4月26日消息（九九）在今天舉辦的“2022中國(guó)光通信高質(zhì)量發(fā)展論壇-網(wǎng)絡(luò)智能化專(zhuān)場(chǎng)”上，中國(guó)移動(dòng)研究院基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究所傳送網(wǎng)研究室經(jīng)理韓柳燕表示，運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)引入AI是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然方向，需要分階段逐步落實(shí)AI在光網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用。

其近期目標(biāo)是提升啞資源感知能力，實(shí)現(xiàn)光網(wǎng)絡(luò)全參量感知、光纜和資源規(guī)劃預(yù)測(cè)、故障智能定位定界及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)；長(zhǎng)期目標(biāo)是突破光網(wǎng)絡(luò)智能仿真決策技術(shù)，推進(jìn)AI優(yōu)化類(lèi)場(chǎng)景應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)光網(wǎng)絡(luò)主要運(yùn)維場(chǎng)景的AI落地。

應(yīng)用場(chǎng)景：分析、預(yù)測(cè)和優(yōu)化

韓柳燕指出，光網(wǎng)絡(luò)是業(yè)務(wù)傳送的基礎(chǔ)。目前我國(guó)已經(jīng)建成全球最大規(guī)模光纖網(wǎng)絡(luò)，光纜總長(zhǎng)超過(guò)5488萬(wàn)公里，光網(wǎng)絡(luò)設(shè)備超過(guò)3億端，服務(wù)超16億移動(dòng)客戶(hù)、超5.4億家庭寬帶客戶(hù)，以及4000余萬(wàn)政企客戶(hù)。面對(duì)規(guī)模如此巨大光網(wǎng)絡(luò)，引入AI的數(shù)據(jù)分析和信息提取能力，能夠高效診斷網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，優(yōu)化業(yè)務(wù)性能，減輕運(yùn)營(yíng)負(fù)擔(dān)，改善用戶(hù)體驗(yàn)。

與此同時(shí)，光網(wǎng)絡(luò)以光纖等物理媒介為基礎(chǔ)，現(xiàn)網(wǎng)運(yùn)行會(huì)產(chǎn)生各層參數(shù)數(shù)據(jù)，具備大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其集中化管控架構(gòu)，也可以為AI算法的模型訓(xùn)練及迭代提供天然的數(shù)據(jù)池。

韓柳燕介紹，AI在光網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用場(chǎng)景聚焦在分析類(lèi)場(chǎng)景、預(yù)測(cè)類(lèi)場(chǎng)景和優(yōu)化類(lèi)場(chǎng)景。

分析類(lèi)場(chǎng)景中，網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)智能分析方面，AI智能識(shí)別主備業(yè)務(wù)、關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)是否存在同纜風(fēng)險(xiǎn)，保障網(wǎng)絡(luò)高可靠運(yùn)行；業(yè)務(wù)故障智能分析方面，AI對(duì)業(yè)務(wù)故障進(jìn)行歷史分析，實(shí)現(xiàn)根因定位和定界。

預(yù)測(cè)類(lèi)場(chǎng)景中，資源預(yù)測(cè)方面，AI對(duì)全網(wǎng)流量增長(zhǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容預(yù)算評(píng)估提供支撐；資源預(yù)警方面，AI對(duì)鏈路的波道/容量利用率進(jìn)行預(yù)警，支撐網(wǎng)絡(luò)提前擴(kuò)容。

優(yōu)化類(lèi)場(chǎng)景中，光性能智能調(diào)測(cè)調(diào)優(yōu)方面，AI結(jié)合自動(dòng)性能檢測(cè)，實(shí)時(shí)監(jiān)控關(guān)聯(lián)路徑的性能，保障網(wǎng)絡(luò)處于穩(wěn)定、較優(yōu)狀態(tài)；光網(wǎng)絡(luò)資源智能優(yōu)化方面，AI完成整網(wǎng)生命周期內(nèi)的精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化、智能化的優(yōu)化。

關(guān)鍵技術(shù)：融合感知、云管端協(xié)同、智能分析預(yù)測(cè)和智能仿真決策

韓柳燕介紹，中國(guó)移動(dòng)傳送網(wǎng)智能化架構(gòu)分為網(wǎng)元管理、專(zhuān)業(yè)運(yùn)維、網(wǎng)管平臺(tái)和綜合應(yīng)用四級(jí)，旨在面向垂直行業(yè)、政企專(zhuān)線等各類(lèi)客戶(hù)提供智能化的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，打造自服務(wù)、自修復(fù)、自?xún)?yōu)化的傳送網(wǎng)絡(luò)。

韓柳燕坦言，當(dāng)前光網(wǎng)絡(luò)AI的發(fā)展水平還處于努力提升的階段，由于光網(wǎng)絡(luò)自身的技術(shù)特點(diǎn)，在引入AI方面會(huì)面臨一些獨(dú)特的技術(shù)挑戰(zhàn)，具體而言包括精準(zhǔn)感知、AI模型泛化、主動(dòng)預(yù)測(cè)和現(xiàn)網(wǎng)穩(wěn)定性四方面。

針對(duì)這些挑戰(zhàn)，中國(guó)移動(dòng)總結(jié)出光網(wǎng)絡(luò)AI四大關(guān)鍵技術(shù)。一是融合感知，設(shè)備和管控系統(tǒng)協(xié)同，分層采集/感知光網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)，結(jié)合高性能數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，實(shí)現(xiàn)光網(wǎng)絡(luò)參數(shù)融合感知。采集內(nèi)容方面，在光鏈路層、光信道層、光部件層、光業(yè)務(wù)層分別采集相應(yīng)的數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析；網(wǎng)元設(shè)備方面，增強(qiáng)設(shè)備主控板處理和存儲(chǔ)能力，統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集框架/模型，靈活控制多單板多端口的數(shù)據(jù)并發(fā)采集；交互協(xié)議方面，增強(qiáng)DCN吞吐量，提升設(shè)備主控、管控系統(tǒng)性能，同時(shí)引入訂閱式訪問(wèn)機(jī)制（如Telemetry）；管控系統(tǒng)方面，根據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容的差異性對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)匯聚，基于AI算法對(duì)設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘獲得額外信息。

二是云管端協(xié)同，通過(guò)云管端邏輯架構(gòu)和協(xié)同技術(shù)，解決AI模型訓(xùn)練關(guān)鍵問(wèn)題，提升AI模型泛化能力。針對(duì)AI模型泛化能力差、模型部署對(duì)算力要求高、樣本少/標(biāo)注難和大數(shù)據(jù)管理困難等問(wèn)題，數(shù)據(jù)云化是有效方案，可以有效減輕管控系統(tǒng)的壓力。管控系統(tǒng)就近處理本地?cái)?shù)據(jù)并上報(bào)至AI云服務(wù)，目前多部署在本地服務(wù)器，后期隨業(yè)務(wù)擴(kuò)展逐步演進(jìn)至云化部署。

三是智能分析預(yù)測(cè)，充分利用管控層、網(wǎng)元層分析能力，分析大量關(guān)聯(lián)告警，定位根因告警識(shí)別和靜默故障，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)智能分析預(yù)測(cè)。網(wǎng)元設(shè)備計(jì)算、存儲(chǔ)能力較弱，本地性能數(shù)據(jù)獲取時(shí)延較短，因而可以在網(wǎng)元本地執(zhí)行高精度數(shù)據(jù)（毫秒級(jí)/秒級(jí)/分鐘級(jí)）的采集處理和短周期預(yù)測(cè)，提升分析效率；管控系統(tǒng)設(shè)備計(jì)算、存儲(chǔ)能力較強(qiáng)，但數(shù)據(jù)獲取存在一定時(shí)延，可以執(zhí)行數(shù)據(jù)粒度較大（天級(jí)/周級(jí)/月級(jí)）的長(zhǎng)周期預(yù)測(cè)，進(jìn)行長(zhǎng)周期數(shù)據(jù)采集和分析預(yù)測(cè)閉環(huán)。

四是智能仿真決策，在配置和優(yōu)化結(jié)果下發(fā)前，進(jìn)行事前仿真決策，確保配置和優(yōu)化結(jié)果的準(zhǔn)確、可信，確?，F(xiàn)網(wǎng)業(yè)務(wù)不受影響。在初始化階段，認(rèn)識(shí)物理網(wǎng)絡(luò)，確定仿真優(yōu)化目標(biāo)；在模型設(shè)計(jì)階段，建立網(wǎng)絡(luò)仿真模型，驗(yàn)證模型完整性、一致性；在仿真與結(jié)果分析階段，通過(guò)模型建立仿真場(chǎng)景，構(gòu)建仿真設(shè)計(jì)，執(zhí)行仿真，分析結(jié)果。

韓柳燕進(jìn)一步介紹，數(shù)字孿生是智能仿真決策的基礎(chǔ)，將實(shí)際網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)字化映射，構(gòu)建離線仿真和在線仿真能力，滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景訴求?；跀?shù)字孿生的仿真的本質(zhì)是建模，關(guān)鍵是實(shí)現(xiàn)理想庫(kù)與現(xiàn)實(shí)庫(kù)的鏡像。數(shù)字建模仿真適于現(xiàn)網(wǎng)，過(guò)程中需考慮準(zhǔn)確度、運(yùn)行速度與資源開(kāi)銷(xiāo)之間的平衡，準(zhǔn)確性越高，速度越慢，資源開(kāi)銷(xiāo)越大；速度越快，資源開(kāi)銷(xiāo)越小，準(zhǔn)確性越低。網(wǎng)絡(luò)配置建模從網(wǎng)元獲取配置數(shù)據(jù)，利用知識(shí)圖譜建立新特性的關(guān)系；網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)協(xié)議建?？梢钥紤]引入AI機(jī)器學(xué)習(xí)，簡(jiǎn)化傳送網(wǎng)新協(xié)議引入后的模型建立過(guò)程。

應(yīng)用實(shí)踐：光纖同纜、同溝檢測(cè)和光網(wǎng)健康預(yù)測(cè)

韓柳燕介紹，光纖同纜和同溝檢測(cè)是中國(guó)移動(dòng)在光網(wǎng)絡(luò)智能化方面的典型案例之一。光纖同纜和同溝檢測(cè)對(duì)于現(xiàn)網(wǎng)可靠性而言是亟需解決的問(wèn)題。主備業(yè)務(wù)或關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)實(shí)際部署到同一條光纜上，單條光纜中斷后主備業(yè)務(wù)或關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)同時(shí)失效，不僅導(dǎo)致業(yè)務(wù)中斷，而且部分網(wǎng)絡(luò)成為孤島導(dǎo)致缺乏遠(yuǎn)程應(yīng)對(duì)手段。

光纖同纜檢測(cè)機(jī)制，是利用瑞利散射的作用，從光纖各部分（包括光纖的不均勻性、光連接器、光纖接頭、光纖的故障或斷點(diǎn)）返回光功率成比例分布。光纖同溝檢測(cè)機(jī)制是利用光在光纖中傳輸時(shí)光偏振變化原理，感知光纖沿線特定加擾事件。

通過(guò)對(duì)現(xiàn)網(wǎng)光纖信息、站點(diǎn)地理信息、光性能信息、環(huán)境信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)了同纜風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)識(shí)別。同纜檢測(cè)在北京現(xiàn)網(wǎng)實(shí)際驗(yàn)證30組，準(zhǔn)確率達(dá)到97%；同溝檢測(cè)達(dá)到準(zhǔn)確率100%。

光網(wǎng)健康預(yù)測(cè)是中國(guó)移動(dòng)在光網(wǎng)絡(luò)智能化方面另一典型案例，基于光網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的數(shù)字化光層能力和管控平臺(tái)的AI推理功能構(gòu)建光網(wǎng)健康預(yù)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和AI預(yù)測(cè)算法，分析光纖和波道健康度，并根據(jù)光性能變化趨勢(shì)，提前預(yù)測(cè)劣化類(lèi)故障風(fēng)險(xiǎn)，以及自動(dòng)定位和定界光纖故障、自動(dòng)分析割接質(zhì)量。

通過(guò)發(fā)現(xiàn)故障、定位故障、恢復(fù)故障和結(jié)果輸出，實(shí)現(xiàn)性能實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障提前預(yù)測(cè)、故障自動(dòng)定位，通過(guò)光層數(shù)字化+AI實(shí)現(xiàn)主動(dòng)運(yùn)維，提升運(yùn)營(yíng)效益和效率。

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