当5G遇见AI，网络重构天然融合

同时，目前5G厂商均处于实现基于3GPP协议要求的基本功能特性的阶段，主要精力投在特性竞争力上（比如速率比拼），在网络维护能力构建尤其是自愈自恢复等自动化运维能力上考虑不足。从全球站点部署节奏看，5G元年将达到4G发展三年的规模，大量的网络改造对现网存量稳定运行也将带来挑战。

5G当前主要用例为FMA/WTTx，除MBB外，还将涉及AR/VR，车联网+无人驾驶、低空覆盖等多种业务，不同业务类型对网络的规划方法不同，AI可使能网络参数自动调整，实现真正精准网优：“在AI训练阶段，通过对全球现网数据的采集、分析、整理和标注，运用算法来构建的全局经验模型库，可形成基站天线调整的初始输入参数，并根据实际情况调节天线参数。通过持续的迭代优化，就能极大缩短漫长的调试阶段，快速得到某个地点某种业务场景下的波束的最优配置参数。”

“预测性是AI的核心价值。”基站载波智能关断方面，基于网络运行数据和AI使能的模型训练，可提前预测网络流量的峰谷，从而实现通过调节无线载频的关断来实现站点能耗与流量峰谷一致。网络故障预测方面，电信网络的管理和控制中心基于设备的南向接口和数据采集，通过一定的策略和规则，可对未来故障进行预测，从而实现故障发生前规避故障、质量劣化前优化质量、网络拥塞前调整流量。

运营商价值：三个倍增

5G加AI将能够给客户提供永远最优的网络连接和永不断网的可获得性，对运营商的价值则是“三个倍增”，即运维效率倍增、资源效率倍增和能耗效率倍增。

曹泽军剖析道，5G加AI实现了网络的预测性维护，即能够预测某个设备未来有多大概率发生故障，然后进行针对性的维护。华为希望能将电信网络的告警压缩和故障定位减少90%，实现90%关键器件的失效和劣化预测，进一步达到网络自愈；此外，网络故障中超过70%的问题源自无源设备，例如光纤弯曲、器件老化、接口松动等，在这一过程中，信号都会发生变化，通过引入AI学习这些变化的特征，就有可能提前进行预测，用有源解决无源的故障问题。

基于流量走向来调度网络，资源利用率就会大幅提升。现在的网络并不具备这样的能力，只有通过引入AI、建好流量预测模型，才能实现精准流量预测和最合理的网络拓扑，以流量的方向而不是物理连接来决定网络的路径，最终大幅提高网络的资源效率。

“比特决定瓦特”，即网络流量大小决定能耗多少。在机房或者站点，每个系统都有数十个参数，通过AI训练生成散热与环境及业务负荷模型，将使得日照、温度和配套设施油机、太阳能和电池等达到最佳能效；在设备层面，根据业务负载进行动态能量投放，没有流量时就利用时隙关断、RF深度休眠、载频关断等减少耗电量，同时实现数据中心对象如服务器组件的动态节能管理；在网络系统层面，构建准确的业务负荷预测模型，将使能整网流量最优，从而达到能耗效率最佳。

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（编辑：核心网）

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