韋樂平指出,現(xiàn)階段,AI技術迅猛發(fā)展,正在成為引發(fā)諸多領域產(chǎn)業(yè)顛覆性變革的前沿技術。人工智能正在從弱的智能走向強的智能,從專用智能向通用智能發(fā)展,從智能感知向智能認知邁進。
韋樂平認為,AI應用于通信領域的方向主要有四個層面。第一、前瞻性預測預防。對話務、故障、資源占用等實現(xiàn)預測預防,這對于改善網(wǎng)絡質(zhì)量、提高用戶體驗游很大的幫助。第二、高復雜度多維分析,5G來臨之后,網(wǎng)絡的復雜度將進一步提升,借助人工智能有望解決高復雜性跨域網(wǎng)絡分析與故障定位。第三、尋找最優(yōu)解。AI技術可以幫助可以在海量組合中尋找最佳網(wǎng)絡資源配置方案。第四、減少重復人工任務。人工智能可以處理大量手工復雜業(yè)務,降低人為誤操作。
“可以說,通過AI可實現(xiàn)網(wǎng)絡全方位降本增效、價值挖掘、體驗改善,AI已經(jīng)成為行業(yè)重點關注的領域?!表f樂平表示。
對于AI和5G的關系,韋樂平認為,AI將成為應對5G挑戰(zhàn)的有力工具,同樣也可以從四個層面去理解。一是資源效率。5G無線資源(如天線參數(shù)配置)和網(wǎng)絡虛擬化資源管理十分復雜,需要AI優(yōu)化調(diào)度。二是運維效率。5G基站和業(yè)務場景更多,運維復雜,需要引入AI建立及時的預防性、主動性運維機制。三是能源效率。5G基站能耗至少是4G基站能耗的3倍,需要引入AI技術來降低基站和網(wǎng)絡整體能耗。四是業(yè)務創(chuàng)新。5G將產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),需要AI技術提煉有價值的信息,開展個性化業(yè)務創(chuàng)新和價值經(jīng)營。
韋樂平指出,AI可以從三個方面助力5G網(wǎng)絡部署。無線資源管理方面,用現(xiàn)網(wǎng)大量無線數(shù)據(jù)來訓練無線傳輸方案,切換參數(shù)、波束形狀與信道特征、區(qū)域環(huán)境、業(yè)務分布間的匹配模型,用AI智能優(yōu)化5G基站覆蓋和容量。切片資源管理方面,用AI技術預測切片業(yè)務和相應資源需求,給出優(yōu)化資源編排方案。邊緣計算管理方面,用AI對業(yè)務和擁護移動模型間進行預測,確定邊緣存儲和計算資源,提高邊緣資源效率。
同時,AI能助力5G網(wǎng)絡節(jié)能。首先是基站節(jié)能,由于高頻、大帶寬、大規(guī)模天線等,5G基站能耗大約是4G的三倍?;贏I,可以實現(xiàn)節(jié)能場景識別,負荷智能的預測、節(jié)能策略的智能推薦,如通道、符號乃至芯片的關斷等,實現(xiàn)智慧節(jié)能。其次是數(shù)據(jù)中心節(jié)能,服務器睡眠狀態(tài)僅消耗20W,而工作狀態(tài)消耗200-500W,耗能高幾十倍。而AI可以基于深度學習,分析DC不同運維的負荷特征,在非峰值負荷期間觸發(fā)負荷遷移,實現(xiàn)設備休眠和喚醒,達到綠色節(jié)能的目的。
除此之外,AI還能助力5G網(wǎng)絡運維實現(xiàn)智慧化。如智慧告警關聯(lián)和故障定位,傳統(tǒng)方式是采用人工分析,而基于AI可實現(xiàn)5G網(wǎng)絡端到端告警自動關聯(lián)、智能根因分析,并實現(xiàn)智能排障,可大幅提升運維效率。還有預防性、主動性運維,以往現(xiàn)網(wǎng)運維為事后處理,而基于AI對網(wǎng)絡健康指數(shù)進行預測、分析和預警,采用提前預防性、主動性運維,可大幅提升運維水平。