【Omdia洞察】为IP承载传送网赋能的人工智能技术

数字化浪潮正在推动前所未有的网络变革--对于网络在未来十年的发展前景，企业、各行各业和消费者均提高了期望。随着5G、IoT、4K、云VR、面向企业的专线服务等技术和服务快速发展，针对现有底层IP承载传送网的运维愈发复杂。

采用人工智能（AI）来实现全自动驾驶系统已成为业界共识。自动驾驶网络（ADN）采用统一的IP路由策略和AI赋能的端到端全生命周期闭环自动化智能网络运营，只需要较少的人工介入，可降低高昂的运营成本并最大化整体商业价值。

AI的飞速发展使通信和云服务提供商能够进行自配置、自诊断和自修复，从而降低 IP 网络的复杂性。

针对预测性维护流程的实时AI/ML预测算法有助于预防故障并改善用户体验，而且不会导致质量下降。

大多数服务提供商仍在等待网络全面自动化阶段的到来，从而确保实现全自动驾驶IP网络：

• 始终在线的网络连接

• 业务增长预测

• 实现复杂的功能

• 在不确定的情况下支持由意图驱动的自主决策和调试自动化

• 详尽的网络可视化，支持最佳根源分析

• 智能故障预测系统

• 无需人工干预的故障排除

AI/ML算法、大数据以及高端算力的发展是在电信IP网络中释放AI潜力的要素。

可以使用不同的ML算法来实现端到端IP网络自动化、故障分析、故障预测、根源分析和最佳重路由。但相比新型算法，成熟且已经过测试的经典AI算法（如神经、聚类、逻辑回归和差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)）将在产生可控的高质量结果方面发挥关键作用。

用于构建数字孪生（以数字化的方式映射实际网络状态）的大数据将是发挥AI能力的另一个要素。关键仍然在于通过遥测或其它先进的新型协议在毫秒或纳秒内收集上千个数据，从而准确构建数字 IP 网络。

最后，通过AI硅芯片组实现的高端算力确保了AI赋能的自动驾驶网络具备光速处理能力。高端计算芯片在云网融合场景中保障了云、网、边的高效协同。必须合理部署智能IP网络的算力，从而更好地实现云、网、边智能的同步和协作。

在AI的支持下，更先进的 IP 网络成为可能。当前服务提供商迫切希望供应商不要仅限于营销，而是采取更多行动来实现全自动驾驶网络——在该网络下，基于规则的半自动流程将彻底升级为AI赋能的预测性全自动运维流程。

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