C114訊 7月4日消息（艾斯）在上周MWC上海2023期間的“5G未來峰會”上，來自國內電信運營商、設備商以及重要行業(yè)協會的專家代表們，分享了目前AI技術在電信網絡中的應用情況，以及大模型對整個行業(yè)帶來的新的可能性。與會專家普遍認為，大模型帶來影響是顛覆性的，尤其對于運營商的網絡運維和業(yè)務交付能力來說將會帶來顯著提升。但未來如何實現AI大模型的商業(yè)變現并做大市場蛋糕，還需要更多的探討與開放協作。
AI in Network標準化工作穩(wěn)步推進
技術發(fā)展，標準先行。作為本次的論壇重頭戲之一，中國移動研究院無線與終端技術所技術經理、主任研究員謝芳詳細介紹了3GPP在R18中進行的AI/ML標準化研究工作。她表示，目前3GPP有四個工作組在進行AI/ML標準化方面的研究工作，分別包括AI/ML for Air Interface、AI/ML for RAN、AI/ML for 5GS以及AI/ML for OAM。
具體來看，在目前R18的AI/ML for Air Interface研究項目中，在網絡設備側和用戶終端側有三種主要的訓練協作類型，一種是互相沒有協作（level x），一種是基于信令的協作但沒有模型傳輸（level y），還有一種是有模型傳輸的基于信令的協作（level z）。同時，引入AI以后，很重要的一個工作是研究生命周期管理（LCM））的通用框架。此外，目前3GPP在R18空口這個項目里面重點研究了三個用例：分別為CSI、波束管理和定位的增強。
謝芳談到，AI/ML for RAN在R18項目中的研究更為明確一點，因為在R17階段就已經把三個用例（負載平衡、移動性優(yōu)化和網絡節(jié)能）以及功能框架等研究得比較清楚明白了。所以在這個項目中，R18的主要任務是在現有的無線網絡的架構基礎上去具體實現數據采集的增強以及信令的增強。
另外，AI/ML for 5GS主要是AI引入之后核心網的一些增強工作，在這個項目中R18主要包括三方面的工作，第一個是進一步研究基于NWDAF的系統(tǒng)增強功能，以允許5GS支持網絡自動化；第二個是進一步聚焦在5GC的網元功能之間的一些增強，主要目標是支持決策制定；第三個是進一步研究圍繞NWDAF的必要inputs和outputs以及潛在的架構增強、新的場景等。
最后，AI/ML for OAM是3GPP比較早開展AI相關的標準化研究工作的，主要是基于MDAS的管理數據分析服務，一些主要的項目包括閉環(huán)控制、意圖驅動管理、自智網絡水平等。
當AI大模型引入自智網絡
“數據、算力、模型是實現AI三個必不可少的要素，而通信網絡是天然的很標準的能夠提供這三個要素的一個場景，所以說AI在通信領域的應用從一開始就有，只是程度好不好的問題�！�中國聯通研究院網絡智能運營研究中心總監(jiān)程新洲在圓桌討論環(huán)節(jié)談到，從2009年3G網絡商用之后，移動互聯網飛速發(fā)展，數據呈現爆發(fā)式增長，大量的數據為深度學習提供了很好的空間，AI從此迎來了一個大發(fā)展，通信領域的AI成果也開始不斷增加，
他指出，大模型出現之前，機器學習很多首先是基于規(guī)則的，其次需要大量的數據標記，同時很多都是單領域、單數據源的訓練，因此跨領域多模態(tài)的能力不足，這樣就會導致很多東西聯合不起來，從而使其很難解決復雜的、系統(tǒng)的工程。另外，基于人類的認知經驗積累的東西很難引入到模型訓練里面，知識突破的出現實際上一定程度解決了專家經驗的積累，但它在一定時間段內是靜態(tài)的，不能做到實時的更新。而大模型出現后真正出現了智能，它會進行自主學習，并且能夠做到跨領域多模態(tài)，因此顛覆了原來很多東西。
程新洲認為，AI大模型引入到自智網絡之后，會帶來更低的門檻和更高的效率，一個個數據的斷點會被打通；同時，專家經驗長期的積累會注入到網絡當中；此外，未來的網絡的維護，包括運營以及適配用戶場景化動態(tài)化的需求，會變得人機不分。
中國移動通信集團公司網絡事業(yè)部網管支撐處專家羅志毅對上述觀點表示了認同。他表示，從自智網絡的角度來看，首先大模型帶來了一個網絡全景的全面認知的能力，這對于電信運營商面臨的多供應商管理難題以及不同層面的網絡協同與運維難題，帶來了學習成本的下降以及整體運維能力的躍升�！敖柚竽Ｐ臀覀兿Ｍ軌蛉娴匕褟碗s的網絡知識進行體系化的梳理，最終能夠助力我們構建真正的數字員工，通過數字員工來快速地完成業(yè)務交付和網絡定界，從而實現整體運維能力的躍升，我覺得這是GPT的一個很重要的方向。”同時，中國移動希望利用大模型對于自然語言的上下文關聯和理解能力來實現對客戶意圖的精準翻譯，然后直接生成方案并快速進行自動化的配置。
總結來說，這家中國最大的電信運營商希望通過AI大模型實現跨領域的、跨廠家的、多復雜系統(tǒng)的、群體的知識圖譜，同時也希望能夠形成更加自然的人機交互能力，從而能夠幫助運維人員更好地去管理網絡。
AI與網絡深度融合后實際效果如何
作為全球領先的通信設備供應商之一，愛立信中國區(qū)網絡產品方案總經理吳日平在此次論壇上分享了目前愛立信在AI in Network方面的實踐探索與顯著成果。他表示，移動網絡越來越復雜，數據處理量越來越大，無論是運營商還是設備商乃至最終用戶，都希望以5G為代表的移動網絡的維護成本下降，用戶的體驗上升，這成為愛立信將人工智能引入整個通信網絡的核心驅動力。
在吳日平看來，人工智能在通信領域的發(fā)展，是從手工的、被動式的初級智能，向數據驅動的、主動型的高級智能的演進；如果按三個階段來劃分，第一階段的代表是基于腳本的自動化處理，第二階段是引入機器學習的數據科學技術，第三階段則是基于意圖的、具備認知能力的人工智能，而愛立信已經成功完成了第一和第二階段的發(fā)展，現在正在拓展第三階段的能力。
他在演講中強調，在通信網絡中實現人工智能，需要充分考慮通信網絡的特點和要求。為了打造專業(yè)通信領域的AI能力，愛立信從網絡站點、網絡平臺、API開放三個維度打造了通信領域的人工智能。愛立信的人工智能建立在深厚的電信專業(yè)知識與數據科學和人工智能知識相結合的堅實基礎上。愛立信擁有1000余名擁有電信和數據科學經驗的多技能專家，在通信領域開發(fā)了超過200個AI用例；愛立信的人工智能平臺每天處理的網絡數據超過175TB，6500萬的現網用戶因而享受到更優(yōu)質的網絡服務。
具體到實踐成果來說，從網絡可靠性方面，愛立信通過使用人工智能，減少了運營商20%的上站需求，實現了光模塊故障定位100%的準確度，減少了33%不必要的硬件更換等。網絡性能的提升更是人工智能在通信網絡中應用的重點，在參數調優(yōu)、問題定位和改善用戶體驗等方面發(fā)揮著巨大的作用。在國內，愛立信的AI節(jié)電平臺協助運營商管理9萬余個5G基站，節(jié)電效果超過20%。此外，在上行干擾的優(yōu)化工作中，愛立信采用了人工智能方式，自動識別大氣波導的干擾效應，并自動化的實施紓解手段，收到了良好效果。
實現AI變現仍需開放協作
值得注意的是，參與此次圓桌討論的另一位行業(yè)專家——TM Forum亞太區(qū)區(qū)域總監(jiān)徐俊杰表示，無論是電信運營商還是設備廠商，實際上可能沒有足夠的資源來投入到通用大模型的訓練中�，F在大家已形成共識，那就是通用的大模型并不適用于電信行業(yè)——因為通用的大模型只能從互聯網上來學，它學習不到運營商的生產數據�！拔艺J為，中國的三大運營商擁有非常好的基礎設施，還有華為和中興通訊這些在全球參與了大量網絡建設的供應商，他們也有機會接觸到各個運營商的一些實際生產數據，相對來講還是有機會訓練出一些比較好用的大模型。但對于一些中小運營商以及中小型廠商來說，其實機會是很有限的，因為如果沒有充足的數據和充足的算力，大模型是做不出來的。這是非常現實的一個情況。”
徐俊杰談到，國內幾家運營商以及設備廠商都在做大模型的一些實踐。但從整個行業(yè)來看，還是應該是考慮到大模型的一些重用。但是重用會涉及到模型的開放。那么如何將模型開放出來，讓更多人對這些模型進行評估，這其實是一個很重要的問題。同時，包括如何對使用這些開放出來的模型進行收費，如何保證一個更好的商業(yè)模式，都是需要行業(yè)去思考的。
對此，羅志毅認為，“在商業(yè)模式方面，我覺得大家要用到自智網絡里的自動化、智能化能力，來賦能實體經濟以及數字化轉型的發(fā)展。在這種全新的賽道里面大家可以一起做大蛋糕，共同提升整個產業(yè)的價值。這可能是目前來看比較好的一個模式�！�
程新洲亦表示，做大市場蛋糕符合各方預期。從這個角度來看，在數字中國規(guī)劃中底層為連接和數據要素，而這恰恰是通信行業(yè)（包括運營商和設備廠商）掌握的兩個基本要素，因此未來通信產業(yè)的發(fā)展并不只是自身發(fā)展而已，全社會的數字化轉型都離不開網絡連接和數據要素的賦能。類比于云公司的發(fā)展軌跡來看，它們從最初提供硬件到如今銷售眾多組件插件服務一樣，其發(fā)展空間是非常廣闊的，這個空間不僅僅是在IT領域，而是會輻射到整個社會的數字化轉型里面，因此未來整個市場的蛋糕一定是很大的，將來設備商和運營商可能不是供應和使用的關系，而可能是合作伙伴的關系。
他在討論中直言，“大模型的顛覆性作用，可能不亞于第一次工業(yè)革命的珍妮紡紗機。未來的商業(yè)模式是不能以當前的組織形式去暢想的。我認為大模型的出現不是結束，而是一個新的起點段，是開始的開始�！� 
