Това Световно първенство, „Умният рефер“ е един от най -големите акценти. SAOT интегрира данни на стадиона, правилата за игра и AI, за да прави бързо и точни преценки за ситуации в офсайд
Докато хиляди фенове развеселиха или оплакваха повторенията на 3-D анимация, моите мисли последваха мрежовите кабели и оптичните влакна зад телевизора до комуникационната мрежа.
За да се осигури по -плавно, по -ясен опит за гледане на феновете, в комуникационната мрежа се провежда и интелигентна революция, подобна на SAOT.
През 2025 г. ще бъде реализиран L4
Правилото за офсайд е сложно и е много трудно реферът да вземе точно решение за момент, като се има предвид сложните и променливи условия на полето. Следователно, противоречивите офсайд решения често се появяват във футболни мачове.
По подобен начин комуникационните мрежи са изключително сложни системи и разчитането на човешки методи за анализ, преценка, поправяне и оптимизиране на мрежи през последните няколко десетилетия е както ресурс, и да се предразполага към човешката грешка.
По -трудно е, че в ерата на дигиталната икономика, тъй като комуникационната мрежа се превърна в основата за дигиталната трансформация на хиляди линии и предприятия, нуждите на бизнеса са станали по -диверсифицирани и динамични, а стабилността, надеждността и пъргавината на мрежата са необходими за по -големи, а традиционният режим на работа на човешкия труд и поддръжка е по -трудно да се поддържа.
Офсайд неправилно преценка може да повлияе на резултата от цялата игра, но за комуникационната мрежа „погрешно преценка“ може да накара оператора да загуби бързо променящата се пазарна възможност, да принуди производството на предприятия да бъде прекъсната и дори да повлияе на целия процес на социално и икономическо развитие.
Няма избор. Мрежата трябва да бъде автоматизирана и интелигентна. В този контекст водещите световни оператори прозвучаха рога на самоинтелигентната мрежа. Според доклада на Tprartite 91% от глобалните оператори са включили Autointelligent Networks в своето стратегическо планиране и повече от 10 оператори на глави обявиха целта си да постигнат L4 до 2025 г.
Сред тях China Mobile е в авангард на тази промяна. През 2021 г. China Mobile пусна бяла книга в самоинтелигентна мрежа, предлагайки за първи път в индустрията количествената цел за достигане на нивото на самоинтелигент на ниво L4 през 2025 г., предлагайки да се изгради възможност за работа в мрежата и да се поддържат „самоучастяване, нулев ремонт и самооптимизация“ навътре и създаване на клиент на „нулево изчакване, нулев репресия и нулев контакт“ външно.
Интернет саморазумение, подобно на „умен рефер“
Saot е съставен от камери, сензори в топка и AI системи. Камерите и сензорите вътре в топката събират данните изцяло, в реално време, докато AI системата анализира данните в реално време и точно изчислява позицията. Системата AI също така инжектира правилата на играта, за да извършва автоматично офсайд разговори според правилата.
Има някои прилики между мрежовата аутоинтелектуализация и внедряването на SAOT:
Първо, мрежата и възприятието трябва да бъдат дълбоко интегрирани за цялостно и в реално време събиране на мрежови ресурси, конфигурация, статус на услуга, грешки, дневници и друга информация за предоставяне на богати данни за обучение и разсъждения за AI. Това е в съответствие с SAOT събиране на данни от камери и сензори вътре в топката.
Второ, е необходимо да се въведе голямо количество ръчно изживяване при премахване и оптимизиране на препятствия, наръчници за експлоатация и поддръжка, спецификации и друга информация в AI системата по единно начин, за да се завърши автоматичен анализ, вземане на решения и изпълнение. Това е като SAOT да подаде правилото за офсайд в AI системата.
Освен това, тъй като комуникационната мрежа се състои от множество домейни, например, отварянето, блокирането и оптимизирането на всяка мобилна услуга може да бъде завършено само чрез сътрудничество от край до край на множество поддомейни, като например безжична мрежа за достъп, трансмисионна мрежа и основна мрежа и мрежова самоинтелация също се нуждае от „сътрудничество с много домайн“. Това е подобно на факта, че SAOT трябва да събира видео и сензорни данни от множество измерения, за да вземе по -точни решения.
Въпреки това, комуникационната мрежа е много по -сложна от средата на футболната терена, а бизнес сценарият не е единично „офсайдно наказание“, а изключително диверсифициран и динамичен. В допълнение към горните три прилики, трябва да се вземат предвид следните фактори, когато мрежата се движи към ауоинтелегизация с по-висок ред:
Първо, облачните, мрежата и NE устройствата трябва да бъдат интегрирани с AI. Облакът събира масивни данни в целия домейн, непрекъснато провежда AI обучение и генериране на модели и доставя AI модели на мрежовия слой и NE устройства; Мрежовият слой има средна способност за обучение и разсъждение, което може да реализира автоматизация със затворен контур в един домейн. NES може да анализира и да взема решения, близки до източниците на данни, като гарантира отстраняване на неизправности в реално време и оптимизация на услугите.
Второ, обединени стандарти и индустриална координация. Самоинтелигентната мрежа е сложна системна инженеринг, включваща много оборудване, управление на мрежата и софтуер и много доставчици, и е трудно да се свърже докинг, комуникация между домейните и други проблеми. Междувременно много организации, като TM Forum, 3GPP, ITU и CCSA, популяризират самоинтелигентни мрежови стандарти и има определен проблем с фрагментацията при формулирането на стандартите. Важно е също така индустриите да работят заедно за установяване на обединени и отворени стандарти като архитектура, интерфейс и система за оценка.
Трето, трансформация на таланти. Самоинтелигентната мрежа е не само технологична промяна, но и промяна на таланта, културата и организационната структура, която изисква работата по работа и поддръжка да се трансформира от „центрирана към мрежата“ в „бизнес съсредоточен“, персонал за експлоатация и поддръжка, за да се трансформира от хардуерна култура в софтуерна култура и от повтаряща се работна ръка към творчески труд.
L3 е на път
Къде е мрежата за аутоинтелегигенция днес? Колко близо сме до L4? Отговорът може да бъде намерен в три случая на кацане, въведени от Лу Хонджу, президент на общественото развитие на Huawei, в речта си на China Mobile Global Partner Conference 2022.
Всички инженери по поддръжка на мрежата знаят, че мрежата за домашна широка мрежа е най -голямата болка в работата на операцията и работата по поддръжката на оператора, може би никой. Той е съставен от домашна мрежа, ODN мрежа, мрежа за носители и други домейни. Мрежата е сложна и има много пасивни тъпи устройства. Винаги има проблеми като безчувствено възприятие на услугата, бавна реакция и трудно отстраняване на неизправности.
С оглед на тези точки на болка, China Mobile си сътрудничи с Huawei в Хенан, Гуандун, Жеджианг и други провинции. По отношение на подобряването на широколентовите услуги въз основа на сътрудничеството на интелигентния хардуер и центъра за качество той осъзна точно възприемане на потребителското изживяване и точното позициониране на лошо качество на качеството. Процентът на подобряване на потребителите с лошо качество е увеличен до 83%, а степента на успех на маркетинга на FTTR, Gigabit и други предприятия е увеличена от 3%на 10%. По отношение на премахването на оптичните мрежови препятствия, интелигентното идентифициране на скритите опасности по същия маршрут се реализира чрез извличане на характеристична информация за разсейване на оптичните влакна и AI модел, с точност от 97%.
В контекста на зелено и ефективно развитие, пестенето на енергия в мрежата е основната посока на настоящите оператори. Поради сложната структура на безжичната мрежа обаче, припокриване и кръстосано покритие на многочестотна лента и многостандартна, клетъчната дейност в различни сценарии се колебае значително с времето. Следователно е невъзможно да се разчита на изкуствен метод за точно изключване на енергията.
Пред предизвикателствата, двете страни работеха заедно в Анхуи, Юнан, Хенан и други провинции в мрежовия мениджърски слой и слоя на мрежовите елементи, за да намалят средната консумация на енергия на една станция с 10%, без да влияят върху производителността на мрежата и потребителския опит. Мрежовият мениджърски слой формулира и доставя стратегии за пестене на енергия въз основа на многоизмерните данни на цялата мрежа. Слоят NE усеща и прогнозира промените в бизнеса в клетката в реално време и точно реализира стратегии за пестене на енергия като изключване на носител и символи.
От горните случаи не е трудно да се види, че подобно на „интелигентния рефер“ във футболния мач, комуникационната мрежа постепенно реализира самоинтелигентната отговорност от специфични сцени и единичен автономен регион чрез „сливане на възприятие“, „мозък на Ай“ и „многоизмерно сътрудничество“, така че пътят към напреднала самоинтензивна степен на мрежата става все по-ясен.
Според TM Forum, L3 самоинтелигентните мрежи „могат да усещат промените в околната среда в реално време и се самооптимизират и се самонастройват в рамките на специфични мрежови специалитети“, докато L4 „дава възможност за прогнозиране или активно управление на затворен цикъл на мрежи, управлявани от бизнес и клиенти, в по-сложни среди в множество мрежови домейни.“ Очевидно е, че аутоинтелегигентната мрежа наближава или постига ниво L3 в момента.
И трите колела се насочиха към L4
И така, как да ускорим аутоинтелектуалната мрежа до L4? Лу Хонджиу заяви, че Huawei помага на China Mobile да постигне целта си от L4 до 2025 г. чрез трипосочен подход на еднократна автономия, сътрудничество между домейни и индустриално сътрудничество.
В аспекта на автономността на еднократно, първо, NE устройствата са интегрирани с възприятие и изчисления. От една страна, се въвеждат иновативни технологии като оптични ириса и устройства за сензор в реално време, за да се реализира пасивно и милисекундно възприятие на нивото. От друга страна, технологиите за изчисления и изчислителни технологии с ниска мощност са интегрирани за реализиране на интелигентни NE устройства.
Второ, мрежовият контролен слой с AI Brain може да се комбинира с интелигентни устройства на мрежови елементи, за да реализира затворения контур на възприятието, анализа, вземането на решения и изпълнението, така че да се реализира автономната затворена верига на самофигурация, самостоятелно възстановяване и самоозначаване, ориентирана към работата на мрежата, обработката на повредите и оптимизирането на мрежата в един домейн.
В допълнение, слойът за управление на мрежата осигурява отворен интерфейс на север към слоя за управление на услугите на горния слой, за да улесни сътрудничеството между домейните и сигурността на услугите.
По отношение на сътрудничеството между домейните, Huawei подчертава цялостната реализация на еволюцията на платформата, оптимизацията на бизнес процесите и трансформацията на персонала.
Платформата се е развила от система за поддръжка на Smokestack до самоопределена платформа, интегрираща глобални данни и експертен опит. Бизнес процес от миналото ориентиран към мрежата, процеса, управляван от работния ред, да изживее ориентирана, трансформация на нулев контакт; По отношение на трансформацията на персонала, чрез изграждане на система за развитие на нисък код и атомно капсулиране на възможностите за работа и поддръжка и мрежови възможности, прагът на трансформацията на персонала на CT към цифровия разузнаване беше понижен и екипът за експлоатация и поддръжка беше помогнат да се трансформира в диктични таланти.
В допълнение, Huawei насърчава сътрудничеството на множество стандартни организации за постигане на единични стандарти за самоинтелигентна мрежова архитектура, интерфейс, класификация, оценка и други аспекти. Насърчаване на просперитета на индустриалната екология чрез споделяне на практически опит, насърчаване на тристранната оценка и сертифициране и изграждане на индустриални платформи; И си сътрудничат с под-веригата за интелигентна експлоатация и поддръжка на China Mobile, за да се сортират и да се справят с коренните технологии заедно, за да се гарантира, че коренната технология е независима и контролируема.
Според ключовите елементи на самоинтелигентната мрежа, спомената по-горе, според автора, „тройката“ на Huawei има структурата, технологията, сътрудничеството, стандартите, таланта, цялостно покритие и точната сила, която си струва да се спрете.
Самоинтелигентната мрежа е най-доброто желание на телекомуникационната индустрия, известно като „Поезия и разстояние на телекомуникационната индустрия“. Той също е обозначен като „дълъг път“ и „пълен с предизвикателства“ поради огромната и сложна комуникационна мрежа и бизнес. Но съдейки по тези случаи на кацане и способността на тройка да го поддържа, можем да видим, че поезията вече не е горда и не твърде далеч. Със съгласуваните усилия на телекомуникационната индустрия той все по -често е пълен с фойерверки.
Време за публикация: Декември 19-2022