中兴通讯自主进化网络白皮书.pdf

2020-08中 兴 通 讯 自 主 进 化 网 络白 皮 书 目 录1 行 业 发 展 趋 势 及 挑 战 31.1 5G时 代 通 信 网 络 面 临 新 的 挑 战 31.2 网 络 AI将 成 为 应 对 挑 战 的 重 要 抓 手 41.3 全 球 电 信 运 营 商 加 强 网 络 AI研 究 和 投 入 42 中 兴 通 讯 自 主 进 化 网 络 方 案 62.1 自 主 进 化 网 络 目 标 愿 景 62.2 智 慧 引 擎 构 筑 泛 在 智 能 6 2.3 uSmartInsight智 慧 大 脑 72.4 自 主 进 化 网 络 演 进 路 径 93 自 主 进 化 网 络 十 大 价 值 场 景 113.1 智 能 基 站 节 能 123.2 智 能 Massive MIMO 133.3 基 站 智 能 排 障 153.4 智 能 光 接 入 163.5 智 能 CDN 173.6 智 能 承 载 193.7 智 能 边 缘 203.8 虚 拟 化 智 能 运 维 21 3.9 智 能 切 片 233.10 AIVO数 字 化 运 营 244 未 来 展 望 265 缩 略 语 27 2 一 、 行 业 发 展 趋 势 及 挑 战1.1 5G时 代 通 信 网 络 面 临 新 的 挑 战以 5G为 代 表 的 新 基 建 大 潮 兴 起 ， 对 信 息 基 础 设 施 建 设 提 出 了 新 的 能 力 需 求 。 通 信 网络 将 从 服 务 于 人 走 向 全 面 服 务 于 数 字 化 社 会 ， 产 业 数 字 化 转 型 也 将 进 入 新 的 发 展 阶 段 ，要 求 提 供 数 字 转 型 、 智 能 升 级 、 融 合 创 新 等 各 类 新 型 服 务 。 因 此 ， 运 营 商 的 云 网 基 础 设施 需 要 顺 应 新 基 建 时 代 新 的 发 展 要 求 ， 提 供 数 字 化 、 智 能 化 、 IT/CT/DT融 合 等 新 能 力 ，实 现 对 千 行 百 业 的 赋 能 ， 助 力 整 个 社 会 经 济 生 活 的 高 质 量 发 展 。为 了 满 足 面 向 2B/2C等 各 类 新 型 业 务 场 景 的 需 求 ， 5G网 络 引 入 了 新 空 口 、 云 化 &微 服 务 化 等 新 型 技 术 ， 网 络 能 力 与 4G相 比 有 了 大 幅 提 升 。 与 此 同 时 ， 新 技 术 的 引 入 也 带 来不 少 挑 战 ， 这 些 挑 战 主 要 体 现 在 网 络 运 营 、 网 络 运 维 和 资 源 调 度 三 个 方 面 ： 网 络 运 营 ： 业 务 需 求 更 加 差 异 化 和 个 性 化 ， 要 求 网 络 能 更 高 效 、 灵 活 地 适 配 客 户 和行 业 的 需 求 ， 做 到 随 需 匹 配 。网 络 运 维 ： 网 络 多 制 式 叠 加 ， 云 化 网 络 分 层 解 耦 ， 使 得 网 络 的 运 维 更 加 复 杂 ， 传 统以 人 为 主 的 运 维 模 式 已 经 无 法 满 足 成 本 和 效 率 的 要 求 ， 需 要 引 入 新 技 术 和 手 段 来 降 低 运维 投 入 ， 提 高 运 维 效 率 。资 源 调 度 ： 底 层 云 网 基 础 设 施 需 要 为 上 层 业 务 提 供 更 加 灵 活 、 敏 捷 的 资 源 调 度 能 力 ，同 时 还 需 要 提 高 资 源 利 用 率 。3图 1-1 5G给 运 营 商 带 来 的 挑 战 网 络 运 营 需 求 差 异 性 高行 业 差 异 大 ， 网 络 要 求 能更 懂 客 户 、 随 需 匹 配网 络 运 维 由 被 动 向 主 动 转 变运 维 效 率 低 ， 需 要 更 智能 的 技 术 实 现 降 本 提 效 资 源 调 度 灵 活 性 要 求 更 高资 源 调 度 难 ， 需 要 更 敏 捷 、 自 动 、智 能 的 策 略 资 源 调 度 灵 活 性 要 求更 高 图 例 1.3 全 球 电 信 运 营 商 加 强 网 络 AI研 究 和 投 入图 1-2 网 络 AI助 力 运 营 商 应 对 挑 战 行 业 发 展 趋 势 及 挑 战 4 减 少 简 单 重 复 性 操 作对 机 器 可 替 代 处 理 的 手 工 重 复 类 业 务 ， 通过 AI实 现 成 本 优 化 及 降 低 人 为 误 操 作如 ： 自 动 开 站 、 站 点 /DC智 能 巡 检 等 高 复 杂 性 多 维 分 析需 要 通 过 海 量 数 据 挖 掘 、 跨 域 分 析 等 ， 实 现 高 复杂 性 分 析 的 领 域 ， 超 出 专 家 能 力 宽 度 和 深 度如 ： 跨 域 /E2E故 障 定 界 定 位 、 RCA、 画 像 等前 瞻 性 预 测 预 防对 话 务 、 故 障 、 资 源 占 用 等 ， 基 于 已 知 历 史 信 息 ， 通 过 AI实 现 预 测 和 前 瞻 性 操 作如 ： 流 量 预 测 、 智 能 节 能 、 健 康 检 测 等 寻 求 最 优 解通 过 AI， 从 海 量 的 组 合 选 项 中 ， 寻 求 网 络 与 需 求 、 场景 、 资 源 、 效 率 等 的 最 佳 匹 配如 ： M-MIMO自 适 应 、 IP路 径 调 优 、 智 能 切 片 等 1.2 网 络 AI将 成 为 应 对 挑 战 的 重 要 抓 手人 工 智 能 技 术 在 跨 领 域 特 性 挖 掘 、 深 度 数 据 分 析 、 策 略 动 态 生 成 等 方 面 具 备 天 然 优势 ， 将 AI技 术 引 入 通 信 网 络 可 以 为 5G时 代 网 络 运 营 运 维 提 供 全 新 的 能 力 ， 助 力 电 信 运营 商 构 筑 更 加 灵 活 、 高 效 的 信 息 基 础 设 施 。 网 络 AI将 从 四 个 方 面 发 挥 重 要 作 用 ： 减 少 简单 重 复 性 网 络 操 作 、 基 于 历 史 数 据 的 前 瞻 性 预 防 预 测 、 高 复 杂 性 多 维 分 析 和 寻 求 资 源 与业 务 需 求 的 最 优 解 。 通 过 AI的 助 力 ， 可 以 减 少 人 力 投 入 ， 变 事 后 被 动 维 护 为 事 前 主 动 干预 ， 深 入 进 行 B、 M、 O域 数 据 分 析 以 赋 能 业 务 运 营 ， 做 到 网 络 资 源 最 优 匹 配 ， 助 力 运营 商 开 源 节 流 。 当 前 ， 运 营 商 逐 渐 加 大 了 在 网 络 自 动 化 /智 能 化 领 域 的 投 资 ， 以 及 寻 求 使 用 AI来 实现 网 络 全 方 位 降 本 增 效 和 商 业 机 会 挖 掘 。 Omdia预 测 ， 到 2025年 ， 全 球 电 信 业 对 AI的软 件 、 硬 件 和 服 务 的 投 资 将 达 367亿 美 元 。在 研 究 和 实 践 方 面 ， 国 内 外 运 营 商 也 纷 纷 将 网 络 AI作 为 重 要 的 推 进 目 标 ：中 国 移 动 提 出 5G+计 划 （ 5G+AICDE） ， 目 标 是 打 造 以 5G为 中心 的 泛 在 智 能 基 础 设 施 ， AI是 其 中 的 关 键 元 素 之 一 。 同 时 ， 中 国 移动 集 团 建 设 统 一 AI平 台 （ 九 天 ） ， 聚 焦 网 络 、 服 务 、 管 理 、 安 全 、应 用 五 大 方 向 ， 推 出 百 项 AI应 用 赋 能 各 行 各 业 。 图 例 行 业 发 展 趋 势 及 挑 战 5 中 国 电 信 2019年 发 布 中 国 电 信 人 工 智 能 发 展 白 皮 书 ， 将 随愿 网 络 作 为 其 网 络 智 能 化 的 演 进 目 标 ， 同 时 结 合 云 网 融 合 发 展 战 略 ，基 于 数 据 湖 打 造 AI赋 能 平 台 ， 推 进 AI全 场 景 赋 能 ， 构 建 “ 大 数 据+AI” 开 发 生 态 。中 国 联 通 成 立 网 络 AI中 心 ， 加 大 AI方 面 的 研 究 和 落 地 投 入 ，2019年 发 布 网 络 AI发 展 策 略 和 CubeAI智 立 方 平 台 ， 并 发 起 网 络 AI平 台 合 作 伙 伴 计 划 ， 共 同 打 造 5G+AI生 态 圈 。美 国 AT&T重 视 AI的 引 入 ， 在 linux基 金 会 发 起 开 源 项 目Acumos， 并 致 力 实 现 ONAP、 O-RAN、 Acumos之 间 跨 系 统 的 智能 化 协 作 。 AT&T已 经 在 多 个 场 景 广 泛 引 入 AI， 包 括 客 户 体 验 预 测 、 内 容 个 性 化 推 荐 、 5G站 点 部 署 及 故 障 识 别 、 基 于 AI的 网 络 安 全 分 析 、基 于 无 人 机 视 频 分 析 进 行 铁 塔 维 护 等 。西 班 牙 Telefonica提 出 了 成 为 “ 数 据 驱 动 公 司 ” 的 战 略 ， 设 立大 数 据 和 AI部 门 LUCA， 致 力 于 使 用 AI来 赋 能 决 策 。 2019年 发 布LUCA套 件 ， 通 过 模 型 自 动 训 练 提 高 大 数 据 项 目 的 质 量 和 效 率 ， 同时 倡 议 扩 大 大 数 据 和 AI的 使 用 以 帮 助 客 户 进 行 转 型 。 二 、 中 兴 通 讯 自 主 进 化 网 络 方 案2.1 自 主 进 化 网 络 目 标 愿 景 2.2 智 慧 引 擎 构 筑 泛 在 智 能图 2-1 自 主 进 化 网 络 三 大 进 化6 作 为 全 球 领 先 的 电 信 设 备 商 ， 中 兴 通 讯 早 在 2013年 就 推 出 了 基 于 SDN和 NFV技 术 的ElasticNet弹 性 网 络 解 决 方 案 ， 助 力 运 营 商 面 向 云 化 网 络 转 型 。 随 着 5G到 来 ， 网 络 运 营运 维 面 临 新 的 挑 战 ， 2018年 中 兴 通 讯 在 ElasticNet弹 性 网 络 基 础 上 ， 结 合 大 数 据 /AI等 新技 术 ， 发 布 了 uSmartNet网 络 智 能 化 解 决 方 案 及 系 列 化 白 皮 书 ； 2019年 首 次 提 出 “ 自 主进 化 网 络 ” 解 决 方 案 ， 以 泛 在 AI推 进 5G整 网 的 智 能 化 ， 赋 能 网 络 全 面 进 化 ； 2020年 进 一步 丰 富 了 “ 自 主 进 化 网 络 ” 的 内 涵 ， 围 绕 十 大 价 值 场 景 ， 深 入 实 践 自 主 进 化 网 络 演 进 之路 。 网 络 向 智 能 化 全 面 演 进 的 最 终 目 标 是 使 网 络 系 统 逐 步 实 现 自 主 操 作 ， 通 过 数 据 驱 动 进 行 自 学 习 、 自 演 进 ， 实 现 网 络 系 统 的 智 能 自 治 ， 使 得 网 络 投 资 效 率 、 运 营 运 维 效 率 达到 最 优 。为 了 推 动 网 络 向 智 能 自 治 目 标 迈 进 ， 中 兴 通 讯 推 出 自 主 进 化 网 络 （ uSmartNet） 解决 方 案 ， 通 过 在 网 络 的 不 同 层 面 全 面 引 入 AI， 使 能 三 大 进 化 ： 网 络 进 化 、 运 维 进 化 、 运营 进 化 ， 推 动 网 络 智 商 不 断 提 高 ， 实 现 网 络 随 愿 、 运 维 至 简 、 业 务 随 心 。自 主 进 化 网 络 价 值 收 益 运 维 至 简化 繁 为 简 ， 成 本 持 续 下 降OPEX 业 务 随 心快 速 响 应 ， 收 入 持 续 增 加REVENUE网 络 随 愿随 需 调 度 ， 投 资 持 续 优 化CAPEX三 大 进 化 业 务 变 化 快 速 响 应管 理 维 护 化 繁 为 简网 络 资 源 随 需 调 度 运 营 进 化运 维 进 化网 络 进 化自 主 进 化 网 络 方 案 采 用 分 层 闭 环 的 原 则 构 建 了 网 元 级 、 单 域 级 、 跨 域 级 的 智 能 网 络体 系 。 通 过 1个 智 慧 大 脑 和 3类 智 慧 引 擎 ， 将 AI能 力 微 服 务 化 、 模 块 化 ， 随 需 植 入 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 。 2.3 uSmartInsight智 慧 大 脑 图 2-2 自 主 进 化 网 络 架 构 中 兴 通 讯 自 主 进 化 网 络 方 案 7 网 元 层 ： 在 网 元 层 引 入 实 时 AI引 擎 RSE， 基 于 对 业 务 场 景 和 业 务 运 行 状 态 的 实 时 感知 和 分 析 ， 生 成 动 态 策 略 ， 按 需 进 行 资 源 调 度 和 保 障 ， 实 现 网 络 能 力 和 用 户 需 求 的 最 佳匹 配 。 例 如 ： 在 网 元 层 基 站 中 内 嵌 实 时 AI引 擎 ， 实 现 高 实 时 性 的 网 元 自 环 控 制 ， 实 现 网元 策 略 的 快 速 优 化 。管 控 层 ： 在 管 控 层 引 入 轻 量 化 AI引 擎 LSE， 基 于 全 方 位 信 息 感 知 、 分 析 、 决 策 ， 实现 网 络 管 理 维 护 的 化 繁 为 简 。 使 机 器 逐 步 承 担 重 复 性 的 工 作 ， 减 少 运 维 人 员 的 工 作 量 ，提 升 运 维 效 率 ， 降 低 运 维 成 本 。 例 如 ： 在 无 线 网 管 （ UME） 、 有 线 管 控 （ ZENIC ONE）和 核 心 网 MANO（ Cloud Studio） 中 部 署 轻 量 化 AI引 擎 ， 实 现 单 域 的 闭 环 控 制 。运 营 层 ： 在 运 营 管 理 层 基 于 统 一 智 慧 中 台 架 构 打 造 数 智 融 合 的 智 慧 大 脑 ， 构 筑 端 到端 智 能 化 闭 环 ， 全 方 位 提 升 对 用 户 的 服 务 能 力 ， 实 现 面 向 用 户 的 业 务 快 速 响 应 和 意 图 保 障 ， 持 续 增 加 业 务 收 入 。 例 如 ： 在 运 营 层 大 数 据 VMAX平 台 引 入 集 中 化 的 AI平 台 和 数 据湖 ， 实 现 跨 域 跨 网 的 高 层 智 能 闭 环 。智 慧 大 脑 基 于 中 兴 uSmartInsight数 智 融 合 平 台 构 建 ， 具 备 数 据 管 理 、 模 型 训 练 、编 译 优 化 、 模 型 管 理 和 模 型 推 理 等 全 方 位 AI能 力 。 数 据 管 理 模 块 从 数 据 湖 中 获 取 数 据 ，进 行 数 据 预 处 理 和 数 据 打 标 ， 将 数 据 输 送 至 模 型 训 练 模 块 ； 由 训 练 模 块 进 行 AI模 型 训 练 ，再 将 模 型 编 译 优 化 形 成 可 用 模 型 ， 发 布 到 模 型 市 场 ， 根 据 应 用 需 求 调 用 推 理 模 块 ， 实 现AI对 应 用 的 赋 能 。 RNIA（ 无 线 ） ZENIC ONE（ 有 线 ）IP 5GCOTN端 到 端 价 值 运 营管 理 /控 制 /分 析网 元智 能 化域 内智 能 化跨 域智 能 化 NRAIVO数 字 化 运 营 （ VMAX/OSS） uSmartInsight智 慧 大 脑AI引 擎模 型 训 练 和 推 理（ 集 群 部 署 ）轻 量 化 AI引 擎模 型 训 练 和 推 理（ 单 机 /少 量 服 务 器 部 署 ）实 时 AI引 擎模 型 推 理（ 设 备 内 嵌 ） AI模 型AI模 型AI模 型 数 据 收 集模 型 部 署和 升 级数 据 湖 /模 型 训 练 /模 型 市 场/模 型 优 化VoLTE端 到 端 保 障 切 片 端 到 端 保 障 .智 慧 中 台 CNIA（ 核 心 网 ） 图 2-3 uSmartInsight整 体 流 程 图 2-4 uSmartInsight平 台 构 成 中 兴 通 讯 自 主 进 化 网 络 方 案 8 在 硬 件 方 面 ， 支 持 GPU、 CPU、 FPGA或 HPC集 群 等 多 种 硬 件 部 署 模 式 。在 AI框 架 上 ， 支 持 主 流 的 深 度 学 习 框 架 和 机 器 学 习 框 架 ， 并 对 并 行 计 算 加 速 、 推 理剪 枝 等 关 键 技 术 进 行 了 自 研 优 化 。在 AI算 法 组 件 方 面 ， 探 索 和 优 化 了 100余 个 网 络 相 关 的 算 法 ， 涵 盖 无 线 、 有 线 、 核心 网 等 端 到 端 各 领 域 算 法 模 型 。在 AI应 用 组 件 方 面 ， 提 供 面 向 5G智 能 化 的 具 体 应 用 ， 灵 活 支 持 多 种 应 用 场 景 ， 比如 ： 智 能 预 测 、 射 频 指 纹 、 智 能 切 片 、 根 因 分 析 等 。 AI实 现 广 泛 商 业 应 用 的 关 键 要 素 是 模 型 对 各 类 部 署 环 境 的 适 应 性 ， 需 要 适 配 云 /管 /边 /端 等 不 同 资 源 条 件 的 部 署 要 求 ， 因 此 AI模 型 的 优 化 和 编 译 效 率 至 关 重 要 。 中 兴 通 讯基 于 在 AI推 理 加 速 方 面 的 长 期 技 术 积 累 ， 与 Linux AI基 金 会 合 作 ， 发 起 深 度 学 习 推 理 加速 开 源 项 目 Adlik， 致 力 于 提 供 端 到 端 的 深 度 学 习 模 型 优 化 部 署 方 案 ， 提 升 AI模 型 在 各类 硬 件 上 的 运 行 效 率 ， 加 速 AI的 商 业 应 用 步 伐 。 数 据 管 理数 据 标 签数 据 集管 理 训 练 平 台 流 水 线编 排可 视 化建 模模 型 开 发 环 境自 动 学 习 编 译 优 化模 型 编 译模 型 压 缩 模 型 管 理模 型 市 场生 命 周 期管 理 推 理 平 台服 务 管 理应 用 编 排授 权 管 理 FPGA 加 速 GPU 加 速 HPC 集 群大 数 据RSRP预 测 模 型覆 盖 评 估 AI离 线 训 练 AI在 线 训 练 AI模 型 加 速 AI云 推 理 AI边 缘 推 理 AI端 侧 推 理Log 关 联 模 型 流 量 模 型 告 警 关 联 模 型 KPI 关 联 模 型 用 户 行 为 模 型参 数 优 化 流 量 预 测 告 警 根 因 KPI 检 测 意 图 转 译AI 应 用 组 件AI 算 法 组 件AI 框 架 CPU硬 件 图 2-5 Adlik架 构 流 程 中 兴 通 讯 自 主 进 化 网 络 方 案 9 模 型 训 练 模 型 优 化 模 型 编 译云 推 理 引 擎 嵌 入 式 推 理 引 擎低 bit量 化剪 枝大 模 型fp32 小 模 型int8 计 算 图 转 换 算 子 融 合支 持 两 种 部 署 环 境 Kubernates Docker 结 构 压 缩基 于 镜 像 部 署 基 于 文 件 部署GPU集 群 存 储 集 群 管 理 节 点服 务 门 户微 服 务 Adlik推 理 Runtime操 作 系 统 和 设 备 驱 动 程 序文 件 基 于 AI的程 序下 载 和 动 态 加 载 8位模 型 导 出 x86 ARM GPU Mali FPGA2.4 自 主 进 化 网 络 演 进 路 径自 主 进 化 网 络 演 进 将 是 一 个 长 期 的 过 程 ， 需 要 结 合 运 营 商 网 络 现 状 、 5G技 术 成 熟 度以 及 运 营 商 网 络 演 进 策 略 等 分 阶 段 逐 步 推 进 。 L4 高级智能化L3L1 L2辅助运行 初级智能化 中级智能化 L5 完全智能化执行数据采集分析决策需求映射 + + + +智能级别 AI辅助分析人工决策静态策略闭环 AI主导决策动态策略在线迭代闭环 AI自主决策自学习演进无人自治闭环工具辅助人工分析人工决策开环 AI主导分析AI辅助决策动态策略闭环图 2-6 自 主 进 化 网 络 分 级 分 阶 段 演 进 中 兴 通 讯 自 主 进 化 网 络 方 案 10 自 主 进 化 网 络 方 案 从 人 与 机 器 之 间 的 分 工 协 作 、 逐 步 解 放 人 力 的 角 度 ， 将 网 络 演 进过 程 划 分 为 五 个 阶 段 ： L1辅 助 运 行 、 L2初 级 智 能 化 、 L3中 级 智 能 化 、 L4高 级 智 能 化 和L5完 全 智 能 化 。自 主 进 化 网 络 各 级 别 特 征 如 下 ：L1辅 助 运 行 ： 部 分 场 景 下 依 据 人 工 定 义 的 规 则 由 工 具 辅 助 完 成 数 据 收 集 和 监 测 过 程 ，分 析 、 决 策 和 需 求 映 射 由 人 工 完 成 ， 通 过 工 具 简 化 部 分 人 工 操 作 ， 不 支 持 完 整 流 程 的 智能 化 闭 环 。L2初 级 智 能 化 ： 部 分 场 景 可 实 现 从 数 据 感 知 、 分 析 和 执 行 的 智 能 化 ， 主 要 依 赖 于 专家 经 验 的 静 态 策 略 ， 同 时 决 策 和 需 求 映 射 仍 依 赖 人 工 ， 支 持 网 元 级 小 范 围 的 智 能 化 闭 环 。 L3中 级 智 能 化 ： 针 对 大 部 分 场 景 ， 系 统 自 动 完 成 数 据 感 知 、 分 析 和 执 行 ， 可 以 在 一定 范 围 内 进 行 策 略 的 动 态 调 整 ， 复 杂 决 策 仍 然 依 赖 人 工 ， 可 完 成 单 域 级 的 智 能 化 闭 环 。L4高 级 智 能 化 ： 数 据 感 知 、 分 析 、 决 策 、 执 行 全 部 由 系 统 自 动 完 成 ， 系 统 的 决 策 水平 也 可 不 断 迭 代 优 化 ， 大 多 场 景 形 成 完 整 的 智 能 化 闭 环 ， 仅 部 分 场 景 需 人 工 参 与 需 求 映射 或 决 策 优 化 。L5完 全 智 能 化 ： 在 全 部 场 景 中 ， 由 系 统 完 成 需 求 映 射 、 数 据 感 知 、 分 析 、 决 策 和 执行 的 完 整 智 能 化 闭 环 ， 实 现 全 场 景 完 全 自 治 ， 系 统 可 以 通 过 自 我 学 习 进 行 持 续 演 进 。随 着 智 能 化 等 级 的 逐 渐 提 升 ， 越 来 越 多 的 工 作 由 机 器 承 担 ， 运 维 人 力 获 得 极 大 地 优化 。 但 无 论 何 时 ， 网 络 系 统 仍 然 在 人 的 掌 控 中 ， 人 随 时 可 以 介 入 干 预 并 拥 有 最 高 权 力 。 三 、 自 主 进 化 网 络 十 大 价 值 场 景自 主 进 化 网 络 方 案 首 先 从 网 络 效 率 和 用 户 体 验 提 升 明 显 的 价 值 场 景 切 入 ， 已 经 实 践了 众 多 场 景 化 方 案 ， 当 前 聚 焦 十 大 价 值 场 景 方 案 ， 全 面 涵 盖 无 线 、 承 载 和 核 心 网 等 各 专业 领 域 的 单 域 智 能 化 场 景 方 案 ， 以 及 实 现 端 到 端 拉 通 ， 覆 盖 规 /建 /维 /优 /营 网 络 全 生 命周 期 管 理 的 AIVO数 字 化 运 营 方 案 。 图 3-1 自 主 进 化 网 络 十 大 场 景 4、 智 能 光 接 入 弱 光 根 因 分 析 视 频 质 差 诊 断5、 智 能 CDN 智 能 调 度 智 能 缓 存6、 智 能 承 载 云 化 超 强 管 控 意 图 快 速 部 署 7、 智 能 边 缘 云 边 智 能 协 同 赋 能 智 能 行 业8、 虚 拟 化 智 能 运 维 三 网 透 视 、 跨 层 关 联 故 障 预 防 预 测9、 智 能 切 片 SLA智 能 拆 解 资 源 动 态 调 度 10、 AIVO数 字 化 运 营 全 域 全 量 数 据 关 联 E2E感 知 保 障 规 建 维 优 营 一 体 化 网 络用 户 业 务质 量 价 值发 展 5G NR OTNIP 5GC边 缘 云MECCDN AIVO数 字 化 运 营 （ 端 到 端 ）F5G 单 域 智 能 自 主 进 化 网 络 跨 域 智 能 1、 智 能 基 站 节 能 千 站 千 策 动 态 保 障2、 智 能 M-MIMO 场 景 精 准 识 别 权 值 极 速 寻 优3、 基 站 智 能 排 障 快 速 定 位 告 警 压 减 图 3-3 四 种 节 能 方 式 及 对 应 的 典 型 场 景 自 主 进 化 网 络 十 大 价 值 场 景 12 对 基 站 能 耗 进 行 解 析 ， 射 频 设 备 能 耗 占 基 站 能 耗 的 80%， 功 放 占 据 射 频 设 备 的 能 耗75%以 上 ， 因 此 功 放 占 基 站 能 耗 的 60%以 上 。 基 站 智 能 节 能 通 过 AI算 法 设 定 节 能 策 略 ，下 发 基 站 执 行 ， 基 站 的 节 能 方 式 包 括 如 下 四 种 ： 符 号 关 断 、 通 道 关 断 、 载 波 关 断 和 深 度休 眠 。 3.1 智 能 基 站 节 能中 国 三 大 运 营 商 每 年 的 能 耗 支 出 费 用 达 70亿 美 元 ， 占 网 络 运 营 成 本 12%以 上 ， 其中 基 站 能 耗 占 整 体 网 络 总 能 耗 60%以 上 。 如 下 图 所 示 ， 5G能 耗 是 4G的 3至 4倍 ， 平 均 日耗 电 量 将 达 到 50-70度 。 高 昂 的 能 耗 成 本 将 是 制 约 5G快 速 发 展 的 重 要 原 因 ， 如 何 降 低5G能 耗 ， 建 设 绿 色 5G网 络 ， 从 而 更 好 的 服 务 于 数 字 经 济 发 展 是 全 球 运 营 商 关 注 的 焦 点 。 图 3-2 5G主 设 备 功 率 增 长 显 著类 别 RRU/AAU BBU4G 200-300W 100-200W5G 500-1000W 200-300W 0 %1 0 0 %8 :0 0 1 0 :0 0 1 2 :0 0 1 4 :0 0 1 6 :0 0PRB利用率 时间中 载负 荷 降 至 一 定 水 平无 限 制任 意 无 数 据 发 送 时 隙符 号 关 断 通 道 关 断 载 波 关 断 深 度 休 眠低 载 +打 底 覆 盖负 荷 降 至 低 水 平 且 有 打 底 覆 盖 无 载负 荷 为 空 时 段0 %1 0 0 % 8:00 10: 12: 14: 16:PRB利用率 时间 0 %1 0 0 %8 :0 0 1 0 :0 0 1 2 :0 0 1 4 :0 0 1 6 :0 0PRB利用率 时间 0 %5 0 %8 :0 0 1 0 :0 0 1 2 :0 0 1 4 :0 0 1 6 :0 0PRB利用率 时间通 道 关 断21-1点 负 荷 渐 减 通 道 关 断班 次 多 到 少 负 荷 渐 减 通 道 关 断20-22点 负 荷 渐 减载 波 关 断 夜 间 无 班 次 时 段 负 荷 低 载 波 关 断工 作 日 白 天 负 荷 低深 度 休 眠夜 间 负 荷 为 0符 号 关 断无 数 据 时 刻符 号 关 断无 数 据 时 刻 符 号 关 断无 数 据 时 刻 符 号 关 断无 数 据 时 刻医 院 急 诊 区 居 民 区 火 车 站 商 场 等 级 1： 64TR-48TR等 级 2： 48TR-32TR符 号 关 断 ： 当 无 数 据 发 送 或 少 量 数 据 发 送 时 启 动 时 隙 调 度 ， 瞬 时 关 闭 功 放 ； 通 道 关 断 ： 负 荷 降 至 一 定 水 平 ， 可 关 闭 部 分 通 道 ；载 波 关 断 ： 有 基 础 网 络 覆 盖 层 时 ， 在 低 话 务 时 可 关 闭 容 量 层 载 波 ；深 度 休 眠 ： 在 网 络 几 乎 无 负 荷 时 ， 基 站 进 入 深 度 休 眠 ， 最 大 幅 度 降 低 能 耗 ， 一 般 用于 5G初 期 无 负 荷 小 区 、 低 负 荷 容 量 层 和 室 内 pRRU夜 间 低 负 荷 部 分 关 断 。 自 主 进 化 网 络 十 大 价 值 场 景 13 传 统 基 站 节 能 ， 通 常 由 人 工 定 义 关 断 时 间 段 ， 节 能 时 间 段 固 定 且 无 法 制 定 差 异 化 的策 略 ， 为 了 避 免 对 网 络 KPI的 影 响 ， 运 维 人 员 往 往 不 敢 开 启 节 能 模 式 ， 即 使 启 用 ， 策 略也 比 较 保 守 ， 往 往 选 择 小 范 围 基 站 和 相 对 较 短 的 时 间 段 ， 导 致 实 际 节 能 效 果 有 限 。智 能 基 站 节 能 基 于 基 站 实 时 上 报 的 数 据 ， 由 内 嵌 轻 量 化 AI引 擎 的 节 能 系 统 生 成 AI策略 ， 网 管 执 行 节 能 策 略 并 下 发 基 站 执 行 。 跟 传 统 基 站 节 能 相 比 ， 智 能 基 站 节 能 能 够 对 小区 话 务 负 荷 进 行 预 测 、 及 时 调 整 节 能 关 断 策 略 ， 根 据 场 景 生 成 差 异 化 的 阈 值 门 限 ， 同 时还 能 实 现 对 用 户 体 验 的 保 障 ， 通 过 对 运 营 商 KPI进 行 实 时 监 控 ， 一 旦 发 现 KPI异 常 立 即 启动 节 能 策 略 回 退 。 图 3-4 基 站 节 能 架 构某 运 营 商 LTE网 络 采 用 智 能 基 站 节 能 策 略 后 ， 10000个 小 区 每 周 节 省 超 21000度 电 ，相 当 于 每 周 节 省 20.6吨 碳 排 放 量 ， 全 网 节 能 效 果 超 过 10%。 对 5G网 络 ， 每 万 站 点 可 实现 年 节 电 2000万 度 ， 显 著 节 省 电 费 支 出 ， 同 时 KPI和 用 户 感 知 也 基 本 保 持 平 稳 。NR/eNB网管层 轻量化AI引擎网元层 场景识别话务预测基站节能 uSmart RNIA L4高 级 智 能 化L1 辅 助 运 行L2初 级 智 能 化L3中 级 智 能 化L5完 全 智 能 化AI 当 前 能 力执 行关 断人 工 下 电定 时 开 关 下 电人 工 设 定节 能 关 断 时 间节 能 策 略 时 间窗 识 别 寻 优设 定目 标 覆 盖 识 别 、 4/5G协同 节 能 、 参 数 寻 优基 于 节 能 目 标 与 体 验 感 知最 优 的 全 流 程 自 动 闭 环人 工 识 别 场 景与 网 络 覆 盖人 工3.2 智 能 Massive MIMOMassive MIMO是 5G的 一 项 关 键 技 术 ， 通 过 利 用 大 规 模 阵 列 天 线 和 三 维 波 束 赋 形 ，有 效 提 升 复 杂 场 景 下 立 体 纵 深 覆 盖 和 系 统 容 量 。 相 比 传 统 天 线 ， Massive MIMO大 规 模 阵 列 天 线 具 有 更 多 参 数 调 整 维 度 ， 包 括 水 平 波 瓣 宽 度 、 垂 直 波 瓣 宽 度 、 方 位 角 、 下 倾 角和 波 束 数 量 ， 每 个 维 度 都 可 以 设 置 合 理 步 长 进 行 精 细 化 调 整 ， 一 个 小 区 理 论 上 可 能 的 天线 参 数 权 值 就 达 上 万 种 ， 在 实 际 网 络 中 靠 人 工 根 据 场 景 /业 务 变 化 进 行 多 小 区 协 同 优 化调 整 ， 几 乎 是 不 可 能 完 成 的 任 务 ！ 14 自 主 进 化 网 络 十 大 价 值 场 景通 过 引 入 AI的 多 维 分 析 、 预 测 判 断 等 手 段 ， 可 以 帮 助 运 营 运 维 人 员 快 速 收 敛 找 到 最优 选 项 。 5G基 站 从 UE采 集 位 置 信 息 并 发 送 至 网 管 系 统 后 ， 计 算 UE的 分 布 情 况 并 结 合 用户 所 处 场 景 的 识 别 ， 给 出 当 前 场 景 最 适 合 的 权 值 组 合 ， 以 最 大 化 利 用 系 统 容 量 和 保 障 用户 体 验 。 例 如 ： 针 对 体 育 馆 场 景 ， 引 入 基 于 AI的 Massive MIMO后 ， 系 统 根 据 体 育 馆 内用 户 分 布 情 况 进 行 场 景 识 别 ， 如 比 赛 场 景 用 户 分 布 在 四 周 看 台 ， 演 唱 会 场 景 用 户 分 布 在在 全 场 ， 并 根 据 每 场 用 户 上 座 率 及 位 置 分 布 情 况 ， 给 出 最 佳 的 Massive MIMO覆 盖 对 应的 权 值 配 置 。 足球赛 演唱会图 3-5 体 育 馆 场 景 Massive MIMO覆 盖 特 征场景特点 用户分布以看台为主 用户分布内场为主覆盖要求 水平覆盖宽，波束下倾小 水平覆盖中，波束下倾大权值格式 方位角,下倾角,水平波束宽度,垂直波束宽度权值组合 0 ,0 ,9 0 ,6 0 ,5 ,6 5 ,1 2 同 时 ， 结 合 AI技 术 可 以 实 现 智 能 化 的 Massive MIMO权 值 自 适 应 。 通 过 引 入 AI算 法 ， 根 据 设 定 的 RSRP/SINR分 布 目 标 ， 多 轮 迭 代 后 找 到 天 线 权 值 设 置 的 最 优 解 ， 大 幅 降 低优 化 解 搜 索 时 间 。 NR/eNB网管层 轻量化AI引擎网元层 参数优化话务预测Massive MIMO权值优化 智 慧 大 脑uSmart RNIA图 3-6 Massive MIMO权 值 优 化 架 构 15 自 主 进 化 网 络 十 大 价 值 场 景 图 3-7 4小 区 RSRP覆 盖 优 化 效 果以 某 城 市 4小 区 RSRP覆 盖 优 化 为 例 ， AI算 法 的 天 线 权 值 寻 优 比 传 统 搜 索 方 案 效 率 提升 12倍 ， 优 化 后 的 5G单 波 束 RSRP提 升 5.12dB， 多 波 束 RSRP提 升 4.73dB。0 .0 0 %2 0 .0 0 %4 0 .0 0 %6 0 .0 0 %8 0 .0 0 %1 0 0 .0 0 %1 2 0 .0 0 %0 .0 0 %1 0 .0 0 %2 0 .0 0 %3 0 .0 0 %4 0 .0 0 %-,-110)-110,-105)-105,-100)-100,-95)-95,-90)-90,-85)-85,-80)-80,+)PDF_BEFORE PDF_AFTER 0 .0 0 %2 0 .0 0 %4 0 .0 0 %6 0 .0 0 %8 0 .0 0 %1 0 0 .0 0 %1 2 0 .0 0 %0 .0 0 %5 .0 0 %1 0 .0 0 %1 5 .0 0 %2 0 .0 0 %2 5 .0 0