通信网络智能化探索及应用-中国移动研究院_46页_7mb

通信网络智能化探索及应用
中国移动研究院人工智能与智慧运营中心 朱琳 2023年09月

通信网络智能化定义及核心
网络智能化是指将AI技术与通信网络深度融合，通过研究理论架构、算法及核心技术，实现网络运营运维智能化、服务智能化，构建智慧内生网络。其核心在于体系化智能，涵盖单体智能与体系智能。中国移动目标于2025年实现全网自智水平达到L4级，已获国际电信联盟（ITU）认可为领先的自智网络运营商。

通信网络特点

1. 超大规模与高复杂度：网络节点数量庞大，结构高度复杂，需应对海量异构数据及非独立时空序列预测挑战。
2. 高可靠性要求：需保障连续服务，如灾后郑州案例显示，网络中断可能引发社会秩序变化，凸显通信网络的基础设施保障作用。
3. 动态性与不确定性：网络环境频繁变化，如基站节能、流量突发、用户行为波动、施工破坏等，需实时响应与容灾能力。
4. 体系化演进：从2G语音短信到5G多场景连接（eMBB、URLLC、mMTC），通信网络演进覆盖接入网、核心网、传输网及家庭/企业宽带，涉及多标准组织协作。

网络智能化核心技术突破

• 时空序列预测：提出时空同步卷积网络，结合Inception+自适应图注意力机制，解决异构性难题，模型在无线小区节能、扩容规划等场景中应用，MAPE/RMSE较最优算法下降4%-15%，准确率提升38%。
• 多指标异常检测：基于因果图注意力机制，通过结构约束与专家经验融合，实现海量网元检测。F1-score相较业界提升9个百分点，10%训练数据即可达到同等性能。
• 因果推断与趋势分离：拆分时间序列成因果性分量（干预敏感）与趋势性分量（干预不敏感），提升模型可信性。在山东、江苏等地区应用中，MAE下降222%-556%。
• 网络拓扑优化：构建基于图神经网络的拓扑合法性评估策略，结合深度强化学习搜索最优结构。性能较传统启发式算法提升3471%，被ITU列为AI/ML竞赛最具挑战赛题。

中国移动网络智能化实践

1. 能力体系：贯穿网络规划、建设、运维全流程，覆盖需求预测、资源管理、故障处理、能效优化等场景，提供“4+X”能力（智能感知、诊断、控制、装维及多模态模型）。
2. 典型应用：
   • 无线节能：通过智能算法优化基站能耗，实现全网绿色节能。
   • 哑资源识别：利用AI自动识别管井风险、空闲端口等，提升资源调度效率。
3. 平台生态：建设智慧网络开放创新平台，提供数据集（如无线链路质量预测、哑资源合规检测等）、算力资源、仿真环境及标准化接口，促进AI技术与通信网络融合。
4. 开源与标准协作：主导TMF、ITU、3GPP等标准制定，贡献超10K代码，获多项认证与奖项，推动行业技术发展。

成效与意义
中国移动通过算法研发、平台构建与产业协作，显著提升网络运营效率与服务质量。智能化技术助力通信网络提质增效，同时为行业数智化升级提供支撑，形成可复制的AI应用闭环。