5G時代，各行業(yè)都在積極探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型道路，通信網(wǎng)絡也走向全面服務于數(shù)字化社會。旺盛的需求給電信產(chǎn)業(yè)帶來了新的機遇，也給網(wǎng)絡運維運營、降本增效等方面帶來了挑戰(zhàn)。一方面多頻多制式多種站型使得網(wǎng)絡越來越復雜，同時各種新技術的引入，使得網(wǎng)絡復雜度幾何倍增；另一方面，大量不同類型不同能力的終端接入，各種toC和toB業(yè)務需求的開展，使得網(wǎng)絡數(shù)據(jù)量空前增大。在此背景下，自智網(wǎng)絡以自動化和智能化為核心特征，以提高通信網(wǎng)絡的質(zhì)量和效率為目標，實現(xiàn)行業(yè)數(shù)據(jù)的智能升級，成為5G與未來通信網(wǎng)絡和人工智能深度融合的重要發(fā)展趨勢。
中信科移動自智網(wǎng)絡解決方案是通過數(shù)字化、智能化、敏捷化的理念牽引體系設計和技術發(fā)展，采用云端智能、網(wǎng)絡智能、網(wǎng)元智能的三層架構，構建“分層治理、協(xié)同智能”體系，使能智能移動網(wǎng)絡，漸進實現(xiàn)高階自智。
其中，云端智能基于x86云化平臺，借助專家經(jīng)驗和全局數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成模型，使能跨域、整網(wǎng)的閉環(huán)控制，承載規(guī)建維優(yōu)業(yè)務數(shù)智化。網(wǎng)絡智能是在網(wǎng)元設備內(nèi)部構建算法框架和平臺，進行AI小模型訓練和推理，對結(jié)構化數(shù)據(jù)進行處理，實現(xiàn)準實時智能。網(wǎng)元智能是在網(wǎng)元設備內(nèi)部，基于可獲得的局部數(shù)據(jù)進行網(wǎng)元自身的感知分析推理，并執(zhí)行預置的 AI 算法，進行網(wǎng)元服務范圍內(nèi)的自環(huán)分析決策。
同時，中信科移動基于Nexicloud自智網(wǎng)絡全域應用在多個省份和運營商客戶聯(lián)合開展自智網(wǎng)絡實踐。Nexicloud以大數(shù)據(jù)、算力基站為支撐，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡、知識圖譜等AI技術，打造網(wǎng)絡自規(guī)劃、業(yè)務自開通、網(wǎng)絡自維護、質(zhì)量自優(yōu)化等四個自動化構建閉環(huán)自智網(wǎng)絡，賦能“規(guī)建維優(yōu)”的多個場景，推動網(wǎng)絡質(zhì)量和用戶體驗的快速上升。
該方案具有三大創(chuàng)新點：
§網(wǎng)絡自規(guī)劃
面向現(xiàn)網(wǎng)弱覆蓋精準補點難、增強覆蓋競爭力難、站點投資評估難等痛點，推出價值站點規(guī)劃應用FAN（Fast Autoplaning Network ），可基于MR等數(shù)據(jù)結(jié)合流量預測、建筑物識別，精準評估現(xiàn)網(wǎng)，輸出扇區(qū)級規(guī)劃及建設優(yōu)先級，從而指導網(wǎng)絡建設價值最大化，提升網(wǎng)絡覆蓋競爭力。
§網(wǎng)絡自維護
基于大數(shù)據(jù)分析及AI模型訓練，建立設備健康度模型，對設備進行智能健康體檢，提前防范風險，提高網(wǎng)絡可用性。
§質(zhì)量自優(yōu)化
質(zhì)差小區(qū)根因分析應用CRCA（Cell root cause analysis），助力高效的質(zhì)差小區(qū)治理；RF自智應用（Auto RF）暨MassiveMIMO權值優(yōu)化，利用天饋軟調(diào)參數(shù)，結(jié)合機器學習尋優(yōu)算法，實現(xiàn)“覆蓋問題自動發(fā)現(xiàn)-自動分析-自動優(yōu)化”，助力高效低成本天饋組網(wǎng)覆蓋優(yōu)化；智能干擾分析通過AI算法進行干擾類型自動識別和外部干擾源定位，快速排查和定位干擾，提升網(wǎng)絡質(zhì)量；智能節(jié)電基于AI預測小區(qū)業(yè)務負荷、小區(qū)共覆蓋識別、節(jié)能策略智能推薦和及時喚醒，實現(xiàn)動態(tài)高效節(jié)能與保障網(wǎng)絡性能的最佳平衡。
