华为鲁鸿驹：5G引领新基建，AI创造新价值
未来 5-10 年科技风口是什么？答案绝对包括人工智能（ai）。目前中国多个科技企业屹立在全球 ai 领域顶峰，与欧美企业同台竞技。
其中，华为公司不仅在 5g 领域表现出色，在 ai 领域同样可圈可点，尤其在 5g+ai 领域，华为可谓“王者”。据笔者了解，2019 年华为面向智能时代提出自动驾驶网络（adn）战略，并与全球几十家运营商开展创新实践、建立多个 adn 联合创新基地，引领网络 ai 发展。过去 1 年多，华为 adn 正在从试点网络的单领域、单点的应用创新，逐步走向商业应用。
在近日于上海召开的世界人工智能峰会上，华为公共开发部总裁鲁鸿驹详谈了 5g 引领新基建下，ai 如何帮助运营商创造新价值。那么，在新基建时代，5g+ai 到底能给运营商带来什么价值？运营商与华为的 5g+ai 创新实践进展如何？就此，笔者在会后专访了鲁鸿驹先生。
计算+联接支撑新基建，5g 建设呼唤 ai
今年 4 月，国家发布“新基建”规划牵引产业投入几十万亿元，促进经济与社会迈向新阶段。其中，5g 与 ai 都是新基建重要工程。5g 作为新基建之首，是凭借着优异的连接能力，将与云、数据中心、人工智能等数字基础设施深度融合，进一步激发数据价值，促进整个产业从消费互联网时代转变为产业互联网时代。
工信部数据显示，我国 5g 基站数量以每周增长 1 万多个的速度在增长，可见 5g 正在进入规模建设期。
鲁鸿驹分享说：5g 之所以需要 ai，是因为电信网络提供的服务越来越多，底层技术也越来越复杂。传统建网模式和运维模式给运营商带来了 capex 和 opex 不断攀升的挑战，“以人工为中心的方向盘”模式将不可持续。而 ai 是加速网络迈向高度自动化，走向自治自愈的关键要素。在设计之初，我们就要面向高度自治的网络来设计体系架构，把 ai 作为 5g 网络和运营的原生能力植入到体系架构中，让 ai 和 5g 的关系不只是加法，要往乘法的方向融合加速发展。
随着通用 ai 技术与行业应用的深度结合，展望未来 5 到 10 年，通过发展认知智能、多智能体强化学习、知识图谱、可解释的人工智能等技术，将有望出现电信网络自治系统。
鲁鸿驹表示：未来十年是智能时代蓬勃发展的黄金十年，ai 将影响网络基础设施、网络运营和商业运营三层的技术创新与演进。华为 adn 旨在运用 ai 技术，通过数据和知识驱动的设计理念来升级传统的网络架构，让整个网络实现智能升级。
在网络基础设施层，要把 ai 引入网元，让每个盒子和整个网络更敏锐地感知、处理数据和推理执行；
利用 ai 重构传统网管，通过智能管控单元实现网络资源的闭环自动化，对外提供可承诺的网络服务；
在网络运营层，把 ai 引入网络全生命周期的运营活动中，构建平台化、端到端的业务敏捷定义、部署和管理，支持 5g 2b 多样性业务创新；
在商业运营层，运营商把 ai 引入智能中台，在企业内部融通融智，强化智慧运营、开放网络能力、简化系统集成，构建面向个人、政企和生态的在线一体化运营，重塑客户购买和使用体验，并为各行各业注智赋能，助推行业数字化转型。
笔者发现，目前三大运营商在 5g+ai 方面的实践，基本也包含在这三个层面。比如中国移动总经理董昕在此次峰会上介绍，在实现 ai 规模化技术价值时，中国移动一方面全方位布局泛在的 ai 基础设施，构建全球领先的智慧云网，将 ai 融入到 5g 网络规划、建设、优化和运维的全生命周期；另一方面，建设开放共享的智慧中台，构筑能力即服务（aaas）体系，使 ai 应用百花齐放。
华为眼中的 5g+ ai：
全栈引入 ai，从网络 - 运营 - 商业三方面入手
基于上述产业背景以及运营商的需求，华为正多方面发力 5g+ai。在此次专访中，鲁鸿驹系统且全面地介绍了华为对 5g+ai 的战略、行动与实践，包含三大方面。
第一， ai 重塑建网模式，激发 5g 网络潜能。华为将 ai 重点应用在 5g 网络性能优化、能效控制两大领域，最大化网络价值的同时，打造一张更绿色节能的通信网络。
massive mimo 是 5g 时代的必备解决方案，可以极大提升为网络容量。华为通过引入人工智能的性能预测，能迅速锁定最佳参数配置组合，并在用户规模上线后开启自动智能迭代，让参数组合动态自动适配场景的变化。
5g 带来带宽和容量爆发性增长的同时，面临如何建设一张“超宽、绿色”5g 网络的挑战。华为提出“零比特零瓦特”的核心理念，基于 ai 持续挖潜 5g 能效。
首先，在设备级节能上，基于第三代 massive mimo 提供的深度休眠技术，可进一步实现射频 roc 和 asic 的深度休眠。其次，在网络级节能上，引入 ai 对历史话务等数据的进行学习训练，精准识别小区之间的共覆盖及多样化流量业务模型，进而制定精细化的节能策略，从而实现节能范围更广、节能时段更长、网络能效得以最大化。
第二， ai 改变运营模式，从“人工方向盘”模式迈向人机协同“数字化导航和智能控制”模式。自 2017 年开始，华为就将 ai 技术应用在服务于运营商规划、建设、运维和优化的运营流程中，为客户提供更为高质高效的专业服务。
首先，为提升投资效率，并为不同的新业务提供差异化体验，华为用 ai 和大数据驱动全流程的数字化建网，价值区域识别更快、深度覆盖预测更准。
其次，通过全景相机现场采集全景信息，基于算法 - 摄影测量实现远程在线勘测，通过数字化站点设计平台告别繁琐的手工测量、设计和变更流程。再次，为应对 2g/3g/4g/5g 四代同堂带来的运维复杂性，华为提出人机协同的智能运维模式，提供故障预防预测，有效压缩原始告警实现“一故障一工单”，保障超可靠 5g 网络。
最后，华为智能优化方案提供商用放号保障、极致速率保障和网络时延优化等系列解决方案，精准识别“假、差、哑”5g 问题，帮助运营商减少商用初期的投诉。
第三，ai 激发业务创新，使能千行百业。在 5g 时代，随着 ai、切片和 mec 等关键新技术的引入，运营商从传统业务提供者，迈向面向千行百业的 tob 业务提供者。行业市场对网络提出了多样化的需求，将 ai 技术应用于业务场景识别、网络按需部署、动态策略执行。
华为正在研究将 ai 技术应用解决 ott 手游电竞直播等业务对网络在密集人群的大带宽、低时延场景下的苛刻 sla 要求。当前 2b 场景下如何发挥 ai 和 5g 的协同效应是产业研究的热点之一，也必将激发业务创新，以更敏捷、更灵活、更低成本的方式，使能千行百业商业成功。
基于上述探索和实践，华为于 2020 年 4 月发布《自动驾驶网络（adn）解决方案白皮书》，详细阐述 adn 目标架构以及系列产品与服务，包含面向移动网络领域的 imaster mae、面向固定网络的 imaster nce、、面向服务的 imaster autin、人工智能引擎 imaster naie 等，让 5g、专线、dc 等不同网络都实现网络自动、自愈、自优和自治。
与全球运营商实践：取得良好进展
华为的 5g+ai 谋划到底“管不管用”？实践更有说服力。从推出 adn 架构以来，华为通过与运营商在 5g 无线网络、承载网络和核心网络等关键场景实践，构建 adn 不同领域的 use case。
在中国，华为和三大运营商在河南、内蒙古、广东等省建立了自动驾驶网络联合创新基地，展开了一系列的创新实践。
在河南，围绕 5g 网络全自动建网，智能处理故障，ai 使能网络自优化等课题进行深度合作、攻克技术难题，目前多个课题已经转产或商用、效果明显；
在内蒙古，客户不仅在解决方案上和华为开展创新，还一起探索组织流程优化，人员技能转型等课题，以更好地利用和适应 ai 和网络自治带来的影响和变化；
而网络人工智能平台 imaster naie 在广东的部署，已具备向各个分公司提供集中式的基站节能 ai 云服务。通过将 ai 持续迭代的能力内置于体系架构中，让整套系统具备自我演进的能力，能够适应众多新技术引入带来的变革，解决了以往每次引入新技术就会出现的系统重构、多次集成的难题。
华为 adn 在国内的实践进展如此迅速，离不开产业各界的共同努力。国内三大运营商也非常重视标准与生态建设，联合华为等伙伴一起积极参与产业标准制定、生态建设、白皮书发布等，共同在 3gpp、etsi、tmf 等国际标准组织中细化自动化驾驶网络的技术架构和等级标准。
统计数据显示，截至 2020 年 6 月，华为 adn 的 imaster nce 和 imaster mae 面向 5g、家宽、专线、数据中心网络等场景，推出 80+关键 use case，并在全球已规模商用部署；imaster autin 在全球 60 多家运营商商用；imaster naie 的数据湖积累 20+亿条数据样本，覆盖电信网络大部分 ai 业务场景需求。
从 1 到 n，电信行业引入 ai 还要做什么？
过去已逝，未来可期。面向未来新一代网络，特别是 5g 网络建设过程中，电信运营商普遍将网络自动化和智能化作为建网的标配，同时也在积极探索自身 oss 和 bss 的数字化和中台转型，期望网络和 it 深度融合创新，发挥联接+ai 的融合价值。
从华为 adn 过去一年的实践可以看出，ai 技术在电信网络的应用，已经从创新到小规模试点。而 ai 在电信领域的下一步规模落地部署，还存在什么挑战？
对此鲁鸿驹介绍：首先，相关产业标准仍不够完善，需要产业各方的紧密开放合作。这是影响 ai 在跨厂商 5g 网络中规模应用的关键挑战。
“adn 是一张面向未来 5 到 10 年的目标网架构，经过 2 年的讨论与实践，行业内对 adn 的价值已基本达成共识。当前整网多域的协同部署还处于早期阶段，其核心要解决跨多域、跨多厂商的标准问题，目前 tmf 的 an2.0、3gpp 的 r17、etsi 的 f5g 管控等项目都在推进相关标准的细化，我们预计到 2021 年中有望能达成更广泛的一致意见。”鲁鸿驹说。
其次，从 1 到 n 的规模发展，需要解决工程难题。网络 ai 经历了研究、创新和试点应用三个阶段，在 ai 节能场景规模应用的曙光已现，但更多场景的规模应用仍需要产学研紧密配合。“将 ai 引入电信网络，主要的难题在于数据样本少、标注工作量大和模型泛化难。”对此，鲁鸿驹表示华为正在通过实验室模拟和外场仿真构造数据样本，以及引入主动学习、迁移学习等技术来解决上述难题。
最后，因为自动驾驶网络从 1 到 n 是一个长期实践、发展演进的过程，除了标准和技术，还需要业界持续深化自动驾驶网络评估体系建设，以牵引网络自动化 / 智能化升级和代际演进。
“相信产业各方共同协同，通过将 ai 注智于 5g、优化 5g 网络、推动 5g 规模应用，未来势必会涌现出更多创新业务，加速智能社会的到来。华为将全力支持运营商和各方产业伙伴，共同推进 5g+ai 产业创新和商用落地，持续推进网络 ai 技术的大规模成熟应用，加速迈向自动驾驶网络时代。”在专访的最后，鲁鸿驹如此表示。
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其中，华为公司不仅在 5g 领域表现出色，在 ai 领域同样可圈可点，尤其在 5g+ai 领域，华为可谓“王者”。据笔者了解，2019 年华为面向智能时代提出自动驾驶网络（adn）战略，并与全球几十家运营商开展创新实践、建立多个 adn 联合创新基地，引领网络 ai 发展。过去 1 年多，华为 adn 正在从试点网络的单领域、单点的应用创新，逐步走向商业应用。
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随着通用 ai 技术与行业应用的深度结合，展望未来 5 到 10 年，通过发展认知智能、多智能体强化学习、知识图谱、可解释的人工智能等技术，将有望出现电信网络自治系统。
鲁鸿驹表示：未来十年是智能时代蓬勃发展的黄金十年，ai 将影响网络基础设施、网络运营和商业运营三层的技术创新与演进。华为 adn 旨在运用 ai 技术，通过数据和知识驱动的设计理念来升级传统的网络架构，让整个网络实现智能升级。
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笔者发现，目前三大运营商在 5g+ai 方面的实践，基本也包含在这三个层面。比如中国移动总经理董昕在此次峰会上介绍，在实现 ai 规模化技术价值时，中国移动一方面全方位布局泛在的 ai 基础设施，构建全球领先的智慧云网，将 ai 融入到 5g 网络规划、建设、优化和运维的全生命周期；另一方面，建设开放共享的智慧中台，构筑能力即服务（aaas）体系，使 ai 应用百花齐放。
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首先，为提升投资效率，并为不同的新业务提供差异化体验，华为用 ai 和大数据驱动全流程的数字化建网，价值区域识别更快、深度覆盖预测更准。
其次，通过全景相机现场采集全景信息，基于算法 - 摄影测量实现远程在线勘测，通过数字化站点设计平台告别繁琐的手工测量、设计和变更流程。再次，为应对 2g/3g/4g/5g 四代同堂带来的运维复杂性，华为提出人机协同的智能运维模式，提供故障预防预测，有效压缩原始告警实现“一故障一工单”，保障超可靠 5g 网络。
最后，华为智能优化方案提供商用放号保障、极致速率保障和网络时延优化等系列解决方案，精准识别“假、差、哑”5g 问题，帮助运营商减少商用初期的投诉。
第三，ai 激发业务创新，使能千行百业。在 5g 时代，随着 ai、切片和 mec 等关键新技术的引入，运营商从传统业务提供者，迈向面向千行百业的 tob 业务提供者。行业市场对网络提出了多样化的需求，将 ai 技术应用于业务场景识别、网络按需部署、动态策略执行。
华为正在研究将 ai 技术应用解决 ott 手游电竞直播等业务对网络在密集人群的大带宽、低时延场景下的苛刻 sla 要求。当前 2b 场景下如何发挥 ai 和 5g 的协同效应是产业研究的热点之一，也必将激发业务创新，以更敏捷、更灵活、更低成本的方式，使能千行百业商业成功。
基于上述探索和实践，华为于 2020 年 4 月发布《自动驾驶网络（adn）解决方案白皮书》，详细阐述 adn 目标架构以及系列产品与服务，包含面向移动网络领域的 imaster mae、面向固定网络的 imaster nce、、面向服务的 imaster autin、人工智能引擎 imaster naie 等，让 5g、专线、dc 等不同网络都实现网络自动、自愈、自优和自治。
与全球运营商实践：取得良好进展
华为的 5g+ai 谋划到底“管不管用”？实践更有说服力。从推出 adn 架构以来，华为通过与运营商在 5g 无线网络、承载网络和核心网络等关键场景实践，构建 adn 不同领域的 use case。
在中国，华为和三大运营商在河南、内蒙古、广东等省建立了自动驾驶网络联合创新基地，展开了一系列的创新实践。
在河南，围绕 5g 网络全自动建网，智能处理故障，ai 使能网络自优化等课题进行深度合作、攻克技术难题，目前多个课题已经转产或商用、效果明显；
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而网络人工智能平台 imaster naie 在广东的部署，已具备向各个分公司提供集中式的基站节能 ai 云服务。通过将 ai 持续迭代的能力内置于体系架构中，让整套系统具备自我演进的能力，能够适应众多新技术引入带来的变革，解决了以往每次引入新技术就会出现的系统重构、多次集成的难题。
华为 adn 在国内的实践进展如此迅速，离不开产业各界的共同努力。国内三大运营商也非常重视标准与生态建设，联合华为等伙伴一起积极参与产业标准制定、生态建设、白皮书发布等，共同在 3gpp、etsi、tmf 等国际标准组织中细化自动化驾驶网络的技术架构和等级标准。
统计数据显示，截至 2020 年 6 月，华为 adn 的 imaster nce 和 imaster mae 面向 5g、家宽、专线、数据中心网络等场景，推出 80+关键 use case，并在全球已规模商用部署；imaster autin 在全球 60 多家运营商商用；imaster naie 的数据湖积累 20+亿条数据样本，覆盖电信网络大部分 ai 业务场景需求。
从 1 到 n，电信行业引入 ai 还要做什么？
过去已逝，未来可期。面向未来新一代网络，特别是 5g 网络建设过程中，电信运营商普遍将网络自动化和智能化作为建网的标配，同时也在积极探索自身 oss 和 bss 的数字化和中台转型，期望网络和 it 深度融合创新，发挥联接+ai 的融合价值。
从华为 adn 过去一年的实践可以看出，ai 技术在电信网络的应用，已经从创新到小规模试点。而 ai 在电信领域的下一步规模落地部署，还存在什么挑战？
对此鲁鸿驹介绍：首先，相关产业标准仍不够完善，需要产业各方的紧密开放合作。这是影响 ai 在跨厂商 5g 网络中规模应用的关键挑战。
“adn 是一张面向未来 5 到 10 年的目标网架构，经过 2 年的讨论与实践，行业内对 adn 的价值已基本达成共识。当前整网多域的协同部署还处于早期阶段，其核心要解决跨多域、跨多厂商的标准问题，目前 tmf 的 an2.0、3gpp 的 r17、etsi 的 f5g 管控等项目都在推进相关标准的细化，我们预计到 2021 年中有望能达成更广泛的一致意见。”鲁鸿驹说。
其次，从 1 到 n 的规模发展，需要解决工程难题。网络 ai 经历了研究、创新和试点应用三个阶段，在 ai 节能场景规模应用的曙光已现，但更多场景的规模应用仍需要产学研紧密配合。“将 ai 引入电信网络，主要的难题在于数据样本少、标注工作量大和模型泛化难。”对此，鲁鸿驹表示华为正在通过实验室模拟和外场仿真构造数据样本，以及引入主动学习、迁移学习等技术来解决上述难题。
最后，因为自动驾驶网络从 1 到 n 是一个长期实践、发展演进的过程，除了标准和技术，还需要业界持续深化自动驾驶网络评估体系建设，以牵引网络自动化 / 智能化升级和代际演进。
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