亚信科技

每一個十年，都將發生前所未有的技術變革。

通信領域前三十多年，歷經了從1G、2G、3G、4G到當下的5G通信技術發展。人工智能（AI）融入，無疑是通信技術變革的加速器。

那麼，下一個十年，通信AI又將走向何方呢？

為此，亞信科技攜手中國移動、中國電信、清華大學等中外通信運營商與高校，共同撰寫了《通信人工智能的下一個十年（The Next Decade of Telecommunications Artificial Intelligence）》在2020年4月正式發表。

該文章用全面、歷史、發展的眼光，首次對通信AI發展趨勢進行了系統化梳理和大量研究，並為5G領域、通信AI領域未來下一個十年整體的技術演進和發展，做了前瞻性的總結和分析，成為了通信與AI領域中不可多得的一份高價值文獻。

創新驅動，通信AI因5G而興盛

以史為鑑，可以知興替。這句話也適用於對通信AI的觀察。

在接受記者對《通信人工智能的下一個十年》的採訪時，聯合作者之一，亞信科技CTO、高級副總裁歐陽曄博士闡述了通信AI的發展劃分為幾個重要的階段。

1999年到2007年，通信AI萌芽階段。 3GPP正式將無線通信的算法、模型寫入了2G到3G的場景規範中。人工智能一直存在著，但是寫入這個規範時，業界並不把它叫作通信人工智能，而是稱之為基於數據的網絡仿真，或是基於數據分析、機器學習的網絡仿真技術標準。

2008年到2016年，通信AI起步階段。通信技術廠家和通信運營商，開始逐漸認識到機器學習和人工智能對通信網絡有很大助益。隨著自組織網絡SON (Self-Organizing Networks) 技術出現，3GPP SAS基於Rel8定義SON，開始探索通信AI，SON概念把機器學習和人工智能的功能嵌入到了構思與規劃、分析與設計、實施與構建、運行與維護的網絡生命週期裡面，這成為推動通信AI發展又一個標誌性的里程碑。

然而，2G與3G並不兼容，最初都沒有按照網絡智能化理念來構建，舊網絡時代生態體係與AI對接不能形成緊耦合，雖然SON概念出現並得到一些通信廠商與運營商的嘗試，但其發展依然比較平淡。

2017年到2018年，通信AI進入正式發展階段，人工智能開始成為通信領域重要組件。 3GPP研究5G網絡架構第一次定義了通信人工智能的網元NWDAF（Network Data Analytic Function），人工智能不再是通信網絡的附件，而是第一次成為通信網絡裡的核心組件和部件，標誌著通信AI發展又一個標誌性的里程碑出現。

此外，3GPP之外的O-RAN無線通信的技術標準體系，也定義了通信人工智能的網元，叫作RIC（Radio Intelligence Controller），類似於O-RAN網絡裡面的通信人工智能大腦。

2019年到現在，通信AI發展提速階段。隨著5G商用陸續落地展開，從2019年開始，通信AI開始定義更多應用與功能，生態上下游廠商開始推動通信AI發展。無論是經典、傳統的3GPP的通信技術路線，還是新興的O-RAN路線，都讓業界看到了通信AI在5G開始商用時的開端，讓AI真正進入了網絡生態系統的核心。行業組織、標準組織、行業協會，以及相應生態體系的上下游廠商，共同在推進通信AI的發展，通信AI的星星之火，已成燎原之勢。

從通信AI發展歷程來看，既然因AI與5G的更好融合帶來了前所未有的新機會，那麼通信AI因5G到底可以為通信行業以及相關供應商帶來哪些變革呢？

作為通信AI與網絡智能化技術的發掘者、開拓者、踐行者、領航者，亞信科技在5G時代開啟了通信AI新航道。

一方面，術業有專攻，發揮自有優勢，加快推進通信技術產品與人工智能的緊耦合。

二方面，針對網絡領域和IT領域，推進網絡虛擬化、網絡智能化的發展，以軟件虛擬化、軟件定義形式，參與到網絡AI的網元建設，開放合作和加速創新。

在硬件方面，比如針對5G的NWDAF網元，3GPP第一次定義通信AI的網元，亞信科技攜手中國移動等運營商夥伴，共同推進5G AI網元的試點和創新。亞信科技也在3GPP標準裡面積極貢獻了多個整體的標準和規範。

在軟件方面，針對網絡基礎設施架構的發展，比如在自動駕駛網絡、網絡自動化、隨願網絡、感知網絡等網絡智能化體系裡面，亞信科技也參與其標準制定。

在IT方面，中國的運營商聚焦智慧中台體系，專注數據中台和AI中台的能力。面向運營商IT的應用層，亞信科技與業界友商共同推進以AI中台為中心的智慧中台體系建設，比如市場經營、客戶分析、計費、客戶關係管理、客戶服務等應用，以及面向政企垂直行業的專業IT系統都需要融入AI算法、算力和場景的算法包，這些能力都集成在智慧中台內，並實現靈活的調用。

在面向5G垂直行業的賦能方面，結合5G的專網、網絡切片等能力，不斷向垂直行業做橫向拉通，AI從中可以發揮出來的作用越來越重要。

聯合作者之一，工信部通信科技委常務副主任、中國電信科技委主任韋樂平在接受采訪中指出，AI在5G中的應用場景已經非常廣泛，涉及領域主要包括了5G傳輸網絡預警、5G基站基礎設施的智能節能管理、網絡切片智能編排和智能運營、無線網絡性能實時評估、應用層的參數智能設置、網絡運維支撐系統OSS等方面。

在這些應用場景領域的不斷創新，驅動通信AI在5G時代而興盛。由此，也為亞信科技等廠商帶來了更多基於通信AI的行業合作與拓展機會。

至於針對通信AI終端能力，自然需要高通、博通等芯片廠商，以及蘋果、三星、華為等手機廠商去共同推動。

於此，通信AI興盛，漸成燎原之勢。

數據驅動，通信AI全面加速

從本質上看，AI進入百行千業，AI+行業的發展基礎還是源自數據驅動。為什麼？

從通信行業的發展歷程就可以看出，從1983年誕生的第一代通信技術到2G移動通信技術在1991年開始推行開來，再到2001年3G通信技術與移動數據業務推進，再到2008年4G通信技術與高速移動數據業務的開啟，在發展到2018年5G通信技術的全球商用開始。

從1G到5G，通信技術的進步與創新，也帶來了移動數據爆發式增長。 5G的高帶寬、低時延優勢，讓海量數據傳輸得到更大的發揮可能性，同時也帶來了更大系統容量和更大規模設備的連接。

無論是針對5G帶來哪個方面數據增長，都需要融入AI，從中提升數據價值。

聯合作者之一，清華大學智能產業研究院院長張亞勤院士接受采訪時指出，從1G到2G、4G、5G，再到6G，在通信技術發展過程中，互聯網技術、人工智能技術的應用越來越多了。

當通信行業與互聯網、工業等產業領域一樣都面臨大數據帶來的挑戰，邁入數字化3.0時代，所有行業的數據量、數據產生方式、數據產生規模，以及數據的用途都完全和過去不一樣了。比如通信行業現在所產生的數據，不管是應用數據、邊緣數據、終端數據、核心網絡裡的數據，還是通信網絡管理的數據，都呈現出指數級的增加。

什麼是人工智能？人工智能最大的價值就是在於管好數據，並形成數據模型，從中抽取最有價值的部分，然後形成價值決策。當數據量太大時，很難採用精確模型、數學表述的方式，那麼就需要採用機器學習的算法，自我學習，從海量數據裡面去找到價值知識，形成決策。

因此，隨著通信技術的發展，進入5G以及超5G（B5G，Beyond 5G) 時代，全球信息產業高速發展的基礎支撐，5G和B5G網絡成為數字經濟的底層核心技術，為人工智能+行業的發展帶來了更大想像空間。

隨著通信與AI這兩個領域的持續創新，通信+AI將會呈現出越來越融合的發展趨勢。與此同時，IT、互聯網和AI，對於通信行業的影響也會越來越大。最終的發展會面向幾個方面的數據優化，包括用數據優化網絡的設計、用數據優化整個容量的設計、用數據優化MIMO大規模天線的配置、用數據優化整個網絡的管理、用數據優化面向服務的架構SOA、用數據優化網絡虛擬切片，以及用數據優化SON（Self-organizing network）自組織網絡等。

如何真正實現自優化、自治愈、自配置、自組織的理想網絡模型，採用過去的算法、數學模型、概論模型等方式已經很難應對這些不同應用場景與通信技術創新發展帶來的多樣化海量數據。必然需要在5G以及超5G（B5G，Beyond 5G) 時代，聚焦數據驅動的創新，深度融入AI，並推動通信AI獲得前所未有的快速發展。

就AI在網絡管理領域的發展而言，BSS領域融入人工智能還是非常早。 ETSI於2017 年定義了ENI系統，做為一個獨立的人工智能引擎為網絡運維、網絡保障、設備管理、業務編排與管理等應用提供智能化的服務。比如中國電信、亞信科技、北京郵電大學等合作，將ENI用於基於意圖的用戶體驗優化，提高用戶體驗管理。

不過，在BSS領域的核心生產系統方面，全球主流運營商的BSS系統均已非常完善，多數已完成集中化、平台化建設。其中中國運營商在BSS領域正引領基於智慧中台的技術演進，即通過能力運營協同業務中台、數據中台、技術中台、AI 中台等平台系統完成面向最終用戶與合作夥伴的IT服務與交互。截至目前，人工智能技術通過AI中台體系已經在 BSS 域的營銷、銷售、客戶體驗、客戶服務、計費等多個業務領域及相應場景得到較好應用。

不過，AI對BSS的促進與影響，反倒沒有AI+OSS來得那麼更為直接，更有吸引力。

相對於運營商而言，運營支撐系統(OSS)領域的AI融合發展，已經成為另一個值得關注的通信AI大趨勢。

2019年TM Forum在Future OSS的研究報告中定義了未來OSS由“數據驅動”，必須依賴人工智能、機器學習、自動化、微服務，業務優化緊耦合，必須具備敏捷、自動化、主動性、 預測性、可編程性的特徵。可見，在數據驅動下，通信AI全面加速發展。

OSS實現智能化演進，主要來自幾個方面的加持，一是自動化閉環業務流程執行與保障；二是自動化閉環網絡優化；三是AI驅動的客戶互動；四是AI 驅動的網絡優化。

主流通信運營商面向5G演進的OSS系統中，逐漸嵌入了AI 平台或者功能模塊，也就成為了必然選擇。

中國的運營商在這個方面比較積極，在數據中台與OSS核心功能模塊之間插入一個新的平台或組件，命名為網絡AI中台或者智能中台，用來承擔網絡人工智能的功能。

並對5G OSS網絡中台進行了細分，明確了數據中台、AI中台的作用與功能。其中數據中台主要負責網絡側數據採集、數據存儲、數據治理、數據共享等功能。

而網絡AI中台為滿足5G網絡、業務、服務管理的智能化要求，以數據中台的網絡大數據為主要燃料，圍繞網絡生命週期中的規、建、優、維等場景，不斷構建、推理、發布、沉澱出網絡AI 算法模型，為4G /5G網絡提供包括異常檢測、容量預測、網絡優化、根因分析、告警預測、故障自愈、業務編排、感知優化等網絡AI功能，全面提升5G網絡自動化與智能化能力。

在通信AI發展路程上，無論是針對BSS還是OSS，亞信科技都在不斷創新，助力運營商的發展。 2020年，亞信科技在5G網絡智能化的行業領先的地位得到了客戶深度的認可。在中國移動、中國聯通的5G移動通信集團總部的核心網絡管理的系統中，亞信科技都搶占了一些制高點，去年尤其是在中國移動集團5G網絡管理、網絡智能化的協同，亞信科技都取得了比較好的中標成績。

據亞信科技CTO、高級副總裁歐陽曄博士介紹，聚焦5G圍繞全域虛擬化、全域智能化、全域可感知的重要性，持續全面覆蓋運營商核心生態系統的業務領域BSS、網絡領域OSS和管理領域MSS，其產品與方案創新也不斷滿足用戶在全域人工智能、5G場景計費、5G PaaS平台、 5G網絡智能化、5G大數據以及開源數據庫等多個方面需求，順應行業數字化大趨勢，持續加速“BO”全域的創新融合。

下一個十年，以AI見通信未來

其實，隨著BO全域融合的加深，對於通信AI應用的訴求將會更為強烈。

下一個十年，最為關鍵的地方就是，聚焦通信生態系統裡面的人工智能如何實現注智、融智。

在《通信人工智能的下一個十年》報告中分析指出，在未來 3-5 年內，人工智能面向電信業務與支撐，部分通信運營商構建的技術中台體系，都將全面商用與成熟。其中的AI平台板塊，將作為AI面向BSS領域注智與賦能的載體，全面推動客戶運營與業務運營的智能化。

電信業務涉及的某些細分領域例如智能客服、智能營銷、智能推薦等，因為垂直行業中類似通用的應用經驗，在未來的5-10年內會加速發展，可能提早實現到達L4或L5的高度智能化。

對於通信AI分級方面，通信國際標準組織對其發展成熟度進行了5個方面的分級。

亞信科技CTO、高級副總裁歐陽曄博士分析指出，預計到2023年，移動通信網絡基本實現初步的網絡智能化，網絡人工智能的網元應該能夠初步建成，這個階段可以理解為通信AI的L2級。

從2023年到2027年這幾年中，肯定L2級向L3、L4級的不斷演進，逐步實現有條件的自治網絡或高度自治網絡。

到2028年左右，隨著第六代移動通信（6G）3GPP的標準第一個版本差不多會出來了，決定了人工智能在向6G演進過程中能不能繼續扮演一個核心角色，還是逐漸在5G演進過程中嘗試失敗了，通信AI的重要性和地位是否會變低。這將是通信AI關鍵性的一個節點期。

無論是L2、L3、L4，以及L5，通信人工智能的價值發揮，最終會面向跨BSS與OSS領域的融合智能化發展，同時CEM與PCF會沿著BSS與OSS融合的演進路線發展。

其中CEM將結合網絡與業務的數據，在客戶全生命週期旅程中實現對客戶的網絡與業務體驗感知的閉環管理。由於涉及到跨領域數據使用，CEM未來架構可選擇聯邦學習來實現。客戶體驗與感知管理體系會從SLA往ELA體系演進。 PCF通過與OSS域和BSS域的交互，可以面向網絡、業務、客戶提供精準、實時、個性化的策略與服務。

從整體來看，通信AI在各通信生態系統的發展與應用還屬於初級階段。

在網絡管理領域和業務支撐領域的某些應用，人工智能已到達了第三級別，即部分自治。

例如 SON在網絡領域的自由化與自治愈以及AIOPS在網絡運維領域的業務流程自動編排與灰度發布等。

網絡管理與運維本身俱有大數據採集能力，算力可通過服務器集群得到保障，智能化應用場景比較明晰，例如無線節能、故障檢測等，先天具備通信人工智能應用較好的基礎與平台，發展相對較快。

電信業務領域涉及的智能客服、智能營銷等人工智能服務能力可很好的橫向借鑒其它行業類似的應用經驗，發展也比較快。

其他生態領域的智能化進程還多處於L0和L1階段。網絡基礎設施的人工智能發展還有待 NWDAF、MDAF、RIC等實際商用效果檢驗，也依賴於3GPP，O-RAN，ETSI等國際通信標準未來對AI融入網絡基礎設施架構的開放程度。

人工智能在跨領域的融合發展前景，也有待於人工智能與CEM，PCF等核心系統或網元緊耦合後發揮的效果決定。

很顯然，智能化自治無法一蹴而就，需循序漸進。完全的智能自治網絡是終極目標， 但也需從自動化的重複操作手段開始，先初步實現網絡運維的自動化；再對網絡環境與狀態進行主動感知，進行機器學習做出不斷優化的決策;再從網絡感知向認知發展，認知用戶意圖，構建閉環的認知學習網絡，最終實現從感知，到認知，再到預知的閉環自治網絡體，並不斷自我優化與演進。

不斷演進的過程，也是通信AI面臨的挑戰過程。

俗話說挑戰的同時也是機會。那麼對於亞信科技等科技公司而言，在構建更完善全面的5G生態體系的賦能方面，通信AI帶來了巨大的發展價值。

聚焦通信基礎設施、管理、運營、行業賦能，以及生態發展包括BSS與OSS融合、IT與OT融合等，亞信科技的下一個十年也將緊跟通信AI的發展步伐，不斷創新，以AI見通信未來。

（by Aming）

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