网络运行智能架构与场景白皮书-12页_13mb

网络运行智能架构与场景白皮书总结

核心内容概述

本白皮书由中移智库发布，中国移动通信研究院编制，系统阐述了网络运行智能的概念、技术体系、应用实践及未来演进方向，旨在推动5G网络与AI技术的深度融合，构建智能化、高效化、灵活化的新型网络运行体系，为行业数字化转型和智能化升级提供支撑。

主要观点

• 5G与AI融合是必然趋势：5G作为数字化转型的关键基础设施，结合AI技术可实现网络运行的智能化升级，提升网络效率、服务质量和用户体验。
• 网络运行智能是网络智能化的核心：网络运行智能通过实时闭环、用户粒度、内生智能三大特点，实现对网络性能、用户行为、业务需求的智能化感知与优化。
• “四层四域”架构是网络运行智能的实现基础：包括智能分析层、控制面智能内生层、边缘实时推理层、端侧轻量推理层，覆盖无线、传输、承载、核心网四个领域，形成端到端的智能协同。
• AI能力内生是关键方向：AI功能嵌入网元内部，实现数据采集、分析、决策、闭环的全流程智能化，减少对外部系统的依赖，提高网络自主性和灵活性。
• 大模型技术为网络运行智能带来新机遇：大模型具备更强的泛化性、准确性和适应性，有助于解决网络运行中碎片化、定制化的问题，推动网络智能化水平提升。

关键信息

1. 网络运行智能三大特点

• 实时闭环：通过实时数据采集、分析、决策与反馈，实现网络的动态优化与自我调节，提升网络可靠性与响应速度。
• 用户粒度：基于用户行为数据，实现精细化管理和服务，提升用户体验与满意度，支持个性化推荐、异常检测等应用。
• 内生智能：AI算法与模型直接集成于网络功能层，形成自主决策的闭环网络环境，增强网络自适应能力与智能化水平。

2. 网络运行智能技术体系

• 四层四域架构：
  • 智能分析层：基于NWDAF，实现集中式训练与模型供给。
  • 控制面智能内生层：增强控制面的智能决策能力。
  • 边缘实时推理层：支持本地实时推理，优化用户体验。
  • 端侧轻量推理层：部署轻量化模型，实现终端与网络的算智协同。
• 四大核心能力：
  • AI内生能力：AI功能嵌入网元，支持智能化服务。
  • 数据能力：实现用户级、业务级、帧级数据的高效采集与处理。
  • 模型能力：支持模型训练、推理及动态更新，提升智能决策水平。
  • 协同能力：网络内部与第三方应用协同，实现多AI能力的有机整合。

3. 核心网运行智能应用实践

• 标准推进：3GPP已发布多个版本标准，逐步构建支持智能分析、策略推荐、闭环控制的网络运行智能体系。
• 技术创新：
  • 丰富体验类场景：突破传统分析机制，支持定制化智能保障。
  • 增强内生AI架构：通过智能控制面、AI+UPF、分布式AI协同等方式，提升网络运行智能能力。
  • 提升网络运行智能能力：实现资源优化、基站选址推荐、网络切片管理等场景的智能化应用。
• 应用展望：
  • 面向用户、业务、网络三个层级，提供个性化服务、智能业务优化、网络资源管理等能力。
  • 通过AI+5G智能服务开放体系，赋能智慧城市、工业互联网、智能交通、智能医疗等多领域应用。

4. 网络运行大模型探索

• 大模型优势：具备更强的泛化性、准确性和适应性，有助于网络运行智能化。
• 关键技术：
  • 数据处理：采用定制化清洗、特征提取与编码分词技术，提升数据质量与处理效率。
  • 模型算法：引入Transformer架构、时序建模、图神经网络等技术，增强模型对网络状态和拓扑数据的建模能力。
  • 预训练与微调：通过多任务学习、分布式训练、参数高效微调等方式，提升模型性能与适应性。
• 引入思考：
  • 应用场景拓展：从用户面逐步扩展至控制面与网络拓扑，提升多维数据融合能力。
  • 网络架构支持：需构建支持大模型高效运行的网络架构，包括细粒度AI功能定义、端到端闭环、AI质量保障等。
  • 模型算法设计：注重多模态融合、模型稀疏化、生成式建模能力的提升。
  • 网络算力引入：需实现异构算力支持、AI能力插件化、分层算力布局，以适应大模型的发展需求。

未来演进思路

• 面向6G的演进：将AI技术与算力网络深度融合，实现更智能、更灵活的网络运行体系。
• 构建新型智能基座：以“大算力、大模型、大数据、大平台”为核心，推动AI+网络转型。
• 推动产业生态发展：通过与多方合作，共同探索网络运行智能的场景、技术、产品与应用，促进生态繁荣。

总结

本白皮书系统性地阐述了网络运行智能的架构、能力、应用及未来发展方向，强调AI与网络的深度融合对提升服务质量、优化资源利用、赋能千行百业的重要意义。中国移动正积极推动网络智能化进程，构建智能化网络运行体系，为未来6G发展奠定坚实基础。