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2019/6/27 15:15

中国电信韦乐平:AI成为应对5G挑战的用力工具

C114通信网  乐思

C114讯 6月27日消息(乐思)在今日举行的中国电信智能5G创新发布会上,中国电信科学技术委员会主任韦乐平发表了题为《人工智能助力5G的发展》的主题演讲。在演讲中,韦乐平阐述了5G和AI的关系,他认为,AI正成为应对5G挑战的用力工具。

韦乐平指出,现阶段,AI技术迅猛发展,正在成为引发诸多领域产业颠覆性变革的前沿技术。人工智能正在从弱的智能走向强的智能,从专用智能向通用智能发展,从智能感知向智能认知迈进。

韦乐平认为,AI应用于通信领域的方向主要有四个层面。第一、前瞻性预测预防。对话务、故障、资源占用等实现预测预防,这对于改善网络质量、提高用户体验游很大的帮助。第二、高复杂度多维分析,5G来临之后,网络的复杂度将进一步提升,借助人工智能有望解决高复杂性跨域网络分析与故障定位。第三、寻找最优解。AI技术可以帮助可以在海量组合中寻找最佳网络资源配置方案。第四、减少重复人工任务。人工智能可以处理大量手工复杂业务,降低人为误操作。

“可以说,通过AI可实现网络全方位降本增效、价值挖掘、体验改善,AI已经成为行业重点关注的领域。”韦乐平表示。

对于AI和5G的关系,韦乐平认为,AI将成为应对5G挑战的有力工具,同样也可以从四个层面去理解。一是资源效率。5G无线资源(如天线参数配置)和网络虚拟化资源管理十分复杂,需要AI优化调度。二是运维效率。5G基站和业务场景更多,运维复杂,需要引入AI建立及时的预防性、主动性运维机制。三是能源效率。5G基站能耗至少是4G基站能耗的3倍,需要引入AI技术来降低基站和网络整体能耗。四是业务创新。5G将产生海量数据,需要AI技术提炼有价值的信息,开展个性化业务创新和价值经营。

韦乐平指出,AI可以从三个方面助力5G网络部署。无线资源管理方面,用现网大量无线数据来训练无线传输方案,切换参数、波束形状与信道特征、区域环境、业务分布间的匹配模型,用AI智能优化5G基站覆盖和容量。切片资源管理方面,用AI技术预测切片业务和相应资源需求,给出优化资源编排方案。边缘计算管理方面,用AI对业务和拥护移动模型间进行预测,确定边缘存储和计算资源,提高边缘资源效率。

同时,AI能助力5G网络节能。首先是基站节能,由于高频、大带宽、大规模天线等,5G基站能耗大约是4G的三倍。基于AI,可以实现节能场景识别,负荷智能的预测、节能策略的智能推荐,如通道、符号乃至芯片的关断等,实现智慧节能。其次是数据中心节能,服务器睡眠状态仅消耗20W,而工作状态消耗200-500W,耗能高几十倍。而AI可以基于深度学习,分析DC不同运维的负荷特征,在非峰值负荷期间触发负荷迁移,实现设备休眠和唤醒,达到绿色节能的目的。

除此之外,AI还能助力5G网络运维实现智慧化。如智慧告警关联和故障定位,传统方式是采用人工分析,而基于AI可实现5G网络端到端告警自动关联、智能根因分析,并实现智能排障,可大幅提升运维效率。还有预防性、主动性运维,以往现网运维为事后处理,而基于AI对网络健康指数进行预测、分析和预警,采用提前预防性、主动性运维,可大幅提升运维水平。

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