5G已照进实际。但5G时期，不竭增加的挪动收集复杂性，让运营商面对着史无前例的挑战。具体挑战是第一，2G/3G/4G/5G四世同堂，收集治理复杂度非人力所能和。第二，以Massive MIMO为代表的新手艺利用给收集机能晋升带来不小挑战。第三，多营业并行，做很多多少营业的治理挑战年夜。

就这些挑战，良多运营商呼吁借助当前愈来愈成熟的人工智能（AI）处理。其处理的进程，就会要求运营商必需制造一个运维治理效力极优、机能极好、营业灵敏的挪动收集，让收集走向“主动驾驶”。

在AI时期，主动驾驶足以完全改变我们的交通出行体例，足以和此前汽车、飞机的普和等量齐观。而5G+AI，也将实现收集的主动驾驶，缔造划时期的意义：运营商成功处理上述挑战，下降运营本钱OPEX，快速成长新营业，让更多企业与消费者受益。

可是，主动驾驶的汽车落地不轻易，被分为多个阶段慢慢实现，主动驾驶的挪动收集也是，需要分成5个级别。那末，运营商到底应当若何慢慢实现挪动收集的主动驾驶？特别是此刻5G商用前夕，运营商应当做哪些预备？

运营商呼喊主动驾驶的挪动收集

第三方面征询公司查询拜访显示，全球跨越80%的运营商认为，收集的主动化是削减运营本钱OPEX的要害。是以，他们但愿到2025年，收集的主动化驾驶程度跨越60%。AI手艺被认为是实现收集主动驾驶的要害。

在2018年全球挪动宽带论坛上，中国电信副总司理刘桂清就暗示，在5G收集方面，运营商面对着高频信道衰减和室内笼盖、高扶植本钱和运营本钱、从业者需要进修收集运营新常识等搅扰。为此，中国电信但愿充实操纵AI的成长机缘和研究功效，将AI与5G收集连系，助力企业实现收集智能化和运营聪明化。

“AI将普遍利用在收集运营和营业编排，供给更好的个性化体验，实现收集运营保护聪明化，使收集具有自动性和聪明性；更好的调动收集资本，实现5G绿色节能，年夜范围天线参数优化。”刘桂清说。

中国挪动是当前全球最年夜的挪动运营商，具有340万基站，跨越200个4G基站，支持着十多亿用户年夜量营业需求。中国挪动一样很是承认AI对挪动收集的价值。

2018年中，中国挪动副总裁李正茂就暗示，中国挪动现网布局复杂，将来根本收集“四代共生”(2G/3G/4G/5G)，焦点网演进“十域并存”，现网运维面对着强度年夜、人员不足、流程差别年夜和复杂度高档挑战。通讯收集正在向5G、网元虚拟化（NFV）、软件界说收集（SDN）等标的目的演进，AI将是下一代收集的主要使能手艺。

想一想也是，对运营商项目师而言，运营运维一张收集还能够，运营几张收集就压力很年夜，但借使倘使2G/3G/4G/5G收集四世同堂，那压力就不只是“年夜”能够描述。收集治理复杂非人力所能和。这类挑战不止表现在费用方面，更是表现在人材的培育上。

从手艺角度，我们看到此刻全球运营商都在年夜量摆设Massive MIMO、异构组网等新手艺与架构，但这些手艺架构给收集潜能的发掘带来庞大挑战。好比Massive MIMO手艺，固然可以或许很好的应对毫米波的旌旗灯号衰减致使的领受天线领受到的旌旗灯号功率削减问题。可是因为多天线阵列的年夜部门发射能量堆积在一个很是窄的区域，系统必需用很是复杂的算法来找到用户的正确位置，不然就不克不及精准地将波束瞄准这个用户。这也长短人力手工就可以处理的问题。

从营业角度看，5G的到来扩大了挪动收集营业，除语音、话音和流量营业，运营商还将要支持面向教育、工业、交通等分歧范畴的营业，多营业并行产生，收集模式估量要“切来切去”（基在切片手艺）。能够预感，多营业收集的用户体验治理也变得更加复杂。

这些挑战将带给运营商庞大运营和本钱压力。是以，全球运营商有识之士，都纷纭提出引入AI手艺实现主动驾驶的挪动收集。

挪动收集利用AI有劣势，也有挑战

可是曩昔，运营商要实现主动驾驶挪动收集很难，由于AI还不成熟。今天，AI手艺进入步入成熟增加期，将开启第四次工业革命。由于这几年，诸多企业在发力AI。此中，华为在本年10月份发布的AI计谋和全栈全场景处理方案。

其实，作为深耕电信市场的华为，很早就感触感染到运营商面对的上述挪动收集挑战和压力。是以，华为积极结构，投入资金和人力，试图将AI引入到挪动收集中。

华为常务董事汪涛在比来的全球挪动宽带论坛上就提出华为的方针：力图制造一个运维治理效力极优、机能极好、营业灵敏的挪动收集收集，让收集走向“主动驾驶”。

在汪涛看来，挪动收集收集在利用AI方面有其本身劣势。起首，AI离不开有用的数据获得，挪动收集布局化数据占比高；其次，AI开不开算力，而基站自己的算力强，以一个1万站范围的收集为例，全网的基站算力可与8000台高机能计较办事器相媲美；最初，AI成长要有人材。挪动收集收集30年的专家经验，也为收集利用智能化供给无力保障与支持。

固然，在挪动收集收集利用AI，运营商也要充实斟酌挪动收集怪异的特点：起首数据具有强时效性，其次站点散布式布局，别的还要斟酌挪动性带来的场景多样性。

值得一的是，挪动收集的主动驾驶，也是要分阶段的。主动驾驶别分为五个阶段，类比看，“主动驾驶”收集也能够分为五个阶段。

按照汪涛的引见，主动驾驶收集从“解放双手”到“解放双眼”，再到“无人驾驶”，�����APP这一进程能够分为分L1-L5 。5个品级别离是L1辅助运维，L2部门自治收集，L3 有前提自治收集，L4 高度自治收集，L5 完全自治收集，此中L5是电信收集成长的最终方针。

“主动驾驶”挪动收集若何建？

明白场景是实行收集主动驾驶的要害。运营商在细分场景后，借助AI手艺来慢慢分级别实现主动驾驶。在从L1到L5的历程中，AI的感化不竭加年夜。好比L2级别，自顺应的主动化代替了基在法则的主动化，多个工作流能够被有用串接；再好比L3级别，操纵AI正确的辨认各类场景，进行根因阐发，为主动决议计划供给根据。

业界针对主动驾驶汽车界说了3层，包罗Sensor、阐发+节制，和云平台。与汽车慢慢实现主动驾驶一样，“主动驾驶”挪动收集的架构可三层。

第一层，装备层面的智能芯片+Telemetry将面向收集和营业级利用以分为的实在数据及时上报是根本，当地智能阐发找出收集风险并给出优化建议。第二层，经由过程主动化系统来进行当地优化闭环来实现收集自治。第三层，云端平台将数据会聚落后一步练习提炼更精准的算法并推送到当地系统，到达更优的收集自治结果。

对挪动收集主动驾驶架构，汪涛认为，必需斟酌挪动收集本身的怪异特点，从站点、收集和云端三个层面修建挪动收集的智能化能力。

起首，站点层面首要聚焦场景婚配、数据搜集与提炼，和低时延智能算法等能力的修建，进行及时的数据阐发与短时延的智能揣度。汪涛引见到，站点AI首要为收集供给两个主要能力，一方面，数据提炼，站点发生的海量数据提炼为有效的样本数据。另外一方面，嵌入式的AI框架撑持在CPU、DSP或将来的AI芯片长进行及时的AI算法揣度。

其次，收集层面经由过程收集挪动收集全域的数据和状况，进行数据阐发和推理，辨认各类收集场景，对未产生的环境进行猜测防止，对已产生的环境进行根因阐发，终究给出决议计划，对收集进行智能的节制。

在此，汪涛强调到，想要实现无线收集的主动化，两个改变是要害，即从以网元为中间的运维改变为以场景为中间的运维，和纯真的收集治理到治理节制融会，从而取得猜测、智能辨认等能力，实现挪动收集主动化治理和节制。

最初，云端层面落实智能模子和练习能力，实现新一代智能办事。将来，华为全球化的收集主动化治理经验将为运营商供给AI模子开辟与练习办事，延续开辟新AI办事和进级AI模子办事，供给在线的AaaS（AI as a Service）。

财产链正在若何助运营商？

对建立“主动驾驶”的挪动收集，华为面向全部电信收集提出了“主动驾驶”SoftCOM AI 整体架构，挪动收集“主动驾驶”是总架构中一部门。

实现挪动收集主动化，华为凭甚么？在笔者看来，华为办事在全球400多家电信运营商，有150多张电信收集的运维经验，有30年的深挚堆集，有一支深度理解电信收集的专家步队。这支专家团队是华为实现挪动收集“主动驾驶”的焦点合作力之一。

据引见，将来华为环绕收集计划、收集摆设、收集保护优化和营业发放四年夜工作场景，分步调地建立“主动驾驶”的挪动收集。“华为将以更高效力、更优机能、更灵敏营业为方针，对峙把复杂留给本身，把简单留给客户，在5G时期实现挪动收集全场景主动化。”谈和华为的方针，汪涛如斯暗示。

固然，挪动收集主动驾驶不是一挥而就，要分场景、分级慢慢释放主动化价值。因为主动驾驶收集不是单个产物的立异，而是系统架构和贸易模式的立异，是以我们看到华为在呼吁：全财产要配合界说清楚的尺度、牵引手艺立异并指点落地。

一个好动静是，在近期全球挪动宽带论坛时代，华为发布了《主动驾驶挪动收集》白皮书，论述将从基站摆设、收集节能等7个子场景最先实行收集主动化。与此同时，该白皮书初次发布了面向收集主动化需要建立的5年夜要害能力（POBSI模子）：可编排（Programmable）、在线化(Online)、流程桥接(Bridging)、可感知(Sensibility)、智能(Intelligence)。

跟着研究的推动，华为将延续刷新利用场景并对外发布研究功效。在笔者看来，借助该白皮书，运营商与财产火伴能够参考与婚配，连系实际痛点分场景的鞭策收集主动化，慢慢处理收集复杂性带来的OPEX问题。

链接：AI赋能挪动收集两年夜案例

CASE1：AI助力VoLTE摆设

全球已有50%的收集开通了VoLTE，为用户供给高清语音，一些运营商也在积极步履中。如近期，中国电信公布将摆设VoLE。可是VoLTE的开通和运转保障仍比力复杂，需要投入年夜量人力保障。

VoLTE相干的参数设想跨越60个，且对笼盖质量要求更高，对弱笼盖很是敏感，VoLTE的E2E组网中节点数也也多，对问题定位带来很年夜的难度。AI手艺能够年夜年夜晋升VoLTE的设想摆设、收集优化、毛病定位的效力，使复杂的工作简单化、主动化。

在初始计划阶段，运营商操纵聚类算法，能够对多频组网场景、多特征互操作场景进行辨认和会聚，主动婚配生成VoLTE初始参数策略设置装备摆设。在运营阶段，系统实行监控和阐发收集笼盖质量，发觉弱笼盖区域或，操纵梯度降落决议计划树算法（GBDT）进行RF参数的主动寻优，找到最好参数值组合，处理弱笼盖问题。在毛病定位进程中，系统经由过程根因阐发（RCA）找到影响语音质量的问题，操纵Q-learning（强化进修的一种算法）给出问题修复建议

可见，经由过程AI和数据阐发手艺，能够年夜幅晋升VoLTE营业运转保护的效力和正确性，为高质量的语音营业供给保障。

CASE2：AI助力Massive MIMO扶植

尽人皆知，Massive MIMO是5G收集中最主要的处理方案，为Massive MIMO带来智能是5G自治收集的根本。MM波束成形为收集带来了矫捷性，但也是治理的复杂性。华为正在打算要害工作场景中的智能MM处理方案，测验考试操纵AI和MM波束成形特征来到达曩昔不成能实现的自治收集。

据悉，华为推出的Smart Massive MIMO处理方案将供给最壮大的传感器功能，包罗天线GPS消息，这类边沿智能将在第一时候实现全主动站点设置装备摆设。装备丈量消息将用在加强保守的驾驶测试，年夜数据将实现正确的传布模子，笼盖猜测模子和收集流量模子练习，这将是主动收集计划，笼盖调剂和节能的鞭策者。中性收集推理能力将成立在站点处置器中，这使得MM波束成形模式揣度的时候小在0.1毫秒，这为主动机能优化奠基了根本。