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无线自动驾驶网络未来如何演进？华为发布5Go S.M.A.R.T.五大方向
时间：2021-11-29 15:40:47
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[导读]正在热播的重大现实题材作品《功勋》中有一个令人印象深刻的片段，为了确保卫星发射过程中的通信线路畅通，沿途每根电线杆下面都安排了两个人持枪站岗，一定程度反映出那个时代通信运维保障的不易，特别是在重大事件发生时。50多年过去了，今天的通信线路早已无需真人实地看守，但随着网络规模及复杂...
正在热播的重大现实题材作品《功勋》中有一个令人印象深刻的片段，为了确保卫星发射过程中的通信线路畅通，沿途每根电线杆下面都安排了两个人持枪站岗，一定程度反映出那个时代通信运维保障的不易，特别是在重大事件发生时。
方向一
Go Simpified，
网络建设走向全生命周期智简
这包含两方面的内容：一是站点智能，通过为站点引入智能化能力，实现站点的智能感知和智简配置，给站点装上“眼”和“脑”；二是网络智简，通过对网络注入智能化能力并与站点智能深度协同，实现不同场景网络的自适应、自配置，实现网络智简验收。 这两个方面的智能协同，将使能网络建设走向全生命周期智简，最大程度地减少站点部署的上站次数，极大地提升站点部署效率，并为后续智能打下基础。
方向二
Go Maximizing，
垂直协同最大化激发网络潜能
网络建好后，由于业务上量并非一蹴而就，同时需要实现“双碳”目标，因而运营商需要在保证网络性能最大化的同时实现能效最优，最大化激发网络潜能。 这可以通过智能站点和智能网管系统的垂直协同来达成：站点侧将智能引入空口，通过信道图谱、调度字典等技术的广泛应用，提供更加灵活的资源调度，实现频谱的灵活解耦，效率最大化，使得单站性能走向最大化；网络侧基于智能化的Pattern最佳参数组合寻优，快速找到最佳波束赋形，从而获得全网级频谱潜能的释放，最大化全网频谱价值，使能最佳用户网络体验。 在保障性能体验的基础上，同样通过上下协同平衡网络能效，采用站点、设备、网络三层节能技术，包括站点秒级参数自适应、基于感知唤醒关断，全网全天、全域节能等，不断实现无线网络能效的最优化。
方向三
Go Agile，
5G业务全流程走向更敏捷
具体到业务方面，5G技术正逐渐开始应用到千行百业中。相较于传统网络，千行百业对网络的建设和维护提出了更高要求，5GtoB网络“规、建、维、优”的各个阶段都对智能化和自动化存在天然需求。 因此，在5GtoB网络“规、建、维、优”的各个阶段都引入智能化能力，实现基于机器学习的业务自动意图转译、基于业务SLA的网络精准智能规划，以及基于预测的主动业务保障，将意图转移从人工协商转换到自动匹配、开通周期从周级缩减到天级、运维方式从被动响应升级到主动预防，让5GtoB业务全流程走向更敏捷。 当然，由于5GtoB涉及千行百业更多参与方，其业务敏捷仍需全行业共同在标准定义、互操作和能力开放上共同努力、协同实现。
方向四
Go Robust，
5G网络走向更可靠
业务运转起来后，针对5G时代更庞大的网络规模和复杂度，5G网络需要对故障的识别与分析、预防和处理采取新的应对模式，让5G网络实现故障自检测、自分析、自处理，从而实现更高的可靠性。 智能化能力在这一阶段也大有可为：通过故障特征自学习、智能时序分析等智能化能力的引入，将实现故障的精准识别和智能根因分析；实现故障预测预防，变被动响应为主动维护，增强网络鲁棒性; 让故障处理从人工走向自动化，减少上站次数。
方向五
Go Thinking，
5G网络走向自思考
面向未来，基于大量的业务和事件训练，站点智能和网络智能各自演进又协同作用，将共同构筑起无线自动驾驶网络的智能底座，推动5G网络最终走向自思考，从而进一步增强上述四个方向的能力。 一方面，基站将逐步走向智能内生，实现基站数字孪生，以数字化方式创建虚拟基站，从而对基站全生命周期进行模拟、验证、预测和优化。同时从基站自学习走向基站和终端联邦学习，打开性能提升新路径，使得空口技术的运行方式从独立优化演进为联合优化。 另一方面，无线网络将逐步走向智能自治，无线智能引擎的强大算力会基于网络海量数据对网络环境精准建模还原，面向无线网络定制算法自适应和模型自演进，从而实现“自我成长的智能网络”，引领无线网络走向自配置、自部署、自优化、自治愈，最终实现“无人驾驶”的自治网络。
这不是遥远的憧憬，而是正在发生事实
值得一提的是，以上5Go S.M.A.R.T.——无线自动驾驶网络面向未来演进的五大方向，并不是遥远的憧憬，而是正在发生事实。 从目前产业和运营商的进展来看，无线自动驾驶网络的分层分级实现已经逐步进入运营商的核心战略。比如TMF Autonomous Networks今年发布的白皮书调研结果表明，在全球42家独立受访运营商中，超过80%的受访者认为会在未来10年内大规模部署智能自治网络。又比如中国移动和MTN集团提出了要在3-5年内实现部分场景达到Level 4高度智能自治的目标。 就在本届无线自动驾驶网络产业论坛上，MTN集团、沃达丰集团、阿联酋du、柬埔寨Smart、韩国LG U 等运营商代表都分享了各自在无线自动驾驶网络领域的规划及进展。其中LG U 分享了其使用5G AI 使能最好和智能移动网络的经验，尤其令人印象深刻。 作为韩国三家运营商之一，LG U 的5G频谱大约为80MHz，低于另外两家的100MHz。但LG U 的频谱利用率却是最高的，网络性能及用户体验也在韩国大部分地区领先其他两家。出现这样的“以少胜多”，重要原因之一便是LG U 较早便引入了5G AI 系统，通过将自己上层的ESS系统与华为iMaster MAE对接，将智能化和自动化能力深度应用到5G网络的建设和优化、维护中，解决了5G建设初期的关键挑战，实现了降本提质增效。
概括而言，针对站点部署后的基础工参校正、自动邻区关系配置和PCI冲突检测等繁重作业，LG U 引入5G AI 基础参数自动化能力，实现小区基本参数分钟级在线自动刷新，最多通过一次路测就能完成基础参数配置。网络运行起来后，LG U 引入5G AI 优化能力，通过深度学习算法和大数据建模，高效获得最佳的Massive MIMO SSB/CSI参数组合，大幅提升用户吞吐率，同时通过AI算法和波束级三角定位技术，实现道路级的网络多参数优化，进一步提升用户的吞吐率。目前，LG U 正在探索5G AI 运维领域创新，力图通过自动化的覆盖评估实现整网KPI可视化呈现，达成日常5G网络维护效率的提升。并把5G AI 运维应用到日常的告警根因分析中，实现基于场景的自动网络异常检测。 “目前来看，移动通信领域自动驾驶网络大致在L2和L3之间。完全自动驾驶网络的达成，仍需要产业各方共同在分级标准、评估体系、应用协同、设备智能化几方面共同努力。”马洪波最后表示：“华为将持续与运营商和产业伙伴一起，沿着S.M.A.R.T五大方向协同创新，共同迈向自动驾驶网络时代。”
方向一
Go Simpified，
网络建设走向全生命周期智简
这包含两方面的内容：一是站点智能，通过为站点引入智能化能力，实现站点的智能感知和智简配置，给站点装上“眼”和“脑”；二是网络智简，通过对网络注入智能化能力并与站点智能深度协同，实现不同场景网络的自适应、自配置，实现网络智简验收。 这两个方面的智能协同，将使能网络建设走向全生命周期智简，最大程度地减少站点部署的上站次数，极大地提升站点部署效率，并为后续智能打下基础。
方向二
Go Maximizing，
垂直协同最大化激发网络潜能
网络建好后，由于业务上量并非一蹴而就，同时需要实现“双碳”目标，因而运营商需要在保证网络性能最大化的同时实现能效最优，最大化激发网络潜能。 这可以通过智能站点和智能网管系统的垂直协同来达成：站点侧将智能引入空口，通过信道图谱、调度字典等技术的广泛应用，提供更加灵活的资源调度，实现频谱的灵活解耦，效率最大化，使得单站性能走向最大化；网络侧基于智能化的Pattern最佳参数组合寻优，快速找到最佳波束赋形，从而获得全网级频谱潜能的释放，最大化全网频谱价值，使能最佳用户网络体验。 在保障性能体验的基础上，同样通过上下协同平衡网络能效，采用站点、设备、网络三层节能技术，包括站点秒级参数自适应、基于感知唤醒关断，全网全天、全域节能等，不断实现无线网络能效的最优化。
方向三
Go Agile，
5G业务全流程走向更敏捷
具体到业务方面，5G技术正逐渐开始应用到千行百业中。相较于传统网络，千行百业对网络的建设和维护提出了更高要求，5GtoB网络“规、建、维、优”的各个阶段都对智能化和自动化存在天然需求。 因此，在5GtoB网络“规、建、维、优”的各个阶段都引入智能化能力，实现基于机器学习的业务自动意图转译、基于业务SLA的网络精准智能规划，以及基于预测的主动业务保障，将意图转移从人工协商转换到自动匹配、开通周期从周级缩减到天级、运维方式从被动响应升级到主动预防，让5GtoB业务全流程走向更敏捷。 当然，由于5GtoB涉及千行百业更多参与方，其业务敏捷仍需全行业共同在标准定义、互操作和能力开放上共同努力、协同实现。
方向四
Go Robust，
5G网络走向更可靠
业务运转起来后，针对5G时代更庞大的网络规模和复杂度，5G网络需要对故障的识别与分析、预防和处理采取新的应对模式，让5G网络实现故障自检测、自分析、自处理，从而实现更高的可靠性。 智能化能力在这一阶段也大有可为：通过故障特征自学习、智能时序分析等智能化能力的引入，将实现故障的精准识别和智能根因分析；实现故障预测预防，变被动响应为主动维护，增强网络鲁棒性; 让故障处理从人工走向自动化，减少上站次数。
方向五
Go Thinking，
5G网络走向自思考
面向未来，基于大量的业务和事件训练，站点智能和网络智能各自演进又协同作用，将共同构筑起无线自动驾驶网络的智能底座，推动5G网络最终走向自思考，从而进一步增强上述四个方向的能力。 一方面，基站将逐步走向智能内生，实现基站数字孪生，以数字化方式创建虚拟基站，从而对基站全生命周期进行模拟、验证、预测和优化。同时从基站自学习走向基站和终端联邦学习，打开性能提升新路径，使得空口技术的运行方式从独立优化演进为联合优化。 另一方面，无线网络将逐步走向智能自治，无线智能引擎的强大算力会基于网络海量数据对网络环境精准建模还原，面向无线网络定制算法自适应和模型自演进，从而实现“自我成长的智能网络”，引领无线网络走向自配置、自部署、自优化、自治愈，最终实现“无人驾驶”的自治网络。
这不是遥远的憧憬，而是正在发生事实
值得一提的是，以上5Go S.M.A.R.T.——无线自动驾驶网络面向未来演进的五大方向，并不是遥远的憧憬，而是正在发生事实。 从目前产业和运营商的进展来看，无线自动驾驶网络的分层分级实现已经逐步进入运营商的核心战略。比如TMF Autonomous Networks今年发布的白皮书调研结果表明，在全球42家独立受访运营商中，超过80%的受访者认为会在未来10年内大规模部署智能自治网络。又比如中国移动和MTN集团提出了要在3-5年内实现部分场景达到Level 4高度智能自治的目标。 就在本届无线自动驾驶网络产业论坛上，MTN集团、沃达丰集团、阿联酋du、柬埔寨Smart、韩国LG U 等运营商代表都分享了各自在无线自动驾驶网络领域的规划及进展。其中LG U 分享了其使用5G AI 使能最好和智能移动网络的经验，尤其令人印象深刻。 作为韩国三家运营商之一，LG U 的5G频谱大约为80MHz，低于另外两家的100MHz。但LG U 的频谱利用率却是最高的，网络性能及用户体验也在韩国大部分地区领先其他两家。出现这样的“以少胜多”，重要原因之一便是LG U 较早便引入了5G AI 系统，通过将自己上层的ESS系统与华为iMaster MAE对接，将智能化和自动化能力深度应用到5G网络的建设和优化、维护中，解决了5G建设初期的关键挑战，实现了降本提质增效。
概括而言，针对站点部署后的基础工参校正、自动邻区关系配置和PCI冲突检测等繁重作业，LG U 引入5G AI 基础参数自动化能力，实现小区基本参数分钟级在线自动刷新，最多通过一次路测就能完成基础参数配置。网络运行起来后，LG U 引入5G AI 优化能力，通过深度学习算法和大数据建模，高效获得最佳的Massive MIMO SSB/CSI参数组合，大幅提升用户吞吐率，同时通过AI算法和波束级三角定位技术，实现道路级的网络多参数优化，进一步提升用户的吞吐率。目前，LG U 正在探索5G AI 运维领域创新，力图通过自动化的覆盖评估实现整网KPI可视化呈现，达成日常5G网络维护效率的提升。并把5G AI 运维应用到日常的告警根因分析中，实现基于场景的自动网络异常检测。 “目前来看，移动通信领域自动驾驶网络大致在L2和L3之间。完全自动驾驶网络的达成，仍需要产业各方共同在分级标准、评估体系、应用协同、设备智能化几方面共同努力。”马洪波最后表示：“华为将持续与运营商和产业伙伴一起，沿着S.M.A.R.T五大方向协同创新，共同迈向自动驾驶网络时代。”
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