2024自動駕駛網(wǎng)絡解決方案白皮書

AutonomousDrivingCONTENTS目錄 1CONTENTS目錄 1.2 1.3 2. 2.1 2.23.3.13.23.3iMaster4.5.6.PagePagePagePage電信網(wǎng)絡發(fā)展的機遇與挑戰(zhàn)在歷史發(fā)展的滾滾長河中，人類追求先進生產(chǎn)力的腳生產(chǎn)力的發(fā)展更迭，驅(qū)動人類社會邁向新的發(fā)展紀間實現(xiàn)了人類文明的三次巨大突破，當今，以人工智能、5G、云計算為主導的第四次工業(yè)革命所帶來的改變，已在悄然發(fā)生，正在塑造一個萬物感知、萬物互650

58華為展望2025華為展望20252025GIV預測202565028業(yè)數(shù)據(jù)的不斷豐富，AI算法和學習也將不斷升級。業(yè)數(shù)據(jù)的不斷豐富，AI算法和學習也將不斷升級。

5G+每個企業(yè)智能升級的基礎(chǔ)底座，電信產(chǎn)業(yè)正在深度參與并推動智能社會的發(fā)展。電信網(wǎng)絡日益復雜無線G/3G4G/5GCS/PS/IM電信網(wǎng)絡日益復雜無線G/3G4G/5GCS/PS/IMS/IT等PagePagePagePage人工運維成本居高不下根據(jù)華為服務對人工運維成本居高不下根據(jù)華為服務對1800多項典型運維活動的數(shù)據(jù)分析，95%的流程和15個流程節(jié)100多個作業(yè)節(jié)點都是依靠人工分析決策和孤立的輔助工具，導致要保持龐大的運維團隊。隨著聯(lián)接數(shù)的增加和帶寬的快速增長，電信基礎(chǔ)建設(shè)不斷加快，如何平衡資產(chǎn)利用率和提高能源效率得到最佳TCO成為重要關(guān)注，以基站和機房為例，如何有效降低能耗和提升資源利用率是影響TCO的關(guān)鍵因素之一。商業(yè)變現(xiàn)能力不足新業(yè)務創(chuàng)新慢新業(yè)務創(chuàng)新慢TT2S年推出300+0電信產(chǎn)業(yè)自動駕駛網(wǎng)絡探索與實踐2SDNFV

SDANSDN通過vIMS，vEPC，vCPE等實踐提升了資源利用率的同時，通過DevOps流程和SDN/NFV通過應用多種智能技術(shù)，發(fā)揮融合優(yōu)勢驅(qū)動電信行業(yè)從數(shù)字化邁向智能化，將對電信產(chǎn)業(yè)的

“人工智能技術(shù)是高度自動化和增強人類能力的關(guān)鍵催 0AIPagePagePagePage2019年5月，電信管理論壇TMFOrange、澳大利亞Telstra如圖1-1提出了“單域自治、跨域協(xié)同”的三層框架與四個閉環(huán)，給產(chǎn)業(yè)提供了運營商數(shù)字化轉(zhuǎn)型的Frameworkforautonomous Real Efficiency:AgileRevenue:DigitalOn-demandbusinessEfficiency:AgileRevenue:DigitalCustomer,ecosystem,partnerCustomer,ecosystem,partnerBusinessCustomerEcosystemCollaboraonProducNetworkProduc

Network,CustomerfacingServicesNetwork,CustomerfacingServicesData/knowledgedriven&pla!ormKnowledgeasaRFSAutonomousRFSAutonomousdomainExtremelysimplifiedAutonomousdomainscollaboraEnablementofon-demandproducSupportforcollaboraveproducRFSAutonomousRFSAutonomousdomain與此同時，如圖1-2所示，該白皮書還進一步定義了自動駕駛網(wǎng)絡L1到L5的高階分級標準，為產(chǎn)業(yè)的逐級遞進給出了高階參考。AutonomousnetworksAllSelectAllSelectL4:High L5:Full L2: L3:L1:AssistedOperation&L0:ManualOperation&圖1-2TMFL0L2-部分自動駕駛網(wǎng)絡：系統(tǒng)基于AIL3-L2L4-L3PagePagePagePageSDN/NFV和5G的大規(guī)模部署將推動2021SDN/NFV和5G的大規(guī)模部署將推動2021智能VDAs（虛擬數(shù)字助手電信行業(yè)整體AI用例軟件市場將以48.82019年10月，GSMA據(jù)racti據(jù)ractica/Ovum2025智能軟件、硬件和服務的投資將高達367業(yè)將快速成長為全球最大的AI應用行業(yè)。367網(wǎng)絡/IT網(wǎng)絡/IT運營監(jiān)控和管理將成為電信行業(yè)最大的AI應用場2016-2025年期間電信業(yè)AI支出的61華為自動駕駛網(wǎng)絡探索實踐2012致力于未來網(wǎng)絡架構(gòu)的研究與創(chuàng)新,發(fā)布SoftCOM2013發(fā)布SoftCOM基于SDN/NFV和云對未來網(wǎng)絡架構(gòu)的影響研究，華為正式提出基于SoftCOMSoft-waredefinedNetworeleco)理念的全云化AllCloud推出NFV2014推出NFV面向市場推出基于Softcom架構(gòu)的CloudCore和CloudEdge的NFVPagePagePagePage發(fā)布統(tǒng)一SDN2015發(fā)布統(tǒng)一SDN面向市場推出統(tǒng)一SDN控制器AgileController3.0680多個NFV1000200多個運營商廣域SDN多個國家。發(fā)布AllCloud發(fā)布AllCloudAI2018

在全云化網(wǎng)絡構(gòu)架基礎(chǔ)上引入AI技術(shù)，發(fā)布了SoftCOMAI201810

推出意圖驅(qū)動的智簡網(wǎng)絡IDN推出意圖驅(qū)動的智簡網(wǎng)絡IDN在全球超寬帶高峰論壇上，華為首次提出在萬物智能時代，電信網(wǎng)絡應走向自動駕駛網(wǎng)絡時代，并在固定網(wǎng)絡領(lǐng)域率先推出意圖驅(qū)動的智簡網(wǎng)絡IDN（Intent-DrivenNetwork）解決方案，涵蓋寬帶接入、IP、光網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡、企業(yè)專線連接等不同2018

網(wǎng)絡節(jié)能等7個子場景開始實施網(wǎng)絡自動化，標志華為率先結(jié)合固定網(wǎng)絡、移動網(wǎng)絡各2019

為加速AI技術(shù)應用于電信網(wǎng)絡，華為開始面向運營商電信領(lǐng)域提供一站式AI開發(fā)平臺AIAI的場景和節(jié)奏，并公布了華為在5G與AI相結(jié)合的探索與規(guī)劃，華為將結(jié)合5G網(wǎng)絡的規(guī)AI5G。發(fā)布AllCloud 發(fā)布統(tǒng)一SDN控制 發(fā)布《自動駕駛移動網(wǎng)絡白皮書推出意圖驅(qū)動的智簡網(wǎng)絡 成立未來網(wǎng)絡實驗 提出“AI使能自治網(wǎng)絡”理AllIP1-3華為自動駕駛網(wǎng)絡探索歷程可以說，從全云化戰(zhàn)略到自動駕駛網(wǎng)絡戰(zhàn)略，華為持續(xù)在未來網(wǎng)絡架構(gòu)、運維模式、商業(yè)模式等多方面PagePagePagePage華為自動駕駛網(wǎng)絡戰(zhàn)略運用SDN、NFV、云、大數(shù)據(jù)、AI、知識圖譜等多種

(AD5G和行業(yè)智能化的機遇重構(gòu)產(chǎn)品系統(tǒng)架構(gòu)，探索突破電信網(wǎng)絡全場景、全生命周期自治閉環(huán)，持續(xù)降低通信行業(yè)AI應用開發(fā)難度挖掘大數(shù)據(jù)價值，促進從業(yè)人員技能提升和職業(yè)持續(xù)發(fā)展。結(jié)合區(qū)域和客戶網(wǎng)絡發(fā)展階段的差異，重構(gòu)產(chǎn)品系統(tǒng)架構(gòu)，探索突破電信網(wǎng)絡全場景、全生命周期自治閉環(huán)，持續(xù)降低通信行業(yè)AI應用開發(fā)難度挖掘大數(shù)據(jù)價值，促進從業(yè)人員技能提升和職業(yè)持續(xù)發(fā)展。結(jié)合區(qū)域和客戶網(wǎng)絡發(fā)展階段的差異，轉(zhuǎn)變一轉(zhuǎn)變一thelooptheLoop）OntheLoop并設(shè)計流程設(shè)和業(yè)務開通的時間。the轉(zhuǎn)變二

從被動等待客戶投訴的天級的被動運維轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃幼R別、發(fā)現(xiàn)、解度分析實現(xiàn)預測性運維，大幅增強網(wǎng)絡異常識別和分析能力，持續(xù)轉(zhuǎn)變?nèi)齻鹘y(tǒng)運維依賴專家經(jīng)驗的模式將發(fā)生轉(zhuǎn)變，在一定的條件下(如特AI機器學

轉(zhuǎn)變四

4和L5SLA優(yōu)化等環(huán)節(jié)針對預定的SLA華為自動駕駛網(wǎng)絡目標架構(gòu)電信網(wǎng)絡要想達到L5以L4與優(yōu)化。從技術(shù)視角看，L4當前運營商網(wǎng)絡主要還是以專家人工運維模式為主，網(wǎng)絡問題發(fā)生后，通過客戶投訴驅(qū)動，專家通過OSS、網(wǎng)管或工具輔助進行人工分析、決策和閉環(huán)，難以滿足未來海量連接、網(wǎng)絡規(guī)模不斷增長、業(yè)務云化的隨需開通等訴求，需要進行如下三方面能力提升：網(wǎng)絡自主決策能力：網(wǎng)絡自動執(zhí)行能力：第一，網(wǎng)絡數(shù)字化是實現(xiàn)網(wǎng)絡自動化執(zhí)行能力的基本前提，為網(wǎng)絡狀態(tài)感知、分析，以及AI訓練與推理活動提供網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)。過去三十年中，圍繞電信網(wǎng)絡的資源、業(yè)務數(shù)字化一直在進行。隨著5G網(wǎng)絡的演進及AI的引入，原有網(wǎng)絡數(shù)字化模型，需要面向網(wǎng)絡新業(yè)務和場景，進一步擴充與修訂。首先需加入時空屬性，從時間和空間兩個維度增強描述網(wǎng)絡歷史、現(xiàn)狀和未來的能力。其次網(wǎng)絡層和設(shè)備層的分層感知和決策閉環(huán)過程中，都需要增加數(shù)據(jù)的數(shù)量和確保數(shù)據(jù)的實時性。第二，專家知識數(shù)字化，運營商和網(wǎng)絡設(shè)備提供商在多年的網(wǎng)絡運維過程中，積累了大量管理規(guī)則、排障方法等專家知識和經(jīng)驗，以多種形態(tài)散布在設(shè)備運維手冊、網(wǎng)絡運維規(guī)范等不同的智力資產(chǎn)中。在網(wǎng)絡自動化閉環(huán)過程中，需要將這些分散的、供人理解的知識注入到計算機中，形成集中的、供計算機理解與使用的知識庫。結(jié)合AI技術(shù)，計算機可以更快、更好地使用這些知識經(jīng)驗在網(wǎng)絡自動化分析、決策、閉環(huán)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。當前，通過將知識圖譜等方法和技術(shù)應用到電信網(wǎng)絡中，在網(wǎng)絡故障智能識別和閉環(huán)處理等場景中應用和推廣，已取得較好成果。AIAL2/L3AIL34越來越多地替代人工決策。協(xié)議歸一（Normalizedprotocol）：網(wǎng)元內(nèi)置AI算子和AI推理單元支持AI推網(wǎng)絡自治域是運營商依據(jù)其業(yè)務特點、網(wǎng)絡技術(shù)、維護模式等差異性，劃分的一組智能化網(wǎng)絡基礎(chǔ)設(shè)置APIDesignStudioNocode、Lowcode、Procode敏捷迭代的方式開展智能運維工作。三層，建立相互協(xié)同的AI聚焦網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的實時采集和過濾，并實現(xiàn)實時性本地快速閉AI能支撐電信網(wǎng)絡持續(xù)動態(tài)迭代和智能升級。網(wǎng)元網(wǎng)元面向網(wǎng)絡分層自治提供在線推理和本地知識庫支持，是網(wǎng)網(wǎng)絡云端一方面作為統(tǒng)一和集中化AIAI訓AI為保證三層AI的AIAI模型規(guī)范、知識規(guī)范和推理過AI模AI型、網(wǎng)絡知識的持續(xù)演進升級。比如，利用AI進行網(wǎng)絡故障診斷時，如果設(shè)備新版本的告警定義關(guān)系發(fā)生較大變更，或站點組網(wǎng)增加蓄AIAI型、網(wǎng)絡知識的持續(xù)演進升級。比如，利用AI進行網(wǎng)絡故障診斷時，如果設(shè)備新版本的告警定義關(guān)系發(fā)生較大變更，或站點組網(wǎng)增加蓄AIAI推AIE2L4共識的目標架構(gòu)來指導生產(chǎn)實踐落地。基于此參考架構(gòu)，運營商可以自上而下系統(tǒng)性地評估和梳理現(xiàn)有OSS/21的自動駕駛網(wǎng)絡參考目標架構(gòu)：實時感 運維設(shè)計DesignCFSAIAIRFSRFS本地知識庫+AI圖2-1

融合網(wǎng)絡管理、網(wǎng)絡控制和網(wǎng)絡分析三大模塊，通過注入知識和狀態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，建立完整的域內(nèi)網(wǎng)絡數(shù)字化高清地圖，實現(xiàn)

同時，通過持續(xù)從云端注入新的AI模型和網(wǎng)絡運維知識，不斷強化與豐富本地化的AI

提供運維流程和知識資產(chǎn)與運維可編程設(shè)計框架的平臺與云服務，面速迭代開發(fā)新的業(yè)務模式、運維流程及業(yè)務應用，這是運營商實現(xiàn)業(yè)絡數(shù)據(jù)，持續(xù)進行AI訓練和知識提取生成AI

過程開發(fā)和訓練出來的各種AI模型、網(wǎng)絡知識等成果在網(wǎng)絡人工智能PagePagePagePage華為自動駕駛網(wǎng)絡解決方案ADN解決方案面向FBMBB和企業(yè)網(wǎng)絡三大網(wǎng)絡領(lǐng)域推出場景化的子解決方案幫助運營商提質(zhì)增收和降本增效，包括5ADN解決方案面向FBMBB和企業(yè)網(wǎng)絡三大網(wǎng)絡領(lǐng)域推出場景化的子解決方案幫助運營商提質(zhì)增收和降本增效，包括5G智能運維，5G5GDCN工智能單元iMasterNAIE和智能運維單元iMasterAUTIN，網(wǎng)絡層的網(wǎng)絡管控單元iMasterMAE和iMasteriMasteriMasteriMasterAIiMaster使能FBB 全iMasteriMaster運維設(shè)計流程&知識資產(chǎn)iMasteriMaster運維設(shè)計流程&知識資產(chǎn)數(shù)據(jù)模型開發(fā)業(yè)務編 訓練數(shù)AIiMaster業(yè)務編 訓練數(shù)AIiMasteriMaster管理控制分 管理控制分 FBB網(wǎng)絡+AI智運維 網(wǎng)極簡棧 網(wǎng)元+AI面向FBB網(wǎng)絡領(lǐng)域面向FBB網(wǎng)絡領(lǐng)域M向上與云端的iMasterNAIE集成實現(xiàn)數(shù)據(jù)重訓練和AI與iMerAUTIN集成實現(xiàn)模型及流程的二次可編程以靈活適配不同客戶面向MBB網(wǎng)絡領(lǐng)域iMaster面向MBB網(wǎng)絡領(lǐng)域iMasterMAE向下管理和控制無線接入網(wǎng)絡、移動承載和云核心網(wǎng)絡。向上與云端的iMasterNAIE實現(xiàn)數(shù)據(jù)重訓練和AI模型的更新迭代。與iMasterAUTIN集成實現(xiàn)模型及流程的二次可編程以靈活適配不同客戶的IT5GE而提供的產(chǎn)品與方案集合。對運營商而言，網(wǎng)絡的建設(shè)與使用變得更加簡單。但對網(wǎng)絡設(shè)備而言，卻常常相 方

網(wǎng)元AI推理能力：在網(wǎng)元內(nèi)置AI網(wǎng)元AI推理能力：在網(wǎng)元內(nèi)置AI實現(xiàn)網(wǎng)元本地的AI網(wǎng)元的實時感知能力：和云端和網(wǎng)絡管控端的協(xié)同：絡管控端讓邊緣更智能隨著5G5G隨著5G5G

5GAAU的比例

第一 第 根據(jù)業(yè)務量實時調(diào)整按需開啟和關(guān)閉站點設(shè)備站點設(shè)備全制式設(shè)計，頻譜動態(tài)按需分配，如射頻和基帶設(shè)備需要支持向5G第 進支持LTE&NR之間全場景頻譜共享第 頻率利用率提升支持LTE&NR頻率利用率提升支持LTE&NR5G站點智能化通過對站點設(shè)備內(nèi)置AI推理框架具備更精細化的無線資源管理能力，能效提升基于AI對2/34/5G0%高度簡化基站采用刀片式高度簡化基站采用刀片式AAU/BBU/Powe，有源無源天線高度集成BladeA2/3/4/5G在移動通信5GF55G全光融合接入全光融合接入配合設(shè)備內(nèi)置AI配合設(shè)備內(nèi)置AI能力網(wǎng)絡資源利用率和性能提升業(yè)界首創(chuàng)9080在光網(wǎng)元設(shè)備上采用SuperC波段技術(shù)，大幅擴展頻譜，在現(xiàn)有的骨干光纖在現(xiàn)有的TN5層映射簡化到20.25G帶寬細化到2M帶寬0倍以上;傳統(tǒng)多層的承載網(wǎng)絡架構(gòu)過于復雜，不同業(yè)務獨立承載，運維難度大、建設(shè)成本高。同時，IP協(xié)議種類5G極簡綜合業(yè)務承載網(wǎng)的設(shè)計上，需要考慮：第 低規(guī)劃設(shè)計難度節(jié)省建設(shè)投資設(shè)備融合節(jié)省機房空間降低租賃費用第 SLA第 安全性和網(wǎng)絡狀態(tài)感知簡化業(yè)務協(xié)議簡化業(yè)務協(xié)議按需E部SRv6SRv6點一次性配置業(yè)務路徑，實現(xiàn)業(yè)務快速發(fā)放。同時華為設(shè)備支持MPS/SRv64業(yè)務仍采用原有MPS,SRv6的硬件更換成本。節(jié)省建網(wǎng)成本采用全業(yè)務IP節(jié)省建網(wǎng)成本采用全業(yè)務IP設(shè)備實現(xiàn)MBB、家庭寬帶、企業(yè)專線的統(tǒng)一承載，同網(wǎng)元智能化支持聯(lián)接業(yè)務SLAAI推網(wǎng)元智能化支持聯(lián)接業(yè)務SLAAI推理AI聯(lián)接業(yè)務SL第一第二第一第二第三MEC

首先提供華為全容器化5G核心網(wǎng)，采用Global-Local華為的邊緣一站式全業(yè)務集成實現(xiàn)AllInOne，業(yè)務支持動態(tài)加載、獨立升級，提升整體性能AI的的包深網(wǎng)絡運維面臨的規(guī)模挑戰(zhàn)以每年5網(wǎng)絡運維面臨的規(guī)模挑戰(zhàn)以每年5iMaster智能運維系列產(chǎn)品電信網(wǎng)絡的傳統(tǒng)運維模式面臨等諸多挑戰(zhàn)，2019年華為服務面向全球1700張網(wǎng)絡提供了58電信網(wǎng)絡的傳統(tǒng)運維模式面臨等諸多挑戰(zhàn)，2019年華為服務面向全球1700張網(wǎng)絡提供了5813平均80平均80iMaster智能運維系2020iMaster網(wǎng)絡人工智能單元iMaster 跨域智能運維單元iMasterMBB網(wǎng)絡管控單元iMaster FBB網(wǎng)絡管控單元iMasterFBBiMaster旨在構(gòu)建FBB華為iMasterNCE定位于FBBI旨在構(gòu)建FBBiMrNCE動化和智能化訴求，還具備按不同網(wǎng)絡技術(shù)域、業(yè)務域所需的按需部署和靈活擴展能力。iMeNCE通過APIiMasterNCENCE-iMasterNCE作為FBB

iMasterNCE融合傳統(tǒng)網(wǎng)管系統(tǒng)、SDN控制系統(tǒng)、性能流量分析系統(tǒng)等圖API或APBBiMerNCelemtryiMasterNAIE的中長務體驗歷史回放和預測等等功能，讓網(wǎng)絡從靠投訴驅(qū)動的被動運維轉(zhuǎn)換變APP生態(tài) iMerNCE提編程的集成發(fā)環(huán)境DeignStudio和發(fā)者實現(xiàn)南向與第三方網(wǎng)絡控制器或網(wǎng)絡設(shè)備對北向與云端iMasterNAI、iMasterAUTIN以及第三方IT應用的快速集允許客靈活選購華為提供的原生自動化和智能化AP也允許客自行開發(fā)或通過第三方系統(tǒng)集成進AP的二次與集。iMasterNCEPON網(wǎng)絡給家寬網(wǎng)絡的運維帶來了極大挑戰(zhàn)。iMerNCE品質(zhì)寬帶方案通過管控析融合，大數(shù)據(jù)及AI首先50%的問題與家庭網(wǎng)絡有關(guān)，25%的問題與PONiMeNCE1iMeNCE11分鐘同時200M套餐普及率已經(jīng)高達iMiMerNCEWiFi的高級組網(wǎng)服其次，PONiMasteriMasterNCE持續(xù)采集OLT實時運行狀態(tài)和KPIPON光路拓撲自動還原能力自動識別PON網(wǎng)絡典型故障類型以及發(fā)生位置，能夠智能識別弱光原因和弱光位置，從而達到有針對性地弱光主動iMasterNCE超過70%。iMasterNCEBo超過70%。iMasterNCE業(yè)務快速開通是運營商的關(guān)鍵競爭力之一，iMasterNCE提供CPEiMasterNCE不僅提供實時的專線業(yè)務SL滿足業(yè)務SLAiMasterNCE應用于5G5G基站數(shù)量相對4G大幅5G首先，iMasterNCE提供ZTP5G承載網(wǎng)的接入環(huán)設(shè)備快速上線和自動開通能力、在承載網(wǎng)運維層面，iMasterNCE在5G智能運維，支持大規(guī)模網(wǎng)絡KPI1的承載側(cè)時延、丟包等SLA的微觀可視，1在承載網(wǎng)運維層面，iMasterNCE在5G智能運維，支持大規(guī)模網(wǎng)絡KPI1的承載側(cè)時延、丟包等SLA的微觀可視，1同時配合全網(wǎng)動態(tài)IP5分基于知識圖譜的AI7同時配合全網(wǎng)動態(tài)IP5分iMasterNCE分迫切，如某銀行全年業(yè)務變更超過2000500500后次日畢。雖然SDNiMasterNCE與客戶業(yè)務結(jié)合

通過對客戶業(yè)務和網(wǎng)絡意圖的理解和翻譯，推薦適當網(wǎng)絡部署方案，使能業(yè)iMasterNCE提供仿真校驗模塊

以現(xiàn)網(wǎng)配置、拓撲和資源信息作為輸入，通過網(wǎng)絡建模和形式化驗證算法，基于現(xiàn)網(wǎng)仿真剩余網(wǎng)絡資源是否足夠，呈現(xiàn)詳細的連通性互訪關(guān)系，分析和評估變更對原有業(yè)務影響。3分5分實現(xiàn)典型故障5iMasterNCE網(wǎng)絡配置零差錯。11ryiMasterNCE/調(diào)整/體驗保障，都對園區(qū)網(wǎng)絡的管理和運維造成了巨大的挑戰(zhàn)。iMeNCEAI在網(wǎng)絡的規(guī)劃和部署階段iMaster在網(wǎng)絡的規(guī)劃和部署階段iMasterNCE客戶只需選擇對應的行業(yè)場景和業(yè)務需求，網(wǎng)絡拓撲自生成、設(shè)備自上線、業(yè)務自發(fā)放，將門店網(wǎng)絡的部署90%90%的網(wǎng)絡故障可得到分鐘級的響應處理。在維護階段iMaseNCE基于動態(tài)基線和多種AI故障識別率達MBB網(wǎng)絡管控單元iMaster華為iMasterMAE定位于MBBiMasterMAE作為華為MBB作為移動網(wǎng)絡的控制核心，是管、控、析融合的網(wǎng)絡引擎。MAE讓網(wǎng)絡具備場景感知與識別、網(wǎng)絡預通過分層的閉環(huán)自治，屏蔽移動網(wǎng)絡的復雜度，場景化的業(yè)務API接口，與客戶工作流高效協(xié)同，簡iMasterMAE-M隨著5G臨2G/3G/4G/5GNR多制式并存、網(wǎng)絡的OPEXOPEXiMasterMAEAI能力后進行架構(gòu)和UseCaseiMerMAE作為實現(xiàn)MBB域自動化的控制引擎，基于云化數(shù)據(jù)平臺和強大的網(wǎng)絡預測推理能力，提供各種場景化解決方案，高度匹配運營商的部署、維護優(yōu)化和業(yè)務發(fā)放等場景的工作流程，實現(xiàn)各場景的OSS/ZSM/SoftcomOSS/ZSM/SoftcomAI/3rdPartyScenario Site5GWTTxFeatureAlarmCapacityC-IoT統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺&AI5G圖3-2：iMasterMAEPage Page MBB網(wǎng)絡管控單元iMaster華為iMaserMAE定位于MBBAMBBMBBiMasterMAE作為華為MBB1作為移動網(wǎng)絡的控制核心，是管、控、析融合的網(wǎng)絡引擎。MAE讓網(wǎng)絡具備場景感知與識別、網(wǎng)絡預2圍繞網(wǎng)絡規(guī)劃、部署、維護、優(yōu)化和業(yè)務發(fā)放等網(wǎng)絡生命周期，匹配客戶的工作流程，構(gòu)建面向全場景3通過分層的閉環(huán)自治，屏蔽移動網(wǎng)絡的復雜度，場景化的業(yè)務API接口，與客戶工作流高效協(xié)同，簡PageAI-rMA的AIAIMBB單域的自動化管理和控制。華為自動駕駛網(wǎng)絡解決方案和產(chǎn) Page華為自動駕駛網(wǎng)絡解決方案和產(chǎn) PageiMasterMAE-M隨著5G臨2G/3G/4G/5GNR多制式并存、網(wǎng)絡的OPEXOPEXiMasterMAEAI能力后進行架構(gòu)和UseCaseiMerMAE作為實現(xiàn)MBB域自動化的控制引擎，基于云化數(shù)據(jù)平臺和強大的網(wǎng)絡預測推理能力，提供各種場景化解決方案，高度匹配運營商的部署、維護優(yōu)化和業(yè)務發(fā)放等場景的工作流程，實現(xiàn)各場景的OSS/ZSM/SoftcomAI/3rdPartyPlatform…ScenarioAPI/IDE Site 5G WTTxFeature Aar Capacity C-IoT統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺&AI 5G圖3-2：iMasterMAEPage基于意圖化APIiMasterMAEAPI和面向開發(fā)者的開發(fā)套件。通過場景化的API接客戶通過WTTxSuite的場景化可以一鍵式快速獲取準確的WTx也可以自己開發(fā)應用，快速定制AP，以此來更好適配不同運營商的客戶基于iMasterMAE的站點部署場景化PagePagePagePage5G5G在面向5GNSA組網(wǎng)中還要考慮4G5GterMAE通過SiteExpress提供的開放流程編排能力匹配各種差異化的站點部署場景，通過接口開放打通部署環(huán)節(jié)各個

提升站點部署的并發(fā)度和iMasterMAE將AI應用于性能優(yōu)化階段基于AI實現(xiàn)場景感知與識別區(qū)分道路、場館、室內(nèi)室外等場景，以及基于AIiMasterMAE將AI應用于性能優(yōu)化階段基于AI實現(xiàn)場景感知與識別區(qū)分道路、場館、室內(nèi)室外等場景，以及基于AI5G網(wǎng)絡的安全可靠運行是運維階段的重要使命，其中故障及時發(fā)現(xiàn)與快速修復是關(guān)鍵。其中網(wǎng)絡故障處理iMerMAE的AlarmurboiMasterMAE助力Po5GiMasterMAE的WTTx基于現(xiàn)網(wǎng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采用AI分析生成定制化的頻譜效率特征庫,并針對網(wǎng)絡的容量預測分iMasterMAE的WTTx基于現(xiàn)網(wǎng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采用AI分析生成定制化的頻譜效率特征庫,并針對網(wǎng)絡的容量預測分,在家寬業(yè)務發(fā)放后,WTTxSuite結(jié)合無線網(wǎng)絡數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，能幫助運營同時，WTTxSuite提供開放對接的能力，與營業(yè)廳系統(tǒng)，客服系統(tǒng)等商業(yè)運營系統(tǒng)對5GBetforSLASLACoverageAI的精細化信道級仿真評估滿足行業(yè)SLAAdd-onSLAiMasterMAE在5G時代，隨著NFV、切片、MEC更操作更加頻繁，這些運營維護所面臨的挑戰(zhàn)給運營商帶來了新的OPEX用的快速發(fā)展，差異化網(wǎng)絡服務的商業(yè)變現(xiàn)訴求和行業(yè)新業(yè)務應用的快速上線也成為了運營商重點關(guān)注為解決為解決OPEX和智能運維平臺的融合，并創(chuàng)新引入AI、數(shù)據(jù)原生和自動化等技術(shù)，實現(xiàn)核心網(wǎng)管控析融合、云邊協(xié)同、能CloudVRCloudVRAutoV2XSmartIoT

VirtualProxy

5G5G圖3-3：iMasterMAE將云化網(wǎng)絡中的管理域模塊EMSVNFMVIMNSSMMEP和編排域模塊NFVO、MEA數(shù)據(jù)采集、全局性策略模型的集中訓練及推理、網(wǎng)絡閉環(huán)控制等功能，聚焦低實時性的網(wǎng)絡級閉環(huán)自動5G多樣化的網(wǎng)絡功能及SLA網(wǎng)絡切片和MCSLA水平的不同訴M開放能的業(yè)5G5GSLASSLASLA異常和劣化的早期智能支持切片級自動彈性實現(xiàn)切片資源的動態(tài)合理分配、資源需求的秒級實時響應；作為基于自學習策略的MEC支持MECAPPAP支持對所有MEC支持對所有MEC設(shè)備的全局監(jiān)控，支持批量遠程升級和策略下發(fā)，減APP靈活上線APPAPP部APP支持基于自定義部署策略自動復MEC自動化開站KPIKPI數(shù)據(jù)進行持續(xù)機器學習，實現(xiàn)海量KPIIncident5G現(xiàn)并規(guī)避40&&智能運維平臺iMasteriMasterAUTINOWOperationbSrvceDeinSuio9000900個于iMerUTINA的設(shè)計態(tài)工作臺即DesignStud9000900個iMeAUTIN全球160+網(wǎng)絡運維服 1500+網(wǎng)絡保障服保障30OpenStudio網(wǎng)絡保 群障預家保障寬專線保障知識資產(chǎn)：40+類預測AI模型100+監(jiān)控與感知模型1000+故障樹400+圖3-3：iMasterMAE豐富網(wǎng)絡運維知識的數(shù)字化豐富網(wǎng)絡運維知識的數(shù)字化iMerUTIN將華為3060多張網(wǎng)絡運維經(jīng)驗已有80+80新型運維人員的開放工作平臺型運維人員將通過DesignStudio提供的新型運維人員的開放工作平臺型運維人員將通過DesignStudio提供的Nocode、Lowcode、ProiMasterAUTIN已應用于MBB20NF&5GNO效率5~9，3LA滿足度93AI特性在電信網(wǎng)絡中的部署難題iMasterNAIE是自動駕駛網(wǎng)絡的AI針對電信領(lǐng)域數(shù)據(jù)難題（N針對電信領(lǐng)域數(shù)據(jù)難題（NAIE提供數(shù)據(jù)服務幫助運營商高效數(shù)據(jù)治理，可節(jié)省90%數(shù)據(jù)準備時間。數(shù)據(jù)截止2020年4數(shù)據(jù)服務已積累13針對網(wǎng)絡AI模型開發(fā)門檻高、應用難、周期長的問題NAIE針對網(wǎng)絡AI模型開發(fā)門檻高、應用難、周期長的問題NAIE提供訓練服務，幫助運營商降低開發(fā)門檻，提升開發(fā)效率，保障模型應用效果。模型訓練服務提供IDE3050+AIiMaster智能運維平臺（跨域iMaster智能運維平臺（跨域 iMaster網(wǎng)絡管控單元iMaster網(wǎng)絡管控單元iMaster網(wǎng)元AI AINAIE借助AIAINAIE借助AI技術(shù)可以解決電信網(wǎng)絡運維中存在的重復NAIEAINAI在運營商網(wǎng)絡的智AI需基于每個基站話務量預測值，在不影響KPI依靠人工無法完成海量基站的話務預測LSTM基站能耗降低如一個基站傳輸設(shè)備斷電，就會形成動力、傳輸、基站等11大量重復工單效率低下，根因定位平均2小時以上故障根因定位準確率90%以上單域根因識別5識別10分鐘MassiveMIMO圖3-4-2AI人工操作給核心網(wǎng)網(wǎng)絡運維帶來了極大挑戰(zhàn)KPI指標；KPI隨著5G2G/3G/4G/5G5GKPIKI人工操作給核心網(wǎng)網(wǎng)絡運維帶來了極大挑戰(zhàn)KPI指標；KPINAIE通過AIKPI時KPI數(shù)據(jù)變化自動設(shè)置KPI析KIKIAI算KPI指KPI異常檢測服務內(nèi)嵌BoxPlot、xgboost、Holt-WierKPI異常檢測服務內(nèi)嵌BoxPlot、xgboost、Holt-Wier