Овој Мундијал, „паметниот судија“ е еден од најголемите моменти. SAOT ги интегрира податоците од стадионот, правилата за игра и вештачката интелигенција за автоматски да донесува брзи и прецизни пресуди за офсајд ситуации
Додека илјадници обожаватели навиваа или жалеа за повторувањата на 3-Д анимацијата, моите мисли ги следеа мрежните кабли и оптичките влакна зад телевизорот до комуникациската мрежа.
Со цел да се обезбеди понепречено, појасно искуство за гледање за фановите, интелигентна револуција слична на SAOT е исто така во тек во комуникациската мрежа.
Во 2025 година, L4 ќе се реализира
Правилото за офсајд е комплицирано, а судијата е многу тешко да донесе точна одлука во момент со оглед на сложените и променливи услови на теренот. Затоа, контроверзните одлуки за офсајд често се појавуваат на фудбалските натпревари.
Слично на тоа, комуникациските мрежи се исклучително сложени системи и потпирањето на човечки методи за анализа, судење, поправка и оптимизација на мрежите во текот на изминатите неколку децении е интензивно на ресурси и склоно кон човечки грешки.
Она што е потешко е тоа што во ерата на дигиталната економија, бидејќи комуникациската мрежа стана основа за дигитална трансформација на илјадници линии и бизниси, деловните потреби станаа поразновидни и динамични, а стабилноста, доверливоста и агилноста на се бара мрежата да биде повисока, а традиционалниот начин на работа на човечки труд и одржување е потешко да се одржи.
Погрешното проценување на офсајд може да влијае на резултатот од целата игра, но за комуникациската мрежа, „погрешната проценка“ може да го натера операторот да ја изгуби брзо менувачката пазарна можност, да го принуди производството на претпријатијата да биде прекинато, па дури и да влијае на целиот процес на социјална и економскиот развој.
Нема избор. Мрежата мора да биде автоматизирана и интелигентна. Во овој контекст, водечките светски оператори се огласија со сирената на самоинтелигентната мрежа. Според трипартитниот извештај, 91% од глобалните оператори вклучиле автоинтелигентни мрежи во своето стратешко планирање, а повеќе од 10 главни оператори ја објавиле својата цел да го постигнат L4 до 2025 година.
Меѓу нив, China Mobile е во авангардата на оваа промена. Во 2021 година, China Mobile објави бела книга за самоинтелигентна мрежа, предлагајќи за прв пат во индустријата квантитативна цел за достигнување на ниво L4 самоинтелигентна мрежа во 2025 година, предлагајќи да се изгради способност за работа и одржување на мрежата на „само-конфигурација , самопоправка и самооптимизација“ навнатре и создадете искуство на клиентите за „нула чекање, нула неуспех и нула контакт“ надворешно.
Интернет самоинтелигенција слична на „паметен судија“
SAOT е составен од камери, сензори во топка и системи за вештачка интелигенција. Камерите и сензорите во внатрешноста на топката ги собираат податоците во целосно, реално време, додека системот за вештачка интелигенција ги анализира податоците во реално време и прецизно ја пресметува позицијата. Системот за вештачка интелигенција, исто така, ги инјектира правилата на играта за автоматски да остварува офсајд повици според правилата.
Постојат некои сличности помеѓу автоинтелектуализацијата на мрежата и имплементацијата на SAOT:
Прво, мрежата и перцепцијата треба да бидат длабоко интегрирани за сеопфатно и во реално време да се соберат мрежни ресурси, конфигурација, статус на услуга, дефекти, дневници и други информации за да се обезбедат богати податоци за обука и расудување со вештачка интелигенција. Ова е во согласност со SAOT што собира податоци од камери и сензори во топката.
Второ, неопходно е да се внесе големо количество рачно искуство во отстранување и оптимизација на пречки, прирачници за работа и одржување, спецификации и други информации во системот за вештачка интелигенција на унифициран начин за да се заврши автоматската анализа, донесување одлуки и извршување. Тоа е како SAOT да го внесува правилото за офсајд во системот за вештачка интелигенција.
Освен тоа, бидејќи комуникациската мрежа е составена од повеќе домени, на пример, отворањето, блокирањето и оптимизацијата на која било мобилна услуга може да се заврши само преку соработка од крај до крај на повеќе поддомени, како што се безжична пристапна мрежа, преносна мрежа и јадро. мрежа и мрежна самоинтелигенција, исто така, има потреба од „соработка со повеќе домени“. Ова е слично на фактот дека SAOT треба да собира податоци за видео и сензори од повеќе димензии за да донесе попрецизни одлуки.
Сепак, комуникациската мрежа е многу посложена од околината на фудбалските терени, а деловното сценарио не е единствена „казна за офсајд“, туку исклучително разновидна и динамична. Покрај горенаведените три сличности, следните фактори треба да се земат предвид кога мрежата се движи кон автоинтелигенција од повисок ред:
Прво, облакот, мрежата и NE уредите треба да се интегрираат со вештачката интелигенција. Облакот собира масивни податоци низ целиот домен, континуирано спроведува обука за вештачка интелигенција и генерирање модели, и доставува модели на вештачка интелигенција до мрежниот слој и NE уредите; Мрежниот слој има средна обука и способност за расудување, што може да реализира затворена автоматизација во еден домен. Nes може да анализира и да донесува одлуки блиску до изворите на податоци, обезбедувајќи решавање проблеми во реално време и оптимизација на услугите.
Второ, унифицирани стандарди и индустриска координација. Самоинтелигентната мрежа е сложен системски инженеринг, кој вклучува многу опрема, управување со мрежата и софтвер, и многу добавувачи, и тешко е да се интерфејсираат докинг, комуникација меѓу домени и други проблеми. Во меѓувреме, многу организации, како што се TM Forum, 3GPP, ITU и CCSA, промовираат самоинтелигентни мрежни стандарди и постои одреден проблем со фрагментација во формулирањето на стандардите. Исто така, важно е индустриите да работат заедно за да воспостават унифицирани и отворени стандарди како што се архитектура, интерфејс и систем за евалуација.
Трето, трансформација на таленти. Самоинтелигентната мрежа не е само технолошка промена, туку и промена на талентот, културата и организациската структура, што бара работата на работењето и одржувањето да се трансформира од „центрирана мрежа“ во „бизнис-центрирана“, персоналот за работа и одржување да се трансформира од хардверска култура до софтверска култура и од повторувачки труд до креативен труд.
L3 е на пат
Каде е денес авторазузнавачката мрежа? Колку сме блиску до L4? Одговорот може да се најде во три случаи за слетување што ги воведе Лу Хонгју, претседател на Huawei Public Development, во неговиот говор на конференцијата за глобални партнери на Кина за мобилни телефони 2022 година.
Сите инженери за одржување на мрежата знаат дека домашната мрежа е најголемата болка во работата на операторот и работата за одржување, можеби никој. Составен е од домашна мрежа, ODN мрежа, носителска мрежа и други домени. Мрежата е сложена и има многу пасивни неми уреди. Секогаш има проблеми како што се нечувствителна перцепција на услугата, бавен одговор и тешко решавање проблеми.
Со оглед на овие болни точки, China Mobile соработуваше со Huawei во Хенан, Гуангдонг, Жеџијанг и други провинции. Во однос на подобрувањето на широкопојасните услуги, врз основа на соработката на интелигентен хардвер и центар за квалитет, има реализирано точна перцепција на корисничкото искуство и точно позиционирање на проблемите со слаб квалитет. Стапката на подобрување на корисниците со слаб квалитет е зголемена на 83%, а стапката на успех во маркетингот на FTTR, Gigabit и други бизниси е зголемена од 3% на 10%. Во однос на отстранувањето на оптичката мрежна пречка, интелигентното идентификување на скриените опасности по истата рута се реализира со извлекување на карактеристичните информации за расејување на оптичките влакна и ВИ модел, со точност од 97%.
Во контекст на зелениот и ефикасен развој, мрежната заштеда на енергија е главната насока на сегашните оператори. Меѓутоа, поради сложената структура на безжичната мрежа, преклопувањето и вкрстеното покривање на повеќефреквенцискиот опсег и мултистандардниот опсег, бизнисот со ќелии во различни сценарија значително флуктуира со текот на времето. Затоа, невозможно е да се потпрете на вештачки метод за прецизно исклучување за заштеда на енергија.
Соочени со предизвиците, двете страни работеа заедно во Анхуи, Јунан, Хенан и други провинции на слојот за управување со мрежата и слојот на мрежниот елемент за да се намали просечната потрошувачка на енергија на една станица за 10% без да влијае на перформансите на мрежата и корисникот искуство. Слојот за управување со мрежата формулира и испорачува стратегии за заштеда на енергија врз основа на повеќедимензионалните податоци на целата мрежа. Слојот NE ги чувствува и предвидува деловните промени во ќелијата во реално време и прецизно ги имплементира стратегиите за заштеда на енергија, како што се исклучување на операторот и симболот.
Не е тешко да се види од горенаведените случаи дека, исто како и „интелигентниот судија“ на фудбалскиот натпревар, комуникациската мрежа постепено реализира самоинтелигенција од специфични сцени и единствен автономен регион преку „фузија на перцепција“, „мозок со вештачка интелигенција“. и „мултидимензионална соработка“, така што патот до напредна самоинтелигенција на мрежата станува сè појасен.
Според ТМ Форум, самоинтелигентните мрежи L3 „може да ги почувствуваат промените во околината во реално време и да се самооптимизираат и самоприлагодат во рамките на одредени мрежни специјалитети“, додека L4 „овозможува предвидливо или активно управување со затворен циклус на бизнисот и искуството на клиентите - водени мрежи во посложени средини низ повеќе мрежни домени. Очигледно, автоинтелигентната мрежа во моментов се приближува или го достигнува нивото L3.
Сите три тркала се упатија кон L4
Па, како да ја забрзаме автоинтелектуалната мрежа до L4? Лу Хонџиу рече дека Huawei и помага на China Mobile да ја постигне својата цел за L4 до 2025 година преку тринасочен пристап на автономија во еден домен, соработка меѓу домени и индустриска соработка.
Во аспект на автономија на еден домен, прво, NE уредите се интегрирани со перцепција и пресметување. Од една страна, воведени се иновативни технологии како што се оптичкиот ирис и уреди за сензори во реално време за да се реализира перцепцијата на пасивна и милисекунда ниво. Од друга страна, компјутерските технологии со ниска моќност и стрим компјутерските технологии се интегрирани за да се реализираат интелигентни НЕ уреди.
Второ, мрежниот контролен слој со мозок со вештачка интелигенција може да се комбинира со уреди со интелигентни мрежни елементи за да се реализира затворената јамка на перцепција, анализа, одлучување и извршување, за да се реализира автономната затворена јамка на самоконфигурација, самопоправка и само-оптимизација ориентирана кон мрежна работа, справување со грешки и мрежна оптимизација во еден домен.
Дополнително, слојот за управување со мрежата обезбедува отворен интерфејс кон север до слојот за управување со услуги од горниот слој за да се олесни соработката меѓу домени и безбедноста на услугите.
Во однос на соработката меѓу домени, Huawei ја нагласува сеопфатната реализација на еволуцијата на платформата, оптимизацијата на деловните процеси и трансформацијата на персоналот.
Платформата еволуираше од систем за поддршка на чад во самоинтелигентна платформа која интегрира глобални податоци и експертско искуство. Деловен процес од минатото ориентиран кон мрежа, процес управуван од работниот налог, до искуство ориентирана, трансформација на процесот на нула контакт; Во однос на трансформацијата на персоналот, со изградба на систем за развој со низок код и атомска инкапсулација на можностите за работа и одржување и мрежни способности, прагот на трансформација на персоналот на КТ во дигитална интелигенција беше намален, а на тимот за работа и одржување му беше помогнато да се трансформира во DICT сложени таленти.
Покрај тоа, Huawei ја промовира соработката на повеќе стандардни организации за постигнување унифицирани стандарди за самоинтелигентна мрежна архитектура, интерфејс, класификација, евалуација и други аспекти. Промовирање на просперитетот на индустриската екологија преку споделување практично искуство, промовирање на трипартитна евалуација и сертификација и градење индустриски платформи; И соработувајте со подсинџирот за паметно работење и одржување на China Mobile за да ја средиме и да се справиме со root технологијата заедно за да се осигураме дека root технологијата е независна и контролирана.
Според клучните елементи на самоинтелигентната мрежа споменати погоре, според мислењето на авторот, „тројката“ на Huawei има структура, технологија, соработка, стандарди, таленти, сеопфатна покриеност и прецизна сила, што вреди да се очекува со нетрпение.
Самоинтелигентната мрежа е најдобрата желба на телекомуникациската индустрија, позната како „поезија и дистанца на телекомуникациската индустрија“. Исто така е означен како „долг пат“ и „полн со предизвици“ поради огромната и сложена комуникациска мрежа и бизнис. Но, судејќи според овие случаи на слетување и способноста на тројката да го одржи, можеме да видиме дека поезијата повеќе не е горда и не е премногу далеку. Со здружените напори на телекомуникациската индустрија, таа се повеќе е полна со огномет.
Време на објавување: Декември-19-2022 година