5G时代已经加速到来。正如华为运营商BG总裁丁耘所说，移动通信产业30年以来，从来没有哪一代移动通信技术像5G这样，在短短一年时间内就实现了标准、频谱、终端等基本要素的全面成熟齐备。

但于此同时，在很长一段时间内，5G网络将与存量的2G／3G／4G网络并存，这将为5G 网络的运营和维护带来前所未有的挑战。基于虚拟化和云化理念重新构筑的5G核心网在带来资源调度灵活性的同时，也增加了网元和接口的多样化，提出了网络统一调度管理的要求，传统网络运维模式存在的问题更加凸显。

另一方面，在5G时代，人与人通信的单一模式将逐渐演化为人与人、人与物、物与物的全场景通信模式，业务场景将会更加复杂。许多新的业务场景提出了对SLA的差异化需求，带来了与其配套的网络运营的复杂性。依托5G网络能力和丰富的业务发展，业务体验也将随之呈现出多元化、个性化发展态势，网络对于体验的支撑保障，将颠覆传统模式，迎来全新挑战。

这是GSMA在最新发布的《智能自治网络案例报告》白皮书中对于5G时代电信网络运营面临挑战所做的概要分析。这份白皮书阐述的核心观点包括：5G时代需要一个高度智能的自动化网络，并逐步向智能自治网络演进；同时，实现智能自治网络需要“分层自治、垂直协同”的创新架构变革，网络演进将会分五级逐步实现完全自治网络。

大多数网络智能自治发展尚处于L2阶段

白皮书将智能自治网络划分为6个阶段，分别包括人工运营网络（L0）、 辅助运营网络（L1）、初级智能自治网络（L2）、中级智能自治网络（L3）、高级智能自治网络 （L4）、完全智能自治网络（L5）这六个阶段。

“我们初步判断，全球运营商的网络智能自治水平基本在L2左右。因为现在大多数运营商虽然多多少少有一些小的自动化手段，但可能并没有引入人工智能进行闭环的控制，所以还达不到L3。”GSMA大中华区技术部总经理刘鸿在C114采访时表示。

那么我们来看一下L2的概念——初级智能自治网络，系统在某些外部环境下为某些单元启用闭环运营，降低对人员经验和技能的要求。比如，网络优化领域实现基于经验模型辅助分析网络问题（如覆盖、接入、切换 等）。其关键特征是部分场景基于静态策略自动分析，人工决策。这意味着，人工智能的利用水平还处于非常初级的阶段。

实际上，电信领域早在2008年就提出了SON这一概念，也就是自组织、自管理、自优化网络。当被问及如今的智能自治网络与SON有何不同时，刘鸿指出，“SON主要还是用在一些比较简单的事情上面，它确实也有做基站的自动配置，但脚本配置的参数相当于写好之后能够远程下发，比较偏向于我们所说的L1。也就是说，SON的确是一种自动化，但它不是一个很强的自动化，它也没有引入智能。”

实现目标需要“分层自治、垂直协同”

为了逐步达成智能自治网络的目标，白皮书指出，这需要基于“分层自治、垂直协同”的网络架构来实现。架构上的分层实现，保证了不进一步增加网络的复杂性，并确保了智能自治网络的最佳性能。智能自治网络的分层架构，包含跨域协同层、单域自治层和网元层。在不同层次闭环之间，例如跨域闭环和各单域闭环之间，需要通过开放接口（开放API、SDK等）相互协调和交换信息。

“在网元层，基于嵌入式系统，构建机器学习、深度学习的框架和算法平台，提供场景化的AI模型库与结构化的数据；在单域自治层，网络单域可以由能够共同完成相同工作的一组网元构成，根据场景的不同可以是核心网络、无线网络或者包含核心网和无线网的企业专网；在跨域协同层，运营商则可借助专家经验和全局数据，完成AI模型训练，使能跨域、整网的闭环控制，目标是将专家经验转换成模型，为客户提供更智能的服务。”刘鸿解释到。

在近日的全球移动宽带论坛上华为发布了ADN Mobile（自动驾驶移动网络）解决方案，这便是一个通过引入人工智能实现网络自动化运维的解决方案。该解决方案将包含AI训练平台iMaster NAIE、跨域AI单元iMaster AUTIN和MBB网络AI单元iMaster MAE三部分，这三个部分通过分层自治形成最小闭环，并按需垂直协同。

华为相关负责人告诉我们，华为发布的ADN Mobile解决方案，在不同层次上有不同的产品，通过不同层次的产品组成了一个端到端解决方案，这和白皮书倡导的理念是保持一致的。

“ADN Mobile的思路就是要求能够贯彻到电信网络生命周期的各个阶段。从它的规划、建设、维护、优化到运营，在整个生命周期内全部做到自动化，把运营商客户的工作跟我们设备厂商的软件相结合起来，然后通过AI技术的应用，大幅降低运营商的OPEX。”华为负责人补充道。

引入AI究竟对降低运营商OPEX效果如何？

在2018年Analysis Mason所做的调查中，76家受访运营商列出了采用AI辅助网络自动化的主要驱动因素。而采用人工智能辅助自动化的主要原因是降低运营成本——几乎80％的运营商将其置于前三位的驱动因素中。同时，其调查显示，到2025年，近80％的运营商希望网络运营商实现 40％以上自动化，三分之一的运营商预期自动化率超过80％。

出席当天白皮书发布的中国联通网络技术研究院人工智能总监廖军表示，《智能自治网络案例报告》白皮书可以说是对过去两三年国内运营商在网络引入AI技术发展方面所做探索和尝试的一个总结，也给行业带来了很好的牵引和指导。

据了解，中国联通在2018年发布了CUBE－Net2．0升级版CUBE－Net2．0＋，提出在网络软件化与云化的基础上，引入AI，打造中国联通智能、敏捷、集约、开放的新一代智能网络CUBE－NET2．0＋。今年6月的上海MWC上，中国联通则正式发布了智立方CubeAI平台，这是中国联通网络AI的技术服务、产业合作和交流共享的平台。

“大家最关心的就是（网络引入AI）在降低OPEX上面的效果。在我们中国联通内部，应用初期就是AI平台支撑运维的一体化，初期是希望能够替代掉一些人工。而在实际使用当中，很多（人工）已经被替代了。有些省公司在某些领域成功应用网络智能化，将人工处理量大幅降低，尤其是在故障检测排查这方面，发挥的效果非常明显。”廖军告诉C114，同时，他指出，运维优化是最先使用AI的领域，预期未来两三年内会产生整体效果。

此外，廖军表示，目前运营商正在推进的SDN／NFV、网络云化，与智能自治网络之间是一种自然演进的关系——如果网络不软化，不进行软件定义，它就不具备智能调节的基础。以前是通过固定的逻辑把运营商的策略下发下来，现在则是通过智能化的网络大脑，根据场景需求智能自治，自动下发策略。

另一家电信运营商中国移动亦在今年8月发布了九天人工智能平台。中国移动研究院相关负责人表示，“5G网络智能化是中国移动“5G＋AICDE”战略的重要组成部分，近年来中国移动在网络智能化领域积极探索，开展了一系列智能化应用的创新，案例报告中展示了中国移动在业务质量保障、节能、安全、运营领域的最新实践成果，我们也希望借助GSMA的平台，携手产业界共同致力于网络智能化的应用和推广，积极构建合作共赢的智慧网络新生态。”

距离实现完全智能自治还需克服多少挑战？

上文提到，电信业很早就提出了SON概念，但一直以来却发展得不温不火。行业分析，造成这一局面的原因主要有几方面，一是运营商不放心将全部工作都交给机器完成；二是运营商之前的网络不算太复杂，对SON的需求不太迫切；三是涉及多家厂商互操作，实现复杂度高。智能自治网络会不会重蹈覆辙呢？

撇开网络的复杂度已成为行业共识，那么对于人工智能的信任程度，是否足以让运营商把越来越多甚至最终全部的工作交给机器去判断执行呢？

“AI的可信度是现在所有AI问题当中都非常重要的一个问题。有的把它叫做AI的可解释性或中立性。这个可解释性，就是我们人能够理解一件事情好像能行得通，然后AI却不知道它为什么能行得通。这种可解释性是现在AI研究的前沿领域，也是各个领域都会遇到的问题。我们也不会回避这个问题。我们认为在智能自治网络的三阶段及以后，这会是比较重要的要关注和解决的问题。”刘鸿向我们坦言道。

而关于厂商互操作性，刘鸿显得并不那么担忧。“现在来看的话，这个问题并不是那么难解决。比如我们这个白皮书。就有多家厂商参与其中。现在不只是运营商需要厂商的互操作，厂商自己也觉得需要互操作，这是业界共识。因为要想实现智能的自治网络，它必须要实现厂家之间的互操作。”

同时，通过白皮书提出的“分层自治、垂直协同”理念，一些厂商自己的智能优化迭代可以放在网元层去做，然后如果这个域都是某一厂商的，那么在域这个层面，这家厂商可以不考虑互操作性的问题。但跨域的就必须要做互操作。他表示，希望在未来，GSMA以及其他标准组织能够一起来推动相关接口的标准化。

“一方面是技术挑战，另一方面是对组织结构调整的挑战。自动化程度高了以后，可能很多员工需要做的事情是不一样的。我们现在已经开始对员工进行培训转型，这是联通现在最关注的并且已经在着手做的事情。”廖军在采访中告诉我们。实际上，无论是电信运营商还是其他行业，其业务运营组织方式都要根据自动化流程进行变革，这可能是未来的最大挑战。

结语

在《智能自治网络案例报告》白皮书的规划中写到，自动化网络运营能力，将成为5G时代除eMBB、mMTC、URLLC之外不可缺少的第四维，成为5G业务创新和发展最重要的推动力量之一。

刘鸿则表示，希望到了后5G或者6G时代，自动化或者AI不仅仅是组成部分，而是成为一个中心核心的部分。他指出，5G与AI是相互使能的关系，一方面AI能够帮助提升5G的能力，另一方面5G也将推动AI不断成熟，使其能够更大地发挥作用，最终通过网络人工智能使整个社会受益。