Jednym z największych atutów tegorocznych Mistrzostw Świata jest „inteligentny sędzia”. SAOT integruje dane stadionowe, zasady gry i sztuczną inteligencję, aby automatycznie podejmować szybkie i trafne decyzje w sytuacjach spalonych.
Podczas gdy tysiące fanów wiwatowało lub narzekało na powtórki animacji 3-D, moje myśli podążały ku kablom sieciowym i światłowodom biegnącym za telewizorem aż do sieci komunikacyjnej.
Aby zapewnić fanom płynniejsze i wyraźniejsze doznania wizualne, w sieci komunikacyjnej rozpoczęła się także inteligentna rewolucja podobna do SAOT.
W 2025 roku L4 zostanie zrealizowany
Przepisy dotyczące spalonego są skomplikowane i sędziemu trudno jest podjąć trafną decyzję w mgnieniu oka, biorąc pod uwagę złożoność i zmienność warunków na boisku. Dlatego w meczach piłkarskich często pojawiają się kontrowersyjne decyzje dotyczące spalonego.
Podobnie sieci komunikacyjne to niezwykle złożone systemy, a poleganie na ludzkich metodach analizy, oceny, naprawy i optymalizacji sieci w ciągu ostatnich kilku dekad jest zarówno zasobochłonne, jak i podatne na błędy ludzkie.
Co jest trudniejsze, w erze gospodarki cyfrowej, gdy sieć komunikacyjna stała się podstawą cyfrowej transformacji tysięcy linii i firm, potrzeby biznesowe stały się bardziej zróżnicowane i dynamiczne, a stabilność, niezawodność i elastyczność sieci muszą być wyższe, a tradycyjny tryb pracy ludzkiej i konserwacji jest trudniejszy do utrzymania.
Błędna ocena sytuacji może wpłynąć na wynik całego meczu, ale dla sieci komunikacyjnej „błędna ocena” może spowodować utratę przez operatora szybko zmieniającej się szansy rynkowej, wymusić przerwanie produkcji przedsiębiorstw, a nawet wpłynąć na cały proces rozwoju społeczno-gospodarczego.
Nie ma wyboru. Sieć musi być zautomatyzowana i inteligentna. W tym kontekście czołowi światowi operatorzy zatrąbili o samointeligentnych sieciach. Według trójstronnego raportu, 91% globalnych operatorów uwzględniło sieci autointeligentne w swoim planowaniu strategicznym, a ponad 10 głównych operatorów ogłosiło swój cel osiągnięcia poziomu L4 do 2025 roku.
Wśród nich China Mobile jest pionierem tej zmiany. W 2021 roku China Mobile opublikowało białą księgę na temat samointeligentnych sieci, proponując po raz pierwszy w branży ilościowy cel osiągnięcia samointeligentnej sieci poziomu L4 do 2025 roku. Firma proponuje również zbudowanie zdolności do obsługi i konserwacji sieci w zakresie „samokonfiguracji, samonaprawy i samooptymalizacji” od wewnątrz oraz stworzenie doświadczenia klienta opartego na „zerowym oczekiwaniu, zerowym awariom i zerowym kontakcie” od zewnątrz.
Internetowa inteligencja podobna do „Inteligentnego Sędziego”
System SAOT składa się z kamer, czujników wewnątrz piłki oraz systemów sztucznej inteligencji (AI). Kamery i czujniki wewnątrz piłki zbierają dane w pełnym zakresie w czasie rzeczywistym, a system AI analizuje je na bieżąco i precyzyjnie oblicza pozycję. System AI uwzględnia również zasady gry, aby automatycznie odgwizdywać spalonego zgodnie z przepisami.
Istnieją pewne podobieństwa między autointelektualizacją sieci a implementacją SAOT:
Po pierwsze, sieć i percepcja powinny być głęboko zintegrowane, aby kompleksowo i w czasie rzeczywistym gromadzić zasoby sieciowe, konfigurację, stan usług, błędy, logi i inne informacje, dostarczając bogate dane do szkolenia i wnioskowania sztucznej inteligencji. Jest to zgodne z tym, że SAOT zbiera dane z kamer i czujników wewnątrz piłki.
Po drugie, konieczne jest wprowadzenie dużej ilości manualnego doświadczenia w usuwaniu przeszkód i optymalizacji, instrukcji obsługi i konserwacji, specyfikacji i innych informacji do systemu AI w sposób ujednolicony, aby umożliwić automatyczną analizę, podejmowanie decyzji i ich realizację. To tak, jakby SAOT wprowadzał do systemu AI zasadę spalonego.
Co więcej, ponieważ sieć komunikacyjna składa się z wielu domen, na przykład, otwieranie, blokowanie i optymalizacja dowolnej usługi mobilnej może być zrealizowana jedynie poprzez kompleksową współpracę wielu poddomen, takich jak sieć dostępu bezprzewodowego, sieć transmisyjna i sieć szkieletowa, a samointeligencja sieci również wymaga „współpracy wielodomenowej”. Jest to podobne do faktu, że SAOT musi gromadzić dane wideo i dane z czujników z wielu wymiarów, aby podejmować trafniejsze decyzje.
Sieć komunikacyjna jest jednak znacznie bardziej złożona niż środowisko boiska piłkarskiego, a scenariusz biznesowy nie jest pojedynczym „karą za spalonego”, ale niezwykle zróżnicowany i dynamiczny. Oprócz trzech powyższych podobieństw, należy wziąć pod uwagę następujące czynniki, gdy sieć zmierza w kierunku autointeligencji wyższego rzędu:
Po pierwsze, chmura, sieć i urządzenia NE muszą zostać zintegrowane ze sztuczną inteligencją (AI). Chmura gromadzi ogromne ilości danych z całej domeny, stale prowadzi szkolenia AI i generuje modele oraz dostarcza modele AI do warstwy sieciowej i urządzeń NE. Warstwa sieciowa ma średnie możliwości szkolenia i wnioskowania, co pozwala na realizację automatyzacji w pętli zamkniętej w jednej domenie. Urządzenia NE mogą analizować i podejmować decyzje blisko źródeł danych, zapewniając rozwiązywanie problemów w czasie rzeczywistym i optymalizację usług.
Po drugie, ujednolicone standardy i koordynacja przemysłowa. Samointeligentna sieć to złożony proces inżynieryjny, obejmujący wiele urządzeń, zarządzanie siecią i oprogramowanie oraz wielu dostawców, a także trudne jest łączenie dokowania, komunikacji międzydomenowej i innych problemów. Tymczasem wiele organizacji, takich jak TM Forum, 3GPP, ITU i CCSA, promuje standardy samointeligentnych sieci, co powoduje pewien problem fragmentacji w ich formułowaniu. Ważne jest również, aby branże współpracowały ze sobą w celu ustanowienia ujednoliconych i otwartych standardów, takich jak architektura, interfejs i system oceny.
Po trzecie, transformacja talentów. Samointeligentna sieć to nie tylko zmiana technologiczna, ale także zmiana talentów, kultury i struktury organizacyjnej, która wymaga transformacji działań operacyjnych i konserwacyjnych z „sieciowych” na „biznesowe”, a także transformacji personelu operacyjnego i konserwacyjnego z kultury sprzętowej na programową oraz z pracy powtarzalnej na pracę twórczą.
L3 jest w drodze
Gdzie jest dziś sieć Autointelligence? Jak blisko jesteśmy poziomu L4? Odpowiedź można znaleźć w trzech przypadkach lądowania przedstawionych przez Lu Hongju, prezesa Huawei Public Development, w jego przemówieniu na konferencji China Mobile Global Partner Conference 2022.
Inżynierowie utrzymania sieci wiedzą, że sieć domowa (Home Wide Network) jest największym problemem w pracy operatora i jego konserwacji, a może nawet nikt inny. Składa się ona z sieci domowej, sieci ODN, sieci nośników i innych domen. Sieć jest złożona i zawiera wiele pasywnych, nieaktywnych urządzeń. Zawsze pojawiają się problemy, takie jak niewrażliwość na usługi, powolna reakcja i trudne rozwiązywanie problemów.
W obliczu tych problemów, China Mobile nawiązało współpracę z Huawei w prowincjach Henan, Guangdong, Zhejiang i innych. W zakresie poprawy usług szerokopasmowych, w oparciu o współpracę inteligentnego sprzętu i centrum kontroli jakości, firma uzyskała precyzyjne postrzeganie doświadczeń użytkowników i trafną lokalizację problemów niskiej jakości. Wskaźnik poprawy w zakresie użytkowników o niskiej jakości wzrósł do 83%, a wskaźnik sukcesu marketingowego FTTR, gigabitowego i innych firm wzrósł z 3% do 10%. Jeśli chodzi o usuwanie przeszkód w sieci optycznej, inteligentna identyfikacja ukrytych zagrożeń na tej samej trasie jest realizowana poprzez ekstrakcję informacji o charakterystyce rozpraszania światłowodów i modelu sztucznej inteligencji z dokładnością 97%.
W kontekście zielonego i efektywnego rozwoju, głównym kierunkiem rozwoju operatorów jest oszczędzanie energii w sieci. Jednak ze względu na złożoną strukturę sieci bezprzewodowej, nakładanie się i krzyżowanie pasm wieloczęstotliwościowych i wielostandardowych, rynek komórkowy w różnych scenariuszach ulega znacznym wahaniom w czasie. Dlatego nie można polegać na sztucznych metodach precyzyjnego wyłączania w celu oszczędzania energii.
W obliczu wyzwań, obie strony współpracowały w Anhui, Junnanie, Henanie i innych prowincjach na poziomie warstwy zarządzania siecią i warstwy elementów sieci, aby zmniejszyć średnie zużycie energii pojedynczej stacji o 10% bez wpływu na wydajność sieci i komfort użytkowania. Warstwa zarządzania siecią formułuje i wdraża strategie oszczędzania energii w oparciu o wielowymiarowe dane dotyczące całej sieci. Warstwa NE wykrywa i przewiduje zmiany biznesowe w komórce w czasie rzeczywistym oraz precyzyjnie wdraża strategie oszczędzania energii, takie jak wyłączanie nośników i symboli.
Z powyższych przypadków łatwo wywnioskować, że podobnie jak „inteligentny sędzia” w meczu piłkarskim, sieć komunikacyjna stopniowo realizuje samointeligencję z konkretnych scen i pojedynczego regionu autonomicznego poprzez „fuzję percepcji”, „mózg AI” i „wielowymiarową współpracę”, dzięki czemu droga do zaawansowanej samointeligencji sieci staje się coraz bardziej oczywista.
Według TM Forum, samointeligentne sieci L3 „potrafią wykrywać zmiany w otoczeniu w czasie rzeczywistym oraz samoczynnie się optymalizować i dostosowywać w ramach określonych specjalizacji sieciowych”, podczas gdy L4 „umożliwia predykcyjne lub aktywne zarządzanie w pętli zamkniętej sieciami zorientowanymi na biznes i doświadczenia klientów w bardziej złożonych środowiskach w wielu domenach sieciowych”. Oczywiste jest, że sieć autointeligentna zbliża się obecnie do poziomu L3 lub go osiąga.
Wszystkie trzy koła kierują się w stronę L4
Jak zatem przyspieszyć rozwój sieci autointelektualnej do poziomu L4? Lu Hongjiu powiedział, że Huawei pomaga China Mobile osiągnąć cel L4 do 2025 roku poprzez trójstronne podejście obejmujące autonomię pojedynczej domeny, współpracę międzydomenową i kooperację przemysłową.
W kontekście autonomii jednodomenowej, po pierwsze, urządzenia NE są zintegrowane z percepcją i obliczeniami. Z jednej strony, wprowadzane są innowacyjne technologie, takie jak optyczne czujniki tęczówki i czujniki czasu rzeczywistego, aby realizować percepcję pasywną i milisekundową. Z drugiej strony, technologie obliczeń niskoenergetycznych i strumieniowych są integrowane w celu realizacji inteligentnych urządzeń NE.
Po drugie, warstwa sterowania siecią z mózgiem AI może łączyć się z inteligentnymi elementami sieciowymi w celu realizacji zamkniętej pętli percepcji, analizy, podejmowania decyzji i wykonywania, a tym samym realizacji autonomicznej zamkniętej pętli samokonfiguracji, samonaprawy i samooptymalizacji zorientowanej na działanie sieci, obsługę błędów i optymalizację sieci w jednej domenie.
Ponadto warstwa zarządzania siecią udostępnia otwarty interfejs skierowany w stronę północną do warstwy zarządzania usługami warstwy wyższej, ułatwiając współpracę między domenami i zapewniając bezpieczeństwo usług.
W kontekście współpracy międzydomenowej Huawei kładzie nacisk na kompleksową realizację ewolucji platformy, optymalizację procesów biznesowych i transformację kadrową.
Platforma ewoluowała od systemu wsparcia kominowego do samowystarczalnej platformy integrującej globalne dane i doświadczenie ekspertów. Proces biznesowy, od procesu zorientowanego na sieć i zlecenia, do transformacji procesu zorientowanego na doświadczenie i bezkontaktowego, przeszedł z etapu transformacji personelu, poprzez stworzenie systemu rozwoju low-code i atomową enkapsulację możliwości operacyjnych i konserwacyjnych oraz sieciowych, co pozwoliło obniżyć próg transformacji personelu CT w kierunku inteligencji cyfrowej, a zespołowi operacyjnemu i konserwacyjnemu pomóc w transformacji do poziomu złożonych talentów DICT.
Ponadto Huawei promuje współpracę wielu organizacji normalizacyjnych w celu osiągnięcia ujednoliconych standardów dla architektury sieci samowystarczalnych, interfejsu, klasyfikacji, oceny i innych aspektów. Promuje rozwój ekologii przemysłowej poprzez dzielenie się praktycznym doświadczeniem, promowanie trójstronnej oceny i certyfikacji oraz budowanie platform przemysłowych. Współpracuje również z podłańcuchem inteligentnej obsługi i konserwacji China Mobile, aby wspólnie uporządkować i wdrożyć technologię bazową, zapewniając jej niezależność i możliwość kontroli.
Zdaniem autora, biorąc pod uwagę kluczowe elementy samointeligentnej sieci, o których wspomniano powyżej, „trojka” Huawei posiada strukturę, technologię, współpracę, standardy, talenty, kompleksowe pokrycie i precyzyjną siłę, na którą warto czekać.
Samointeligentna sieć to szczytne marzenie branży telekomunikacyjnej, znane jako „poezja i dystans branży telekomunikacyjnej”. Została również określona jako „długa droga” i „pełna wyzwań” ze względu na ogromną i złożoną sieć komunikacyjną oraz biznes. Jednak sądząc po tych przypadkach lądowania i zdolności trojki do jej utrzymania, widać, że poezja nie jest już dumna i nie jest zbyt odległa. Dzięki wspólnym wysiłkom branży telekomunikacyjnej jest coraz bardziej pełna fajerwerków.
Czas publikacji: 19 grudnia 2022 r.