Toto mistrovství světa, „chytrý rozhodčí“ je jedním z největších vrcholů. SAOT integruje data stadionu, herní pravidla a AI, aby automaticky rychle a přesně rozhodoval o ofsajdových situacích
Zatímco tisíce fanoušků jásaly nebo naříkaly nad 3D animacemi, mé myšlenky sledovaly síťové kabely a optická vlákna za televizí do komunikační sítě.
S cílem zajistit plynulejší a jasnější zážitek ze sledování pro fanoušky probíhá inteligentní revoluce podobná SAOT také v komunikační síti.
V roce 2025 bude realizována L4
Pravidlo o ofsajdu je komplikované a pro rozhodčího je velmi těžké udělat přesné rozhodnutí během okamžiku s ohledem na složité a proměnlivé podmínky hřiště. Proto se ve fotbalových zápasech často objevují kontroverzní rozhodnutí o ofsajdu.
Podobně jsou komunikační sítě extrémně složité systémy a spoléhání se na lidské metody při analýze, posuzování, opravách a optimalizaci sítí za posledních několik desetiletí je náročné na zdroje a náchylné k lidské chybě.
Složitější je, že v éře digitální ekonomiky, kdy se komunikační síť stala základem pro digitální transformaci tisíců linek a podniků, se obchodní potřeby staly diverzifikovanějšími a dynamičtějšími a stabilita, spolehlivost a agilita vyžaduje se, aby síť byla vyšší a tradiční provozní režim lidské práce a údržby je obtížnější udržet.
Chybný ofsajdový úsudek může ovlivnit výsledek celé hry, ale pro komunikační síť může „chybný úsudek“ způsobit, že operátor ztratí rychle se měnící tržní příležitost, vynutí si přerušení výroby podniků a dokonce může ovlivnit celý proces sociálního a ekonomický rozvoj.
Není na výběr. Síť musí být automatizovaná a inteligentní. V této souvislosti přední světoví operátoři zatroubili na roh samointeligentní sítě. Podle tripartitní zprávy 91 % globálních operátorů zahrnulo do svého strategického plánování autointeligentní sítě a více než 10 hlavních operátorů oznámilo svůj cíl dosáhnout L4 do roku 2025.
Mezi nimi je China Mobile v čele této změny. V roce 2021 vydala společnost China Mobile bílou knihu o samointeligentní síti, v níž poprvé v tomto odvětví navrhuje kvantitativní cíl dosáhnout úrovně samointeligentní sítě L4 v roce 2025 a navrhuje vybudovat schopnost provozu a údržby sítě „samokonfigurace“. , samoopravy a samooptimalizace“ směrem dovnitř a vytvořit zákaznickou zkušenost „nulové čekání, nulové selhání a nulový kontakt“ externě.
Internetová vlastní inteligence podobná „chytrému rozhodčímu“
SAOT se skládá z kamer, in-ball senzorů a systémů AI. Kamery a senzory uvnitř míče shromažďují data v plném rozsahu v reálném čase, zatímco systém AI analyzuje data v reálném čase a přesně vypočítává polohu. Systém umělé inteligence také vkládá pravidla hry tak, aby automaticky hlásila ofsajd podle pravidel.
Mezi autointelektualizací sítě a implementací SAOT existují určité podobnosti:
Za prvé, síť a vnímání by měly být hluboce integrovány, aby bylo možné komplexně a v reálném čase shromažďovat síťové zdroje, konfiguraci, stav služeb, závady, protokoly a další informace, aby bylo možné poskytovat bohatá data pro školení a uvažování AI. To je v souladu se sběrem dat SAOT z kamer a senzorů uvnitř míče.
Za druhé je nutné do systému AI jednotným způsobem vložit velké množství manuálních zkušeností s odstraňováním a optimalizací překážek, návody k obsluze a údržbě, specifikace a další informace, aby byla dokončena automatická analýza, rozhodování a provádění. Je to jako když SAOT vkládá pravidlo o ofsajdu do systému AI.
Navíc, protože komunikační síť se skládá z více domén, například otevření, blokování a optimalizace jakékoli mobilní služby může být dokončena pouze prostřednictvím end-to-end spolupráce více subdomén, jako je bezdrátová přístupová síť, přenosová síť a jádro. síť a vlastní inteligence sítě také potřebuje „spolupráci ve více doménách“. Je to podobné, jako když SAOT potřebuje shromažďovat data z videa a senzorů z různých dimenzí, aby mohl dělat přesnější rozhodnutí.
Komunikační síť je však mnohem složitější než prostředí fotbalového hřiště a obchodní scénář nepředstavuje jeden „ofsajdový trest“, ale je extrémně diverzifikovaný a dynamický. Kromě výše uvedených tří podobností je třeba vzít v úvahu následující faktory, když se síť posouvá k autointeligenci vyššího řádu:
Za prvé, cloudová, síťová a NE zařízení musí být integrována s AI. Cloud shromažďuje masivní data v celé doméně, nepřetržitě provádí školení AI a generuje modely a dodává modely AI do síťové vrstvy a zařízení NE; Síťová vrstva má střední schopnost školení a uvažování, která může realizovat automatizaci uzavřené smyčky v jediné doméně. Nes může analyzovat a přijímat rozhodnutí v blízkosti datových zdrojů, což zajišťuje řešení problémů a optimalizaci služeb v reálném čase.
Za druhé, jednotné normy a průmyslová koordinace. Samostatně inteligentní síť je komplexní systémové inženýrství, které zahrnuje mnoho zařízení, správu sítě a softwaru a mnoho dodavatelů a je obtížné propojit dokování, komunikaci mezi doménami a další problémy. Mezitím mnoho organizací, jako je TM Forum, 3GPP, ITU a CCSA, prosazuje samointeligentní síťové standardy a při formulaci standardů existuje určitý problém s fragmentací. Je také důležité, aby průmyslová odvětví spolupracovala na vytvoření jednotných a otevřených standardů, jako je architektura, rozhraní a systém hodnocení.
Za třetí, transformace talentu. Sebeinteligentní síť není jen technologická změna, ale také změna talentu, kultury a organizační struktury, která vyžaduje transformaci provozu a údržby ze „síťově zaměřeného“ na „obchodně zaměřený“, provozní a údržbový personál pro transformaci od hardwarové kultury ke kultuře softwaru a od opakující se práce ke kreativní práci.
L3 je na cestě
Kde je dnes síť Autointeligence? Jak blízko jsme k L4? Odpověď lze nalézt ve třech případech přistání, které představil Lu Hongju, prezident Huawei Public Development, ve svém projevu na China Mobile Global Partner Conference 2022.
Všichni technici údržby sítě vědí, že celodomácí síť je největším problémem provozu a údržby operátora, snad nikdo. Skládá se z domácí sítě, sítě ODN, nosné sítě a dalších domén. Síť je složitá a existuje mnoho pasivních hloupých zařízení. Vždy existují problémy, jako je necitlivé vnímání služby, pomalá odezva a obtížné odstraňování problémů.
Vzhledem k těmto bolestivým bodům China Mobile spolupracovala s Huawei v Henan, Guangdong, Zhejiang a dalších provinciích. V rámci zlepšování širokopásmových služeb, založených na spolupráci inteligentního hardwaru a centra kvality, došlo k přesnému vnímání uživatelské zkušenosti a přesné lokalizaci problémů s nízkou kvalitou. Míra zlepšení nekvalitních uživatelů se zvýšila na 83 % a úspěšnost marketingu FTTR, Gigabit a dalších podniků se zvýšila ze 3 % na 10 %. Pokud jde o odstraňování překážek optické sítě, inteligentní identifikace skrytých nebezpečí na stejné trase je realizována extrakcí informací o charakteristikách rozptylu optických vláken a modelu AI s přesností 97 %.
V kontextu zeleného a efektivního rozvoje je hlavním směrem současných operátorů úspora energie v síti. Vzhledem ke složité struktuře bezdrátové sítě, překrývání a křížovému pokrytí vícefrekvenčního pásma a více standardů však podnikání s mobilními sítěmi v různých scénářích s časem značně kolísá. Proto nelze spoléhat na umělou metodu pro přesné energeticky úsporné vypnutí.
Tváří v tvář výzvám obě strany spolupracovaly v Anhui, Yunnan, Henan a dalších provinciích na vrstvě správy sítě a vrstvě síťových prvků, aby snížily průměrnou spotřebu energie jedné stanice o 10 %, aniž by to ovlivnilo výkon sítě a uživatele. zažít. Vrstva správy sítě formuluje a poskytuje strategie úspory energie založené na vícerozměrných datech celé sítě. NE vrstva snímá a předpovídá obchodní změny v buňce v reálném čase a přesně implementuje strategie úspory energie, jako je vypnutí nosiče a symbolu.
Z výše uvedených případů není těžké vidět, že stejně jako „inteligentní rozhodčí“ ve fotbalovém zápase, komunikační síť postupně realizuje sebeinteligenci z konkrétních scén a jedné autonomní oblasti prostřednictvím „fúze vnímání“, „mozku AI“ a „multidimenzionální spolupráce“, takže cesta k pokročilé vlastní inteligenci sítě je stále jasnější.
Podle TM Forum samointeligentní sítě L3 „dokážou vnímat změny v prostředí v reálném čase a samy se optimalizují a přizpůsobují v rámci specifických síťových specializací“, zatímco L4 „umožňují prediktivní nebo aktivní řízení obchodu a zákaznické zkušenosti v uzavřené smyčce. -řízené sítě ve složitějších prostředích napříč více síťovými doménami.“ Je zřejmé, že autointeligentní síť se v současnosti blíží nebo dosahuje úrovně L3.
Všechna tři kola mířila do L4
Jak tedy zrychlíme autointelektuální síť na L4? Lu Hongjiu řekl, že Huawei pomáhá společnosti China Mobile dosáhnout svého cíle L4 do roku 2025 prostřednictvím třístranného přístupu autonomie jedné domény, spolupráce mezi doménami a průmyslové spolupráce.
Z hlediska autonomie jedné domény jsou za prvé NE zařízení integrována s vnímáním a počítačem. Na jedné straně jsou představeny inovativní technologie, jako je optická clona a snímací zařízení v reálném čase, aby bylo realizováno pasivní vnímání na úrovni milisekund. Na druhé straně jsou integrovány nízkoenergetické výpočetní technologie a technologie streamingu, aby bylo možné realizovat inteligentní NE zařízení.
Za druhé, síťová řídicí vrstva s mozkem AI se může kombinovat s inteligentními zařízeními síťových prvků k realizaci uzavřené smyčky vnímání, analýzy, rozhodování a provádění, aby se realizovala autonomní uzavřená smyčka sebekonfigurace, samočinné opravy a samooptimalizace orientovaná na provoz sítě, zpracování chyb a optimalizaci sítě v jediné doméně.
Vrstva správy sítě navíc poskytuje otevřené severní rozhraní k vrstvě správy služeb vyšší vrstvy pro usnadnění spolupráce mezi doménami a zabezpečení služeb.
Pokud jde o spolupráci napříč doménami, Huawei klade důraz na komplexní realizaci evoluce platforem, optimalizaci obchodních procesů a personální transformaci.
Platforma se vyvinula ze systému podpory komínů na samointeligentní platformu integrující globální data a zkušenosti odborníků. Obchodní proces z minulosti orientovaný na síť, proces řízený pracovním příkazem, na zkušenost orientovaný, transformace procesu s nulovým kontaktem; Pokud jde o personální transformaci, vybudováním nízkokódového vývojového systému a atomárním zapouzdřením schopností provozu a údržby a síťových schopností byl snížen práh transformace personálu CT na digitální inteligenci a týmu provozu a údržby se pomohlo transformovat na DICT. složené vlohy.
Huawei navíc podporuje spolupráci více standardních organizací za účelem dosažení jednotných standardů pro samointeligentní síťovou architekturu, rozhraní, klasifikaci, hodnocení a další aspekty. Podporovat prosperitu průmyslové ekologie sdílením praktických zkušeností, podporou tripartitního hodnocení a certifikace a budováním průmyslových platforem; Spolupracujte s podřetězcem pro inteligentní provoz a údržbu China Mobile, abychom společně vyřešili a řešili kořenovou technologii, aby byla zajištěna nezávislá a ovladatelná kořenová technologie.
Podle výše zmíněných klíčových prvků samointeligentní sítě má „trojka“ Huawei podle názoru autora strukturu, technologii, spolupráci, standardy, talenty, komplexní pokrytí a přesnou sílu, na kterou se vyplatí těšit.
Samointeligentní síť je nejlepším přáním telekomunikačního průmyslu, známá jako „poezie a vzdálenost telekomunikačního průmyslu“. Díky obrovské a složité komunikační síti a podnikání byla také označena jako „dlouhá cesta“ a „plná výzev“. Ale soudě podle těchto případů přistání a schopnosti trojky ji udržet, můžeme vidět, že poezie už není hrdá a není příliš vzdálená. Díky soustředěnému úsilí telekomunikačního průmyslu je stále více plné ohňostrojů.
Čas odeslání: 19. prosince 2022