目前，运营商正在将整体网络向数智化转型, 针对自身运营发展情况定义自智网络运营分级，并且加速向更高级别的智能化运营迈进，要达到高度自智还需要克服哪些技术障碍？未来真的有一天能够不需要维护人员来维护如此复杂的网络吗？本期信观察通过对爱立信技术专家的访谈阐述爱立信观点，欢迎收看。

　　要充分发挥 5G 网络的潜力，运营商的网络必须能以更加灵活及创新的方式被行业及合作伙伴所使用。可以想象一下支持云原生、网络切片、边缘计算、企业专网、能力开放、自助服务等的5G网络，它既具有弹、跨域、跨多厂家的特，又是一个敏捷的网络，为了应对现代业务的挑战同时又提供多样化的服务，新一代5G网络环境比之前几代都更加复杂。5G的设计者希望通过“零”接触自智网络解决运维复杂的问题，以及降低运营成本，使维护人员有精力通过业务创新为运营商的盈利目标创造价值。

　　在网络演进及挑战的大背景下，爱立信也在推动网络运营支撑能力的发展，提出了整体运营方案朝着“零”接触网络自智的方向进行演进和规划，同时多年来通过自身的影响力使行业标准逐渐统一了思路。

　　自智网络的实现是网络技术和数字技术的交汇和结合，所需的技术储备例如网络编排、CICD、AI/ML都在各自领域发展的同时已逐渐消除了相应的技术壁垒，这些技术在一些场景下也都得到有效的验证，（本章会跟读者简单汇报一下这些技术的发展和其重要）。未来几年需要努力的领域是如何通过标准化、开源社区与一些产业联盟把这些技术整合起来形成闭环以达到“零”接触效果。

　　近几年，TM Forum、ETSI、3GPP、IETF等国际标准组织相继立项开展自智网络相关课题和标准研究工作。各标准组织结合自身的研究领域和专长，在自智网络标准研究上进行了明确的任务分工，其中TMForum制定了自智网络面向业务的商业架构、技术架构、通用分级标准（L0 – L5）、意图驱动及闭环管控方等标准在产业上取得较广泛的共识， ETSI ISG ZSM制定网络分层分域架构，3GPP、ETSI NFV分别制定移动通信与虚拟化网络专业标准，IETF制定数通专业标准，ETSI F5G制定传送与固定接入网专业标准，等等。

　　爱立信认为当前各标准组织对自智网络标准的定义逐渐进入深水区，标准化面临新的挑战，多个主流标准化组织间应加强合作，有效协同，以避免重复工作及技术标准碎片化导致市场分裂hthcom华体会。

　　（1）网络编排

　　有一句话 - 5G旨在网络编排，其意思是说5G网络建设少不了网络编排的功能。例如：云原生资源编排- 云原生是5G NF最优化的运行环境，但是因为在云原生环境上部署的复杂，需要网络编排代替手工部署。

　　网络切片- 5G支持网络切片以创建具有特定特征的分区，以适应各种应用、业务领域或客户。要确保满足大量网络切片的 SLA 需要编排功能。

　　边缘计算 - 5G 使网络和应用功能能够在“边缘”数据中心靠近最终用户。 与传统的集中式数据中心相比，此类设施的数量要多得多，因此需要能够轻松管理这种分布式资源环境。另外5G开放平台NEF也会迁移至边缘计算，网络API也会为三方合作伙伴提供特色服务而被业务编排调动

　　自助服务 – 企业现在需要通过一个入户网站全程监控业务订购、业务部署及业务保障等情况，这涉及企业客户与网络交互的技术，需要能够将基于意图的客户订单转化为网络功能的自动化设计模板，这也离不开编排功能。

　　网络编排和更上层的业务编排功能在传统物理网络里是不可思议的，网络编排功能也导致了“基础设施即代码”的概念。通过编排功能来计算和执行适当的步骤，从而产生正确的网络拓扑及实现业务保障。虽然网络拓扑和场景极其的复杂，但经过几年的学习周期，已经消除了大部分的技术障碍。

　　（2） CICD 持续集成/持续交付

　　使用 CI/CD 自动化软件交付，也称为 DevOps，将大大缩短业务上市时间。它是把设备厂家研发和运营商运维的通道打通，CI/CD 依赖于网络编排能力，其中包括网络拓扑和配置脚本及一些开源的机器人工具，有了这些工具，基础设施和服务就可以重复实例化，非常适合持续集成和测试。

　　CICD通道里涉及网络编排、软件发布、自动测试等关键技术和主要手段，但CICD最挑战的地方是它改变了运营商惯用的软件升级和发布方式和流程，从而需要在现有复杂的流程上做适当的改变。

　　在5G先行的日本Docomo里CICD的效果得到初步的验证，在网元的升级场景中,整体时间节省40%的项目时间。

　　（3）AI/ML:

　　人工智能 (AI) 技术已经成熟到运营商将它们应用到其网络中的程度，较多的场景是用户体验、无线的网络优化等。 由于更多的服务、新的网络技术和大规模的网络密集化导致网络复杂增加，随着运营变得更加复杂，进一步需要在电信网络中应用人工智能。

　　虽然 AI/ML 技术在电信网络中的应用之旅已经开始，但它仍然处于孤立的方法部署，并且采用私有的协议，其中主要原因是行业规范早期阶段出现的碎片化使其产生不确定而阻碍被采用。

　　对于此，我们建议业界应该关注3GPP SA2的NWDAF（网络数据分析功能），NWDAF 从 5G 核心网络功能、应用程序和运营支持系统 (OSS) 收集数据，通过AI模型检索及数据训练以产生洞察力。 NWDAF的洞察主要应用于5G核心网及无线网络以增强其功能。NWDAF可以是分布式的或是网元内生的，这是根据所采用的AI模型和所需收集数据训练的复杂程度来决定的。例如NWDAF寻呼优化（Smart Paging）就可以在MME或AMF网元内部实现，寻呼是网络中最常见的信令之一。 减少寻呼尝试的次数可以极大地提高计算资源的利用率。 经验表明移动预测可以通过此方式减少寻呼信令高达 60%。

　　除了开源及行业标准碎片化和重叠化分散了行业焦点的问题之外，要AI/ML规模化仍然有其他的挑战，例如，AI/ML技术引入了超越传统软件LCM（生命周期）的管理模式，对AI/ML所需训练数据涉及安全和隐私的管理问题，及对运算结果的信任度现时仍需要引入适当的人工监督和控制等技术挑战仍需要克服。

　　爱立信推出的”零”接触自智网络方案，贯穿于网络生命周期的各个环节，从设计订购，编排部署，监控维护，网络优化，能力支撑，业务保障，对外运营等角度对网络、运营商、企业提供支撑能力。以可视化，自动化，智能化核心场景支持网络的自恢复、自优化、自配置。

　　我们经过全球的运行统计，已经得到了初步的成果。依靠“零”接触自智网络的支撑能力，同一套方案满足多场景的支撑。全球落地包含网络自身运营，企业支撑以及安全运营等多类场景。如：自动化编排，智能寻呼，SD-WAN，SASE（边缘安全接入服务）；并且运营场景在不断的扩展中。

　　爱立信“零”接触自智网络，汲取爱立信对电信架构的深入理解，在方案中支撑不同网络域中的闭环管理场景。这些闭环管理中支撑网络生命周期的方方面面。（以下部分说明）

　　以网络设计为初始输入，在规划、建设阶段以全自动化的方式来完成整体网络的部署，集成，测试等工作。

　　通过对网络详细设计的理解，通过必要参数的输入之后，爱立信“零”接触自智网络方案可以全自动化的完成网元、网络服务以及动态切片的创建，并且在创建完成之后根据策略的配置完成初步功能的测试验证。

　　有此场景的支撑，大大缩短了业务的上线及市场推广时间。

　　运维支撑为网络端到端的业务提供保障能力。这些保障能力是由网络运营系统对业务目标的一个或者多个 KPI 目标的深入理解，通过对指标先一步的变化进行预测来驱动自动化引擎完成优化动作的执行。

　　在此，闭环的支撑能力除了应对单个业务指标的优化外，还需对这些并发的优化能力可能造成的交互影响进行深入的分析从而实现总体目标。

　　在这里，爱立信内置协作和竞争的联邦学习能力就可以在平衡目标和目标参数方面发挥作用。考虑到网络需要管理的目标（和相关 KPI）的数量，联邦学习能力的可扩展也是爱立信该领域的领先优势之一。

　　在核心网业务管理中，控制面和用户面存在有复杂的信令交互过程，爱立信对于访问和移动管理功能 (AMF) 和会话管理功能 (SMF)以及用户平面功能 (UPF) 的会话、订阅服务的资源和跨地理网络边界的移动连接等进行数据的采集和学习，核心网设备通过内生NWDAF功能收集并使用这些数据完成特征学习，以提高服务水平并防止安全威胁。

　　运营商在维护着史无前例复杂的网络的同时又要降低运营成本，同时还要支持快速引入新业务和产品变现。尽快提升自智网络智能化水平成为运营商的核心目标之一。网络编排、CICD、AI/ML等是支持这些需求的强大技术，并且已在现网持久运用着，并未形成闭环和产生规模效应。我们可以乐观的看这些技术已经消除了可见到的技术壁垒，同时我们观察到多个主流标准化组织虽然早期有碎片化的情况，现在正通过加强合作，有效协同，以避免碎片化导致市场迷惑。

　　爱立信建议运营商现在需要做的是继续坚持遵循标准因为它对电信生态系统至关重要，同时也兼顾各功能模块的互操作。选择支持开源架构的方案和商业产品，因为开源意味着它在 IT 和通信行业创新中发挥着关键作用。运营商可以从基于业务驱动和场景驱动逐渐部署AI/ML，涵盖所需的数据、所需的洞察力和所需的行动，并从中观察带来的效益。最后，运营商需要跟有丰富经验的通信厂家共同合作探讨、规划和构建通往“零”接触网络之路。

　　爱立信已经在这条经过验证的方案道路上前行已久，纵使整体方案离终极目标还有距离，在那之前，我们的旅程仍在继续，我们的方案将继续演进华体会体育。我们的方案终将会让运营商在“零”接触的状态下实现网络和业务的自智运行。在此旅程中，我们会继续跟读者不断的分享标准化和关键技术的演进以及一些行业洞察等信息。