电信行业人工智能应用白皮书.pdf
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1、电信行业人工智能应用白皮书电信行业人工智能应用白皮书中国人工智能产业发展联盟中国人工智能产业发展联盟2021年年3月月ii致 谢本白皮书是在中国人工智能产业发展联盟产学研融合与应用工作组指导下,由电信项目组组织,中国信息通信研究院标准与技术研究所牵头,中国移动通信有限公司研究院、中国电信股份有限公司研究院、中国联合网络通信有限公司研究院、华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、英特尔(中国)有限公司等联合参与起草。限于编写时间、起草人员知识积累与人工智能电信行业应用发展尚未完全定型等方面的因素,内容恐有疏漏,烦请不吝指正。主要起草人:主要起草人:中国信息通信研究院:程强、刘姿杉、吕博;中国移动
2、通信有限公司研究院:张欢、吴博、王静、宋晓佳、李爱华;中国电信股份有限公司研究院:王峰、赵龙刚、钱兵、曾宇、白燕南;中国联合网络通信有限公司研究院:韩赛、胡雅坤、张冬月、师严、赵良;华为技术有限公司:后希旭;中兴通讯股份有限公司:袁丽雅;英特尔(中国)有限公司:王海宁。AIIA电信行业人工智能应用白皮书iii前 言利用人工智能提供的强大分析、预测与策略优化等能力来赋能网元、网络和业务系统,实现电信网络的智能规建、智能运维、智能优化管控与业务能力提升,已经成为当前国内外电信行业的发展重点。国内外运营商、设备商和服务商等在电信网络智能化方面纷纷布局,电信网络智能化在标准研究、技术验证与落地应用等方
3、面均有重要推进。2020 年,伴随着 5G 网络的大规模商用和网络人工智能平台的建设成熟,越来越多的网络智能化应用与业务得以落地并发挥良好效果。人工智能作为电信网络的重要使能技术已经成为行业共识,网络内生智能将带动新一代信息基础设施的发展演进,促进网络、计算、数据与影响的融合与协同,为 ICT 和各个垂直行业带来全面智能能力的支撑与推动。本白皮书系统分析目前电信网络智能化的总体发展态势与应用现状,集中展示 AI 技术在移动网、固定网络和业务服务应用场景的落地案例,包括故障根因分析、异常小区发现、基站节能、业务内容智能推荐、网络质量智能监控与业务智能识别调优等。随着电信行业人工智能应用不断在现网
4、落地部署并释放价值,AI 将贯穿电信网络端到端全生命周期的运营与演进,实现网络的泛在智能能力,帮助运营商实现数字化转型,带动整个电信产业的智能升级。AIIA电信行业人工智能应用白皮书iv目录一、电信行业人工智能应用总体发展态势.-1-(一)电信网络智能化成新一代信息基础设施发展重点之一.-1-(二)电信行业加大人工智能的研究投入与应用部署.-2-(三)电信网络智能化标准化工作得到积极开展与推进.-5-二、人工智能在电信行业中的发展应用现状.-10-(一)人工智能在电信行业应用概述.-10-(二)人工智能在电信网络与业务中的应用现状分析.-12-(三)当前网络智能化能力等级已达 2-3 级.-1
5、5-三、人工智能在电信行业中的应用实践.-18-(一)移动网应用实践案例.-18-案例一:物联网端到端质差识别与定位定段.-18-案例二:智能基站节能.-19-案例三:无线网络异常小区发现.-20-案例四:Massive MIMO 天线权值自适应.-21-案例五:VoLTE 语音质量智能评估.-22-(二)固定网应用实践案例.-24-案例一:面向 IPTV 业务的接入网设备告警定位与故障预测.-24-案例二:IPRAN 故障分析定位.-25-案例三:光传送网故障根因分析.-26-案例四:光传送网智能传输质量管理.-27-AIIA电信行业人工智能应用白皮书v案例五:光网络健康度分析及预测.-28
6、-案例六:无源光网络(PON)链路弱光问题根因分析.-29-案例七:宽带家庭业务识别调优.-30-案例八:家宽网络质量智能监测.-31-案例九:基于学件工具的金融数据中心网络智能运维.-31-(三)业务服务实践应用案例.-32-案例一:网络满意度智能提升.-32-案例二:家宽视频内容智能推荐.-34-案例三:智能语音交互.-35-案例四:内容分发网络(CDN)智能调度.-36-案例五:数据中心智能节能.-37-四、电信网人工智能应用未来发展与展望.-38-(一)网络智能化基础能力持续增强.-38-(二)知识与 AI 融合来更好适配网络智能化应用需求.-39-(三)人工智能技术新范式用于解决网络
7、智能化应用痛点.-39-(四)新技术浪潮下人工智能、云计算与未来网络融合发展.-40-缩略语.-42-AIIA电信行业人工智能应用白皮书-1-一、电信行业人工智能应用总体发展态势(一)电信网络智能化成新一代信息基础设施发展重点之一(一)电信网络智能化成新一代信息基础设施发展重点之一构建智能化社会适应万物互联的新一代信息基础设施,保障信息基础设施的安全,对于促进信息技术与实体经济融合、拓展数字经济空间具有重要意义。目前,全球已经掀起了人工智能应用的浪潮。将人工智能技术引入到新一代通信基础设施,可以为网络、计算、应用等信息基础设施提供基于数据的感知、预测和管控能力,促进网络、计算、应用等基础设施的
8、融合与协同。人工智能在越来越多的复杂场景下可以做出比人类更优的决策,无疑让网络智能化建设开拓了新的视野,给网络的发展带来了前所未有的新机遇,也为电信网络重构转型过程中遇到的众多困难和挑战提供了高效的加速解决路径。人工智能技术可以应用于电信网络实现智能部署,例如智能网络参数配置和智能资源配置;智能运维,例如故障归因分析和网络异常检测;智能优化,包括 SLA 稳定保障和智能设备节能等;智能管理,例如智能网络切片和智能负载均衡等。据 Tractica/Ovum 预测,到 2025 年,电信业整体 AI 用例软件市场将以 48.8%的年复合增长率增至 113 亿美元。目前国内外的标准化组织、运营商和服
9、务商在积极探索电信网络智能化的需求、架构、算法和应用场景,人工智能在网络中的应用正逐步由概念验证进入落地阶段。AIIA电信行业人工智能应用白皮书-2-(二)电信行业加大人工智能的研究投入与应用部署1.国内外运营商在网络规建维优等方面积极引入人工智能技术(二)电信行业加大人工智能的研究投入与应用部署1.国内外运营商在网络规建维优等方面积极引入人工智能技术从 2017 年起,全球运营商开始探索在网络规-建-维-优等全生命周期引入人工智能和大数据技术,来辅助 5G 时代的网络运维。国内三大运营商都已在人工智能领域布局,在智能客服、智慧城市、智慧医疗、智能交通、智能网络运维、智能 5G 网络等多方面展
10、开工作。中国移动在标准化、基础平台和应用实践等方面均有所推进。标准化方面,先后在8个标准化和行业组织积极推动网络智能化水平分级框架和评估方法标准化工作;平台方面,发布了人工智能基础平台“九天平台”,全线孵化系列 AI 能力和应用服务能力;应用方面多个典型案例包括智能客服、网络故障端到端智能运维和业务质量智能感知等均已在网络运营中得到部署,并取得显著成效。中国联通于2019 年 6 月发布中国联通网络人工智能应用白皮书,推出网络智能化发展引擎智立方 CubeAI 平台,构建网络 AI 共赢生态和开放合作体系,并与华为、百度、科大讯飞、烽火等公司均有 AI 项目合作。中国联通目前已经落地部署的应用
11、包括基于 AI 的核心网 KPI 异常检测、IP RAN 的智能事件管理、一站式智能排障、基于 AI 的无线网络自排障、基于 AI 的无线多载波吞吐量参数优化、基于 AI 的弱 PON 信号检测等。中国电信牵头产业界共同编制发布了网络人工智能应用白皮书,并基于自身在数据、算法、通用算力和渠道方面的优势,从面向客户与网络运营两大切入领域发展人工智能,目前AIIA电信行业人工智能应用白皮书-3-已在移动基站节能和运维智能化等方面落地部署了人工智能应用。与此同时,国外电信运营商也在积极推进 AI 应用,美国 AT&T、韩国 SK 电讯、日本 NTT Docomo 等已经将 AI 技术上升到公司战略高
12、度,并通过多种方式介入人工智能领域。AT&T 提出了 Network 3.0Indigo 下一代网络转型计划,将 AI 技术应用在网络故障预警、移动网络现状分析上,将运营商内部大量常规操作流程转向过程自动化。AT&T 与 Tech Mahindra 合作开发了 AI 开源平台 Acumos,并计划通过 Acumos 来建设智能化网络。日本 NTT Docomo 于 2020 年 1 月发布了白皮书:5G Evolution and 6G,提出将利用 AI 技术实现移动网络的泛在智能。2019 年 5 月,Orange 联合华为共同完成了基于 AI 的光网智能运维测试,并联合智能边缘物联网软件提
13、供商 Octonion 推出了专门为 LTE-M 网络设计的物联网设备,来实现边缘人工智能与网络安全。除此之外,西班牙电信、德国电信、沃达丰等运营商都提出了网络智能转型计划,在网络运维、优化、业务服务等领域引入 AI技术。2.国内外设备商积极推动网络 AI 应用与垂直业务服务2.国内外设备商积极推动网络 AI 应用与垂直业务服务国内外设备商与服务商在电信网络智能化发展上大力投入,并积极展开与运营商的合作,提出网络智能化的应用方案与垂直业务服务。在国内,华为在 2019 年推出 NAIE 人工智能电信网络开源平台,提供了多项网络智能案例,并先后发布多项与网络智能化和自动驾驶网络相关的白皮书,包括
14、华为面向自动驾驶移动网络的关键场景白皮书、华为网络人工智能引擎(iMaster NAIE)白皮书、自AIIA电信行业人工智能应用白皮书-4-动驾驶网络解决方案白皮书等。2020 年,华为面向全球上市自动驾驶网络解决方案iMaster智能运维系列产品,包括网络人工智能单元、跨域智能运维单元等。中兴通讯提出通过云化网络引入数据感知、智能分析、意愿洞察三大 AI 能力,构建端到端的智能化网络,并于 2018 年 2 月发布人工智能助力网络智能化-中兴通讯人工智能白皮书、2018 年 10 月发布中兴通讯 5G 网络智能化白皮书。大唐移动积极推动智能化网络运维和多网融合,深入推进垂直服务和通用服务,包
15、括智能网联汽车、智能无人书店、智能安防、智能制造、智慧电力等。在国外,爱立信提出多项 AI 网络应用案例,并与多家运营商和服务商展开合作,例如与日本 NTT Docomo 签署了业界最大的 AI 网络优化项目合同,为其提供基于 AI 的无线接入网优化;为日本软银提供基于 AI 技术的无线接入网设计;支持印度最大运营商 Bharti Airtel 构建智能和预测性网络运营;与沃达丰合作将 AI用于智能小区切换;与中国联通合作共建移动网络人工智能应用联合实验室等。美国高通推出了在智能手机、汽车等终端侧上应用 AI更快速高效的 AI 引擎,通过将 AI 和 5G 结合,利用 5G 的高容量、低时延和
16、高可靠性的特性来支持终端实现感知、推理和行动。思科在2019 年 6 月发布了一系列软件增强功能,旨在将人工智能和机器学习更深地融入网络,并提出了基于 AI、数据中心和云在内的基于意图的网络(Intent Based Network,IBN)等。AIIA电信行业人工智能应用白皮书-5-(三)电信网络智能化标准化工作得到积极开展与推进(三)电信网络智能化标准化工作得到积极开展与推进从 2017 年起,国际国内的标准组织和产业联盟陆续成立了一系列网络与 AI 技术融合相关的工作组和标准项目,除了中国人工智能产业发展联盟(AIIA)的电信项目组,还包括欧洲电信标准协会(ETSI)体验网络智能工作组(
17、ENI)、国际电信联盟电信(ITU-T)ML5G 焦点组、ITU-T 自治网络(Autonomous Networks,AN)焦点组、国际电信论坛(TMF)的自治网络工作组,以及中国通信标准化协会(CCSA)各技术委员会、IMT-2020(5G)推进组的 5G 与 AI 融合项目组、全球移动通信系统协会(GSMA)的网络人工智能(AI in Network)特别工作组;第三代合作伙伴计划(3GPP)的“5G 网络自动化的推动因素研究(eNA)”、“自治网络分级(ANL)”等项目、TD-LTE 全球发展倡议组织(GTI)的 5G 网络智能化项目等。各个组织的研究从点到面,从单域到跨域,结合概念验
18、证项目和试点实践,逐步形成人工智能在电信网络及业务应用等方面的共识。1.ETSI1.ETSIETSI十分重视AI技术在ICT领域的应用,于2020年6月发布“AI及其用于 ETSI 的未来方向”白皮书。ETSI 于 2017 年 2 月正式成立了体验网络智能工作组(Experiential Networked Intelligence,ENI),致力于研究如何在电信网络中引入人工智能技术辅助实现智能化网络运维。经过近 4 年的工作,ENI 陆续发布了多个版本系列规范和报告,包括 ENI 用例、需求、术语、架构、智能分级等,在研AIIA电信行业人工智能应用白皮书-6-和即将发布的还包括网络 AI
19、 智能分级评估方法、基于意图感知的网络自治、架构映射、数据处理机制、随流检测技术等。与此同时,基于第一版 ENI 架构,ENI 启动了 13 项面向智能切片、流量分类、智能缓存、网络和数据中心节能、承载网优化、mMIMO 优化等特定用例的概念验证项目,初步验证了将 AI 用于网络运维的可行性及参考方案。ETSI 于 2017 年成立零接触网络和服务管理行业规范组(Industry Specification Group-Zero Touch Network and ServiceManagement,ISG ZSM)。ZSM 工作组偏重无线和核心网,其标准化目标是端到端网络及服务进行自动化管理
20、(如交付、部署、配置、维护和优化),在理想情况下实现 100%自动执行从交付到部署业务的流程和任务,但其所提出的架构并没有强调 AI 能力。目前该小组的输出成果包括 ZSM 的应用案例、需求、端到端切片技术和闭环控制实现等。2.ITU-T2.ITU-TITU-T FG-ML5G(面向 5G 等未来网络的机器学习焦点组)于 2017年 11 月成立,主要目标是研究输出未来网络中应用机器学习技术的技术报告,包括网络架构,接口,协议,算法和数据格式。在 FG-ML5G完成了 2 年的研究后,成果输入到其所属研究组 ITU-T SG13 进一步定义了 Y.317x 系列标准建议,规定了如何在网络中应用
21、机器学习技术,ITU-T ML5G焦点组的相关工作已于2020 年7 月完结并关闭。2020年,ITU 与 AIIA 共同主办人工智能大赛暨 ITU AI/ML in 5G 挑战赛,AIIA电信行业人工智能应用白皮书-7-来创新和解决 5G 中的相关问题,包括网络拓扑优化、基站退服告警预测、移动通信网基站小区节能预测、核心网 KPI 指标异常检测等。ITU-T FG-AN(面向自治网络的焦点组)于 2020 年 12 月 SG13全会审议通过成立,主要目标是提供一个开放平台来执行与“自治网络”相关的标准研制的前期活动,输出研究报告等。该焦点组的启动会议已于 2021 年 2 月召开。3.TMF
22、3.TMFTMF 是最早认识到自治网络在数字转换业务方面的强大价值的组织之一。2019 年 TMF 开展“自治网络项目”,并先后发布了自治网络系列白皮书,阐述了 TMF 对自治网络用例、愿景与路线图、业务需求和技术架构等方面的研究内容。针对其中一些用例,TMF 成立了催化剂项目 Catalysts,分阶段证明了这些用例的可行性。同时,TMF还面向自治网络开发了开放 API,并正在与 ETSI 等其他标准组织合作,研讨如何进一步根据 ETSI 相关标准规范实现 API 开发和使用。4.CCSA4.CCSACCSA 下设的多个技术委员会和标准推进组都陆续开展了网络应用人工智能的行业标准和研究项目。
23、CCSA TC1 主要研究面向互联网基础设施和应用的智能化分级、IPRAN 网络故障溯源以及行业应用等。CCSA TC3 主要研究制定核心网智能化切片应用、基于人工智能的网络业务量预测及应用场景研究、面向 SDN 的智能型通信网络架构的意图网络等方面标准。CCSA TC5 目前主要关注 5G 核心网智能切片的应用研究、5G 基站智慧节能技术研究、人工智能和大数据在无线通AIIA电信行业人工智能应用白皮书-8-信中的应用研究等。CCSA TC7 目前主要关注网络管理与维护、电信运营支撑系统相关领域,其中 TC7 WG1 正在开展“移动通信网络管理与运营智慧化水平等级技术要求”等相关标准项目和无线
24、网络管控智能化增强研究项目。CCSA SP1 NFV 特设标准项目组研究制定了NFV 智能化部署和智能编排相关的标准。5.IMT-2020(5G)推进组5.IMT-2020(5G)推进组我国 IMT-2020(5G)推进组于 2020 年初成立了 5G 与 AI 融合研究任务组,目标是通过系统性研究推进 5G 与 AI 融合发展。任务组组织面向 5G 与 AI 深度融合的相关理论和需求方向进行研究,协调推进 3GPP 等国际标准化工作,加速 5G 引入 AI 技术,加大 5G 支持AI 的力度,支撑 5G 网络与应用发展更加智能、高效和协同。目前,任务组已开展了支持 AI 的无线及核心网架构、
25、基于 AI 的 MIMO 技术、基于 AI 的覆盖和容量优化、基于 AI 的移动性管理、AI 应用在 5G网络中传输的业务特性和需求等10余项面向5G端到端网络的5G+AI研究项目。6.3GPP6.3GPP3GPP 非常重视网络发展与人工智能技术的融合。3GPP SA WG2 工作组在2017年5月第121次会上完成5G网络智能化的研究项目“5G网络自动化的推动因素研究(Study of Enablers for NetworkAutomation for 5G,eNA)”的正式立项。该项目将网络数据分析功能(Network Data Analytics Function,NWDAF)引入 5
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