5G网络智能化白皮书_36页_2mb

ZTE中兴5G网络智能化白皮书总结

核心内容

本白皮书围绕5G网络智能化的演进趋势与技术方案展开，提出在5G时代，网络智能化是提升网络运营效率、降低运维成本、增强用户体验的关键方向。中兴通讯通过融合AI、IoT和云化技术，构建了覆盖网络规划、运维、资源调度、切片管理等多个维度的智能化解决方案，旨在打造具备“网络自治、预见未来、随需而动、智慧运营”能力的5G网络。

主要观点

• 5G网络的智能化是应对网络复杂化、业务多样化和体验个性化挑战的必然选择。
• AI技术在5G网络中具有天然优势，能够提升数据分析、策略生成、跨领域协同等能力。
• 5G网络智能化涵盖多个层面，包括网元智能、预测智能、运维智能和边缘智能。
• 网络切片作为5G的重要特性，其智能部署、保障和运营是实现行业差异化服务的关键。

关键信息

5G网络智能化需求分析

• 5G网络需支持云化、服务化架构，实现灵活、高效、低成本的运营。
• 需要支持无线及云化资源的动态、按需管理。
• 需要实现空口协调、站点协作、边缘计算等能力，以满足低时延、高带宽、高可靠性等业务需求。

5G网络智能化总体方案

• 通过在不同网络层级引入AI算法模型和智能引擎，实现5G整网的智能化。
• 智能引擎分为集中式（SE）、轻量级（LSE）和实时/准实时（RSE）三种类型。
• AI能力架构包括引擎层、模型层和应用层，分别负责智能处理、模型训练和具体功能实现。

智能5G网络应用场景

网元智能

• 射频指纹：通过逻辑栅格划分，记录小区信号特征，用于辅助节点选择、异频切换优化和负荷均衡。
• Massive MIMO：通过波束调整和场景识别，优化覆盖和容量，提升网络性能。
• 智能节能：基于负荷预测，实现节能小区和时段的动态识别与资源调度，提升节能效率。

预测智能

• 小区负荷预测：通过历史数据和AI分析，提前预测高负荷时段，实现前瞻性资源调度。
• 突发高负荷预测：基于事件特征、指标变化和多小区数据，构建突发负荷预测模型，提前优化网络策略。
• 性能预测：包括指标趋势预测和指标异常预测，用于提前规划、故障处理和资源调整。
• 承载网流量预测及调优：通过AI分析业务特征和网络状态，实现分段路由和跨切片流量调度。

运维智能

• 无线网络规划：基于AI分析4G数据和5G特性，实现智能化容量评估和覆盖效果预测。
• 场景识别和参数自优化：利用AI自动识别场景并优化无线参数，提升服务质量。
• 智能KPI指纹定位：通过KPI组合分析，快速定位网络问题根源。
• 智能异常检测：基于多维度数据，自动识别异常并进行上报和处理。
• 智能告警分析：利用AI挖掘告警特征，实现故障的自动诊断与处理。
• 智能一线服务：通过智能调度和备件管理，提升运维效率和资源利用率。

边缘智能

• 无线感知服务：包括上下文环境感知、频谱感知、业务感知和用户感知，支撑网络优化和业务体验。
• 应用使能服务：支持定位、TCP优化、本地缓存等，提升边缘计算能力与业务响应效率。

智能5G切片应用场景

• 端到端切片智能部署：通过CSMF、NSMF、NSSMF等网元协同，实现切片的智能拆分与资源调度。
• E2E切片智能保障：基于自动化闭环控制系统，实现切片的SLA保障和故障自愈。
• E2E切片智能运营：通过切片能力开放平台，实现切片的个性化配置、智能客服和B2B2C商业模式。

展望及建议

• 5G网络智能化将是一个长期演进过程，需结合运营商网络现状、云化转型进度、技术成熟度等逐步推进。
• 中兴通讯将持续投入研究与创新，助力运营商实现5G网络的智能化发展。
• 未来，AI、5G、IoT的深度融合将推动电信网络成为新一代智能化信息中枢，为社会数字化转型提供关键支撑。

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