中移研究院+通信网络智能化探索及应用-46页_7mb

通信网络智能化探索与实践总结

一、通信网络特点

1. 体系化演进：从2G到6G，接入网、核心网、传输网等网络架构持续演进。
2. 超大规模与高复杂性：网络节点多、拓扑结构复杂，涉及多种设备和协议。
3. 高可靠性：保障通信服务的连续性，如灾后恢复案例所示。
4. 动态性：网络环境受割接、节能、调度、故障、流量突发等因素影响，具有高不确定性和变化性。

二、网络智能化定义与核心

• 定义：实现通信网络运营运维和网络服务的智能化，支持网络提质增效、赋能行业数字化转型。
• 核心：构建体系化智能，包括单体智能和体系智能，目标是实现“全网自智”。
• 目标：到2025年，网络智能化水平达到L4级，中国移动被公认为全球领先的自智网络运营商。

三、核心能力与算法

1. 网络智能化定义与能力体系：

   • 4+X核心能力体系：包括通用AI能力、智能语音、机器视觉、预测、感知、诊断、控制、装维、质量识别等。
   • 网络大模型：涵盖网络语言大模型、无线网络大模型、网络视觉大模型、网络多模态大模型。
   • 网络数据资源：包括结构化时空序列数据和非结构化数据（投诉语音、图片等）。

2. 关键技术突破：

   • 时空同步卷积与自适应图注意力机制：解决通信网络异构性，提升时空序列预测精度（MAPE/RMSE下降4%-15%，预测准确率提升38%）。
   • 因果注意力机制：解决多指标异常检测问题，F1-Score较业界提升9个百分点，仅需10%的训练数据即可达到相同性能。
   • 深度强化学习拓扑优化：提升传输网络优化效率和健康环路占比，性能较传统方法提升3471%。

四、典型应用与实践

1. 无线网络智能节能：通过AI预测模型优化基站能耗，减少不必要的开销。
2. 传输哑资源智能识别：自动识别端口空闲状态、管井风险，辅助网络资源入网、调度和核查。
3. 网络投诉智能处理：语音识别、情绪分析、投诉根因定位、预测等提升用户满意度。
4. 故障自动检测与排障：通过多指标因果注意力模型自动定位网络异常。

五、平台建设与生态拓展

1. 网络智能化算子体系：提供零代码建模平台，支持多种计算框架与在线开发环境，降低智能化技术门槛。
2. “智慧网络”国家新一代人工智能开放创新平台：开放数据集、算力、仿真、模型等资源，促进产业协作与标准研发。
3. 开源与标准化：参与3GPP、TMF等国际标准组织，推动网络智能化标准制定与开源社区建设。

六、未来展望

中国移动致力于构建通信网络智能化的底层支撑平台，实现从技术创新到产业协同的闭环发展，推动通信网络向“智慧内生、算力泛在、服务随需、安全可信”的方向演进，同时关注5G和6G网络的智能化能力迁移与能力复用。