通信人工智能賦能自智網(wǎng)絡(luò)白皮書(shū)

4 5 5 6 8 11 12 14 15 16 18 202.5OSS智能化能力提升支撐自智網(wǎng)絡(luò) 22 26 273.2.通信人工智能 28 31 33 33 33 36 39 39 42 44 44 47 51 51 54 56 56 58 61 63參考文獻(xiàn) 64管理方式使得網(wǎng)絡(luò)部署更加動(dòng)態(tài)和復(fù)雜。這些都大幅提升了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管知、網(wǎng)絡(luò)故障自動(dòng)定位、業(yè)務(wù)流量精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)質(zhì)量自動(dòng)優(yōu)化自智網(wǎng)絡(luò)理念在被提出時(shí)有不同稱謂，包括AutonomousNetworks(AN)步從電信運(yùn)營(yíng)商為社會(huì)及其他行業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)的角度闡述了自智網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)、業(yè)務(wù)需求與框架、技術(shù)框架等內(nèi)容。及部分應(yīng)用案例。同年末，GSMA發(fā)布了“AIinNTMF自智等級(jí)評(píng)級(jí)方法類似的評(píng)估框架。白皮書(shū)還介紹了中國(guó)通信產(chǎn)業(yè)界在網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)服務(wù)等七個(gè)領(lǐng)域的二十余個(gè)AI技術(shù)andsolutionsforlevelsofautonomousnetwo智網(wǎng)絡(luò)的定義、標(biāo)準(zhǔn)工作流程、自動(dòng)化評(píng)級(jí)方法以及相錄中也介紹了網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化、告警根因分析及故障恢體方法、運(yùn)營(yíng)管理智能化需求、用例和通用流1.3全球主流運(yùn)營(yíng)商及業(yè)界在自智網(wǎng)絡(luò)方面的創(chuàng)新 -平臺(tái)層-網(wǎng)絡(luò)層”的分層目標(biāo)架構(gòu)，總結(jié)了“三位一體”實(shí)施方法體系，基于x86、ARM等架構(gòu)的基礎(chǔ)硬件被廣來(lái)推動(dòng)人工智能和數(shù)據(jù)分析的創(chuàng)新。從制程和封裝、架構(gòu)圖1-1Intel人工智能關(guān)鍵產(chǎn)品組合目前整個(gè)產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理運(yùn)維系統(tǒng)的自智等級(jí)分級(jí)方法達(dá)成初步共步法的順序?qū)⒄w分級(jí)方法整理為下表：其中：意圖管理數(shù)據(jù)采集與感知分析決策1級(jí)系統(tǒng)輔助人工部分自智網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)有條件自智網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)系統(tǒng)高級(jí)自智網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)系統(tǒng)系統(tǒng)系統(tǒng)全自智網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)系統(tǒng)系統(tǒng)系統(tǒng)系統(tǒng)lL1-系統(tǒng)輔助人工：系統(tǒng)根據(jù)提前配置的規(guī)則執(zhí)行某習(xí)、自主決策的L5級(jí)全自智網(wǎng)絡(luò)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需要對(duì)日常圖1-2自智網(wǎng)絡(luò)任務(wù)流程維行為的任務(wù)，意圖管理將影響到后續(xù)的環(huán)節(jié)，同時(shí)將得到執(zhí)原則：實(shí)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的一條主線進(jìn)行演進(jìn)，以ETSI(EuropeanTelecommunications2019年，TMF、GSMA、ETSI、3GPP等國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)組織定義自維護(hù)、優(yōu)化、運(yùn)營(yíng)全生命周期管理流程與OSS系統(tǒng)以及自動(dòng)化等級(jí)三合，形成了基于國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的一套可度量、可實(shí)施、可追溯的自智網(wǎng)絡(luò)體系框架。白皮書(shū)聚焦于通信人工智能技術(shù)賦能自智網(wǎng)絡(luò)，旨在幫助運(yùn)營(yíng)商明確下一代從而有力支撐運(yùn)營(yíng)商的自智網(wǎng)絡(luò)從概念設(shè)計(jì)向?qū)嶋H落地不斷運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理工作伴隨著網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)的各個(gè)發(fā)展階段。主要包括：完成交付、配置、以建設(shè)目標(biāo)為基準(zhǔn)完成網(wǎng)絡(luò)能力目標(biāo)、輸出優(yōu)化方案、執(zhí)行優(yōu)化流程。支持基于常態(tài)化或?qū)ｎ}類優(yōu)化方案、通過(guò)優(yōu)化分析工具執(zhí)行優(yōu)設(shè)計(jì)編排系統(tǒng)提供通用設(shè)計(jì)工具，支持快速完成業(yè)務(wù)功能、網(wǎng)絡(luò)能力、資源關(guān)聯(lián)、調(diào)用接口等設(shè)計(jì)工作。同時(shí)基于設(shè)計(jì)結(jié)果快速的完成業(yè)務(wù)、l網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化系統(tǒng)：基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中臺(tái)，集中于網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與質(zhì)量?jī)?yōu)化，圖2-1運(yùn)營(yíng)商O(píng)SS體系與自智網(wǎng)絡(luò)核心技術(shù)組合通信網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為社會(huì)生產(chǎn)和生活不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施，運(yùn)營(yíng)保通信網(wǎng)絡(luò)平穩(wěn)運(yùn)行的基礎(chǔ)上需要更多的關(guān)注網(wǎng)絡(luò)自身的安全性體驗(yàn)。需要徹底改變傳統(tǒng)的基于故障監(jiān)控、性能指標(biāo)分析的人工式運(yùn)維模式，轉(zhuǎn)向融入大數(shù)據(jù)分析、人工智能技術(shù)，特別是基于如何通過(guò)自動(dòng)化、智能化的手段提升網(wǎng)絡(luò)效率以及業(yè)務(wù)效終極目標(biāo)，首先運(yùn)營(yíng)商需要精確細(xì)分網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理工作中的具體場(chǎng)景務(wù)，進(jìn)而全面評(píng)估當(dāng)前全量運(yùn)營(yíng)運(yùn)維場(chǎng)景、任務(wù)的自動(dòng)化程度，最后對(duì)高等級(jí)自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)路徑的準(zhǔn)確刻畫(huà)，清晰有效的指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管面對(duì)運(yùn)營(yíng)商種類繁多的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)運(yùn)維場(chǎng)景，亞信科技次提出了自智立方體的體系架構(gòu)，用于定義網(wǎng)絡(luò)全生命周期各個(gè)細(xì)維場(chǎng)景和任務(wù)、評(píng)估其智能化能力、并明確相關(guān)的演進(jìn)路徑。該體程，按照自智網(wǎng)絡(luò)的分級(jí)進(jìn)行業(yè)務(wù)功能的定義，涵蓋網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)圖2-2自智立方體自智立方體由3個(gè)維度組成：lOSS系統(tǒng)：運(yùn)營(yíng)商主要的OSS系統(tǒng)包括“網(wǎng)維調(diào)度系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化系統(tǒng)”等，各個(gè)系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維生命個(gè)級(jí)別對(duì)應(yīng)該坐標(biāo)軸的一個(gè)刻度區(qū)間。L0級(jí)不（5個(gè)自智網(wǎng)絡(luò)等級(jí)）的立方體集合，其中每個(gè)立方體單元代表網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維生命周期各環(huán)節(jié)，與承載相關(guān)自動(dòng)化/智能化功能的OSS系統(tǒng)，及其能達(dá)到的自智網(wǎng)絡(luò)等圖2-3自智網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維生命周期展開(kāi)將運(yùn)營(yíng)商“規(guī)建維優(yōu)營(yíng)”細(xì)化為48個(gè)子場(chǎng)景。即幫助運(yùn)營(yíng)商明確具體工作任務(wù)與實(shí)際承載系統(tǒng)之間的關(guān)系，及自動(dòng)化/智能化圖2-4自智網(wǎng)絡(luò)任務(wù)分解同的自動(dòng)化/智能化需求。通過(guò)在自智立方體中選擇某個(gè)具體的子場(chǎng)景和對(duì)應(yīng)的圖2-5自智網(wǎng)絡(luò)具體任務(wù)分析通過(guò)上述方法，運(yùn)營(yíng)商可以有序的將日常工作進(jìn)行分解，并迅速2.5OSS智能化能力提升支撐自智網(wǎng)絡(luò)等級(jí)演進(jìn)圖2-6自智網(wǎng)絡(luò)等級(jí)演進(jìn)與OSS系統(tǒng)功能對(duì)應(yīng)關(guān)系系統(tǒng)自動(dòng)化完成（由各類OSS系統(tǒng)承維和業(yè)務(wù)對(duì)接，還是系統(tǒng)伴隨手工結(jié)合的方式進(jìn)行；中期階L5配置和數(shù)據(jù)操作全面自動(dòng)化，平臺(tái)與先進(jìn)的AI算法緊密結(jié)合，為全網(wǎng)各系統(tǒng)的AI服務(wù)與數(shù)據(jù)對(duì)接能力，利用AI推理服務(wù)的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)集中化的業(yè)務(wù)開(kāi)通以及低代碼或零代碼的新業(yè)務(wù)擴(kuò)展。L1-L3業(yè)務(wù)的自動(dòng)化方案推薦，從而貫通自動(dòng)化設(shè)計(jì)、自動(dòng)化勘查和自動(dòng)化開(kāi)通。查詢服務(wù)，入網(wǎng)資源、割接資源、故障處理等資源變更服務(wù)。障定位的資源全生命周期管理。L5級(jí)的資源管理系統(tǒng)基于網(wǎng)調(diào)整、基于AI驅(qū)動(dòng)的故障管理意圖達(dá)成評(píng)估自動(dòng)化。于部分固定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如4G業(yè)務(wù)網(wǎng)元質(zhì)差定界）進(jìn)行半自級(jí)的性能管理系統(tǒng)可以感知系統(tǒng)的外界條件變化進(jìn)行對(duì)分析和執(zhí)行策略作強(qiáng)流程自動(dòng)化和外部對(duì)接能力，針對(duì)人工類工單為執(zhí)行者提供智能工具集。速擴(kuò)展到電信領(lǐng)域，應(yīng)對(duì)電信領(lǐng)域低時(shí)延、高突發(fā)、高復(fù)雜的要求更加需要在AI/ML技術(shù)，算法方案進(jìn)行基礎(chǔ)性創(chuàng)新。結(jié)合通信大數(shù)據(jù)、通信A人工智能平臺(tái)將成為自智網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵使能因素。網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全面的復(fù)現(xiàn)，更為重要的是結(jié)合前文所述的數(shù)據(jù)底期自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)保障。其應(yīng)當(dāng)具備下列特征：圖3-1網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中臺(tái)支撐自智網(wǎng)絡(luò)多種數(shù)據(jù)共享形式運(yùn)營(yíng)商在建系統(tǒng)豐富種類多，各類應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)于數(shù)據(jù)獲取并外共享接口提供文件批量共享、API接口訂閱、數(shù)據(jù)庫(kù)直接用的門檻，需要引入網(wǎng)絡(luò)AI平臺(tái)，作為大規(guī)模智圖3-2網(wǎng)絡(luò)AI平臺(tái)統(tǒng)一支撐網(wǎng)絡(luò)智能化應(yīng)用系統(tǒng)的改造升級(jí)復(fù)雜性，實(shí)現(xiàn)高效率的信息交互，其關(guān)鍵點(diǎn)在于引和4G/5G網(wǎng)絡(luò)信令體系專注各網(wǎng)元的互聯(lián)互通與交互管理不同，網(wǎng)絡(luò)AI信令體系是網(wǎng)絡(luò)AI中臺(tái)或平臺(tái)與各網(wǎng)絡(luò)智能化通及AI交互管理命令體系，包括網(wǎng)絡(luò)人工智能管理命令的定義、網(wǎng)絡(luò)人工智能一個(gè)典型的小區(qū)業(yè)務(wù)量異常檢測(cè)的網(wǎng)絡(luò)AI信令流程示意圖以及相應(yīng)的網(wǎng)圖3-3小區(qū)話務(wù)量異常檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)AI信令流程示意圖量，可監(jiān)控定位。將32位無(wú)符號(hào)整型拆分為類型碼、預(yù)留、業(yè)制、狀態(tài)。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)AI信令包框架的定義，期望圖3-4網(wǎng)絡(luò)AI信令架構(gòu)建設(shè)不同網(wǎng)元的本體模型，利用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法，圖3-5網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生賦能網(wǎng)絡(luò)全生命周期管理任務(wù)分解如下：圖4-1無(wú)線網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃工作流程任務(wù)分解圖4-2無(wú)線網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃OSS功能匹配工智能技術(shù)中的時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法是比較適合解決無(wú)線網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)預(yù)測(cè)問(wèn)題網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)預(yù)測(cè)的基本處理流程可分為七個(gè)主要步驟：列相關(guān)的信息，我們對(duì)時(shí)間序列了解越多，越有利于有效預(yù)測(cè)模型的建立。5)預(yù)測(cè)模型選擇，綜合考慮是否單變量或是否單步預(yù)測(cè)、應(yīng)用場(chǎng)景需求類型、圖4-3指標(biāo)預(yù)測(cè)算法流程圖無(wú)線網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃子場(chǎng)景自智網(wǎng)絡(luò)等級(jí)詳細(xì)視圖如下所示：圖4-4無(wú)線網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃自智等級(jí)視圖營(yíng)商評(píng)估網(wǎng)絡(luò)能否滿足用戶對(duì)切片的要求，是通過(guò)開(kāi)通前的資源勘查來(lái)完成的?，F(xiàn)有常規(guī)的切片資源勘查，是通過(guò)人工方式將維人員，也可能是地市公司的無(wú)線和傳輸負(fù)責(zé)人人工或半人工的確認(rèn)資源滿上下行容量等等，核心網(wǎng)專業(yè)則需要檢查AMF分解如下：圖4-5切片資源勘查工作流程任務(wù)分解圖4-6切片資源勘查OSS功能匹配智能切片資源勘查基于對(duì)無(wú)線、傳輸和核心網(wǎng)等子域網(wǎng)絡(luò)算法描述：向評(píng)估，并且通過(guò)切片SLA評(píng)估無(wú)線業(yè)務(wù)區(qū)備切片要求的能力。切片SLA評(píng)估算法通常由兩部分子算法組合而成。切片資源勘查子場(chǎng)景自智網(wǎng)絡(luò)等級(jí)詳細(xì)視圖如下所示：圖4-7切片資源勘查自智等級(jí)視圖購(gòu)開(kāi)通工作任務(wù)分解如下：圖4-8MPLSL3VPN訂購(gòu)開(kāi)通工作流程任務(wù)分解圖4-9MPLSL3VPN訂購(gòu)開(kāi)通OSS功能匹配算法描述：路徑尋優(yōu)的基本處理流程可以分為三個(gè)主要步驟：圖4-10路徑尋優(yōu)算法流程圖圖4-11MPLSL3VPN訂購(gòu)開(kāi)通自智等級(jí)視圖任務(wù)分解如下：圖4-12站點(diǎn)智能驗(yàn)收工作流程任務(wù)分解圖4-13站點(diǎn)智能驗(yàn)收OSS功能匹配理后，經(jīng)過(guò)AI算法對(duì)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類等技術(shù)，自動(dòng)判定站點(diǎn)是否理流程主要包括：i.數(shù)據(jù)采集：接收來(lái)自監(jiān)控設(shè)備的視頻幀圖像數(shù)據(jù)。ii.圖像識(shí)別：根據(jù)識(shí)別類型采用對(duì)應(yīng)的算法模型進(jìn)行圖像識(shí)別。a)目標(biāo)檢測(cè)：通過(guò)單步驟檢測(cè)法或多步驟檢測(cè)法檢測(cè)得到不同目標(biāo)b)圖像分類：將圖像經(jīng)過(guò)多種變換，然后在特征空間提取圖像關(guān)鍵位置的高層特征以實(shí)現(xiàn)圖像的分類，如：指示燈異常識(shí)別、接線iii.應(yīng)用分析：將圖像識(shí)別結(jié)果進(jìn)一步分析。站點(diǎn)智能驗(yàn)收子場(chǎng)景自智網(wǎng)絡(luò)等級(jí)詳細(xì)視圖如下所示：圖4-14站點(diǎn)智能驗(yàn)收自智等級(jí)視圖分解如下：圖4-15告警監(jiān)控工作流程任務(wù)分解通過(guò)自智立方體將細(xì)化的工作任務(wù)與OSS各子系統(tǒng)做如下關(guān)聯(lián)：圖4-16告警監(jiān)控OSS功能匹配征描述，比如高頻告警，在一段時(shí)間內(nèi)只需要派發(fā)一個(gè)工單算法等。告警根因分析的基本處理流程可分為四個(gè)主要步驟：1)針對(duì)歷史告警數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程，獲取算法所需的告警關(guān)鍵特征和網(wǎng)元圖4-17告警根因定位算法流程圖圖4-18告警監(jiān)控場(chǎng)景等級(jí)演進(jìn)及功能分布務(wù)分解如下：圖4-19IDC巡檢工作流程任務(wù)分解通過(guò)自智立方體將細(xì)化的工作任務(wù)與OSS各子系統(tǒng)做如下關(guān)聯(lián)：圖4-20IDC巡檢OSS功能匹配現(xiàn)單個(gè)或多個(gè)人臉識(shí)別，并且支持非配合式識(shí)別。采用多目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，結(jié)合的應(yīng)用技術(shù)。IDC巡檢中圖像識(shí)別人的身份；的位置坐標(biāo)，如火苗、煙霧、人體等；圖4-21IDC智能巡檢算法流程圖圖4-22IDC巡檢場(chǎng)景等級(jí)演進(jìn)及功能分布圖4-23MassiveMIMO天線權(quán)值優(yōu)化工作流程任務(wù)分解圖4-24MassiveMIMO天線權(quán)值優(yōu)化OSS功能匹配具體算法流程為以下步驟：1)以各基站作為智能體，每個(gè)智能體有自己的策略網(wǎng)絡(luò)π。將當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)S輸入到各個(gè)策略網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)智能體計(jì)算得出最優(yōu)動(dòng)作A來(lái)調(diào)整天線參2)將當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)S與智能體動(dòng)作A輸入仿真環(huán)境，計(jì)算新的環(huán)境狀圖4-25MassiveMIMO天線權(quán)值優(yōu)化算法流程圖4-26MassiveMIMO天線權(quán)值優(yōu)化場(chǎng)景等級(jí)演進(jìn)及功能分布網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的一項(xiàng)重要工作是通過(guò)用戶業(yè)務(wù)的潮汐效應(yīng)及網(wǎng)絡(luò)覆蓋的結(jié)構(gòu)分管功能中。但是該類節(jié)能方案在動(dòng)態(tài)跟蹤用戶分布，跨圖4-27協(xié)同網(wǎng)絡(luò)節(jié)能工作流程任務(wù)分解圖4-28協(xié)同網(wǎng)絡(luò)節(jié)能OSS功能匹配通過(guò)如上圖可見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平臺(tái)將提供節(jié)能分析數(shù)算法描述：基于協(xié)同網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)級(jí)節(jié)能可在現(xiàn)有基于重疊覆蓋場(chǎng)景的小區(qū)節(jié)能之不同小區(qū)/柵格/區(qū)域的業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)形成不同小區(qū)的業(yè)務(wù)量時(shí)空分布模型；第二，絡(luò)性能數(shù)據(jù)反饋至網(wǎng)絡(luò)AI平臺(tái)對(duì)小區(qū)節(jié)能方案進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。圖4-29無(wú)線網(wǎng)能效優(yōu)化場(chǎng)景等級(jí)演進(jìn)及功能分布目前運(yùn)營(yíng)商在5G切片業(yè)務(wù)開(kāi)通效率和自動(dòng)化程度已經(jīng)無(wú)法滿足越來(lái)越復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，無(wú)法支持快速的底層網(wǎng)絡(luò)能力工作任務(wù)分解如下：圖4-305G切片業(yè)務(wù)開(kāi)通流程任務(wù)分解通過(guò)自智立方體將細(xì)化的工作任務(wù)與OSS各子系統(tǒng)圖4-315G切片業(yè)務(wù)開(kāi)通工作任務(wù)與OSS子系統(tǒng)關(guān)系圖業(yè)務(wù)開(kāi)通需要構(gòu)建由業(yè)務(wù)意圖驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)管理流程，認(rèn)知的SLA需求以工單的形式發(fā)送到切片管完成切片的生成、部署和調(diào)測(cè)，確保上線質(zhì)量；圖4-325G網(wǎng)絡(luò)切片端到端自動(dòng)化開(kāi)通流程示意圖圖4-335G網(wǎng)絡(luò)切片業(yè)務(wù)開(kāi)通自智網(wǎng)路等級(jí)圖務(wù)分解如下：圖4-34投訴預(yù)處理任務(wù)分解圖4-35投訴預(yù)處理工作任務(wù)與OSS子系統(tǒng)關(guān)系圖式匹配后臺(tái)的知識(shí)圖譜等經(jīng)驗(yàn)策略庫(kù)，輸出統(tǒng)一的口徑話術(shù)，安撫客戶；算法描述：在投訴預(yù)處理的流程中，關(guān)鍵是如何提前感知到用戶對(duì)于業(yè)務(wù)的滿意程度，性能統(tǒng)計(jì)信息以及用戶面XDR文件中攜帶的用戶級(jí)業(yè)務(wù)感知指標(biāo)，綜上，投訴預(yù)處理自智網(wǎng)絡(luò)等級(jí)詳細(xì)視圖如下所示：圖4-36投訴預(yù)處理自智網(wǎng)路等級(jí)圖智能化能力提升紛紛提出了自己的觀點(diǎn)、并積極開(kāi)展智能化應(yīng)用的實(shí)亞信科技基于在人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究成果和面向網(wǎng)絡(luò)功能命周期業(yè)務(wù)流程、網(wǎng)絡(luò)能力中心的智能化應(yīng)用探索，聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商、學(xué)術(shù)機(jī)人工智能領(lǐng)域業(yè)界領(lǐng)先企業(yè)構(gòu)建了自智網(wǎng)絡(luò)立方體體系。攜手合作伙伴共力于研究、探討、實(shí)踐通信人工智能對(duì)高階自智網(wǎng)絡(luò)達(dá)成的作用，同時(shí)結(jié)對(duì)其自動(dòng)化能力進(jìn)行了總結(jié)和歸納。進(jìn)而結(jié)合五步法的工作流程捷、開(kāi)放的自智網(wǎng)絡(luò)生態(tài)體系，助力運(yùn)營(yíng)商應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)演進(jìn)及業(yè)務(wù)愿景之一。我們堅(jiān)信基于大數(shù)據(jù)分析、通信人工智能、網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿的自智立方體將成為通信網(wǎng)絡(luò)向高階智能化演進(jìn)的原動(dòng)力。在個(gè)產(chǎn)業(yè)界能夠攜手共進(jìn)，群策群力，通過(guò)實(shí)踐不斷完善自智立方體體系A(chǔ)IAIOps智能運(yùn)維客戶體驗(yàn)管理全球移動(dòng)通信系統(tǒng)協(xié)會(huì)信息與通信技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)零接觸網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)管理[1]TMForum“AutonomousNetworks:EmpoweringDigitalTransformationForTheTelecomsIndustry”.https://www.tmF/resources/standard/autonomous-networks-empowering-digital-transformation-telecoms-industry/[2]3GPPTR28.810Studyonconcept,requirementsandsolutionsforlevelsofautonomousnetwork[3]ITURecommendationITU-TY.3173FrameworkforevaluatingintelligencelevelsoffuturenetworksincludingIMT-2020[4]ETSIAutonomousNetworks,supportingtomorrow'sICTbusiness[5]TMForumIG1193“CrossIndustryAutonomousNetworks:VisionandRoadmap”.https://www.tmF/resources/how-to-guide/ig1193-cross-industry-autonomous-networks-vision-and-roadmap-v1-0/[6]TMForumIG1230“AutonomousNetwork