韋樂平談“AI使能的網(wǎng)絡(luò)”：可解決一切基于軟件的復(fù)雜多維難題

4月17日消息（樂思）在今日舉行的“2018中國SDN/NFV大會”上，SDN/NFV產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事長、工信部科技委常務(wù)副主任、中國電信科技委主任韋樂平指出，人工智能（AI）也適用于解決網(wǎng)絡(luò)難題，一切基于軟件的復(fù)雜多維問題都可以借助AI的幫助，復(fù)雜的多層、多域、多協(xié)議、多接口、多參數(shù)、多廠的網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)向題也不例外，只是AI在不同層面和領(lǐng)域的作用和引入路徑不同。

韋樂平表示，電信網(wǎng)的復(fù)雜性和人工依賴性使得具備應(yīng)付高度復(fù)雜性能力的AI人工智能具有很好的發(fā)展空間。“結(jié)合SDN與AI的基于意圖的網(wǎng)絡(luò)（IBN）將可能成為網(wǎng)絡(luò)自動化和智能化的目標。”

他同時指出， AI使能是網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)重構(gòu)新階段，基于SDN/NFV/Cloud的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)重構(gòu)帶來大量新的多維復(fù)雜性，在很大程度上抵消了其帶來的諸多好處，而AI在處理復(fù)雜問題上的能力遠超人腦，因此，AI也適用于解決一般網(wǎng)絡(luò)難題。

據(jù)介紹，AI網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的一般原則是越高層、越集中，跨域分析能力越強，對計算能力的要求也越高，所需數(shù)據(jù)量也越大，更適合對全局性的略集中進行訓(xùn)練和推理；而越低層，越接近終端，專項分析能力越強，對實時性要求往往越高、對計算能力要求則滿足業(yè)務(wù)需求即可，引入AI的推理能力或具備輕量級的訓(xùn)練能力即可。

另外，韋樂平還給出了AI在不同層級上的應(yīng)用的能力。AI在基礎(chǔ)施層的應(yīng)用主要為有源硬件設(shè)施提供AI加速器，可實現(xiàn)不同層級的訓(xùn)練和推理能力，諸如核心DC的基礎(chǔ)設(shè)施，可優(yōu)先引入AI加速器，滿足全局性的略或算法模型的中訓(xùn)練及推理需求。而接入側(cè)可以逐步按需推進，例如基站內(nèi)嵌AI加速器可以支撐設(shè)備級的AI策略及應(yīng)用。

AI在網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)控制層的應(yīng)用可以優(yōu)先集成AI的推理能力，對網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)實現(xiàn)智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、運維、管控和安全；可實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)各層級KPI優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)策略優(yōu)化等，例如在無線的覆蓋優(yōu)化、容量優(yōu)化、負荷優(yōu)化等。

AI在運維和編排層的應(yīng)用可優(yōu)化在大數(shù)據(jù)平臺上引入AI引擎，對OSS和BSS數(shù)據(jù)做更深度的智能化挖掘。

“隨著虛擬化網(wǎng)絡(luò)的部署，編排層上可以逐步疊加AI能力，從而提升產(chǎn)品編排、業(yè)務(wù)編排、端到端資源編排的自動化和智能化水平，進而對業(yè)務(wù)量的變化做前瞻性的智能預(yù)測，實現(xiàn)動態(tài)規(guī)劃和管理配套的資源。”韋樂平指出。

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