5G，必须要有AI赋能！

发布: 2019-09-12 09:03 | 作者: 邓志强 | 来源: 移动通信网 | 字体: 小中大

相关专题： 5G 人工智能边缘计算中兴通讯网络切片物联网

5G带来的网络复杂性，该如何运维？

5G已来，迄今为止，中国三大运营商，已有超过6万个5G基站，也相继开始用户试用，但5G网络继续发展，将史无前例地走进网络融合化、场景多样化、终端多样化和业务多样化时代。

对用户来说，2G时代，能打通电话，能发短信已满足；3G时代，用户能在手机上上网，已感欣喜；4G时代，移动宽带大大提升，视频、直播都已流畅清晰；但5G时代来临，不再局限于人的需求，个人用户、商业用户、物联网终端等等，各种不同的场景，不同的业务需求，在这背后，网络运维的压力也将史无前例的呈现在运营商的面前。

5G使得运营商大规模进入垂直行业，包括物联网、工业互联网、远程医疗等已知和未知的业务，需要一个更加智能的网络，实现动态、按需匹配用户需求。

对于当前网络，运营商的运维能力都已捉襟见肘，又如何去面对5G网络复杂的运维呢？

5G网络到底有多复杂？

5G不会是4G的简单升级，在运维方式上也会发生根本性的变化，首先我们看看5G网络相比234G，会有多复杂。

首先，5G网络分为三大场景。

我们目前触及的只是其中的eMBB场景，eMBB( Enhanced Mobile Broadband)，增强移动宽带，也就是当前经常提到的5G高速率。而另外两个场景mMTC (Massive Machine Type Communication，大规模机器通信），URLLC：超高可靠超低时延通信，分别要在3GPP R16和R17版本才能确定，确定之后，网络又该如何运营管理？

其次，5G网络eMBB场景又分为独立组网（SA）和非独立组网（NSA）

非独立组网方式，还涉及到将4G基站升级到支持5G控制面功能，掌管5G的控制面，一旦发生问题，核查寻找和定位故障将变得非常复杂。而为了节省频率，在NSA下，还会出现与4G动态共享频率的情况，如何进行频率管理，也将是运维难题。

ͼƬ1.png

即使是独立组网的方式，也需要根据不同的业务，进行不同的网络切片，在之前文章中，我们曾提到过中兴“切片商城”的概念，也就是说会开放巨量的网络切片，它们的运维也将面临巨大的难题。

第三，5G网络要实现边缘计算和要对外开放

边缘计算也将是5G重要组成部分，概念就是让离终端近的处理计算，而这样的边缘计算管理也将成为运维难题。5G还有一个重要的功能，就是对外的能力开放，但开放后带来的安全性、协同性管理等也将是需要面临的问题。

第四，5G网络要和234G网络共存和平滑切换

5G的覆盖不可能一蹴而就，就涉及到需要234G作为补充，2G/3G/4G/5G网络设备不断叠加，网络越来越复杂，5G与旧网络之间的平滑切换，出现故障如何协同定位，多种网络共存怎么维护？都会摆在运维面前的难题。

除5G网络本身给运维带来的复杂性，还有两个重要的问题运营商需要面对：

1、5G的能耗问题，该如何解决？

5G网络的能耗问题，一直是摆在运营商面前的难题，如果按传统运维模式，运营商是否可以承受能耗之痛？

2、目前运营商运维人才有所欠缺的情况下，怎样能更好运维5G网络？

近些年以来，互联网、移动互联网等的兴起，运营商无法吸引优秀人才，优秀人才外流已经是不争的事实，而5G如果按照传统的运维模式，势必需要大量经验丰富的运维人员，这就成了摆在运营商面前非常迫切的问题了。

运维的难题摆在面前？5G时代该怎样运维？

人工智能赋能自动运维

问题的唯一解决途径，就是需要人工智能赋能自动运维！

5G时代的运维，必须要依靠人工智能变被动为主动，优势主要有：

一是增加业务收入。通过人工智能，提高业务能力，以前受技术或运维能力限制的业务运营商可以放手的开展，增加运营商的收入；

二是增效降本。通过智能化提高网络效率，节省能耗，降低运营成本；

三是降低故障率。自动化运营要智能预判故障，先于用户投诉提前修复网络故障隐患，还要通过多维关联分析精准定位故障根因，提升故障处理效率。

5G自动化运维的方向毋庸置疑，但要落地，还要靠具体的解决方案。事实上，一些厂商已提出了很好的自动化运营解决方案，我在MWC2019上海展现场，就研究了不少自动化运营的方案，其中中兴首次提供了“自主进化网络”的概念，非常有先瞻性。

中兴通讯提出的自主进化网络的智能化解决方案，通过在网络的各个层面引入人工智能，构建能力逐级进化、价值持续叠加的自主进化网络，通过运营层、管控层、网元层三个层面的进化来驱动网络向目标演进。uSmartInsight作为中兴通讯统一的人工智能平台，是自主进化网络的引擎，是自主进化网络解决方案重要的一部分。

但并非一步完全实现，而是分成了L1-L5的5个级别的智能化，如下图（图片来自中兴展台，版权归其所有）。

L1阶段：辅助运行。

这个阶段主要还是以人为主，AI作为运维的工具来辅助，也就是需求、策略、决策、执行等都还是由人来决定，AI将一些简单、重复性的工作完成，智能化的水平不太高，但可以大大减少运维人员的工作量。相信目前大部分地方的运维都能达到这个水平，网优平台、运维平台、各种工具都属于这个范畴。

L2阶段：初级智能化。

这个阶段AI初步具备了可靠的执行能力，我们只要提出需求，定制好相关的多种运营策略，由AI智能判断提出适合的方案，供人工选择，再交由AI执行。这就类比于我们常用的导航，我们提出目的地，由导航提供几个路线供你选择，再由你选择距离最短或是拥堵最少，或是收费最少等方案来执行。

5G网络的运维平台，至少需要按这个水平进行建设，再逐步向更高级演进。

L3阶段：中级智能化。

这个阶段比初级智能化更进一步，由AI来确定策略方案，人在当中的作用是提出需求，决策是否执行，策略方案的细节和执行层面全部交由AI来完成。

L4阶段：高级智能化。

更进一步，我们只需要提出需求，例如我们提出今天体育馆将举行一场演唱会，预计到场人数8万人，请系统帮我们解决剩下问题。AI通过计算系统目前的资源、以往的处理方案和数据，自动制定调整方案，并根据方案去执行，在执行的过程中根据现场的数据情况不断自动调整，完成后自动提交报告。

L5阶段：完全智能化。

需求也不用提出了，系统自动根据现网的各种数据汇总，自动预判，自动提出需求，智能化提出策略方案，执行和不断去调整方案。

这样的分级演进逐步贯穿智能感知、场景识别、智能诊断、分析预测、智能决策、自动执行等自动化闭环全生命周期，持续提升网络端到端管理、运营能力。但为了避免AI完全控制网络，中兴也认为在任何阶段，人对网络都具备最高的紧急干预权限，也就是说，任何时候，AI必须服从人的管理。

当然，更重要的是实施落地。

据了解，中兴通讯已经与国内外众多运营商在网络AI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。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，在江苏和福建两个省分别开展试点；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。

AI会不会导致大量运维人员的失业？

在现代工业化的进展中，这个疑问一直存在。在上世纪初，以福特流水线为起端，工业自动化水平一直在不断的提高，计算机的出现，更是加速推进自动化的进展。每次自动化的飞跃进展，人们似乎都要惊呼：人将大量失业！

但事实是，一百年前，世界只有20亿人口，如今70多亿，就业人口仍然供不应求。AI不会抢了运维人员的“饭碗”，而只会促使人向更高阶发展，AI再智能，也需要人来定义它的方向、规则。

智能化演进分级以逐步解放人力为目标，提升自动化水平，向高层智能联网演进。运营商在5G运营上需要提前定义好运维人才的角色定位，改变传统的运维人才培养，注重三个方面的技能：商业技能、技术技能和分析技能，通信从业者也必须清晰规划自己的定位，掌握相关的技能，才能在5G时代不落伍。