华为SoftCOM通信智能解决方案白皮书：打造自动驾驶的电信网络_14页_5mb

华为SoftCOM通信智能解决方案白皮书总结

核心内容

华为推出SoftCOM通信智能解决方案，旨在将人工智能技术引入电信网络，构建自动驾驶网络（Autonomous Network），实现网络的自动（业务自动部署和运行）、自愈（故障自动恢复）、自优（网络自我优化）和自治（网络自我演进）。

该方案基于华为全云化网络架构，结合AI技术，构建了一个端到端的智能化网络体系，包括数据湖、训练平台、推理框架和AI模型服务，形成闭环控制，提升网络的效率，降低OPEX（运营支出），并推动运营商向数字化、智能化转型。

主要观点

• AI是电信网络转型的核心驱动力：AI技术在电信网络中具有巨大潜力，尤其是在网络优化、运维效率、能源效率和用户体验提升等方面。
• 网络自动化向智能化演进：华为提出自动驾驶网络的五个阶段，从L0（人工运维）到L5（完全自治网络），逐步实现网络的智能化。
• AI解决结构性问题：通过架构性创新，华为旨在解决电信网络在云化后的复杂性问题，如故障定位困难、资源利用率低、能源浪费等。
• 运营商积极布局AI：中国三大运营商（中国移动、中国电信、中国联通）均已在AI领域有所布局，如中国移动的“九天”平台、中国电信的“灯塔”平台等。

关键信息

1. 电信AI市场趋势

• 市场规模：预计到2025年，全球电信AI投资将达367亿美元，成为最大的AI应用市场。
• 主要用例：网络/IT运营监控和管理是最大的AI应用，预计占AI支出的61%。
• 重点市场：北美、欧洲和亚太地区占全球电信AI软件收入的90%，其中亚太地区增速最快。
• AI应用场景：包括网络优化、客户体验管理、网络安全、智能运维和资源调度等。

2. 华为SoftCOM通信智能战略

• 架构创新：通过全云化网络架构，结合AI技术，实现网络的全面智能化（ALL Intelligence）。
• AI独特价值：AI的核心价值在于“可预测性”，通过预测网络状态、流量和故障，实现网络的主动优化和自愈。
• 自动驾驶网络目标：构建一个自动化业务部署、智能故障恢复、自我优化、自我演进的网络体系。

3. SoftCOM通信智能解决方案

• 整体架构：由数据湖、训练平台、推理框架、AI模型服务四部分组成。
• 数据湖：解决电信行业数据获取难、质量低的问题，提供数据治理、安全和可视化能力。
• 训练平台：支持联邦学习和迁移学习，提升AI模型开发效率，提供一站式训练与部署环境。
• 推理框架：支持实时、批量、流式等多种推理方式，提升网络的智能化运维能力。
• AI模型服务：提供流量预测、KPI异常检测、加密流量检测、硬盘健康预测等服务，提升网络运维和安全能力。

4. 典型应用场景

• 运维效率倍增：
  • PON光模块和光链路故障定位及预测：通过AI模型实现故障的精准定位，远程定位率从30%提升至80%。
• 能源效率倍增：
  • 基站智能节能：通过预测无线资源利用率，实现载波睡眠，降低基站能耗15%-25%。
• 资源效率倍增：
  • Massive MIMO智能调优：通过AI算法优化天线参数，实现快速调优，提升网络资源利用率。
• 用户体验提升：
  • ECA加密恶意流量智能检测：通过AI识别加密流量中的恶意行为，提升网络安全能力，准确率高达99.9%。
• 5G智能网络：
  • AI使能5G全流程：从站点规划、建设、优化到运维，实现极简建网和智能运维。

总结

华为SoftCOM通信智能解决方案通过AI技术的引入，为电信网络带来了新的智能化能力，帮助运营商应对日益复杂的网络环境和运营挑战。该方案涵盖数据湖、训练平台、推理框架和AI模型服务，实现从数据采集、模型训练、推理执行到闭环优化的完整流程，推动电信网络向自动化、智能化、自治化发展。

通过AI技术，运营商可以实现运维效率、能源效率和资源效率的倍增，以及用户体验的提升。在5G时代，AI将成为网络的原生能力，实现更灵活、更智能的网络管理。华为提出自动驾驶网络的五个阶段，帮助运营商逐步实现网络的智能化演进。

部署方案

• 训练平台/数据湖：支持华为公有云、合营云、FCS驻地云等多种部署方式，满足不同场景下的数据安全和计算资源需求。
• 推理框架：支持设备嵌入、单域集成、私有云部署、公有云部署，满足不同业务对时延和数据隐私的要求。

联系方式

• 邮箱：yuanyiming@huawei.com
• 官方网站：https://telcloud.huawei.com/#/
• 服务网站：http://support.huawei.com/enterprise

附录：缩略语表