Karong World Cup, ang "smart referee" usa sa pinakadakong highlight. Ang SAOT nag-integrate sa stadium data, game rules ug AI aron awtomatikong makahimo og dali ug tukma nga mga paghukom sa mga sitwasyon sa offside.
Samtang liboan ka mga fans ang nag-abiba o nagminatay sa 3-D animation replays, ang akong mga hunahuna nagsunod sa mga network cable ug optical fiber sa luyo sa TV padulong sa communications network.
Aron masiguro ang mas hapsay ug mas klaro nga kasinatian sa pagtan-aw para sa mga fans, usa ka intelihenteng rebolusyon nga susama sa SAOT ang nagpadayon usab sa network sa komunikasyon.
Sa 2025, ang L4 Matuman
Komplikado ang lagda sa offside, ug lisod kaayo para sa referee ang paghimo og tukmang desisyon sa usa ka gutlo tungod sa komplikado ug mausab-usab nga mga kondisyon sa field. Busa, ang kontrobersyal nga mga desisyon sa offside kanunay nga makita sa mga dula sa football.
Susama, ang mga network sa komunikasyon komplikado kaayo nga mga sistema, ug ang pagsalig sa mga pamaagi sa tawo sa pag-analisar, paghukom, pag-ayo, ug pag-optimize sa mga network sa miaging pipila ka dekada parehong nagkinahanglan og daghang kahinguhaan ug dali nga masayop sa tawo.
Ang mas lisod kay sa panahon sa digital nga ekonomiya, samtang ang network sa komunikasyon nahimong basehan sa digital nga pagbag-o sa liboan ka mga linya ug negosyo, ang mga panginahanglanon sa negosyo nahimong mas lainlain ug dinamiko, ug ang kalig-on, kasaligan, ug kaabtik sa network gikinahanglan nga mas taas, ug ang tradisyonal nga pamaagi sa operasyon sa tawhanong trabaho ug pagmentinar mas lisod nga mapadayon.
Ang sayop nga paghukom sa offside mahimong makaapekto sa resulta sa tibuok dula, apan para sa network sa komunikasyon, ang "sayop nga paghukom" mahimong makapawala sa operator sa paspas nga pagbag-o sa oportunidad sa merkado, makapugos sa produksiyon sa mga negosyo nga mahunong, ug makaapekto pa gani sa tibuok proseso sa sosyal ug ekonomikanhong kalamboan.
Walay kapilian. Kinahanglan nga awtomatiko ug intelihente ang network. Niini nga konteksto, ang mga nanguna nga operator sa kalibutan nagpalanog sa trompa sa self-intelligent network. Sumala sa tripartite report, 91% sa mga global operator ang naglakip sa mga autointelligent network sa ilang estratehikong pagplano, ug kapin sa 10 ka mga head operator ang nagpahibalo sa ilang tumong nga makab-ot ang L4 sa 2025.
Lakip niini, ang China Mobile ang nanguna niining kausaban. Niadtong 2021, ang China Mobile nagpagawas og white paper bahin sa self-intelligent network, nga nagsugyot sa unang higayon sa industriya sa quantitative goal nga makaabot sa level L4 self-intelligent network sa 2025, nga nagsugyot sa pagtukod og network operation ug maintenance capability sa "self-configuration, self-repair ug self-optimization" sa sulod, ug pagmugna og customer experience nga "zero waiting, zero failure ug zero contact" sa gawas.
Internet self-intelligence nga susama sa "Smart Referee"
Ang SAOT gilangkoban sa mga kamera, in-ball sensor, ug AI system. Ang mga kamera ug sensor sa sulod sa bola nagkolekta sa datos sa hingpit ug tinuod nga oras, samtang ang AI system nag-analisar sa datos sa tinuod nga oras ug tukma nga nagkalkula sa posisyon. Ang AI system nag-inject usab sa mga lagda sa dula aron awtomatikong makahimo og mga tawag sa offside sumala sa mga lagda.
Adunay pipila ka mga pagkaparehas tali sa network autointelektuwalisasyon ug SAOT implementation:
Una, ang network ug perception kinahanglan nga hingpit nga i-integrate aron komprehensibo ug real-time nga makolekta ang mga kahinguhaan sa network, configuration, status sa serbisyo, mga depekto, mga log ug uban pang impormasyon aron makahatag og daghang datos para sa AI training ug reasoning. Kini nahiuyon sa SAOT nga nagkolekta og datos gikan sa mga camera ug sensor sa sulod sa bola.
Ikaduha, gikinahanglan ang pagsulod og daghang manwal nga kasinatian sa pagtangtang ug pag-optimize sa mga babag, mga manwal sa operasyon ug pagmentinar, mga detalye ug uban pang impormasyon ngadto sa AI system sa usa ka hiniusa nga paagi aron makompleto ang awtomatikong pag-analisar, paghimo og desisyon ug pagpatuman. Kini sama sa SAOT nga nagpakaon sa offside rule ngadto sa AI system.
Dugang pa, tungod kay ang communication network gilangkoban sa daghang mga domain, pananglitan, ang pag-abli, pag-block ug pag-optimize sa bisan unsang mobile service mahimo ra pinaagi sa end-to-end nga kolaborasyon sa daghang mga subdomain sama sa wireless access network, transmission network ug core network, ug ang network self-intelligence nanginahanglan usab og "multi-domain collaboration". Kini susama sa kamatuoran nga ang SAOT kinahanglan nga mangolekta og video ug sensor data gikan sa daghang mga dimensyon aron makahimo og mas tukma nga mga desisyon.
Apan, ang network sa komunikasyon mas komplikado kay sa palibot sa football field, ug ang senaryo sa negosyo dili lang usa ka "offside penalty", kondili usa ka lainlain ug dinamiko. Gawas pa sa tulo ka mga pagkaparehas sa ibabaw, ang mosunod nga mga butang kinahanglan nga tagdon kung ang network mobalhin padulong sa mas taas nga order autointelligence:
Una, ang cloud, network, ug NE devices kinahanglan nga i-integrate sa AI. Ang cloud nagkolekta og daghang data sa tibuok domain, padayon nga nagpahigayon og AI training ug model generation, ug naghatud og AI models sa network layer ug NE devices; Ang network layer adunay medium training ug reasoning ability, nga makahimo og closed-loop automation sa usa ka domain. Ang Nes maka-analyze ug makahimo og mga desisyon nga duol sa data sources, nga makasiguro sa real-time troubleshooting ug service optimization.
Ikaduha, ang hiniusa nga mga sumbanan ug koordinasyon sa industriya. Ang self-intelligent network usa ka komplikado nga sistema sa inhenyeriya, nga naglambigit sa daghang kagamitan, pagdumala sa network ug software, ug daghang mga supplier, ug lisod ang pag-interface docking, cross-domain communication ug uban pang mga problema. Samtang, daghang mga organisasyon, sama sa TM Forum, 3GPP, ITU ug CCSA, ang nagpasiugda sa mga sumbanan sa self-intelligent network, ug adunay usa ka piho nga problema sa pagkabahin-bahin sa pagpormula sa mga sumbanan. Importante usab alang sa mga industriya nga magtinabangay aron matukod ang hiniusa ug bukas nga mga sumbanan sama sa arkitektura, interface ug sistema sa ebalwasyon.
Ikatulo, pagbag-o sa talento. Ang self-intelligent network dili lamang usa ka pagbag-o sa teknolohiya, apan usa usab ka pagbag-o sa talento, kultura, ug istruktura sa organisasyon, nga nanginahanglan nga ang trabaho sa operasyon ug pagmentinar mausab gikan sa "nakasentro sa network" ngadto sa "nakasentro sa negosyo", ang mga personahe sa operasyon ug pagmentinar mausab gikan sa kultura sa hardware ngadto sa kultura sa software, ug gikan sa balik-balik nga trabaho ngadto sa mamugnaon nga trabaho.
Padulong na ang L3
Asa na man ang Autointelligence network karon? Unsa na ka duol ang atong nahimutangan sa L4? Ang tubag makita sa tulo ka landing case nga gipaila ni Lu Hongju, presidente sa Huawei Public Development, sa iyang pakigpulong sa China Mobile Global Partner Conference 2022.
Ang mga inhenyero sa pagmentinar sa network nasayod nga ang home wide network mao ang pinakadakong problema sa operasyon ug maintenance sa operator, basin walay usa. Kini gilangkoban sa home network, ODN network, bearer network ug uban pang mga domain. Komplikado ang network, ug daghan ang mga passive dumb device. Kanunay adunay mga problema sama sa insensitive service perception, hinay nga tubag, ug lisod nga troubleshooting.
Tungod niining mga problema, ang China Mobile nakigtambayayong sa Huawei sa Henan, Guangdong, Zhejiang ug uban pang mga probinsya. Mahitungod sa pagpalambo sa mga serbisyo sa broadband, base sa kolaborasyon sa intelihenteng hardware ug quality center, nakab-ot niini ang tukma nga pagsabot sa kasinatian sa tiggamit ug tukma nga pagpahimutang sa mga problema sa ubos nga kalidad. Ang rate sa pag-uswag sa mga ubos nga kalidad nga tiggamit nadugangan ngadto sa 83%, ug ang rate sa kalampusan sa marketing sa FTTR, Gigabit ug uban pang mga negosyo nadugangan gikan sa 3% ngadto sa 10%. Mahitungod sa pagtangtang sa mga babag sa optical network, ang intelihenteng pag-ila sa mga tinago nga peligro sa parehas nga ruta nakab-ot pinaagi sa pagkuha sa impormasyon sa kinaiya sa optical fiber scattering ug AI model, nga adunay katukma nga 97%.
Sa konteksto sa berde ug episyente nga kalamboan, ang pagdaginot sa enerhiya sa network mao ang pangunang direksyon sa kasamtangang mga operator. Bisan pa, tungod sa komplikado nga istruktura sa wireless network, pagsapaw ug pagtabon sa multi-frequency band ug multi-standard, ang negosyo sa cell sa lainlaing mga senaryo nag-usab-usab pag-ayo sa paglabay sa panahon. Busa, imposible nga mosalig sa artipisyal nga pamaagi alang sa tukma nga pagdaginot sa enerhiya nga pagpalong.
Atubangan sa mga hagit, ang duha ka habig nagtinabangay sa Anhui, Yunnan, Henan ug uban pang mga probinsya sa network management layer ug sa network element layer aron makunhuran ang aberids nga konsumo sa enerhiya sa usa ka estasyon og 10% nga dili makaapekto sa performance sa network ug kasinatian sa tiggamit. Ang network management layer nagporma ug naghatud sa mga estratehiya sa pagdaginot sa enerhiya base sa multi-dimensional nga datos sa tibuok network. Ang NE layer nakamatikod ug nagtagna sa mga pagbag-o sa negosyo sa cell sa tinuod nga oras, ug tukma nga nagpatuman sa mga estratehiya sa pagdaginot sa enerhiya sama sa carrier ug symbol shutdown.
Dili lisod makita gikan sa mga kaso sa ibabaw nga, sama sa "intelihente nga referee" sa dula sa football, ang network sa komunikasyon hinay-hinay nga nakaamgo sa self-intelligence gikan sa piho nga mga eksena ug usa ka autonomous nga rehiyon pinaagi sa "perception fusion", "AI brain" ug "multi-dimensional nga kolaborasyon", aron ang dalan padulong sa abante nga self-intelligence sa network mahimong mas klaro.
Sumala sa TM Forum, ang L3 self-intelligent networks “makamatikod sa mga pagbag-o sa palibot sa tinuod nga oras ug maka-optimize sa kaugalingon ug maka-adjust sa kaugalingon sulod sa piho nga mga espesyalidad sa network,” samtang ang L4 “makapahimo sa predictive o aktibo nga closed-loop management sa mga network nga gipadagan sa negosyo ug kasinatian sa kustomer sa mas komplikado nga mga palibot sa daghang mga domain sa network.” Klaro nga ang autointelligent network hapit na o nakaabot sa lebel nga L3 sa pagkakaron.
Ang tanang tulo ka ligid padulong sa L4
Busa unsaon nato pagpadali ang autointellectual network ngadto sa L4? Si Lu Hongjiu miingon nga ang Huawei nagtabang sa China Mobile nga makab-ot ang tumong niini nga L4 sa 2025 pinaagi sa tulo ka paagi nga pamaagi sa single-domain autonomy, cross-domain collaboration ug industrial cooperation.
Sa aspeto sa single-domain autonomy, una, ang mga NE device gi-integrate sa perception ug computing. Sa usa ka bahin, ang mga inobatibong teknolohiya sama sa optical iris ug real-time sensing device gipaila aron makab-ot ang passive ug millisecond level perception. Sa laing bahin, ang low-power computing ug stream computing technologies gi-integrate aron makab-ot ang intelligent NE devices.
Ikaduha, ang network control layer nga adunay AI brain mahimong mokombinar sa mga intelihenteng network element device aron matuman ang closed-loop sa perception, analysis, decision making ug execution, aron matuman ang autonomous closed-loop sa self-configuration, self-repair ug self-optimization nga naka-focus sa network operation, fault handling ug network optimization sa usa ka domain.
Dugang pa, ang network management layer naghatag og bukas nga northbound interface ngadto sa upper-layer service management layer aron mapadali ang cross-domain collaboration ug service security.
Kabahin sa kolaborasyon sa lain-laing sektor, gihatagan og gibug-aton sa Huawei ang komprehensibo nga pagpatuman sa ebolusyon sa plataporma, pag-optimize sa proseso sa negosyo, ug pagbag-o sa mga personahe.
Ang plataporma miuswag gikan sa usa ka smokestack support system ngadto sa usa ka self-intelligent platform nga naghiusa sa global data ug expert experience. Ang proseso sa negosyo gikan sa kaniadto naka-focus ngadto sa network, work order driven process, ngadto sa experience-oriented, zero contact process transformation; Sa termino sa personnel transformation, pinaagi sa pagtukod og low-code development system ug atomic encapsulation sa operation ug maintenance capabilities ug network capabilities, ang threshold sa CT personnel transformation ngadto sa digital intelligence mikunhod, ug ang operation ug maintenance team natabangan sa pag-transform ngadto sa DICT compound talents.
Dugang pa, ang Huawei nagpasiugda sa kolaborasyon sa daghang mga organisasyon sa standard aron makab-ot ang hiniusa nga mga sumbanan alang sa arkitektura sa network nga may kaugalingong intelihensya, interface, klasipikasyon, ebalwasyon ug uban pang mga aspeto. Gipasiugda ang kauswagan sa ekolohiya sa industriya pinaagi sa pagpaambit sa praktikal nga kasinatian, pagpasiugda sa tripartite evaluation ug sertipikasyon, ug pagtukod og mga plataporma sa industriya; Ug nakigtambayayong sa China Mobile smart operation ug maintenance sub-chain aron magkahiusang sulbaron ang teknolohiya sa root aron masiguro nga ang teknolohiya sa root independente ug makontrol.
Sumala sa mga importanteng elemento sa self-intelligent network nga nahisgotan sa ibabaw, sa opinyon sa tagsulat, ang "troika" sa Huawei adunay istruktura, teknolohiya, kooperasyon, mga sumbanan, talento, komprehensibo nga sakup ug tukma nga pwersa, nga angayan nga paabuton.
Ang self-intelligent network mao ang labing maayong pangandoy sa industriya sa telekomunikasyon, nga nailhan nga "telecommunications industry poetry and distance". Gitawag usab kini nga "long road" ug "puno sa mga hagit" tungod sa dako ug komplikado nga network sa komunikasyon ug negosyo. Apan base sa kini nga mga kaso sa pag-landing ug sa abilidad sa troika sa pagpadayon niini, atong makita nga ang balak dili na mapahitas-on, ug dili na layo. Uban sa hiniusa nga paningkamot sa industriya sa telekomunikasyon, kini nagkadaghan nga puno sa mga pabuto.
Oras sa pag-post: Disyembre 19, 2022