电信运营商智能化体系白皮书V1.0

电信运营商智能化体系中国联合网络通信有限公司研究院中兴通讯股份有限公司I版权声明本白皮书版权属于中国通信学会和中国联合网络通信有限公司研究院共同所有，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国通信学会中国联通研究院”。违反上述声明者，本学会及中国联通研究院将追究其相关法律责任。专家组和撰写组名单成员(以姓氏笔划为序)：撰写组(按单位排名) 1 1 1 4 6 6 8 8 9 9 11 12 25 25 28 32 32 33 39 39 41V 41 43 43 45 45 47 48 48 49 50 50 52 53 56 56 59 59 59 62 63 631一、行业态势（一）智能化内涵（二）通信行业智能化标准部署，加上原有的3G/4G网络、IMS网更加复杂和异构。通信标准组织纷纷致力于AI与通信网络集成,TM相继立项开展网络智能化相关课题和标准研究工作，对智能化的架2点关注未来网络（包括IMT-2020）、云计算、可信网络基础设施，3自智网络相关项目最多的工作组，包括自智网络分级ANL、闭环控ETSIISGZSM规范输出侧重网络和服务自动化管理的通用技术了使能MANO领域网络智能化工作,聚焦于网络云专业领域自动化准。一方面，从AI平台角度提出了Acumos开源平台；另一方面，技术工作委员会展开，特别是网络管理与运营支撑工作委员会4CCSATC7制定中。CCSATC610SDN/NFV技术标准与产业推进工作委员会从2021（三）互联网行业智能化大互联网企业都推出AI战略，积极布局人工智能，聚焦消费级AI5a.互联网企业正在从技术、场景、平台三个层面打造AI基础能计算机视觉、语音识别及自然语言处理等领域的6（四）行业态势小结定标准、AI战略等。电信运营商为了加速网络智能化转型，支撑业二、电信运营商智能化愿景78三、电信运营商智能化体系框架（一）总体框架即智能层、数字孪生层、实体层和安全保障，利用AI、数字孪生技9网、传输网、数据网等，平台主要指业务平台。实体层通过云化、安全保障是从业务安全、算法安全、数据安全、网络/平台安全（二）智能层来支撑。例如：基于运营商专有数据和Transformer训练.再学习能力：需要再学习的能力包括态势感知和认知能力模学习模型：将实体网络作为环境（Environment），将决策作为动作），），2.智能大脑功能框架①AI基础平台：提供算法、深度学习框架、硬件环境、训练环决策信息进行分类与分析，并利用企业知识库进行根因分析.企业知识库：负责以知识图谱的方式提供客户、业务/产品、3.智能大脑功能模块理市场规划和与竞争对手AI驱动的程识别潜在客户与客户的个理分析产品和提供产品组合动态内容推荐第三方欺诈业务部门可以通过AI有效地管理第三方欺诈和风障网络故障识服务要求保证网络故障根本原因分析务客户体验智营弹性资源管通过AI技术有效地利用资源来增加网络的灵活性，从而使其行为在每次都能弹性地适应负载和可用资（2）跨片识别相似性（在需求或共享vnf方面（3）学习和分析VNFs的计算利用模式，从而将性（5）优化的VNF迁移机制，用于使用多个资源利基于应用特征的网络运营利用聚类算法研究小区业务模式和相应的应用QoE云服务的自动服务和资（1）利用自然语言处理技术分析各种渠道（如自然上下文感知智能网络切AI学习切片的配置及切片使用的业务模式，协助和智能运营管划智能规划机无线网络容通过无线环境数据（如覆盖地形地貌，建筑物特征设站点自动部署部署基站的整个工作流自动化，包括网络规划和设站点智能验收施工质量和准确性进行检测实现基站施工效果的自动采集。后端智能分析系统按照基站入网验收的要宽带装机质利用人工智能技术对装维人员宽带装机工程施工结断，审核端口占用情况，分析标签/贴纸信息。检查自我配置包括新部署的无线接入节点的即插即用配自愈功能包括自动检测和排除故障以及自动调整参策略驱动的制流量高峰事使用人工智能方法来帮助理解上下文动态性和预测使用AI预测高峰时段，然后唤醒必要数量的服务器更多服务器以支持此突发事件。可以实现DCs的节护AI基础平台包括训练框架、通用算法、智能标注、模型训练、型对面临问题的一个评估和分类，即判断和识别出问题的类型及所①认知管理调度将认知管理模块输出的待决策信息(问题种类、问题特征、解决方案等)分配到相应的决策模型智能体进行处理（若②提交决策信息给智能服务开放模块，由其传递给网络/系统执（s）企业知识库库和机器学习技术，在客户、业务/产品、渠道、网络、平台、客服建网络类节点，其节点属性包括设备ID、设备名称、入网时间、生运营商当前已有成熟的BSS/OSS系统及运营流程，同时，对于参考ONAP规范，编排遵循设计态与运行态分离的架构，模型动化创建及更改。设计平台可提供低/无代码的模型设计操作环境，b.流程建模获取和加载编排包，实现业务快速加载。编排包基于OASIS组织制定的云应用拓扑编排规范的TOSCA（TopologyandOrchestration新技术（如SDN/NFV）、新业务等元素使用通用模型与规范接者资源，可以利用自助式的IT操作进行服务开发，也可使用沙盒在（三）数字孪生层①动态感知能力：负责从网络/平台采集各类数据。数据采集是路拓扑等信息，建立的对应于物理实体网络的孪生网络体的网元模型、拓扑模型、环境模型（例如信道模型等），实现业务模型可以通过多个维度构建和扩展:按网络类型划分，可以分为单域业务(如接入网、传输网、核心网、承载网等)模型和跨域业务模型；按照类型划分，可分为性能监测、流.基础模型和业务模型通过实例或者实例的组合向上层网络应用提供服务，最大化网络业务的敏捷性和可编程性。同时，模型实例需要通过程序驱动在虚拟孪生网元或网络拓扑中对预测、调度、配置、优化等目标进行充分的仿真和验证，保型组合、应用关联的管理。同时，可视化呈现模型实例的数体与物理网络设备之间的动态交互、关联性交互和沉浸式模拟，辅助认知网络的内部结构，支撑挖掘隐藏在网络内部的⑤自动化能力：通过与物理网络/平台对接，负责全局最优策略2.数字孪生关键技术拓扑模型，并按需组合形成网络基础模型，实现数字孪生的②建筑信息模型，通常采用BIM(BuildingInformationModeling)③针对BIM在提供精确的地理位置、建筑物周边环境对倾斜摄影模型、人工建模数据、BIM、点云、三维管线、二维/三孪生体管理是通过孪生场景将网络和业务端到端全流程信息和体进行连接，同时进行孪生体之间的交互调度/设置，并配置对应的①资源清查：通过网管等自动采集逻辑资源和物理资源、AI图资源操作（预占/占用/释放/变更）、资源视图（数字孪生规模/（s）指令适配（四）实体网络层2.推进网络自智②开放能力：无线设备及网络将原子能力和场景化能力以API估设备是否存在故障或隐患,形成设备健康度报表，快速锁定异常设对于自优化能力采用多维度识别与派单的方法，即通过设备告口向云管平台开放功能；在网络云平台层提供多种工具，包括VIM的主频，一般对空闲节点使用这种方式。CPU核休眠技术可以对未建简捷和全生命周期的新一代网络，推动实体网络层的智能自主进网元智能层为有线网元设备提供智能，是有线网元智能化的基性能和告警监视等，能够将网络、业务运行情况实时捕获，并通过（五）智能化流程2)决策管理模型、认知管理模型、动态感知模型等4)实体网络通过数字孪生层的动态感知向智能层的认知管理模9)决策管理模块将仿真验证后的可执行方案通过智能服务开放模块传递给自动化执行模块，由其传递给实体网络/平台执行，并接10)决策管理模块将决策信息、可执行方案、执行结果信息传递12)认知管理模块将决策请求信息、决策信息、可执行方案、执2.智能化运维运营流程（六）安全保障通过全面分析智能化系统生命周期各阶段存在的安全风险及其②AI算法安全：支持算法鲁棒性增强、算法公平性保障、算法四、智能化应用（一）智能化应用框架）：等）、网络故障识别与预测（含基于动态阈值的网络运维异网络告警压缩等）、网络故障根本原因分析和智能无线告警根因分析、跨域智能告警根因分析、故障检测和恢设计和部署、网络资源自适应等）、智能网络切片管理（含网络切片无线资源管理、智能承载网切片管理等）、智能运VoLTE智能MOS评估等）、智能客服、智能（二）智能化算法框架AI算法分类框架包括算法框架、主要算法和智能应用等，如下踪、图像生成与描述（图像生成图像GAN、图片风格迁辅助、搜索引擎+推荐算法、QA问答、冲突检测（实体对齐）、链2.智能化场景与算法关联（三）AI模型部署据->模型训练/优化->模型部署->模型执行），优化AI模），），作数据反馈给智能体（学习者）进行模型优化。AI模型部署方案如（四）典型应用场景天线和三维波束赋形，有效提升复杂场景下立体纵深覆盖和系统容操作只能根据专家经验，固化权值模型。通过引入据二八原则，优化工作重点专注主要KPI的质差排名落后的TOPN根据排序确定根因给出处理建议，分析周期从近10个小时缩短到1质差小区分析可以认为是从宏观层面的网络优化分析，而KPI知，人工查找定位耗时耗力。通过专家经验+机器学习建立干扰类型策略和运营策略，实现多级节能。AI节能通过对每个小区负荷进行OTN政企专线是运营商面向重要政企客户（金融、互联网、党速响应的政企专线承载网络。OTN专线业务分为跨省专线、省内专以及最优时延体验。OTN政企专线需要满足快速开通，根据时延进干/省干/城域网/CPE）、跨层（光/电/分组）的端到端政企业务一键3.宽带接入网络基于大数据分析和神经网络AI算法，构建提前精确预测判断，指导千兆家宽网络扩容规划；通过对OLTPON口、ONU上联口流量的采集分析，精确预测流量增长并识别高价值网络规划到千兆价值区域精确规划的转变。注：Telemetry技术通过设备推模式（PushMode）周期性主动地向运维管理平台采集器发送度游戏用户、重度视频用户、重度阅读用户、重度直播用户、重度（1）精准规划：智能话务模型预测与容量预测基于现网负荷和资源评估现网能力，主动预测话务模型变化趋5.跨域协同智能场景5G时代，电信网络愈发复杂，多设备厂家并存，多种业务快速低投诉比例；业务体验难以保障，如何端到端评估业务的可靠性/时延/带宽等；网络故障重复工单多，如何进一步智能分析告警，压缩控和主动分析，实现用户体验问题的快速定界，并触发OSS和各单视频、游戏、AR/VR等新业务的质量感知非常重要，需要及时通过AI规则自学习和业务类型智能推理实现智能DPI业务识别，支撑新增业务天级识别和加密业务识别能力；基于业务KQI和①通过跨域系统采集与关联KPI/KQI，并建立业务质量和网元KPI体系，根据自识别的质差门限设定周期监控业务质差网元或小征的KPI做为输入参与训练，基于感知基线将KQI进行二值五、智能化成熟度评价体系（一）评价方法论（二）分级参考标准参考TMForumIG1252自智网络分级方法，将智能化成熟度划一级评价维度二级评价维度L1系统辅助运营L2初级智能运营L3中级智能运营L4高级智能运营L5全智能化运营智能决策模型应用1.模型对物理实体静态描述2.人工决策为主，部分执行和感知工作自动化辅助1.模型离线仿真，提供阶段性优化方案2.执行智能化，感知和决策智能化辅助，实现特定场景自动化1.模型参数根据物理实体参数实时评估仿真结果和物理指标差异2.执行智能策智能化辅分场景自动化1.模型参数根据物理实体参数实时更新，实时仿真，提供实时优化方案2.部分场景感知、决策、执行全流程智能化1.模型参数根据物理实体参数实时物理实体实时执行优化方案2.多业务多领域全场景智能化闭环知识构建1.基于专家经验，无知识固化1.基于手工配置的静态规则辅助运营1.外部注入或AI推理动态生成知识+人工规则甄别1.外部注入或AI推理动态生成知识1.知识自学业务编排1.静态编排1.单网单域动态编排1.单网跨域静态编排1.跨网跨域动态编排1.全网按业务意图智能编排数字孪生水平数据融通1.以结构化数据采集为主2.孤岛式数据所有权3.聚焦主数据管理1.基于单域多源异构的高精度数据2.构建企业数据湖3.制定企业数据治理标准1.跨域多源异构实时数据感知能力2.统一数据服务3.实施统一数据治理方法1.利用外部数据源，支持对实体网络先进的数据分析和人工智能驱动的数据感知2.数据隐私和安全控制1.通过数字孪生生态系统实现合作伙伴数据交换共享孪生1.对部分有源资源线上化管理2.针对特定业务场景建立单网单域网元、拓扑等关键要素的基础模型1.全网有源资源线上管理和可视化展示2.针对部分场景，部署面向专业领域知识和生产管理经验的数据驱动型单网单域业务模型1.全网无源资源纳入管理和可视化展示2.建立全网关键要素基面向专业领域知识和生产管理经验的数据驱动型单网跨域业务模型1.实现全网资源智能化稽核和全生命周期管理2.在跨网跨域业务场景中，实现基础模型与业务模型实时交互、融合统一全场景资源、事件等要素全生命周期可视化管理和孪生建模虚实交互1.实体网络与数字孪生层之间无动态交互和联系2.实现对实体网络关键要素状态可视化模拟展示1.实体网络到数字孪生层的单向动态交互2.数字孪生层可对实体网络离线模拟仿真，也可对实体网络部分网元模型参数调整、趋势状态模拟预览1.实体网络到数字孪生层的单向实时交互2.数字孪生层可对实体网络在线模观察1.实体网络与数字孪生层实现双向实时交互2.数字孪生层可实时监测实体网络要素状态，也可基于仿真结果对实体网络的跨域控制1.实体网络与数字孪生层实现双向智能闭环2.数字孪生层可基于仿真结果实时控制实体网实体网络反馈智能优化数字孪生层模型智能运营智能运营1.网络规建维优营系统根据预配置辅助完成部分执行和感知类任务1.网络规建维优营系统行类任务2.系统根据预定义规则/策略完成部分感知和分1.网络规建维优营系统自动完成执行和感知类任务2.系统根据人工定义策略完成部分1.网络规建维优营决策智能化营系统自动完成执行、感知、分析和决策类任务2.系统根据人工定义意图管1.实现全网面向多业务、命周期的全场景闭环自智析类任务3.面向网络特性单元使能自动化运维分析和决策类任务3.在特定网络中自优化、自调整理策略完成部分意图管理类任务3.实现跨域闭环管理安全保障智能化安全防护1.以传统静态、被动式的安全防护为主1.开始关注智能化应用安全防护，对业务安全合规性评估1.加强算法全防护能力1.实现动态、自适应的主动安全防御能力1.引入和强化针对智能化恶意攻击的反制进攻能力六、未来展望（3）研究通用人工智能技术和基于知识图谱的专家知识库，构七、参考文献附录A：缩略语英文简写英文全称中文全称AIArtificialIntelligence人工智能APIApplicationProgrammingInterface应用程序编程接口AP