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智能網絡、智慧應用:準備迎接AI與5G融合的新時代
作者: 計育青 來源: CCTIME飛象網 發布時間: 2019-05-31

    與3G、4G不同,即將投入商用的5G不僅僅是通信技術上的升級,還在網絡體系中融入了大數據、云計算、AI等新技術,為移動互聯網之外的多樣化應用創新提供了廣闊的舞臺。其中AI更是因其獨特的價值,以及在5G網絡及其業務中的廣泛應用而備受關注。

 
    在近日舉行的2019全球人工智能技術大會上,中興通訊標準部部長張博山表示,5G是萬物互聯的基礎,為AI提供海量數據和無限連接;AI則是實現萬物智能的工具,能夠有效解決5G及未來網絡的超復雜架構和多樣化業務應用需求。“5G與AI兩個核心技術結合,可以產生非常大的想象空間,并形成交替上升的趨勢。”
 
三個階段
 
    在張博山看來,5G與AI的融合可以分為三個階段。
 
    第一階段是“5G+AI”,即5G支撐AI行業應用。如今各行各業都在基于網絡打造自身的業務能力和競爭優勢,從工廠到超市,從園區物業到城市管理,從家用電器到智能汽車等等,都在大量引入AI、大數據、云計算等新技術。而這些技術無一例外地需要大帶寬、低時延和海量連接能力來支撐。而中興通訊現在的定位就是為這些新技術應用提供高質量的5G無線連接能力、從終端到網絡邊緣以及云端的計算能力,并確保信息和計算資源能夠在所有AI應用之間自由安全地流動。
 
    為了更好地支持8K及海量視頻業務,通信網絡需要具備較高的智能化視頻分析能力。5G結合邊緣計算可以為網絡的各個節點都賦予AI能力,從而為智能視頻分析提供有力的支撐。再比如無人車、無人機、無人船等智能交通應用,往往需要在廣闊區域內實時傳輸大量數據、及時傳遞控制指令,5G能充分滿足這些需求。
 
     第二階段是“AI in 5G”,即利用AI為5G網絡賦予智慧能力。由于5G網絡架構復雜,業務多樣化、應用個性化,傳統的運維方式、管理模式會面臨非常重的負擔,而AI可以在很大程度上解決這個問題。比如中興通訊自研的智能化網絡解決方案,實現了網元智能化、網管智能化、業務智能化。這一方案可以將網絡設備的性能大幅提升,同時大幅縮短業務上市時間,并幫助運營商減少75%的運維人力支出。
 
    第三個階段是“AIx5G”,即AI與5G相互融合、催生新的網絡技術和應用,帶動B5G/6G的發展。包括智能化、自動化的應用層,基于認知增強、決策推演的智能化網絡層,基于機器學習、深度學習的物理層等。
 
AI in 5G正在積極探索
 
     就目前的應用實踐來看,5G已經為支撐AI行業應用做了充足的準備, “AI in 5G”也正在積極的探索。張博山認為,“AI in 5G”有兩個問題有待進一步解決,一是缺乏共享的數據,AI沒有數據就無法發揮作用;二是缺少可用的模型,哪種算法模型適用于哪些網絡業務,缺少現網的經驗支撐。目前一些標準組織、行業聯盟正在積極探索網絡數據共享的方案,預計這兩個問題會隨著業界的努力、5G商用的發展,逐步得到解決。
 
    記者了解到,在AI與5G融合的標準、生態發展中,中興通訊起到了重要的作用。目前3GPP、ITU-T、ETSI等標準組織以及Linux開源基金都成立了網絡智能化項目,中興通訊專家是ITU-T ML5G的架構組主席,聯合合作伙伴,率先制定了全球網絡智能化架構標準,并在2019年3月定稿發布。中興通訊還聯合運營商主導研發了網絡智能化分級的標準,在ITU-T、CCSA等國內外標準組織內成功推進,逐步推動3GPP在該課題上的研究,并成為了5G自動駕駛分級指標的倡導者。
 
    為促進智能化網絡的健康發展,中興通訊還為該領域的開源生態建設做出了重要貢獻。中興通訊是Linux AI基金會(原深度學習基金會)創始會員,在Linux基金會ONAP項目中的貢獻也一直位居全球前列。此外,中興通訊還積極參與Acumos AI項目模型市場的建設。
 
AI*5G是時代特征
 
    中興通訊認為,AI與5G的融合是必然趨勢。一方面,5G打破了移動寬帶網絡局限于個人用戶的現狀,為萬物互聯、垂直行業應用賦能;另一方面,AI已經走出實驗室,正在迅速進入各行各業,為經濟社會的發展注入了新動能。這就為AI與5G的融合奠定了良好的基礎。與此同時,運營商、ICT廠商、各行業應用提供商都已經在5G與AI的結合方面做了大量探索,結果反饋非常好,因此兩者進一步深入融合的意愿越發強烈。
 
    “AI、5G兩種技術碰撞在一起,產生了快速化學反應,不斷釋放出巨大能量,推動人類社會進入全新的智能連接時代。”張博山說。
 
    面對未來,張博山認為AI必將會被應用到網絡的各個層面,在不同層面發揮作用,促進網絡的智能化發展,打造數字世界和物理世界的完美統一。為此,中興通訊正在致力于將AI引入物理層、網絡層、傳輸層、應用層,比如物理信道的評估、檢測,基于AI的網絡架構設計、終端設備研發,基于AI的思維和決策機制,基于AI的人類思維與網絡的結合等等。最終的目標是打造以人為中心的定制化服務,大幅度提升人類的事件預測和應對能力,最終打造以人為中心的定制化服務,實現人類的智能通信,邁向B5G、6G新時代。
 

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