华为发布SoftCOM AI解决方案架构，在全云化网络基础上引入AI技术

华为发布SoftCOM AI解决方案架构，在全云化网络基础上引入AI技术

跨界竞争呼唤系统架构创新

我们正在进入一个跨界竞争的新时代，每个行业都面临着结构性挑战，对电信行业来说尤其如此。

首先，从收入结构来看，运营商的业务正遭遇来自IT产业的挑战。之前，电信业务分为三个层次：终端、网络和IT基础设施以及上层应用。随着网络接入速率的大幅提升，导致IT产业从卖产品变成卖服务，骨干网络和IT基础设施逐渐变成云服务的形式。运营商如果能把云服务做好，就可以与AWS等云服务巨头争抢万亿美元的云市场，反之则将丧失很多传统的电信业务，尤其是数据中心之间的专线业务等，比如阿里云就正在建设连接全球的云骨干网。

要解决电信业面临的挑战，仅仅靠产品创新是远远不够的，需要整个系统架构的创新和商业模式的创新，才能提升运营商的竞争力，解决结构性问题。什么是系统架构创新？以云计算为例，它并不是某个服务器或存储产品的创新，而是通过全新的分布式系统提升资源利用效率，是系统级的创新。产品创新、系统架构创新和商业模式创新三者相互支撑，互相促进。

SoftCOM AI带来全新价值

引入人工智能的自治网络，意在构建网络领域的“工业4.0”，实现网络“自动驾驶”。工业4.0有三个特征，即敏捷的设备、智能的控制和智慧的分析系统，来实现生产的自动化，这对于电信业来说同样适用。在电信网络中，下层是网络设备，上面是控制层，在整个网络的控制和运维方面，端到端引入人工智能技术，构建分段自治功能，每一段的自治通过上层运营系统实现端到端的自治能力，进而实现整网自治。自治网络带来的最大变化是运维维护人员不在整个业务流程里，是一个自动化的系统，我们称之为“网络自动驾驶模式”，来实现整个网络的自优、自愈、自动化。

服务2.0的目标则是打造网络领域的“工业互联网”，提供在线数字化“智慧服务”。将这一服务理念延伸到电信行业，未来的网络在运营商侧全自动化运行，华为则在后台提供基于人工智能的全自动化在线服务，这种服务基于持续迭代的模式，根据业界惯例构建“模型即服务”，永远处于Beta阶段，不断更新和完善。

将AI引入电信网络，带来的全新价值是“可预测性”。电信网络的管理和控制中心基于设备的南向接口和数据采集，通过一定的策略和规则，来实现对整个网络的管理和调度。其实施的依据主要有三个条件，包括网络的可达性、SLA要求和资源效率，这些是网络实现自动化的基础。但随着网络日益复杂，仅有这些已远远不够，需要在网络中引入基于算法的网络管控、在线AI推理和数据分析，实现流量预测、质量预测和故障预测。预测性是AI的核心价值，基于未知的条件来调度网络，实现故障发生前规避故障、质量劣化前优化质量、网络拥塞前调整流量，从而达到自动、自优、自愈、自治的永不故障的自动驾驶网络，结构性提升运维和运营效率。

提升用户体验，实现三个倍增

要实现网络的自动驾驶，必然将是一个长期的过程，不可能一蹴而就。参考汽车自动驾驶的五个发展步骤，我们也将自动驾驶网络分为五个阶段，第一个阶段是AI能够指出“发生了什么”，第二个阶段需要判定“为什么会发生”，第三个阶段需要预测“将会发生什么”，后续都需要人工判断决策和采取相应措施；到了第四个阶段，AI已经可以判断“需要采取什么措施”，然后由人工去操作；最后一个阶段才是全面地实现网络的自我控制和自动修复，使网络具备自愈能力。

在网络资源方面，当下的特点是网络建设好了，流量就随之流动，资源利用可能并不合理。如果反过来思考，基于流量走向来调度网络，资源利用率就会大幅提升。现在的网络并不具备这样的能力，只有通过引入人工智能，建好流量预测模型，才能实现精准流量预测和最合理的网络拓扑，以流量而不是物理连接来决定网络的路径，最终大幅提高网络的资源效率。

自治网络的目标架构，对华为来说就是SoftCOM+AI，具体做法是：把下层设备和云基础设施、中间层的网络管理和控制以及上层全流程的系统，在规划、部署、运行、维护、优化和经营的端到端过程中，每一个环节都引入人工智能技术，使能网络达到系统最优。与此同时，华为也构建了一个面向运营商的AI训练平台，将网络设备运行的状态数据接入平台来训练AI模型，并针对模型进行持续更新和优化，使得网络系统的自动化程度不断提高。

未来将是智能化的时代，运营商网络的智能化不可能一蹴而就，而是一个长期实践。SoftCOM AI是华为All Intelligence战略在电信领域的落地，其中最核心的AI能力依托于华为在All Intelligence中长期坚决的战略投入而积累成长，和电信领域场景相结合，旨在帮助运营商打造永不故障的自治网络，尽快实现数字化、智能化转型。