊加,是我們進入網(wǎng)絡智慧新時代的契機。我們期待AI能給未來云化的基礎設施賦予真正的智慧,而不是在現(xiàn)網(wǎng)中去疊加AI技術去做優(yōu)化,我們希望AI能夠成為未來5G網(wǎng)絡中的原生技術,做到真正的AI native?!?/p>
5G的步伐正在加快,2020年商用時間節(jié)點的確定,正在倒逼產(chǎn)業(yè)鏈進行創(chuàng)新。在AI的引入方面,該專家認為,有幾個領域需要盡快探索,比如更智能的切片管理,針對不同業(yè)務需求或者應用場景,用AI技術實現(xiàn)網(wǎng)絡切片智能化擴容縮容和變更的能力;比如針對不同行業(yè)用戶的業(yè)務需求,通過大數(shù)據(jù)的智能分析,獲取精準用戶和行為畫像,實現(xiàn)定制化靈活高效的邊緣分流,計費管理和資源控制,實現(xiàn)高效個性化的邊緣計算服務;再比如,面向物聯(lián)網(wǎng)垂直行業(yè),利用AI技術來發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡的行為特點,更好的服務上層應用等。
端到端的5G,更需要端到端的AI
5G使得萬物互聯(lián)成為了現(xiàn)實,5G的高帶寬、低時延和大連接能力,使得前所未有的智能化場景和體驗得以實現(xiàn);AI則賦予了這張連接一切的網(wǎng)絡和被連接的萬物新的智能,不僅掀起下一波智能、自能的5G網(wǎng)絡浪潮,更將使得智能化的生產(chǎn)和生活無處不在。
一方面,5G讓人工智能設備更加智能。5G所具備的連接能力、交互能力和新的網(wǎng)絡架構(gòu),能幫助機器更好地理解語境并提升學習能力,使得前所未有的智能化場景和體驗得以實現(xiàn)。
另一方面,AI在為5G注入自主優(yōu)化能力的同時,也為產(chǎn)業(yè)鏈打開了新的成長空間。在未來5G時代,基于數(shù)據(jù)訓練的AI能夠通過分析形成精準洞察,自主設計出最能滿足商業(yè)目標的網(wǎng)絡和服務,靈活適應智慧城市、智能制造、醫(yī)療、交通等多領域的需求。而這也正是中國移動“融創(chuàng)的5G”的內(nèi)涵之一,只有5G網(wǎng)絡與AI應用的結(jié)合,才能產(chǎn)生更大的價值。
AI與5G的互促式發(fā)展,已經(jīng)成為業(yè)界共識。擺在面前的問題,是產(chǎn)業(yè)鏈如何攜手,去加速這個過程,讓5G和AI發(fā)生更多的“化學反應”。而這正是英特爾所擅長的。因為,英特爾不但是業(yè)界唯一一家在5G和AI兩條戰(zhàn)線上,都擁有完整端到端解決方案的廠商。
在5G戰(zhàn)線上,英特爾從終端連接、無線技術、核心網(wǎng)、云等層面布局5G,形成端到端的5G解決方案。在5G終端層面,英特爾目前主要布局在基帶芯片領域;網(wǎng)絡層面,英特爾在關鍵的FPGA領域已有布局,更是憑借著SDN/NFV與產(chǎn)業(yè)界攜手加速運營商面向5G的網(wǎng)絡轉(zhuǎn)型;在云/數(shù)據(jù)中心層面,英特爾的智能計算、分布式云資源等也同樣具備優(yōu)勢。
英特爾技術專家告訴C114,在5G時代,運營商AI擁有廣泛的應用場景,不同的場景對于性能的要求千差萬別;而且,從數(shù)據(jù)的建模、采集、規(guī)劃到裁剪,再到訓練模型、參數(shù)調(diào)整,最終與應用對接,一個很漫長的過程,僅僅依靠一套算法或者硬件平臺是難以滿足需求的。
在AI戰(zhàn)線上,英特爾已建立起面向機器學習與深度學習的通用架構(gòu),在完成對 Nervana 的收購完成后,英特爾將在 AI 軟硬件產(chǎn)品方面形成一套更為完整的自有體系。除此之外,英特爾在軟件層面還為多節(jié)點架構(gòu)提供了多種深度學習的開源軟件框架,及推動前后端協(xié)同 AI 發(fā)展布局的工具和平臺,配合硬件芯片平臺實現(xiàn)端到端的落地。