5G场景下，运营商通过多样化的业务类型和基于业务的QoS保障为用户带来更丰富更快速的业务体验。其收入来源也从过去单纯的语音、流量业务拓展到更加丰富的时延、带宽、接入量等各个方面。因此，对于运维团队来说， 保证不同业务的状态正常和QoS达成变为工作的重中之重。
与此同时，面对动态的网络切片，更多的站点数量，更丰富的业务类型，更多样性的QoS要求的 5G网络，提升运维效率，控制运维成本也将变得更具挑战。因此，引入更加智能的运维工具与系统，将AI嵌入到网络运维的各个方面无疑将成为5G时代网络运维的强大助力，而如何应用AI技术驱动5G系统业务平台自动化地完成网络的日常维护，也成为了运营商日益关注的焦点。
中兴通讯推出的ZTE uSmartNet AIOps智能运营解决方案，能够在5G网络环境下为运营商提供从一线站点到网络整体价值驱动的全方位智能化运营解决策略。通过运用AI技术和大数据平台，基于对网络数据、业务数据、用户数据等多维数据深度挖掘，实现在各类场景和网络切片下的跨域资源整合、动态资源调度、动态阀值调整、智能根因分析等，为网络运营模式由人治逐步向自治模式的转变提供强有力的支撑。
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中兴通讯uSmartNet AIOps运营解决方案
智能化NOC：
伴随网络中设备和业务的海量增加，传统NOC的处理方式将面临效率低下，无法应对网络发展需求的窘境,智能化NOC以及智能化NOC的自动化应用迫在眉睫。AIOps方案的智能化NOC，通过调用AI引擎对网络数据进行分析和预测，提前识别潜在风险，持续提升分析准确率，从而实现传统NOC基于AI的智能化转型。智能化的AIOps能驱动5G系统业务管理平台，以及与之相配套的全局保障，全局资源以及全局开通运维模块(Global Assurance，Global Inventory，Global Provisioning) 能够最大限度地实现5G网络运维可视，资源透明，业务及配置自动下发，实现5G网络日常维护的端到端自动化闭环，极大地提高生产及维护效率。
基于业务的异常检测和分析，可以按照业务的基本属性，设计并提供针对单个或多个业务类别的KPI及KQI要求，识别并记录业务提供全过程中的性能异常，并进一步与告警系统实现关联，将学习到的关联关系积累到网络根因分析数据库当中。
智能故障根因分析则通过多种机器学习算法，实现跨域跨网络的自动根故障分析及告警，并能够在异常检测基础上，与来自性能管理及大数据平台的性能数据实现联合分析，最终达到NOC对网络故障和性能的全面掌控和问题分析，并最终驱动5G系统业务平台，调用故障策略，实现自愈。
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智能化的接入网维护：
网络运维的智能化是对传统网络运维的一次变革，与智能化NOC相呼应。如何实现一线工单准确率提升，降低工单数量，以及各类一线资源的智能化管理，也成为运营商关注的要点。
5G场景下，一方面物理宏站和室内微站的站点数量显著增加， 另一方面宏站的物理结构也变得更加复杂。为了提升一线运维的智能化程度，方案提供了智能调度，故障预测，智能备件管理等多个功能模块。智能调度能够基于遗传、蚁群等多种算法，实现基于服务SLA要求的一线服务最佳路径和资源安排。智能预测可以根据历史故障和周遭环境信息，更有效地安排上站巡检，在网络问题发生前解决掉可预测的故障。智能备件管理则通过历史备件使用量及环境信息，精准预判每个仓库需要的备件数量，减少冗余备件，节省开支。
智能化SOC
伴随数字业务的飞速发展，运营商将网络运维的关注点从传统的网络质量不断拓展到业务质量和用户感知领域，传统的SOC应运而生。5G时代，业务将变得更加丰富，用户对不同业务，甚至相同业务的QoS也呈现出多种多样的需求。要在这样的挑战下持续保障业务质量和用户满意度，引入AI无疑将有更加广阔的发挥空间。方案针对智能化SOC部分也提供相应的解决方案，如：
深度关联用户信息和用户行为，挖掘客户潜在价值
深度关联客户感知和业务指标，挖掘运维潜在问题
快速定位用户问题，快速派单，提升预处理效率
提升业务质量问题闭环效率
中兴通讯uSmartNet AIOps运营解决方案正在应用于多家运营商进行联合创新验证，帮助运营商减少功能和业务环节之间的时间、人力及资源损耗，使提升网络/业务质量， 减少故障处理时间，大幅提升运维效率，从而使整个网络形成智能闭环，加速实现全网运维自动化和智能化。 
