人工智能＋5G：时代抛弃你，连个招呼都不打？

2018-07-18 17:26:54来源：亿欧网关键词：人工智能 5G阅读量：26244

导读：通信网络是人工智能爆发的基础，人工智能将大幅提升通信网络能力。人工智能将在5G时代发挥关键作用，以适应网络性和复杂性。

　　【中国智能制造网行业动态】通信网络是人工智能爆发的基础，人工智能将大幅提升通信网络能力。人工智能将在5G时代发挥关键作用，以适应网络性和复杂性。如果不利用好大数据和人工智能技术，运营商就没有未来。这是近电信业内发出的一些声音。5G、人工智能和物联网，正在时代的路口交汇，注定会携手同行，开启一场通信变革。

　　人工智能＋5G：网络自下而上的天然融合

　　5G要从“人的连接”扩展到“万物互联”，从网络技术到应用场景都将发生变化，但大的变化是什么？

　　5G将地改变网络上行流量。

　　首先，5G让网络上行速率得到提升。

　　传统网络偏重于下行速率，传统终端也主要用于下载数据，5G上行速率的提升将再次改变人类的通信方式，也必将引发一场终端变革。

　　其次，5G物联网时代与互联网时代的本质区别在于数据传送的方向不同。

　　互联网是一个内容交付网络，本质上是从中心向大众传送内容(比如视频)；而物联网恰恰相反，它由外而内地从边缘引入海量数据。

　　在5G时代，无论是“人的连接”，还是“万物互联”，都将自下而上地产生海量数据。

　　人工智能通过收集海量数据，从数据中自动识别、学习模式和规则，并代替人工来预测趋势、执行策略。它本质上是自下而上的数据驱动，靠海量数据不断“喂食”来产出大价值。

　　显然，5G和人工智能在路径上是一致的，5G网络及其产生的海量数据是人工智能的基础支撑。同时，5G也迫切需要人工智能。

　　人工智能＋5G：解决网络复杂性的必备良药

　　未来的电信网络面临着各种复杂性挑战，迫切需要引入人工智能。

　　5G万物互联产生的海量数据是复杂的，其中很多还是无价值的，靠人力完全无法应付，需人工智能来清洗和分析。

　　5G网络本身是一个复杂的系统，需要人工智能来理清逻辑和秩序，使能网络自动化，降低运维成本。

　　移动网络正在变得越来越复杂，据统计，2G基站参数仅有500个，3G基站1500个，到了4G时代，每个基站的参数接近3500个，5G参数将更多，而这仅是无线接入网部分而已。

　　5G是一个大融合时代，多种无线接入技术融合，固移融合，IT和CT融合，传统网络和新型网络融合，大融合之下带来的网络复杂性不言而喻。

　　网络复杂性带来的是高企的运维成本和风险。随着网络规模不断扩大，网络投资居高不下，在量收剪刀差的压力下，通过自动化网络来降低运维成本成为运营商的必然选择。同时，5G要拥抱垂直领域，垂直领域对网络高可靠、高稳定性有着强需求，一旦人工操作失误将带来巨额经济损失。

　　有人说，5G时代运营商将重建护城河，因为网络太复杂，令攻城者只能望而兴叹。

　　这是一个悲伤的笑话，但5G加上人工智能，也许真能让运营商重建护城河，重回产业链的核心地位。

　　人工智能＋5G：网络重构的搭配

　　运营商正在基于SDN/NFV重构未来电信网络。NFV/SDN解耦了传统专用电信设备、打通了网络烟囱式的构架，使能网络更加灵活敏捷，这注定了未来网络部署将工作于高度动态的环境之下，以至于靠人力来决策和操作根本无力满足其动态性和敏捷性，因此，需要加持人工智能的闭环自治系统和无缝的互操作性，来实时响应网络事件和服务需求。

　　NFV本身也带来了网络的复杂性，传统运维方式也是无法适应的。

　　举个例子。

　　众所周知，今天的网络无论是告警、性能指标，还是网络参数，都和网络特定的硬件设备相关的。这是因为，传统电信设备在软硬件上紧耦合，逻辑网络配置和物理硬件之间具有固定的映射关系。

　　得益于传统电信设备的软硬件紧耦合关系，运维人员可以通过网络配置拓扑、告警来源、事件报告、性能指标等快速定位故障和分析网络指标。

　　但对于5G虚拟化网络，一切都变了。

　　在NFV的世界里，逻辑世界和物理世界分离，网络资源通过软件的方式创建，只要通用服务器作为硬件准备就绪，就可以随时通过增加或减少虚拟机的数量来配置“网元”。

　　换言之，逻辑网络配置与物理硬件没有固定关系，网络功能服务由多个虚拟化逻辑资源组成，它可能会在不同的硬件上配置相同的服务，也可能在相同的硬件上配置不同的服务。

　　这就是NFV带来的复杂性，若依靠传统运维工程师的经验和技能，难以在松散的环境下进行快速和准确的问题分析和定位。

　　应运而生的是大数据+人工智能的服务监控系统，即通过收集海量的、多维的网络数据，通过人工智能快速地、地分析、决策，从此告别被动运维时代，真正实现主动式的、以用户感知为中心的网络运维，乃至形成闭环系统，进入自动化运维时代。

　　面向5G时代，人工智能潮头袭来。在电信领域，从设备商、运营商到终端商，无一不在为人工智能摩拳擦掌。

　　有句话讲，时代要抛弃我们，连一声再见都不会说。传统通信人真的会成为时代的牺牲品吗？

　　至少再见总是要说一声吧。

　　电信业要应用好人工智能，至少面临两大挑战。

　　首先，人工智能大的挑战是文化和人才，并非技术。

　　人工智能是一个多学科领域，人才稀缺且昂贵。以运营商的薪酬待遇，恐怕难以吸引这些人才。

　　运营商要推动人工智能，涉及组织层面的文化变革，需重新设计流程，制定AI文化计划，推动员工向创造性劳动发展。对于网络运维应用人工智能，实施成本并不会便宜，初期难以量化其带来的直接经济效益，如果没有这种自上而下的推动，人工智能在电信业几十年来形成的对传统人力依恋不舍的阻力下，恐怕难以走出实验室。

　　与数字化转型一样，大的敌人就是自己。

　　其次，是商业模式和生态。

　　人工智能不仅要应用于网络本身以降低成本，其更大的梦想是瞄准新市场，增加收入来源。但对于运营商，人工智能应用还处于构思阶段，成功的商业案例少之又少。运营商应该以需求为导向，积极参与标准化和开源组织，展开广泛的生态合作，比如，早期可开放云端让垂直领域伙伴接入测试图像/语音识别等技术，以孵化应用，推动创新。