In questa Coppa del Mondo, l'”arbitro intelligente” è uno dei maggiori momenti salienti. SAOT integra i dati dello stadio, le regole del gioco e l'intelligenza artificiale per esprimere automaticamente giudizi rapidi e accurati sulle situazioni di fuorigioco
Mentre migliaia di fan applaudivano o si lamentavano dei replay dell'animazione in 3-D, i miei pensieri seguivano i cavi di rete e le fibre ottiche dietro la TV fino alla rete di comunicazione.
Per garantire ai fan un’esperienza visiva più fluida e chiara, anche nella rete di comunicazione è in corso una rivoluzione intelligente simile a SAOT.
Nel 2025, L4 sarà realizzato
La regola del fuorigioco è complicata ed è molto difficile per l'arbitro prendere una decisione precisa in un momento considerando le condizioni complesse e mutevoli del campo. Pertanto, nelle partite di calcio compaiono spesso decisioni controverse sul fuorigioco.
Allo stesso modo, le reti di comunicazione sono sistemi estremamente complessi e fare affidamento su metodi umani per analizzare, giudicare, riparare e ottimizzare le reti negli ultimi decenni è un dispendio di risorse ed è soggetto a errori umani.
Ciò che è più difficile è che nell’era dell’economia digitale, poiché la rete di comunicazione è diventata la base per la trasformazione digitale di migliaia di linee e imprese, le esigenze aziendali sono diventate più diversificate e dinamiche, e la stabilità, l’affidabilità e l’agilità delle la rete deve essere più alta e la modalità operativa tradizionale del lavoro umano e della manutenzione è più difficile da sostenere.
Un errore di valutazione del fuorigioco può influenzare il risultato dell’intera partita, ma per la rete di comunicazione un “errore di valutazione” può far perdere all’operatore le opportunità di mercato in rapida evoluzione, forzare l’interruzione della produzione delle imprese e persino influenzare l’intero processo di socializzazione. e sviluppo economico.
Non c'è scelta. La rete deve essere automatizzata e intelligente. In questo contesto, i principali operatori mondiali hanno suonato il clacson della rete auto-intelligente. Secondo il rapporto tripartito, il 91% degli operatori globali ha incluso reti autointelligenti nella propria pianificazione strategica e più di 10 operatori principali hanno annunciato l’obiettivo di raggiungere il livello L4 entro il 2025.
Tra questi, China Mobile è all'avanguardia in questo cambiamento. Nel 2021, China Mobile ha pubblicato un libro bianco sulla rete autointelligente, proponendo per la prima volta nel settore l'obiettivo quantitativo di raggiungere il livello di rete autointelligente L4 nel 2025, proponendo di costruire capacità di funzionamento e manutenzione della rete di "autoconfigurazione" , autoriparazione e autoottimizzazione” verso l'interno, e creare un'esperienza cliente di “zero attese, zero guasti e zero contatti” all'esterno.
Auto-intelligenza su Internet simile a “Smart Referee”
SAOT è composto da telecamere, sensori all'interno della palla e sistemi di intelligenza artificiale. Le telecamere e i sensori all'interno della palla raccolgono i dati in tempo reale, mentre il sistema AI analizza i dati in tempo reale e calcola accuratamente la posizione. Il sistema di intelligenza artificiale inserisce anche le regole del gioco per effettuare automaticamente le chiamate di fuorigioco secondo le regole.
Esistono alcune somiglianze tra l'autointellettualizzazione della rete e l'implementazione SAOT:
In primo luogo, la rete e la percezione dovrebbero essere profondamente integrate per raccogliere in modo completo e in tempo reale risorse di rete, configurazione, stato del servizio, guasti, registri e altre informazioni per fornire dati ricchi per la formazione e il ragionamento dell’IA. Ciò è coerente con la raccolta di dati da parte di SAOT da telecamere e sensori all'interno della palla.
In secondo luogo, è necessario inserire nel sistema di intelligenza artificiale una grande quantità di esperienza manuale nella rimozione e ottimizzazione degli ostacoli, manuali di funzionamento e manutenzione, specifiche e altre informazioni in modo unificato per completare l’analisi, il processo decisionale e l’esecuzione automatici. È come se il SAOT introducesse la regola del fuorigioco nel sistema di intelligenza artificiale.
Inoltre, poiché la rete di comunicazione è composta da più domini, ad esempio, l'apertura, il blocco e l'ottimizzazione di qualsiasi servizio mobile possono essere completati solo attraverso la collaborazione end-to-end di più sottodomini come rete di accesso wireless, rete di trasmissione e core rete, e anche l’autointelligenza della rete necessita di una “collaborazione multidominio”. Ciò è simile al fatto che SAOT deve raccogliere dati video e di sensori da più dimensioni per prendere decisioni più accurate.
Tuttavia, la rete di comunicazione è molto più complessa dell’ambiente del campo di calcio, e lo scenario aziendale non è un unico “rigore di fuorigioco”, ma estremamente diversificato e dinamico. Oltre alle tre somiglianze sopra menzionate, quando la rete si sposta verso l’autointelligenza di ordine superiore dovrebbero essere presi in considerazione i seguenti fattori:
Innanzitutto, il cloud, la rete e i dispositivi NE devono essere integrati con l’intelligenza artificiale. Il cloud raccoglie enormi quantità di dati in tutto il dominio, conduce continuamente formazione AI e generazione di modelli e fornisce modelli AI al livello di rete e ai dispositivi NE; Il livello di rete ha una capacità media di formazione e ragionamento, che può realizzare l'automazione a circuito chiuso in un singolo dominio. Nes può analizzare e prendere decisioni vicino alle fonti dati, garantendo la risoluzione dei problemi in tempo reale e l'ottimizzazione del servizio.
In secondo luogo, standard unificati e coordinamento industriale. La rete autointelligente è un'ingegneria di sistema complessa, che coinvolge molte apparecchiature, gestione della rete e software e molti fornitori, ed è difficile interfacciare l'aggancio, la comunicazione tra domini e altri problemi. Nel frattempo, molte organizzazioni, come TM Forum, 3GPP, ITU e CCSA, stanno promuovendo standard di rete autointelligenti e esiste un certo problema di frammentazione nella formulazione degli standard. È anche importante che le industrie lavorino insieme per stabilire standard unificati e aperti come architettura, interfaccia e sistema di valutazione.
Terzo, la trasformazione del talento. La rete autointelligente non è solo un cambiamento tecnologico, ma anche un cambiamento di talento, cultura e struttura organizzativa, che richiede che il lavoro di funzionamento e manutenzione venga trasformato da “centrato sulla rete” a “centrato sul business”, e che il personale operativo e di manutenzione si trasformi dalla cultura dell'hardware alla cultura del software e dal lavoro ripetitivo al lavoro creativo.
L3 è in arrivo
Dov’è oggi la rete di Autointelligenza? Quanto siamo vicini a L4? La risposta può essere trovata in tre casi di atterraggio introdotti da Lu Hongju, presidente di Huawei Public Development, nel suo discorso alla China Mobile Global Partner Conference 2022.
Tutti gli ingegneri addetti alla manutenzione della rete sanno che la rete domestica è il principale punto dolente del lavoro operativo e di manutenzione dell'operatore, forse nessuno. È composto da rete domestica, rete ODN, rete portante e altri domini. La rete è complessa e sono presenti molti dispositivi passivi e stupidi. Ci sono sempre problemi come la percezione insensibile del servizio, la risposta lenta e la difficile risoluzione dei problemi.
Alla luce di questi punti critici, China Mobile ha collaborato con Huawei nell'Henan, nel Guangdong, nello Zhejiang e in altre province. In termini di miglioramento dei servizi a banda larga, basato sulla collaborazione di hardware intelligente e centro qualità, ha realizzato una percezione accurata dell'esperienza dell'utente e un posizionamento accurato dei problemi di scarsa qualità. Il tasso di miglioramento degli utenti di scarsa qualità è stato aumentato all'83% e il tasso di successo del marketing di FTTR, Gigabit e altre attività è stato aumentato dal 3% al 10%. In termini di rimozione degli ostacoli della rete ottica, l'identificazione intelligente dei pericoli nascosti lungo lo stesso percorso viene realizzata estraendo le informazioni caratteristiche di scattering della fibra ottica e il modello AI, con una precisione del 97%.
Nel contesto di uno sviluppo verde ed efficiente, il risparmio energetico della rete è la direzione principale degli attuali operatori. Tuttavia, a causa della complessa struttura della rete wireless, della sovrapposizione e della copertura incrociata di bande multifrequenza e multistandard, il business delle celle in diversi scenari varia notevolmente nel tempo. Pertanto, è impossibile fare affidamento su un metodo artificiale per uno spegnimento accurato e a risparmio energetico.
Di fronte alle sfide, le due parti hanno lavorato insieme in Anhui, Yunnan, Henan e in altre province a livello di gestione della rete e a livello degli elementi di rete per ridurre il consumo energetico medio di una singola stazione del 10% senza compromettere le prestazioni della rete e gli utenti. esperienza. Il livello di gestione della rete formula e fornisce strategie di risparmio energetico basate sui dati multidimensionali dell'intera rete. Il livello NE rileva e prevede i cambiamenti aziendali nella cella in tempo reale e implementa accuratamente strategie di risparmio energetico come l'arresto di portanti e simboli.
Non è difficile vedere dai casi sopra riportati che, proprio come l’”arbitro intelligente” nella partita di calcio, la rete di comunicazione sta gradualmente realizzando l’auto-intelligentificazione da scene specifiche e singole regioni autonome attraverso la “fusione della percezione”, “cervello AI” e “collaborazione multidimensionale”, affinché la strada verso un’autointelligentificazione avanzata della rete diventi sempre più chiara.
Secondo TM Forum, le reti auto-intelligenti L3 “possono percepire i cambiamenti nell’ambiente in tempo reale e auto-ottimizzarsi e auto-adattarsi all’interno di specifiche specialità di rete”, mentre L4 “consente una gestione predittiva o attiva a circuito chiuso dell’esperienza aziendale e del cliente reti guidate in ambienti più complessi su più domini di rete. Ovviamente, attualmente la rete autointelligente si sta avvicinando o raggiungendo il livello L3.
Tutte e tre le ruote si sono dirette verso L4
Allora come possiamo accelerare la rete autointellettuale verso L4? Lu Hongjiu ha affermato che Huawei sta aiutando China Mobile a raggiungere il suo obiettivo L4 entro il 2025 attraverso un approccio a tre vie: autonomia di un singolo dominio, collaborazione interdominio e cooperazione industriale.
Sotto l'aspetto dell'autonomia del singolo dominio, in primo luogo, i dispositivi NE sono integrati con la percezione e l'elaborazione. Da un lato, vengono introdotte tecnologie innovative come l'iride ottica e dispositivi di rilevamento in tempo reale per realizzare una percezione passiva e di livello millisecondo. D'altro canto, le tecnologie di calcolo a basso consumo e di streaming computing sono integrate per realizzare dispositivi NE intelligenti.
In secondo luogo, lo strato di controllo della rete con il cervello AI può combinarsi con dispositivi intelligenti di elementi di rete per realizzare il circuito chiuso di percezione, analisi, processo decisionale ed esecuzione, in modo da realizzare il circuito chiuso autonomo di autoconfigurazione, autoriparazione e autoottimizzazione orientata al funzionamento della rete, alla gestione dei guasti e all'ottimizzazione della rete in un unico dominio.
Inoltre, il livello di gestione della rete fornisce un'interfaccia aperta verso nord al livello di gestione dei servizi del livello superiore per facilitare la collaborazione tra domini e la sicurezza del servizio.
In termini di collaborazione interdominio, Huawei enfatizza la realizzazione completa dell’evoluzione della piattaforma, dell’ottimizzazione dei processi aziendali e della trasformazione del personale.
La piattaforma si è evoluta da un sistema di supporto a una ciminiera in una piattaforma auto-intelligente che integra dati globali ed esperienza di esperti. Processi aziendali del passato orientati alla rete, processi guidati dagli ordini di lavoro, alla trasformazione dei processi orientati all'esperienza e a contatto zero; In termini di trasformazione del personale, costruendo un sistema di sviluppo low-code e un incapsulamento atomico delle capacità operative e di manutenzione e delle capacità di rete, la soglia della trasformazione del personale CT in intelligenza digitale è stata abbassata e il team operativo e di manutenzione è stato aiutato a trasformarsi in DICT talenti composti.
Inoltre, Huawei sta promuovendo la collaborazione di più organizzazioni standard per raggiungere standard unificati per l'architettura di rete autointelligente, l'interfaccia, la classificazione, la valutazione e altri aspetti. Promuovere la prosperità dell’ecologia industriale condividendo esperienze pratiche, promuovendo la valutazione e la certificazione tripartita e costruendo piattaforme industriali; E collaborare con la sottocatena di funzionamento e manutenzione intelligente di China Mobile per risolvere e affrontare insieme la tecnologia root per garantire che la tecnologia root sia indipendente e controllabile.
Secondo gli elementi chiave della rete autointelligente sopra menzionati, secondo l'autore, la "troika" di Huawei ha la struttura, la tecnologia, la cooperazione, gli standard, i talenti, la copertura completa e la forza precisa, che vale la pena aspettarsi.
La rete autointelligente è il miglior augurio dell'industria delle telecomunicazioni, conosciuta come “poesia e distanza dell'industria delle telecomunicazioni”. È stato anche etichettato come “lunga strada” e “pieno di sfide” a causa dell’enorme e complessa rete di comunicazioni e attività commerciali. Ma a giudicare da questi casi di atterraggio e dalla capacità della troika di sostenerlo, possiamo vedere che la poesia non è più orgogliosa, e non è nemmeno troppo lontana. Con gli sforzi concertati dell'industria delle telecomunicazioni, è sempre più piena di fuochi d'artificio.
Orario di pubblicazione: 19 dicembre 2022