中国联通冯毅:体系化推进自智网络新跃迁

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2023-09-02 15:25
通信世界全媒体
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“三年来,中国联通自智网络的平台架构更加完备、推进体系更加成熟,价值红利更加显性。”8月24日,由通信世界全媒体主办的自智网络技术创新与应用发展论坛上,中国联通智网创新中心网络中台总监冯毅表示,作为自智网络理念的重要参与者、贡献者,中国联通坚持理论创新与实践相结合,逐步迭代,体系化推进自智网络在中国联通有效落地,助力企业数智化深入发展。

孵化通信大模型,向高阶自智网络演进

自去年底ChatGPT横空出世,其背后的大模型成为产业竞相发力的赛道,至今,“百模大战”一触即发,其对自智网络的影响也成为大家关注的焦点,对此,冯毅坦言道,大模型存在很高的资源和技术壁垒,当前各个大模型都缺少通信行业的知识和数据,且自智网络对可信、可解释、确定性有极高要求,这些都导致当前大模型无法直接赋能自智网络。

目前运营商推出的大模型产品绝大多数是针对于自身及行业运用,对于网络大模型的理解还很匮乏,但未来已明。冯毅表示,运营商建立通信行业大模型,不是另起炉灶,而是利用好通用大模型的算力、算法、人才等,合作共生促进产业高质量发展。中国联通坚持集约化模式,持续推进算力、数据、人才等生产要素集约,携手业内外企业,通过持续的知识喂养、标注、训练、调优,让通信行业大模型的逻辑推理更可信、可解释,从封闭小场景、规则算法简单的初级自智网络,向高阶自智体系演进。

冯毅表示,中国联通参考TMF自智网络框架,提出“三化三层三闭环” 架构,通过数字化、智能化、敏捷化的理念牵引自智网络体系设计和技术发展,采用任务闭环、知识闭环、意图闭环渐进实现高阶自智。当前阶段,中国联通将重点关注融合感知、经验知识化、泛在智能等核心技术,不断从实践中萃取知识,持续丰富通信知识图谱,在多专业领域多场景中持续提高自智等级并扩展应用,从而形成知识闭环。最终,在通信大模型等AI技术加持下,实现敏捷化的意图闭环。

据了解,中国联通打造了“网络中台+网络运营平台+联通网络APP”的网络智慧运营技术架构体系,网络中台实现数据、流程、控制的协同贯通、开放赋能;网络运营平台覆盖各专业规建维优营服上百个数字化运营场景,数十款网络创新产品;联通网络APP每日工单量超过了15万条,有力支撑了一线生产和管理。据悉,中国联通网络中台体系已初步完成对中国联通网络的数字映射,实现全量、准确、实时的融合感知,以故障中心为例,目前平台汇聚633万网元、日告警1.4亿条、时延3s,能够实现全国一点排障、一点派单。

实践见真章!自智网络案例成效显著

在技术创新的加持下,中国联通自智网络的能力建设、落地应用进入正循环,价值效果持续显现。

在能力实践方面,中国联通构建了集约化网络大数据中心和网络资源中心,资源中心纳管461种85亿条网络资源,管全管准可视,细到每一个纤芯、时隙、端口,实现全生命周期管理。同时,中国联通构建网络AI大脑,基于知识图谱的智能关联搜索、智能解释及深层次推理能力,实现复杂运维场景的高阶智能辅助判障、高效精准的资源核配核查。此外,针对业界在网络能力开放方面缺乏统一标准,第三方开发者上手难、适配难的问题,中国联通统筹创新发展和运营安全,协同网络层与业务层、商业层,打造安全、易用、智能、连接广泛的能力开放体系。目前已覆盖全国无线、核心等网络,通过集约化网络指令中心一点对接全国网元,支持10多个关键场景,每月2亿次动网操作。

在应用实践方面,冯毅介绍了三个典型案例。其一,面向网络和前端的一体化网络运营服务体系。在网络中台之上,中国联通打造了统一的网络运营平台和网络APP,大中小屏三屏联动,支撑生产运营服务。

其二,赋能智慧运营,提质降本增效。中国联通按照感知-分析-决策-执行的自智方法论,面向网络智慧运营 “自规划、自优化、自配置、自修复”目标, 打造了一系列智能化场景应用,例如面对宽带网络端到端的智能化质差定位和整治场景,主动发现光衰质差、断纤风险、光链路劣化等,月均优化任务380万次,各类一线赋能4.2亿次,这也是首个通过信通院自智网络检测认证的运营商应用。

其三,赋能创新产品,打造差异化优势。在网络产品创新方面,中国联通通过业务的自动开通、网络的智能编排、智能管控等,为客户提供“零等待、零故障、零接触、零风险”的新体验、新价值。如智能专线产品,具备了端到端自动开通、智能调速、自助服务等特性。同时,中国联通还构建了算网一体化编排调度平台、场景化5G专网、智慧家庭组网等创新产品,为前端客户提供更广泛、更优质、更高质量的敏捷服务。

最后,面向未来自智网络发展,冯毅提出了三点建议,一是凝聚产业共识,在自智网络评估标准、演进蓝图等方面达成行业共识,形成统一的行业标准。二是加速研发创新,对通信大模型、知识生成等方面进行联合探索。三是携手各界推进产业发展,各尽所能,形成“产学研用”全链条联动,促进产业成熟。

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