作者丨湯向根
編輯丨陳彩嫻
5G和人工智慧都是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。
隨著5G網路的大規模商用，加速的服務創新對網路智慧提出了更高的要求。運營商如何利用AI技術應對未來網路的挑戰，更好地管理來自網路不同層的資料，支撐公司業務管理向智慧化轉型，成為了一個關鍵的課題。
目前，全球運營商、裝置商和數字化應用服務提供商皆已開始了將AI技術應用到通訊網路本身的探索，並取得了不錯的進展。2019年，TM Forum提出了自智網路的概念。隨後，包括GSMA、ETSI、3GPP，以及ITU，都把網路智慧化放到了標準化的議程中。
對於網路智慧化的實施路徑，當我們翻看各標準組織的定義，以及運營企業釋出的白皮書時就會發現，大家都有各自的想法或願景。但追本溯源，在通訊網路基礎設施逐步從專用硬體平臺向全面雲化的通用硬體平臺轉型的當下，開放解耦、融合創新、產業協作是網路智慧化的必經之路。
在英特爾首席工程師、人工智慧首席架構師夏磊看來，網路智慧化是個端到端的應用場景，需要依賴一整套端到端的數字基礎架構作為支撐。在眾多的技術實現路徑中，英特爾產品組合是個“近水樓臺”式的選擇，特別是英特爾® 至強® 平臺，它在曾經和現在都是網路產品技術和解決方案提供商們大量採用，也是全球範圍內眾多運營商們推進網路轉型的主力平臺，而在它演進至至強® 可擴充套件平臺，開始在CPU上整合AI加速能力，並擁有oneAPI工具套件、BigDL等軟體和一系列面向英特爾® 架構最佳化的AI框架的支援後，也升級成為了能幫助合作伙伴及使用者提供高可用的、端到端的智慧網路應用解決方案的堅實技術基座，也開始在推動智慧網路應用的落地程序上發揮關鍵作用。
網路智慧化，勢在必行
一般來說，網路的持續演進升級是由業務驅動的，網路智慧化也是如此。而網路自動化和智慧化也一直是電信運營商部署網路長期追求的理想目標，並在這個方向努力了幾十年。
以無線通訊為例，無線網路智慧化經歷了2G/3G的萌芽階段、3G/4G的小規模應用階段。5G時代的開啟，CT和IT的邊界不再，融合共生已是業界共識。中國移動專家就曾指出，行動通訊是複雜的巨系統，涉及百億終端、千萬基站、萬套核心裝置，需要體系化、全域性化地進行系統架構設計，業務運營也將更為複雜，必須要引入網路智慧化能力。
當然，網路智慧化不是僅侷限於行動通訊領域。隨著業務的不斷豐富，園區、資料中心等場景的網路規模和複雜度也會進一步攀升，引入SDN、AI/大資料等技術，提升網路智慧分析和業務編排能力，同時降低運維成本，也同樣是運營商的訴求。
亞信科技網路智慧化首席專家王希棟認為，網路和AI的融合共生是相互的，或者說雙向的。將人工智慧的技術與通訊網路的硬體、軟體、系統等深度融合，可以實現網路運營/運維和網路服務的智慧化，助力通訊網路提質增效。同時，運營商還可以以網路為載體去實現更廣泛的智慧化，利用通訊網路自身AI能力，提供諸如實時算力等創新業務，賦能千行百業數智化轉型。
與此同時，網路智慧化既是現實需求，更是未來路徑。總體看，基於AI的智慧化增強可以在多個維度提升網路效能，已經成為網路演進的核心方向。未來十年，人工智慧將從5G應用走向6G內生，實現內生智慧，實現網路的自最佳化、自演進，提高網路的安全性和可靠性。
落地先鋒
事實上，在規劃、建設、最佳化、運維和運營五大階段的通訊網路全生命週期中，AI技術都有著廣泛的應用場景。“從AI的角度來看，AI是一門實踐性非常強的計算科學。”夏磊表示，“今天我們看到有三大類典型的網路AI應用正在快速地發展。”
第一類是針對5G的網路裝置進行實時性的AI分析和預測，對效能進行最佳化，對能耗進行主動管理；第二類在網路安全領域，智慧的流量分析應用也是方興未艾；在網路的應用管理領域，AI也能夠幫助實現更好的網路自動化和服務保障。
比如在網路效能管理方面，作為5G網路先行者，韓國SK電訊擁有超過40萬個蜂窩塔，服務了2700萬用戶，其5G網路每秒鐘會產生140萬條資料。為了對網路質量進行實時監測和預測管理，SK電訊使用了BigDL、FlashBase等軟體工具，構建了端到端的AI處理pipeline。AI任務的處理，則完全執行在基於英特爾® 至強® 可擴充套件處理器的伺服器叢集上。方案充分利用了這個平臺內建的AI加速技術，即AVX-512和英特爾® Deep Learning Boost指令加速能力來加速資料分析加工的效能。則經過測試，這套基於CPU的方案，實現了相較於AI專用加速方案4倍到6倍的效能提升。
再比如在網優方面，Massive MIMO是5G網路效能提升的關鍵，但MIMO天線最佳化卻是個難點。亞信科技推出了基於強化學習的5G基站MIMO權值最佳化技術，在提升終端使用者感知的同時也降低了基站的功耗。在無線網路運維中，基於AI的知識圖譜也同樣是個重要應用場景，亞信科技推出的無線網知識圖譜，可對網路的異常現象進行推理和演繹，找出網路異常的原因，還可透過以往的案例關聯，對網路異常現象生成推薦解決方案，大大提高了運維人員的工作效率，降低運維成本，節省運維時間。
不止是網路本身的綠色低碳和降本增效，在提升運營能力，釋放網路潛在價值，找尋新的商業模式方面，網路智慧化同樣發揮著作用。以亞信科技推出的基於機器學習的使用者集合定位應用為例，可以在合規的前提下，在保護使用者隱私的同時，用AI算力實現使用者集合定位，百米內的定位準確率達到了90%，可以為面向網際網路的市場營銷、使用者互動需求提供資料基座。目前該模型已經在運營商進行試點。
不止是網路本身的綠色低碳和降本增效，在提升運營能力，釋放網路潛在價值，找尋新的商業模式方面，網路智慧化同樣發揮著作用。以亞信科技推出的基於機器學習的使用者集合定位應用為例，可以在合規的前提下，在保護使用者隱私的同時，用AI算力實現使用者集合定位，百米內的定位準確率達到了90%，可以為面向網際網路的市場營銷、使用者互動需求提供資料基座。目前該模型已經在運營商進行試點。
亞信科技在網路智慧化領域內的拓展，也得到了產業界的廣泛認可，其與清華大學智慧產業研究院（AIR）聯合研發的“5G網路智慧化系統研發與產業規模化應用”，榮獲今年“吳文俊人工智慧科技進步獎”。而在剛剛開幕的2022 WAIC世界人工智慧大會上，亞信科技也專門舉辦了“智慧算網與綠色計算論壇“，其中就重點介紹和展示了其網路智慧化方案，而在英特爾與國際學術期刊《Science》近日推出的“架構師成長計劃”核心課程“網路智慧化技術與演進”中，王希棟也對這一方案的應用場景、技術架構做了詳細的分享。
網路智慧化的背後：Intel 做了什麼？
雖然已有不少案例或用例，但整體來看，網路智慧化還是處於初級階段。Analysys Mason有調研顯示：全球大部分運營商處於L2（高階智慧輔助），部分先進運營商或部分專業/領域達到L3（網路部分自治），距離L5（網路完全自治）等級，還有很長的探索之路要走。
而且，網路智慧化是個端到端的應用場景，涵蓋了資料的獲取、預處理、AI分析、後處理等多個環節。特別是在運營商大網應用中，面對海量資料的同時，對於實時性的要求也很高，只有對整個AI平臺進行相應的最佳化設計，才能滿足運營商的需求。
夏磊指出，英特爾正在致力透過強大並且開放的IA架構來促進AI的應用發展，在網路智慧化領域，英特爾已經向市場提供了豐富的AI計算加速產品，不僅僅有前文提及的至強CPU，還有ASIC、VPU、FPGA以及GPU，能滿足不同裝置、網元和終端對於AI算力、功耗的需求。特別是英特爾® 至強® 可擴充套件平臺具有很好的硬體加速能力，可以對AI任務進行全方位加速，“CPU是適合於所有工作負載最靈活的計算器件，能夠勝任包括深度學習推理和偶爾的深度學習訓練任務。”
在軟體方面，英特爾提供了一系列開放和免費的AI工具，效能最佳化庫和行業應用框架，可以幫助開發者縮短開發時間，並且充分利用硬體的加速能力獲得更佳的AI任務效能。其中，作為統一的大資料分析和AI平臺，BigDL能透過一個易於擴充套件的架構，將諸多常用AI框架和軟體聚合在一起，打造一條從資料採集、清洗、訓練直到推理應用的端到端管道。
英特爾推出的OpenVINO™ AI工具套件，則能夠最佳化AI推理效能，並且加快部署速度。需要指出的是，英特爾的AI最佳化工具，都使用了oneAPI通用開發標準來實現異構硬體之上的效能加速，AI部署和開發能夠解耦，在應用開發過程中無需鎖定特定的硬體。
橫跨計算與網路，英特爾這次算是再一次發力，是在此前以通用平臺推進以5G技術為代表的網路轉型，為其提供基礎設施架構的鋪墊之上，開始不斷髮展和完善網路智慧化所需要的各種技術平臺和方案。不論是從資料獲取、算力供給、演算法開發與最佳化，英特爾® 架構都有足夠的開放性、易擴充套件性和易用性，這能讓網路在更智慧的同時也更加開放，進而賦能更多合作伙伴和使用者，激發更多的技術與商業創新，打造更加繁榮、共贏的網路AI生態。