5G和人工智能都是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。

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隨著5G網絡的大規模商用，加速的服務創新對網絡智能提出了更高的要求。運營商如何利用AI技術應對未來網絡的挑戰，更好地管理來自網絡不同層的數據，支撐公司業務管理向智能化轉型，成為了一個關鍵的課題。

目前，全球運營商、設備商和數字化應用服務提供商皆已開始了將AI技術應用到通信網絡本身的探索，并取得了不錯的進展。2019年，TM??Forum提出了自智網絡的概念。隨后，包括GSMA、ETSI、3GPP，以及ITU，都把網絡智能化放到了標準化的議程中。對于網絡智能化的實施路徑，當我們翻看各標準組織的定義，以及運營企業發布的白皮書時就會發現，大家都有各自的想法或愿景。但追本溯源，在通信網絡基礎設施逐步從專用硬件平臺向全面云化的通用硬件平臺轉型的當下，開放解耦、融合創新、產業協作是網絡智能化的必經之路。

在英特爾首席工程師、人工智能首席架構師夏磊看來，網絡智能化是個端到端的應用場景，需要依賴一整套端到端的數字基礎架構作為支撐。在眾多的技術實現路徑中，英特爾產品組合是個“近水樓臺”式的選擇，特別是英特爾？??至強？ 平臺，它在曾經和現在都是網絡產品技術和解決方案提供商們大量采用，也是全球范圍內眾多運營商們推進網絡轉型的主力平臺，而在它演進至至強？??可擴展平臺，開始在CPU上集成AI加速能力，并擁有oneAPI工具套件、BigDL等軟件和一系列面向英特爾？??架構優化的AI框架的支持后，也升級成為了能幫助合作伙伴及用戶提供高可用的、端到端的智能網絡應用解決方案的堅實技術基座，也開始在推動智能網絡應用的落地進程上發揮關鍵作用。

融合共生網絡智能化已成行業共識

一般來說，網絡的持續演進升級是由業務驅動的，網絡智能化也是如此。而網絡自動化和智能化也一直是電信運營商部署網絡長期追求的理想目標，并在這個方向努力了幾十年。

以無線通信為例，無線網絡智能化經歷了2G/3G的萌芽階段、3G/4G的小規模應用階段。5G時代的開啟，CT和IT的邊界不再，融合共生已是業界共識。中國移動專家就曾指出，移動通信是復雜的巨系統，涉及百億終端、千萬基站、萬套核心設備，需要體系化、全局化地進行系統架構設計，業務運營也將更為復雜，必須要引入網絡智能化能力。

當然，網絡智能化不是僅局限于移動通信領域。隨著業務的不斷豐富，園區、數據中心等場景的網絡規模和復雜度也會進一步攀升，引入SDN、AI/大數據等技術，提升網絡智能分析和業務編排能力，同時降低運維成本，也同樣是運營商的訴求。

亞信科技網絡智能化首席專家王希棟認為，網絡和AI的融合共生是相互的，或者說雙向的。將人工智能的技術與通信網絡的硬件、軟件、系統等深度融合，可以實現網絡運營/運維和網絡服務的智能化，助力通信網絡提質增效。同時，運營商還可以以網絡為載體去實現更廣泛的智能化，利用通信網絡自身AI能力，提供諸如實時算力等創新業務，賦能千行百業數智化轉型。

與此同時，網絡智能化既是現實需求，更是未來路徑。總體看，基于AI的智能化增強可以在多個維度提升網絡性能，已經成為網絡演進的核心方向。未來十年，人工智能將從5G應用走向6G內生，實現內生智能，實現網絡的自優化、自演進，提高網絡的安全性和可靠性。

價值凸顯網絡智能化正在漸次落地

事實上，在規劃、建設、優化、運維和運營五大階段的通信網絡全生命周期中，AI技術都有著廣泛的應用場景。“從AI的角度來看，AI是一門實踐性非常強的計算科學。”夏磊表示，“今天我們看到有三大類典型的網絡AI應用正在快速地發展。”

第一類是針對5G的網絡設備進行實時性的AI分析和預測，對性能進行優化，對能耗進行主動管理;第二類在網絡安全領域，智能的流量分析應用也是方興未艾;在網絡的應用管理領域，AI也能夠幫助實現更好的網絡自動化和服務保障。

比如在網絡性能管理方面，作為5G網絡先行者，韓國SK電訊擁有超過40萬個蜂窩塔，服務了2700萬用戶，其5G網絡每秒鐘會產生140萬條數據。為了對網絡質量進行實時監測和預測管理，SK電訊使用了BigDL、FlashBase等軟件工具，構建了端到端的AI處理pipeline。AI任務的處理，則完全運行在基于英特爾？至強？可擴展處理器的服務器集群上。方案充分利用了這個平臺內置的AI加速技術，即AVX-512和英特爾？??Deep Learning??Boost指令加速能力來加速數據分析加工的性能。則經過測試，這套基于CPU的方案，實現了相較于AI專用加速方案4倍到6倍的性能提升。

再比如在網優方面，Massive??MIMO是5G網絡性能提升的關鍵，但MIMO天線優化卻是個難點。亞信科技推出了基于強化學習的5G基站MIMO權值優化技術，在提升最終用戶感知的同時也降低了基站的功耗。在無線網絡運維中，基于AI的知識圖譜也同樣是個重要應用場景，亞信科技推出的無線網知識圖譜，可對網絡的異常現象進行推理和演繹，找出網絡異常的原因，還可通過以往的案例關聯，對網絡異常現象生成推薦解決方案，大大提高了運維人員的工作效率，降低運維成本，節省運維時間。

不止是網絡本身的綠色低碳和降本增效，在提升運營能力，釋放網絡潛在價值，找尋新的商業模式方面，網絡智能化同樣發揮著作用。以亞信科技推出的基于機器學習的用戶集合定位應用為例，可以在合規的前提下，在保護用戶隱私的同時，用AI算力實現用戶集合定位，百米內的定位準確率達到了90%，可以為面向互聯網的市場營銷、用戶互動需求提供數據基座。目前該模型已經在運營商進行試點。

據王希棟介紹，在亞信科技的上述探索和創新過程中，英特爾一直是重要的合作伙伴，雙方正通過緊密協作全方位提升網絡智能化開發水平。目前亞信科技已經導入英特爾內置了AI加速能力的產品組合，包括第三代，也是目前最新款的至強？??可擴展處理器，以及與其相配套的oneAPI、BigDL、NW AI??toolkit等工具，大幅提升了智能化應用的開發效率。“我們還會和英特爾繼續合作，在第四代的至強？ 可擴展處理器上，進一步推進網絡智能化的協作創新。”

亞信科技在網絡智能化領域內的拓展，也得到了產業界的廣泛認可，其與清華大學智能產業研究院(AIR)聯合研發的“5G網絡智能化系統研發與產業規模化應用”，榮獲今年“吳文俊人工智能科技進步獎”。而在剛剛開幕的2022??WAIC世界人工智能大會上，亞信科技也專門舉辦了“智能算網與綠色計算論壇“，其中就重點介紹和展示了其網絡智能化方案，而在英特爾與國際學術期刊《Science》近日推出的“架構師成長計劃”核心課程“網絡智能化技術與演進”中，王希棟也對這一方案的應用場景、技術架構做了詳細的分享。

開放融合網絡智能化規模應用的路徑

雖然已有不少案例或用例，但整體來看，網絡智能化還是處于初級階段。Analysys??Mason有調研顯示：全球大部分運營商處于L2(高級智能輔助)，部分先進運營商或部分專業/領域達到L3(網絡部分自治)，距離L5(網絡完全自治)等級，還有很長的探索之路要走。

而且，網絡智能化是個端到端的應用場景，涵蓋了數據的獲取、預處理、AI分析、后處理等多個環節。特別是在運營商大網應用中，面對海量數據的同時，對于實時性的要求也很高，只有對整個AI平臺進行相應的優化設計，才能滿足運營商的需求。

夏磊指出，英特爾正在致力通過強大并且開放的IA架構來促進AI的應用發展，在網絡智能化領域，英特爾已經向市場提供了豐富的AI計算加速產品，不僅僅有前文提及的至強CPU，還有ASIC、VPU、FPGA以及GPU，能滿足不同設備、網元和終端對于AI算力、功耗的需求。特別是英特爾？??至強？??可擴展平臺具有很好的硬件加速能力，可以對AI任務進行全方位加速，“CPU是適合于所有工作負載最靈活的計算器件，能夠勝任包括深度學習推理和偶爾的深度學習訓練任務。”

在軟件方面，英特爾提供了一系列開放和免費的AI工具，性能優化庫和行業應用框架，可以幫助開發者縮短開發時間，并且充分利用硬件的加速能力獲得更佳的AI任務性能。其中，作為統一的大數據分析和AI平臺，BigDL能通過一個易于擴展的架構，將諸多常用AI框架和軟件聚合在一起，打造一條從數據采集、清洗、訓練直到推理應用的端到端管道。

英特爾推出的OpenVINO？??AI工具套件，則能夠優化AI推理性能，并且加快部署速度。需要指出的是，英特爾的AI優化工具，都使用了oneAPI通用開發標準來實現異構硬件之上的性能加速，AI部署和開發能夠解耦，在應用開發過程中無需鎖定特定的硬件。

橫跨計算與網絡，英特爾這次算是再一次發力，是在此前以通用平臺推進以5G技術為代表的網絡轉型，為其提供基礎設施架構的鋪墊之上，開始不斷發展和完善網絡智能化所需要的各種技術平臺和方案。不論是從數據獲取、算力供給、算法開發與優化，英特爾？??架構都有足夠的開放性、易擴展性和易用性，這能讓網絡在更智能的同時也更加開放，進而賦能更多合作伙伴和用戶，激發更多的技術與商業創新，打造更加繁榮、共贏的網絡AI生態。

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來源：中國經濟新聞網