华为-《自动驾驶网络解决方案白皮书》-2020.5-80页_15mb

自动驾驶网络解决方案白皮书总结

核心内容

自动驾驶网络是电信行业在5G、AI、云技术等推动下，为应对网络复杂性、运维成本高、商业变现能力不足以及新业务创新慢等问题而提出的解决方案。其核心目标是实现网络自动、自优、自愈，以提升网络效率、降低运维成本、提高客户体验，并推动电信产业向智能化、自动化和数字化转型。

主要观点

• 技术融合：自动驾驶网络融合了SDN、NFV、AI、大数据、知识图谱等技术，推动网络架构和运维模式的变革。
• 分级演进：自动驾驶网络按照L0到L5的五个等级进行演进，其中L4和L5是未来发展的重点目标，实现跨域协同和全场景闭环自治。
• 运维转型：从人工运维向智能运维（AIOps）转型，通过AI技术实现预测性运维、自动决策、闭环管理，提升运维效率和准确性。
• 网络极简：通过设备简化、协议归一、架构创新等手段，构建极简的网络基础设施，降低网络复杂性，提升资源利用率和网络性能。
• AI赋能：AI在自动驾驶网络中扮演关键角色，通过智能分析、预测和决策，提升网络的自动化水平和智能化能力。

关键信息

1. 电信网络的挑战

• 电信网络正面临复杂性增加、OPEX快速上升、运维效率低、商业变现能力不足、新业务上线慢等问题。
• 5G、云计算、AI等技术推动了网络的自动化需求，促使行业向自动驾驶网络演进。

2. 自动驾驶网络的定义与目标

• 自动驾驶网络（ADN）旨在实现“自动、自优、自愈”，提升网络的智能化水平。
• L4级自动驾驶网络目标是实现跨域协同和全生命周期的闭环自治，L5则是网络的终极目标，实现全场景自治。

3. 华为自动驾驶网络战略

• 华为提出“AI使能自治网络”战略，推动网络从人工运维向智能运维转型。
• 华为通过全云化战略、SDN/NFV技术、AI能力等，构建了自动驾驶网络的参考架构。

4. 自动驾驶网络目标架构

• 自动驾驶网络目标架构分为三层：云端AI训练与知识管理、网络管控单元、网络基础设施。
• 通过分层自治和跨域协同，实现网络的智能化管理和运维闭环。

5. 华为自动驾驶网络解决方案与产品

• iMaster NCE：面向FBB网络，提供网络管控、大数据分析、AI智能运维能力，支持品质宽带、品质专线、数据中心网络等场景。
• iMaster MAE：面向MBB网络，提供无线接入网、云核心网的智能管控，实现网络的自动化、智能化运维。
• iMaster NAIE：提供云端AI训练、知识管理、智能运维平台，支撑自动驾驶网络的AI能力。
• iMaster AUTIN：支持跨域智能运维，实现灵活的业务编排和自动化运维。

6. 应用场景与优势

• 品质宽带场景：iMaster NCE实现分钟级故障定位和自动优化，提升用户满意度和ARPU值。
• 品质光专线场景：支持快速开通、带宽预约、SLA保障，提升专线服务的可靠性和效率。
• 5G承载场景：通过ZTP部署、智能分析、快速恢复等能力，应对5G网络的复杂性和高运维需求。
• 数据中心场景：支持业务快速上线、变更风险预测和自动化运维，减少人为错误，提升运维效率。
• 企业园区场景：实现网络规划、部署、维护的全生命周期自动化，提升网络灵活性和智能运维能力。

产业发展建议

• 技术融合：推动AI、大数据、SDN、NFV等技术的融合应用，提升网络智能化水平。
• 分层演进：从L1到L5逐步推进网络的自动驾驶能力，确保技术成熟度和商业可行性。
• 开放平台：构建开放可编程平台，支持第三方系统集成和应用开发，促进生态建设。
• 人才转型：推动运维人员向“网络策略师”、“编排工程师”、“数据分析师”等新型岗位转型，提升技能水平。
• 标准化与共享：推动AI模型、网络知识的标准化和共享，减少重复开发，提升网络智能化能力。

总结

自动驾驶网络是电信行业实现智能化转型的关键方向，华为通过其全云化战略和AI技术的应用，推动网络向自动化、智能化演进。通过iMaster系列产品，华为为运营商提供了全面的智能运维和网络管控解决方案，支持从FBB到MBB、从5G承载到数据中心和企业园区的多种场景应用。随着AI技术的不断成熟和网络架构的持续演进，自动驾驶网络将在未来实现更广泛的商业化应用，推动电信行业迈向智能社会。