Esta Copa del Mundo, el "árbitro inteligente" es uno de los mejores momentos. SAOT integra datos del estadio, reglas de juego e IA para emitir automáticamente juicios rápidos y precisos en situaciones de fuera de juego
Mientras que miles de fanáticos vitorearon o lamentaron las repeticiones de animación en 3-D, mis pensamientos siguieron los cables de la red y las fibras ópticas detrás de la televisión a la red de comunicaciones.
Para garantizar una experiencia de visualización más suave y más clara para los fanáticos, una revolución inteligente similar a SAOT también está en marcha en la red de comunicación.
En 2025, L4 se realizará
La regla de fuera de juego es complicada, y es muy difícil para el árbitro tomar una decisión precisa en un momento considerando las condiciones complejas y cambiantes del campo. Por lo tanto, las decisiones controvertidas de fuera de juego frecuentemente aparecen en los partidos de fútbol.
Del mismo modo, las redes de comunicaciones son sistemas extremadamente complejos, y confiar en los métodos humanos para analizar, juzgar, reparar y optimizar las redes en las últimas décadas es tanto intensiva como un error humano.
Lo que es más difícil es que en la era de la economía digital, a medida que la red de comunicación se ha convertido en la base para la transformación digital de miles de líneas y empresas, las necesidades comerciales se han vuelto más diversificadas y dinámicas, y la estabilidad, confiabilidad y agilidad de la red se requiere para ser más altas, y el modo de operación tradicional de trabajo humano y mantenimiento es más difícil de mantener.
Un juicio erróneo fuera de juego puede afectar el resultado de todo el juego, pero para la red de comunicación, un "juicio erróneo" puede hacer que el operador pierda la oportunidad de mercado que cambia rápidamente, obliga a la producción de empresas a ser interrumpidas e incluso afectar todo el proceso de desarrollo social y económico.
No hay otra opción. La red debe ser automatizada e inteligente. En este contexto, los operadores principales del mundo han sonado el cuerno de la red autointeligente. Según el informe tripartito, el 91% de los operadores globales han incluido redes autointeligentes en su planificación estratégica, y más de 10 operadores principales han anunciado su objetivo de lograr L4 para 2025.
Entre ellos, China Mobile está a la vanguardia de este cambio. En 2021, China Mobile lanzó un Libro Blanco sobre una red autointeligente, que propone por primera vez en la industria el objetivo cuantitativo de alcanzar la red autointeligente de nivel L4 en 2025, proponiendo construir operación de red y capacidad de mantenimiento de la red de "autoconfiguración, auto-reparación y autooptimización" interna ", y crear experiencia del cliente de" cero espera, cero fallas y contacto cero "externamente.
Autointeligencia de Internet similar a "árbitro inteligente"
Saot está formado por cámaras, sensores en la pelota y sistemas de IA. Las cámaras y los sensores dentro de la pelota recopilan los datos en tiempo real, mientras que el sistema AI analiza los datos en tiempo real y calcula con precisión la posición. El sistema AI también inyecta las reglas del juego para hacer automáticamente las llamadas fuera de juego de acuerdo con las reglas.
Existen algunas similitudes entre la autointelectualización de la red y la implementación de SAOT:
En primer lugar, la red y la percepción deben estar profundamente integradas para recopilar recursos de red, configuración, estado del servicio, fallas, registros y otra información para proporcionar datos ricos para capacitación y razonamiento de IA. Esto es consistente con la recopilación de datos de SAOT de cámaras y sensores dentro de la pelota.
En segundo lugar, es necesario ingresar una gran cantidad de experiencia manual en la eliminación y optimización de obstáculos, los manuales de operación y mantenimiento, especificaciones y otra información en el sistema de IA de manera unificada para completar el análisis automático, la toma de decisiones y la ejecución. Es como Saot alimentar la regla de fuera del sistema en el sistema AI.
Además, dado que la red de comunicación está compuesta por múltiples dominios, por ejemplo, la apertura, el bloqueo y la optimización de cualquier servicio móvil solo se pueden completar a través de la colaboración de extremo a extremo de múltiples subdominios, como la red de acceso inalámbrico, la red de transmisión y la red central, y la autointeligencia de la red también necesita "colaboración multidominio". Esto es similar al hecho de que SAOT necesita recopilar datos de video y sensor de múltiples dimensiones para tomar decisiones más precisas.
Sin embargo, la red de comunicación es mucho más compleja que el entorno de campo de fútbol, y el escenario comercial no es una sola "penalización de fuera de juego", sino extremadamente diversificada y dinámica. Además de las tres similitudes anteriores, se deben tener en cuenta los siguientes factores cuando la red se mueve hacia la autointeligencia de orden superior:
Primero, los dispositivos Cloud, Network y NE deben integrarse con la IA. La nube recopila datos masivos en todo el dominio, realiza continuamente entrenamiento de IA y generación de modelos, y ofrece modelos de IA a la capa de red y dispositivos NE; La capa de red tiene capacitación media y capacidad de razonamiento, que puede realizar la automatización de circuito cerrado en un solo dominio. NES puede analizar y tomar decisiones cerca de las fuentes de datos, asegurando la resolución de problemas en tiempo real y la optimización de servicios.
Segundo, estándares unificados y coordinación industrial. La red autointeligente es una ingeniería de sistemas compleja, que involucra muchos equipos, gestión y software de redes, y muchos proveedores, y es difícil interactuar con acoplamiento, comunicación cruzada y otros problemas. Mientras tanto, muchas organizaciones, como TM Forum, 3GPP, ITU y CCSA, están promoviendo estándares de red autointeligentes, y hay un cierto problema de fragmentación en la formulación de estándares. También es importante que las industrias trabajen juntas para establecer estándares unificados y abiertos como arquitectura, interfaz y sistema de evaluación.
Tercero, transformación del talento. La red autointeligente no es solo un cambio tecnológico, sino también un cambio de talento, cultura y estructura organizacional, lo que requiere que el trabajo de operación y mantenimiento se transforme de "centrado en la red" a "centrado en los negocios", personal de operación y mantenimiento para transformar de la cultura de hardware a la cultura de software, y de trabajo repetitivo a mano de obra creativa.
L3 está en camino
¿Dónde está hoy la red de AutointEligence? ¿Qué tan cerca estamos de L4? La respuesta se puede encontrar en tres casos de aterrizaje introducidos por Lu Hongju, presidente de Huawei Public Development, en su discurso en la Conferencia de Partners Globales Móvil de China 2022.
Todos los ingenieros de mantenimiento de la red saben que la red en todo el hogar es el mayor punto de dolor del trabajo de operación y operación de mantenimiento del operador, tal vez nadie. Se compone de red doméstica, red ODN, red de portador y otros dominios. La red es compleja, y hay muchos dispositivos pasivos tontos. Siempre hay problemas como la percepción del servicio insensible, la respuesta lenta y la resolución difícil de problemas.
En vista de estos puntos débiles, China Mobile ha cooperado con Huawei en Henan, Guangdong, Zhejiang y otras provincias. En términos de mejorar los servicios de banda ancha, basada en la colaboración del hardware inteligente y el centro de calidad, ha realizado una percepción precisa de la experiencia del usuario y el posicionamiento preciso de problemas de baja calidad. La tasa de mejora de los usuarios de baja calidad se ha incrementado al 83%, y la tasa de éxito de marketing de FTTR, Gigabit y otras empresas se han incrementado del 3%al 10%. En términos de eliminación de obstáculos de la red óptica, la identificación inteligente de los peligros ocultos a lo largo de la misma ruta se realiza extrayendo la información característica de dispersión de fibra óptica y el modelo de IA, con una precisión del 97%.
En el contexto del desarrollo verde y eficiente, el ahorro de energía de la red es la dirección principal de los operadores actuales. Sin embargo, debido a la compleja estructura de red inalámbrica, la superposición y la cobertura cruzada de la banda multifrecure y el estándar múltiple, el negocio celular en diferentes escenarios fluctúa mucho con el tiempo. Por lo tanto, es imposible confiar en el método artificial para el cierre preciso de ahorro de energía.
Ante los desafíos, las dos partes trabajaron juntas en Anhui, Yunnan, Henan y otras provincias en la capa de gestión de la red y la capa de elementos de red para reducir el consumo promedio de energía de una sola estación en un 10% sin afectar el rendimiento de la red y la experiencia del usuario. La capa de gestión de red formula y ofrece estrategias de ahorro de energía basadas en los datos multidimensionales de toda la red. La capa NE detecta y predice los cambios comerciales en la célula en tiempo real, e implementa con precisión estrategias de ahorro de energía, como el cierre portador y el símbolo.
No es difícil ver en los casos anteriores que, al igual que el "árbitro inteligente" en el partido de fútbol, la red de comunicación se está realizando gradualmente la autointeligentificación de escenas específicas y una región autónoma única a través de la "fusión de percepción", "cerebro de IA" y "colaboración multidimensional", de modo que el camino hacia la autointerrisión avanzada se vuelve cada vez más clara.
Según el foro TM, las redes de autointeligentes L3 "pueden detectar cambios en el medio ambiente en tiempo real y autoptimizar y autoadevaluar dentro de las especialidades de redes específicas", mientras que L4 "permite la gestión predictiva o activa de bucle cerrado de las redes de experiencia empresarial y del cliente en entornos más complejos en múltiples dominios de redes". Obviamente, la red autointelligente se acerca o logra el nivel L3 en la actualidad.
Las tres ruedas se dirigieron a L4
Entonces, ¿cómo aceleramos la red autointelectual a L4? Lu Hongjiu dijo que Huawei está ayudando a China Mobile a alcanzar su objetivo de L4 para 2025 a través de un enfoque de tres vías de autonomía de dominio único, colaboración entre dominios y cooperación industrial.
En el aspecto de la autonomía de dominio único, en primer lugar, los dispositivos NE están integrados con la percepción y la computación. Por un lado, se introducen tecnologías innovadoras como el iris óptico y los dispositivos de detección en tiempo real para realizar la percepción pasiva y de nivel de milisegundos. Por otro lado, las tecnologías de computación y computación de flujo de baja potencia están integradas para realizar dispositivos NE inteligentes.
En segundo lugar, la capa de control de red con cerebro de IA puede combinarse con dispositivos de elementos de red inteligentes para realizar el circuito cerrado de percepción, análisis, toma de decisiones y ejecución, para realizar el circuito cerrado autónomo de la autoconfiguración, la auto reparación y la autooptimización de la autooptimización orientada a la operación de red, el manejo de fallas y la optimización de la red en un solo dominio.
Además, la capa de administración de red proporciona una interfaz abierta hacia el norte a la capa de administración de servicios de capa superior para facilitar la colaboración del dominio y la seguridad de los servicios.
En términos de colaboración entre dominios, Huawei enfatiza la realización integral de la evolución de la plataforma, la optimización del proceso comercial y la transformación del personal.
La plataforma ha evolucionado de un sistema de soporte de Smokestack a una plataforma autointeligente que integra datos globales y experiencia experta. Proceso de negocio desde el pasado orientado a red, proceso impulsado por el orden de trabajo, hasta la experiencia de la transformación de proceso de contacto cero orientado; En términos de transformación del personal, al construir un sistema de desarrollo de bajo código y la encapsulación atómica de las capacidades de operación y mantenimiento y capacidades de red, se redujo el umbral de la transformación del personal de CT a la inteligencia digital, y se ayudó al equipo de operación y mantenimiento a transformarse en talentos compuestos de dict.
Además, Huawei está promoviendo la colaboración de múltiples organizaciones estándar para lograr estándares unificados para la arquitectura de redes autointeligente, interfaz, clasificación, evaluación y otros aspectos. Promueva la prosperidad de la ecología industrial compartiendo experiencia práctica, promoviendo evaluación y certificación tripartita, y construyendo plataformas industriales; E coopere con la subcadena de operación y mantenimiento inteligente móvil de China para clasificar y abordar la tecnología raíz para garantizar que la tecnología raíz sea independiente y controlable.
Según los elementos clave de la red autointeligente mencionada anteriormente, en la opinión del autor, la "troika" de Huawei tiene la estructura, la tecnología, la cooperación, los estándares, los talentos, la cobertura integral y la fuerza precisa, que vale la pena esperar.
La red autointeligente es el mejor deseo de la industria de telecomunicaciones, conocido como "poesía y distancia de la industria de telecomunicaciones". También ha sido etiquetado como "largo camino" y "lleno de desafíos" debido a la enorme y compleja red de comunicaciones y negocios. Pero a juzgar por estos casos de aterrizaje y la capacidad de la troika para sostenerlo, podemos ver que la poesía ya no está orgullosa, y no muy lejos. Con los esfuerzos concertados de la industria de las telecomunicaciones, está cada vez más lleno de fuegos artificiales.
Tiempo de publicación: Dic-19-2022