Aquest Mundial, l'"àrbitre intel·ligent" és un dels punts destacats. SAOT integra dades de l'estadi, regles del joc i IA per prendre decisions ràpides i precises automàticament sobre situacions de fora de joc.
Mentre milers de fans aplaudien o lamentaven les repeticions d'animació en 3D, els meus pensaments seguien els cables de xarxa i les fibres òptiques darrere del televisor fins a la xarxa de comunicacions.
Per tal de garantir una experiència de visualització més fluida i clara per als aficionats, també s'està duent a terme una revolució intel·ligent similar a SAOT a la xarxa de comunicació.
El 2025, la L4 es farà realitat
La regla del fora de joc és complicada, i és molt difícil que l'àrbitre prengui una decisió precisa en un moment donat les condicions complexes i canviants del camp. Per tant, les decisions controvertides sobre el fora de joc apareixen amb freqüència en els partits de futbol.
De la mateixa manera, les xarxes de comunicacions són sistemes extremadament complexos, i confiar en mètodes humans per analitzar, jutjar, reparar i optimitzar les xarxes durant les últimes dècades requereix molts recursos i és propens a errors humans.
El que és més difícil és que en l'era de l'economia digital, a mesura que la xarxa de comunicacions s'ha convertit en la base per a la transformació digital de milers de línies i empreses, les necessitats empresarials s'han tornat més diversificades i dinàmiques, i l'estabilitat, la fiabilitat i l'agilitat de la xarxa han de ser més elevades, i el mode de funcionament tradicional del treball humà i el manteniment és més difícil de mantenir.
Un error de judici en fora de joc pot afectar el resultat de tot el joc, però per a la xarxa de comunicació, un "error de judici" pot fer que l'operador perdi l'oportunitat de mercat en ràpid canvi, obligar a interrompre la producció de les empreses i fins i tot afectar tot el procés de desenvolupament social i econòmic.
No hi ha cap altra opció. La xarxa ha de ser automatitzada i intel·ligent. En aquest context, els principals operadors mundials han donat la benvinguda a una xarxa autointel·ligent. Segons l'informe tripartit, el 91% dels operadors globals han inclòs xarxes autointel·ligents en la seva planificació estratègica, i més de 10 operadors principals han anunciat el seu objectiu d'aconseguir el nivell 4 (L4) el 2025.
Entre elles, China Mobile està a l'avantguarda d'aquest canvi. El 2021, China Mobile va publicar un llibre blanc sobre xarxes autointel·ligents, proposant per primera vegada a la indústria l'objectiu quantitatiu d'assolir el nivell 4 de xarxa autointel·ligent el 2025, proposant construir la capacitat d'operació i manteniment de la xarxa d'"autoconfiguració, autoreparació i autooptimització" cap a dins, i crear una experiència de client de "zero espera, zero fallades i zero contacte" externament.
Autointel·ligència d'Internet similar a "Àrbitre intel·ligent"
El SAOT està format per càmeres, sensors dins la pilota i sistemes d'IA. Les càmeres i els sensors dins la pilota recopilen les dades completament en temps real, mentre que el sistema d'IA analitza les dades en temps real i calcula amb precisió la posició. El sistema d'IA també injecta les regles del joc per fer automàticament crides de fora de joc d'acord amb les regles.
Hi ha algunes similituds entre l'autointel·lectualització de xarxes i la implementació de SAOT:
En primer lloc, la xarxa i la percepció haurien d'estar profundament integrades per recopilar de manera completa i en temps real els recursos de la xarxa, la configuració, l'estat del servei, els errors, els registres i altra informació per proporcionar dades riques per a l'entrenament i el raonament de la IA. Això és coherent amb el SAOT que recopila dades de càmeres i sensors dins de la pilota.
En segon lloc, cal introduir una gran quantitat d'experiència manual en eliminació i optimització d'obstacles, manuals d'operació i manteniment, especificacions i altra informació al sistema d'IA de manera unificada per completar l'anàlisi, la presa de decisions i l'execució automàtiques. És com si SAOT introduís la regla de fora de joc al sistema d'IA.
A més, com que la xarxa de comunicació està composta per múltiples dominis, per exemple, l'obertura, el bloqueig i l'optimització de qualsevol servei mòbil només es poden completar mitjançant la col·laboració integral de múltiples subdominis com ara la xarxa d'accés sense fil, la xarxa de transmissió i la xarxa central, i l'autointel·ligència de la xarxa també necessita "col·laboració multidomini". Això és similar al fet que SAOT necessita recopilar dades de vídeo i sensors de múltiples dimensions per prendre decisions més precises.
Tanmateix, la xarxa de comunicacions és molt més complexa que l'entorn d'un camp de futbol, i l'escenari empresarial no és una única "penalització per fora de joc", sinó extremadament diversificat i dinàmic. A més de les tres similituds anteriors, cal tenir en compte els factors següents quan la xarxa avança cap a l'autointel·ligència d'ordre superior:
En primer lloc, el núvol, la xarxa i els dispositius NE s'han d'integrar amb la IA. El núvol recopila dades massives a tot el domini, realitza contínuament entrenament i generació de models d'IA i lliura models d'IA a la capa de xarxa i als dispositius NE; la capa de xarxa té una capacitat d'entrenament i raonament mitjana, que pot realitzar automatització de bucle tancat en un sol domini. Nes pot analitzar i prendre decisions a prop de les fonts de dades, garantint la resolució de problemes en temps real i l'optimització del servei.
En segon lloc, estàndards unificats i coordinació industrial. La xarxa autointel·ligent és una enginyeria de sistemes complexa, que implica molts equips, gestió de xarxa i programari, i molts proveïdors, i és difícil interactuar amb l'acoblament, la comunicació entre dominis i altres problemes. Mentrestant, moltes organitzacions, com ara TM Forum, 3GPP, ITU i CCSA, promouen estàndards de xarxa autointel·ligents, i hi ha un cert problema de fragmentació en la formulació d'estàndards. També és important que les indústries treballin juntes per establir estàndards unificats i oberts com ara l'arquitectura, la interfície i el sistema d'avaluació.
En tercer lloc, la transformació del talent. La xarxa autointel·ligent no és només un canvi tecnològic, sinó també un canvi de talent, cultura i estructura organitzativa, que requereix que el treball d'operació i manteniment es transformi de "centrat en la xarxa" a "centrat en el negoci", que el personal d'operació i manteniment es transformi de la cultura del maquinari a la cultura del programari, i del treball repetitiu al treball creatiu.
L'L3 ja està en camí
On és la xarxa d'autointel·ligència avui dia? Com de prop estem de L4? La resposta es pot trobar en tres casos d'aterratge presentats per Lu Hongju, president de Huawei Public Development, en el seu discurs a la China Mobile Global Partner Conference 2022.
Tots els enginyers de manteniment de xarxes saben que la xarxa domèstica és el punt més problemàtic de l'operació i el treball de manteniment de l'operador, potser ningú. Està composta per la xarxa domèstica, la xarxa ODN, la xarxa portadora i altres dominis. La xarxa és complexa i hi ha molts dispositius passius "muts". Sempre hi ha problemes com ara una percepció de servei insensible, una resposta lenta i una resolució de problemes difícil.
Davant d'aquests punts febles, China Mobile ha cooperat amb Huawei a Henan, Guangdong, Zhejiang i altres províncies. Pel que fa a la millora dels serveis de banda ampla, basant-se en la col·laboració de maquinari intel·ligent i centre de qualitat, ha aconseguit una percepció precisa de l'experiència de l'usuari i un posicionament precís dels problemes de mala qualitat. La taxa de millora dels usuaris de mala qualitat s'ha incrementat fins al 83%, i la taxa d'èxit de màrqueting de FTTR, Gigabit i altres empreses ha augmentat del 3% al 10%. Pel que fa a l'eliminació d'obstacles de la xarxa òptica, la identificació intel·ligent de perills ocults al llarg de la mateixa ruta es realitza mitjançant l'extracció d'informació característica de dispersió de la fibra òptica i el model d'IA, amb una precisió del 97%.
En el context del desenvolupament verd i eficient, l'estalvi d'energia a la xarxa és la direcció principal dels operadors actuals. Tanmateix, a causa de la complexa estructura de la xarxa sense fil, la superposició i la cobertura creuada de bandes de freqüència múltiples i estàndards múltiples, el negoci de les cel·les en diferents escenaris fluctua molt amb el temps. Per tant, és impossible confiar en mètodes artificials per a una apagada precisa d'estalvi d'energia.
Davant dels reptes, les dues parts van treballar conjuntament a Anhui, Yunnan, Henan i altres províncies a la capa de gestió de xarxa i a la capa d'elements de xarxa per reduir el consum mitjà d'energia d'una sola estació en un 10% sense afectar el rendiment de la xarxa ni l'experiència de l'usuari. La capa de gestió de xarxa formula i ofereix estratègies d'estalvi d'energia basades en les dades multidimensionals de tota la xarxa. La capa NE detecta i prediu els canvis empresarials a la cel·la en temps real i implementa amb precisió estratègies d'estalvi d'energia com ara l'apagada de portadores i símbols.
No és difícil veure a partir dels casos anteriors que, igual que l'"àrbitre intel·ligent" en un partit de futbol, la xarxa de comunicació està realitzant gradualment l'autointel·ligentització a partir d'escenes específiques i d'una sola regió autònoma a través de la "fusió de percepcions", el "cervell d'IA" i la "col·laboració multidimensional", de manera que el camí cap a l'autointel·ligentització avançada de la xarxa esdevé cada cop més clar.
Segons TM Forum, les xarxes autointel·ligents de nivell 3 "poden detectar canvis en l'entorn en temps real i autooptimitzar-se i autoajustar-se dins d'especialitats de xarxa específiques", mentre que el nivell 4 "permet la gestió predictiva o activa en bucle tancat de xarxes empresarials i basades en l'experiència del client en entorns més complexos a través de múltiples dominis de xarxa". Òbviament, la xarxa autointel·ligent s'acosta o assoleix el nivell L3 actualment.
Les tres rodes es dirigien cap a L4
Així doncs, com accelerem la xarxa autointel·lectual a L4? Lu Hongjiu va dir que Huawei està ajudant China Mobile a assolir el seu objectiu de L4 per al 2025 mitjançant un enfocament tripartit d'autonomia d'un sol domini, col·laboració entre dominis i cooperació industrial.
Pel que fa a l'autonomia d'un sol domini, en primer lloc, els dispositius NE s'integren amb la percepció i la computació. D'una banda, s'introdueixen tecnologies innovadores com ara l'iris òptic i els dispositius de detecció en temps real per aconseguir una percepció passiva i de nivell de mil·lisegon. D'altra banda, s'integren tecnologies de computació de baix consum i computació en flux per aconseguir dispositius NE intel·ligents.
En segon lloc, la capa de control de xarxa amb cervell d'IA es pot combinar amb dispositius intel·ligents d'elements de xarxa per realitzar el bucle tancat de percepció, anàlisi, presa de decisions i execució, per tal de realitzar el bucle tancat autònom d'autoconfiguració, autoreparació i autooptimització orientat al funcionament de la xarxa, la gestió de fallades i l'optimització de la xarxa en un sol domini.
A més, la capa de gestió de xarxa proporciona una interfície oberta cap al nord a la capa de gestió de serveis de la capa superior per facilitar la col·laboració entre dominis i la seguretat del servei.
Pel que fa a la col·laboració entre dominis, Huawei posa èmfasi en la realització integral de l'evolució de la plataforma, l'optimització dels processos de negoci i la transformació del personal.
La plataforma ha evolucionat d'un sistema de suport de xemeneies a una plataforma autointel·ligent que integra dades globals i experiència experta. Els processos de negoci, des del passat orientats a la xarxa i als processos basats en ordres de treball, fins a la transformació dels processos orientats a l'experiència i amb contacte zero; pel que fa a la transformació del personal, mitjançant la construcció d'un sistema de desenvolupament de baix codi i l'encapsulació atòmica de les capacitats d'operació i manteniment i les capacitats de xarxa, es va reduir el llindar de transformació del personal de CT a la intel·ligència digital i es va ajudar l'equip d'operació i manteniment a transformar-se en talents compostos DICT.
A més, Huawei promou la col·laboració de múltiples organitzacions d'estàndards per aconseguir estàndards unificats per a l'arquitectura de xarxa autointel·ligent, la interfície, la classificació, l'avaluació i altres aspectes. Promoure la prosperitat de l'ecologia industrial compartint experiències pràctiques, promovent l'avaluació i la certificació tripartides i construint plataformes industrials; i cooperar amb la subcadena d'operació i manteniment intel·ligent de China Mobile per ordenar i abordar conjuntament la tecnologia arrel per garantir que la tecnologia arrel sigui independent i controlable.
Segons els elements clau de la xarxa autointel·ligent esmentada anteriorment, en opinió de l'autor, la "troica" de Huawei té l'estructura, la tecnologia, la cooperació, els estàndards, els talents, la cobertura completa i la força precisa, que val la pena esperar.
La xarxa autointel·ligent és el millor desig de la indústria de les telecomunicacions, coneguda com a "poesia i distància de la indústria de les telecomunicacions". També s'ha qualificat de "camí llarg" i "ple de reptes" a causa de l'enorme i complexa xarxa de comunicacions i negocis. Però a jutjar per aquests casos d'aterratge i la capacitat de la troica per sostenir-la, podem veure que la poesia ja no està orgullosa, i no està massa lluny. Amb els esforços concertats de la indústria de les telecomunicacions, està cada cop més plena de focs artificials.
Data de publicació: 19 de desembre de 2022