联通首席科学家唐雄燕:引入AI,推动5G运营智能化

在日前召开的“2019中国SDN/NFV/AI大会”上，中国联通网络技术研究院首席科学家唐雄燕表示，2019年是5G备战年，中国联通引入AI等新技术，打造中国联通智能、敏捷、集约、开放的CUBE-Net2.0+网络。此外，唐雄燕指出，中国联通网络要实现从CUBE-Net2.0升级到CUBE-Net2.0+，仍需要在五方面继续深耕。

引入AI，推动5G运营智能化

“5G的到来恰逢AI兴起，AI有助于加速5G智能化，提升5G网络整体性能以及维护和运营效率。”唐雄燕表示，运营商运用AI优势和问题并存。

唐晓燕指出，目前运营商AI主要应用在四大方面。

AI波速管理：AI波速管理，快速适应变化，提升接入体验——波速指向精度高，提升覆盖；最小化同频干扰，提升性能；辅助提升定位精度；

基于AI的无线网优：利用AI技术，优化参数调整策略，在提高网络无线资源利用率的同时提升网络容量。预测用户行为轨迹/业务，优化内容缓存策略，提升用户感受。

AI技术与5G边缘计算相互促进：边缘计算为AI应用提供关键能力，AI为边缘计算应用提供支撑。在边缘实现对大数据的智能分析和出里，挖掘数据潜力、释放数据价值。

使用AI技术对切片资源进行管理：切片配置自动化、切片故障的自动恢复，切片性能的优化。

在谈到网络转型为什么需要AI时，唐雄燕指出，“网络流量和连接数不断增长，网络规模日趋壮大，网络管理和成本压力加大；SDN/NFV/云化转型极大增加了网络多维度管控和运维的复杂性与难度；5G网络的灵活性与高性能带来网络规划、维护和优化的复杂性；服务的智能化和多元化对网络运营的自动化和智能化提出更高要求。”

在唐雄燕看来，运营商的优势在于，“数据方面，运营商的电信网络、终端和业务系统产生大量数据、为AI挖掘分析提供了数据基础；算力方面运营商拥有丰富的数据中心、云、边缘计算、网络等AI所需的算力资源；算法领域，深度学习可以通过通用的学习过程建立模型，大大便捷了AI在电信业的应用；场景覆盖方面，运营商内部规建维优多个场景均可应用AI；对外可开展智能服务。”

同时，唐雄燕指出，“AI对于运营商是新生事物，传统运营商的AI技术力量不足；网络数据的标准化和质量问题；模型的通用性问题；有价值的应用场景尚不明晰；电信网络应用AI（尤其在线控制）的风险问题。”

为此，中国联通引入AI等新技术，打造中国联通智能、敏捷、集约、开放的CUBE-Net2.0+网络。

AI需要各方通力合作

唐雄燕透露，目前中国联通也有许多成功的落地案例。例如基于智能规划分析和挖掘，实现网络告警根因溯源，具有较高的根因定位准确率，对网络维护和规划起到了很好的支撑作用。目前已在中国联通部分省份公司落地应用。此外，中国联通推出的智能网络客服机器人，整合用户的认证以及网络使用数据，引入智能分析引擎，通过扫描用户的业务开通情况、终端能力以及网络行为，实现用户投诉问题智能诊断，助力线下工程师的投诉问题处理。

唐雄燕认为，网络AI的运用一方面需要运营商、设备商等各方通力合作；另一方面，面对未来需要构建基于开源与白盒的云原生网络。在他看来，“开放与开源依然是网络互联网化转型的重要趋势；中国联通高度关注并积极参与相关开放网络研究和开源社区活动；我们希望继续基于开源与白盒，打造新一代云原生网络，培育新的产业生态和业务模式。

唐雄燕指出，中国联通对CORD产业联盟非常重视，不仅发起中国CORD产业联盟，近几年也在不断推动边缘云平台的开放开源。

资料显示，中国CORD产业联盟由中国联通于2016年发起建立，在整合运营商、设备商、芯片厂商、软件服务商等各方优势资源的同时，将开源开放的理念引入到合作中。基于CORD开源组织的体系架构和软件技术，依托产业联盟，加强开源能力的建设，实现协同创新和合作共赢，共同推动CORD在中国的商用部署，加快向新一代网络架构转型。

“为了整体推动网络转型，中国联通对组织架构也进行调整，把网络建设和维护跟新的SDN/NFV技术相关部门合并，成立智能网络中心。”唐雄燕具体介绍到，该中心主要是承担集团新型网络（基于SDN/NFV技术新建或改造的软件化、虚拟化、云化网络）规建维研一体、集约化运营、专业化服务工作的生产机构。通过创新体制机制，加快网络转型及重构，进一步降低成本，提升网络运营效率。

据了解，中国联通智能网络中心主要职能为负责集团新型网络的全国统一规划、迭代建设，实现网络的弹性、敏捷部署；负责实施全国集约化运营，推进网络运营自动化、智能化，提升运营效率；

研发网络业务创新产品，推动能力开放，增强网络服务的竞争力和价值。

最后，唐雄燕总结道，中国联通要实现从CUBE-Net2.0升级到CUBE-Net2.0+，需要在五方面继续深耕。

“面向云网一体化，构建基于SDN的智能网络基础；面向5G，实现移动核心网的全面虚拟化与云化；面向垂直行业，打造边缘云技术和应用生态；面向智能化运营，引入人工智能技术，探索网络AI应用；面向未来，培育基于开源与白盒的云原生网络产业生态。”