To B场景下，如何发挥AI和5G的协同效应？

7 月 10 日，在世界人工智能大会上，华为公共开发部总裁鲁鸿驹发表了《5G 引领新基建、AI 创造新价值》的主题演讲，对外分享了华为在网络智能化方面的思考与实践。

以下是此次分享内容节选（经 InfoQ 整理编辑）：

今年 4 月国家发布新基建规划，牵引产业投入，促进了经济与社会迈向新阶段。5G 可谓是新基建之手，凭借优异的连接能力，将与云数据中心、人工智能等数字基础设施深度融合，进一步激发数据价值，加速中国社会数字经济的发展进程。

我们认为，连接的密度乘以计算的精度，与数字经济的强度正相关，这也是 5G 和 AI 被定位为新一代基础设施的重要原因。

工信部数据显示，我国 5G 基站数量正以每周 1 万多个的速度快速增加。目前我国已开通 5G 基站 25 万个，5G 套餐用户突破 7300 万。中国信通院在国内部分重点城市的 5G 网络测试结果显示，当前我国 5G 用户平均下行数据超过了 500 兆，这些令人振奋的数字都向世界证明，中国的 5G 跑出了新速度新高度，成为全球 5G 标杆。

与此同时，2020 年突如其来的新冠疫情席卷全球，在抗击疫情的过程中，5G 的技术优势和业务特长，在抗击疫情的过程中得以集中体现。

通信界的同仁们争分夺秒与死神赛跑，依托自动化和智能化技术，三天开通了武汉火神山、雷神山 5G 网络，遍及全国数亿云监控。

通过 5G 网络共同见证了中国企业基于 5G 的远程会诊、热成像、远程监测等 18 类应用，推动解决了战疫过程中很多实际问题，最大限度减少了密切接触，有力地保障了医护人员的安全。远程办公、远程教育等，也正在助力实现抗击疫情和复工复产两不误。

后疫情时代带来的不仅是个人的深度数字化，也正在深刻地影响组织协同与社会治理的方式，大规模的远程协作与办公成为趋势，网络化和数字化的治理方式，凸显了其社会价值得以被广泛采纳。

我们的时代正从享受人口和流量红利的消费互联时代，转变为以连接和数据红利为核心的产业互联时代。而人工智能技术在这一转型中扮演着融合创新的催化器作用。

未来十年是智能时代蓬勃发展的黄金十年，万物感知、万物互联、万物智能的智能社会，需要一张自动、自愈、自优、自治的网络。

华为坚持愿景和客户双轮驱动的投资战略，在连接领域，华为率先提出了自动驾驶网络战略。早在 2012 年华为就成立了未来网络实验室，致力于未来网络架构的研究与创新。

2013 年，华为提出面向应用连接的全云化 All Cloud 的战略，意味着 PC 互联时代向云化时代蓬勃转型的十年。

2018 年，我们面向智能时代发布了自动驾驶网络 ADN（Autonomous Driving Network）的战略，希望通过架构性的创新来解决电信业的结构性问题。通过数据与知识驱动，实现网络的自动、自愈、自优、自治。

面向 5G 网络，通过应用 ADN 架构，全栈引入 AI，我们期待能够在网络、运营、商业三个层面，创造新的价值。

在网络层面，华为将 AI 重点应用在 5G 网络能效控制、性能优化两大领域。最大化网络价值的同时，打造一张更加绿色节能的通信网络。在网络节能上，引入 AI 对历史数据进行学习训练，精准识别多样化流量业务模型，进而制定精细化的行动策略，从而实现节能范围更广，节能时段更长，网络能效得以最大化。

在网优领域，为达到 Massive-MIMO 最佳覆盖效果，仅通过一套初始参数应用到全网往往无法实现，而手动调整费时费力。Massive-MIMO 的波束参数组合达到了上万种，更是增加了调整的复杂度。通过引入人工智能的性能预测，能够迅速锁定 Massive-MIMO 的最佳参数配置组合，并在用户规模上线后开启自动智能迭代，让参数组合动态自动适配场景的变化。

自 2017 年开始，华为就将 AI 技术应用在服务于运营商规划、建设、运维、优化的运营流程中，将过去 30 年积累的电信行业知识与机器学习生成的模型，构建在技术平台上并持续演进。

在 5G 规划阶段，通过引入 AI 小区级的 AI 流量预测精准度达到 75~85%，价值区域识别从月缩短到周或者日，有助于提升投资效率。

在 5G 的建设阶段，通过全景相机现场采集信息，基于算法、摄影、测量实现远程在线勘测，代替传统现场手工测量。通过 AI 图像识别对栈点安装进行在线 AI 质检和验收，加速 5G 部署。

在维护阶段，通过 AI 提升运维效率和质量，保障超可靠 5G 网络。在优化阶段，通过 3D Rank 仿真技术挖掘网络的潜力，提升速率。在 5G 时代随着 AI 切片和 MEC 等关键新技术的引入，运营商从传统业务提供者转变为千行百业的 to B 业务提供者，行业市场对网络提出了多样化需求，将 AI 技术运用于业务应用场景识别，网络按需部署、动态策略执行，能够帮助运营商更敏捷实现新业务创新。比如某 OTT 运营商计划在某个展馆进行手游电竞直播，需要运营商提供稳定的 5G 网络，保障现网选手的比赛公平，同时提供多玩家视角的直播体验。

在这种密集人群的大带宽低时延的业务场景下，我们正在研究将 AI 技术应用解决 5G 网络的动态评估，基于大数据分析快速实现 OTT 的商业诉求到网络能力的映射，并给予在线评估现网资源，通过自动部署、动态切片，灵活调度 MEC 的算力，以满足直播业务的质量要求。同时在直播过程中基于 AI 算法的 KPI 监控，智能动态调整网络参数，实现切片的动态弹性和 MEC 的算力调整，实现网络自优化、突发故障主动自愈，保障 OTT 电竞直播顺利进行。

当前 to B 场景下如何发挥 AI 和 5G 的协同效应是产业研究的热点之一，也必将激发业务创新，以更敏捷、更灵活、更低成本的方式使能千行百业的商业成功。

2019 年华为与中国移动共同选择在河南移动开展全面系统的 ADN 联合创新，一方面解决 5G 建设初期工期紧急、维护压力大、优化周期长等挑战，另一方面共同探索网络+AI 的技术应用和合作模式，加快创新成果的推广复制。

经过一年多的共同努力，在智能网络运维、智能规划优化、智能能效管理、智能业务保障等四个方面开展了数十个课题规模验证。智能网络运维在郑州分公司的应用实现了 99%以上的压缩，减少了 30%的无效工单。从许昌分公司数千个小区智能优化的运营效果来看，优化效率提升了 30%，多轮迭代优化后 5G 网络覆盖提升了 14%。

网络+AI 经过了四年的研究创新和试点应用，在节能等领域实现了小规模应用，规模商用的曙光已经出现，但我们认为网络+AI 的规模应用仍面临不少工程难点，需要产学研紧密配合予以突破。我们认为将 AI 引入网络主要的难题在于数据样本少、标注工作量大和模型泛化难，华为提出引入联邦学习、主动学习和迁移学习来解决这三大难题。

另外将 AI 应用到网络是需要产业各方合作的系统工程，为更好的促进 AI+产业发展，结合过去几年华为与合作伙伴的实践，华为倡议产业各方积极参与，在三个方面加强协同，共同制定参考架构接口标准，共同建设自动驾驶网络的评估体系，并探索新型合作关系。

第一，2020 年 TMF、3GPP 和 ETSI 分别立项了自动驾驶网络的商业架构、技术架构、分级标准等项目，加速形成了自动驾驶网络商业需求和技术能力的共识，指引产业各方产品的开发、商业应用和合作的策略，驱动产业做大空间价值共享。

第二，持续深化自动驾驶网络评估体系建设，以牵引网络自动化智能化的升级和代际演进。

第三，网络+AI 的突破高度依赖于网络数据，依赖于业务领域知识，依赖于算法的突破，需要产业各方共同探索更高效的合作模式。