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通往5G之路:有“AI”的5G

作者:王海寧
來(lái)源:寬帶資本
日期:2019-04-24 10:15:19
摘要:AI和5G是當下的兩大發(fā)展趨勢,但二者并非獨立存在。AI在5G時(shí)代下將發(fā)揮出更大的能量,而5G的建設也離不開(kāi)AI的支持。二者相互促進(jìn)、相輔相成,才是未來(lái)的大趨勢。
關(guān)鍵詞:AI5G物聯(lián)網(wǎng)

歷史發(fā)展至今,深度學(xué)習與大數據引領(lǐng)的第三次AI浪潮正在進(jìn)行,無(wú)線(xiàn)通訊技術(shù)已經(jīng)走過(guò)1G、2G、3G、4G,全球的運營(yíng)商都開(kāi)始談?wù)?G網(wǎng)絡(luò )。在這樣一個(gè)時(shí)點(diǎn),兩項備受矚目的技術(shù)出現了交匯的契機。

5G,5G,AI

一直以來(lái),人工智能和無(wú)線(xiàn)通訊技術(shù)都在各自的軌道發(fā)展,各自經(jīng)歷萌芽、爆發(fā)、沉寂、復興,彼此卻沒(méi)有太大關(guān)聯(lián)。

蒙著(zhù)一層科幻色彩的人工智能概念其實(shí)已經(jīng)誕生了60多年。一般認為,1956年的達特茅斯會(huì )議是人工智能這一概念的起源。約翰·麥卡錫,1971圖靈獎獲得者,是當年這場(chǎng)會(huì )議的發(fā)起人。人工智能夏季研討會(huì )(Summer Research Project on Artificial Intelligence),這個(gè)全新的會(huì )議主題讓他成了第一個(gè)正式使用AI概念的人。在這場(chǎng)會(huì )議的半個(gè)多世紀前,意大利人伽利爾摩·馬可尼剛剛實(shí)現了人類(lèi)歷史上首次無(wú)線(xiàn)電通信,雖然當時(shí)的通信距離只有30米,但也算敲開(kāi)了無(wú)線(xiàn)通信時(shí)代的大門(mén)。

歷史發(fā)展至今,深度學(xué)習與大數據引領(lǐng)的第三次AI浪潮正在進(jìn)行,無(wú)線(xiàn)通訊技術(shù)已經(jīng)走過(guò)1G、2G、3G、4G,全球的運營(yíng)商都開(kāi)始談?wù)?G網(wǎng)絡(luò )。在這樣一個(gè)時(shí)點(diǎn),兩項備受矚目的技術(shù)出現了交匯的契機。

5G和AI是密不可分的兩大戰略發(fā)展領(lǐng)域

5G和AI是兩大毋庸置疑的戰略發(fā)展領(lǐng)域。從5G的角度來(lái)看,GSMA在2017年發(fā)布了一個(gè)白皮書(shū)——《5G開(kāi)啟無(wú)線(xiàn)連接與智能自動(dòng)化的時(shí)代》,這份報告為全球的通訊行業(yè)描繪了一個(gè)非常美好的前景:到2025年,5G的連接數量將會(huì )超過(guò)11億,約占全球移動(dòng)連接數的12%,覆蓋超過(guò)全球1/3的人口數量。5G也會(huì )為運營(yíng)商帶來(lái)超過(guò)2.5%的年均復合增長(cháng)率(GAGR),2025年,收入將達到1.3萬(wàn)億美元的體量。

這份報告同時(shí)還對全球750位運營(yíng)商的CEO以及設備商的高級項目經(jīng)理做了一個(gè)調研,其中包括“5G將主要支持什么業(yè)務(wù)?”。結果顯示,83%的人都選擇了AI驅動(dòng)的業(yè)務(wù)??梢?jiàn),AI驅動(dòng)的業(yè)務(wù)會(huì )是5G主要的應用場(chǎng)景。

從AI使能5G這個(gè)角度來(lái)看,AI其實(shí)可以用在各行各業(yè),不只是通信行業(yè)。經(jīng)歷了這幾十年的發(fā)展,電信行業(yè)將是AI最大的細分市場(chǎng),Tractica/Ovum的全球調研報告指出,到2025年,全球電信行業(yè)對人工智能軟件、硬件和服務(wù)的投資預計將達367億美元。電信行業(yè)的AI年收入額將以48.8%的年復合增長(cháng)率,從現在的3.157億美元增長(cháng)至2025年的113億美元左右。這個(gè)體量也是相當大的。

但是我們可以通過(guò)對比發(fā)現,電信行業(yè)AI的體量比起5G的體量還是要小很多。5G是1.3萬(wàn)億美元的收入,AI是113億美元的收入,差距100倍以上。我們把AI投入到電信行業(yè),如果能把5G的收入增加1%或10%,把5G網(wǎng)絡(luò )建設的成本降低1%或10%,對運營(yíng)商來(lái)說(shuō),那將是一筆非??捎^(guān)的收入。

因此,5G和AI是密切相關(guān)、互相促進(jìn)的一種關(guān)系。

5G促進(jìn)AI應用發(fā)展

相比4G網(wǎng)絡(luò ),5G主要是在用戶(hù)的吞吐量、端到端時(shí)延與連接密度方面有非常大的增強。正是因為這種增強,5G網(wǎng)絡(luò )能承載許多4G網(wǎng)絡(luò )現在無(wú)法承載的智能業(yè)務(wù)。

比如智能醫療,像遠程手術(shù)這類(lèi)場(chǎng)景對時(shí)延、圖像識別的要求非常高,用4G網(wǎng)絡(luò )承載可能滿(mǎn)足不了圖像傳輸的時(shí)延、帶寬的要求,而5G具備低時(shí)延、大帶寬的特點(diǎn),它可以針對智能醫療中的遠程手術(shù)做很好的承載。

比如智能交通,未來(lái)在5G uRLLC低時(shí)延的場(chǎng)景下,自動(dòng)駕駛也可以得到更好的支持。還包括智能家居、智能電網(wǎng)、智能農業(yè)這種IoT類(lèi)的,它們對連接密度有非常高的要求。5G面向高密度連接的mMTC場(chǎng)景也能為這些智能業(yè)務(wù)提供非常好的承載。還有工業(yè)自動(dòng)化,它對時(shí)延的要求和自動(dòng)駕駛不相上下,需要精確地控制一些工業(yè)設備來(lái)完成各個(gè)零件的組合和裝配。未來(lái)有了5G網(wǎng)絡(luò ),這些AI驅動(dòng)的智能化業(yè)務(wù)都能得到更好的發(fā)展。

另外一方面我們來(lái)看,為什么5G網(wǎng)絡(luò )的商用部署離不開(kāi)人工智能。人工智能已經(jīng)發(fā)展了60多年,我們的通信網(wǎng)絡(luò )也不是現在才有的。那為什么人工智能到了5G就成為必不可少的技術(shù)呢?我們從三方面來(lái)看:1. 新型網(wǎng)絡(luò )架構;2. 新型空口技術(shù);3. 新型部署方式。

新型網(wǎng)絡(luò )架構

在5G網(wǎng)絡(luò ),我們引入了SBA(Service-based Architecture)網(wǎng)絡(luò )架構和網(wǎng)絡(luò )切片。網(wǎng)絡(luò )切片可以針對用戶(hù)的需求,來(lái)組合切片中用到的網(wǎng)元和虛擬網(wǎng)元;根據業(yè)務(wù)量的變化動(dòng)態(tài)地分配虛擬網(wǎng)元的資源或者是承載資源。但這種按需分配和網(wǎng)絡(luò )架構層面的動(dòng)態(tài)調整是傳統的人工手段無(wú)法支持的。傳統的網(wǎng)絡(luò )架構調整,周期是以年計的,一般以年為周期來(lái)規劃和部署,一旦部署下去,長(cháng)時(shí)間內不會(huì )改變。未來(lái),這種網(wǎng)絡(luò )資源方面的調整,很可能會(huì )以小時(shí)計。這種高頻率的,針對網(wǎng)絡(luò )資源的精確投放,就需要人工智能技術(shù)來(lái)輔助實(shí)現。

新型空口技術(shù)

5G空口兩個(gè)最重要的特征:一個(gè)是Massive MIMO或者3D Massive MIMO(大規模天線(xiàn));另一個(gè)是高頻通信。Massive MIMO帶來(lái)天線(xiàn)數量的增加,功率的增加。按已經(jīng)能看到5G頻率和4G頻率的對比來(lái)說(shuō), 5G頻率比4G頻率基本上會(huì )高至少一倍。4G從1.8G到2.5G,5G從2.6G到4.9G。這個(gè)頻率的升高意味著(zhù),每個(gè)站點(diǎn)覆蓋的面積會(huì )變小,站點(diǎn)的數量會(huì )變多。據我們已經(jīng)了解的,5G基站的耗電量最低也在2700千瓦左右,至少是4G基站的3倍。所以大量地部署5G基站,會(huì )給我們帶來(lái)非常高的耗電成本。因此,我們一定要引入基于人工智能的手段來(lái)做5G基站的節能,包括Massive MIMO智能化的配置,根據用戶(hù)分布和場(chǎng)景的智能化識別,來(lái)考慮的一些智能化的載波關(guān)斷技術(shù)等等來(lái)優(yōu)化無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )。

新型部署方式

5G核心網(wǎng)都是基于虛擬云化部署的,另外引入了一個(gè)重要的概念,邊緣計算(Multi-access Edge Computing, MEC)。未來(lái)有很多5G網(wǎng)元會(huì )以虛擬化的形式部署在數據中心,而且這個(gè)數據中心的數量會(huì )很多,除了大區的省市的,還會(huì )有一些邊緣的,甚至下沉到接入局所,一些有條件的機房,也會(huì )放這些服務(wù)器,比如去做5G UPF(User plane Function,用戶(hù)面功能)的下次,面向本地業(yè)務(wù)的平臺部署和流量卸載等等。在承載同樣業(yè)務(wù)量的情況下,服務(wù)器的耗電相比傳統的網(wǎng)絡(luò )設備來(lái)說(shuō),也會(huì )有較大的增加。所以,從部署方式來(lái)講,我們也需要引入一些人工智能和大數據的手段去做數據中心的節能,對機房整體制冷系統的控制和節能,來(lái)減少OPEX(Operating Expense)的支出。

從以上三個(gè)大的方面來(lái)講,5G是運營(yíng)商面臨的最復雜的網(wǎng)絡(luò ),需要大量的投資,包括固定投資和運營(yíng)的投資。很多5G網(wǎng)絡(luò )的維護工作是傳統的人工方式?jīng)]有辦法滿(mǎn)足的,迫切地需要引入人工智能手段來(lái)支撐5G網(wǎng)絡(luò )真正的大規模商用部署。

AI在5G中的應用場(chǎng)景

 應用場(chǎng)景1:5G端到端切片智能編排和運營(yíng) 

1. 5G端到端切片智能編排

(1)采集數據,掌握網(wǎng)絡(luò )的實(shí)時(shí)運行狀況

(2)利用人工智能技術(shù),根據歷史數據和實(shí)時(shí)數據對網(wǎng)絡(luò )業(yè)務(wù)以及相應的資源需求進(jìn)行預測和評估

(3)給出恰當的建議措施(如網(wǎng)絡(luò )切片的擴容、縮容、變更等)

2. 5G端到端切片智能運營(yíng)

網(wǎng)絡(luò )切片不是一段核心網(wǎng)或無(wú)線(xiàn)就能搞定的,可能是無(wú)線(xiàn)加上承載網(wǎng)加上核心網(wǎng)。對用戶(hù)來(lái)說(shuō),這種快速的開(kāi)通和按需變更要能做到端到端的自動(dòng)化管理。引入切片服務(wù)智能客服,能夠提供智能化的交流、咨詢(xún)、切片套餐推薦等服務(wù),并完成智能化的端到端切片業(yè)務(wù)開(kāi)通。

 應用場(chǎng)景2:基于A(yíng)I的Massive MIMO參數優(yōu)化 

5G 引入Massive MIMO技術(shù)后,無(wú)線(xiàn)側配置參數的pattern組合有了指數級的增加。我們了解到,3G無(wú)線(xiàn)配置的組合是13種,4G大概有283種,5G大約是13000種。就算可以梳理一些基本的配置模板,但在后面的優(yōu)化過(guò)程中,也還是會(huì )涉及各個(gè)參數的調整。所以,需要在這件事上引入人工智能的技術(shù),來(lái)實(shí)現5G大規模天線(xiàn)復雜參數的智能化配置。

1. 智能權值搜索和監控

基于UE(User Equipment,用戶(hù)終端)的分布情況,根據覆蓋用戶(hù)數最多的原則,搜索和預測最優(yōu)的水平/垂直波瓣寬度,方位角和下傾角。

2. UE位置估算和預測

基于收集的信息可以估算UE的位置及分布

MM基站周期性收集一段時(shí)間內小區內所有UE的位置信息

3. 場(chǎng)景自學(xué)習

可充分運用于類(lèi)似體育賽事、演唱會(huì )等大型活動(dòng)。

比如,利用MR(Measurement Report,測量報告)信息描繪出終端在體育館內的大致分布,進(jìn)一步利用分布識別場(chǎng)景。根據不同場(chǎng)景,推薦最優(yōu)權值,并將最終的權值反饋到場(chǎng)景識別模塊,使得推薦不斷進(jìn)化。

 應用場(chǎng)景3:AI輔助的智能無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )規劃 

這件事其實(shí)在4G網(wǎng)絡(luò )上已經(jīng)在開(kāi)展了。無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )開(kāi)通前后要做路測和評估,根據收集上來(lái)的MR信息,對多個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行識別和分析。綜合用戶(hù)投訴、各種網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化的KPI等要素做大數據分析以及AI輔助的決策,幫助運維人員更好地確定把站點(diǎn)部署在哪里,如何配置參數,哪些質(zhì)差小區能通過(guò)擴容來(lái)解決,以及哪些是無(wú)法通過(guò)擴容來(lái)解決的……并會(huì )給到一個(gè)整體的網(wǎng)絡(luò )部署的評估。

在5G網(wǎng)絡(luò )部署的時(shí)候,也一定會(huì )考慮基于4G網(wǎng)絡(luò )的大數據和AI分析,來(lái)決定應該在哪里部署5G的站點(diǎn),以及一些4G、5G協(xié)同的調整。

 應用場(chǎng)景4:基于A(yíng)I的智能邊緣計算 

邊緣計算在5G階段是非常重要的發(fā)展方向,它在邊緣的DC(數據中心)里引入了服務(wù)器,也引入了支持AI運算的能力,使得可以在邊緣節點(diǎn)上,配合中心的DC以及用戶(hù)的終端來(lái)做AI業(yè)務(wù)的智能優(yōu)化。主要有以下四點(diǎn):

1. 本地緩存

基于A(yíng)I對用戶(hù)的業(yè)務(wù)流和用戶(hù)移動(dòng)模式進(jìn)行預測分析,有針對性地確定預存內容和內容推送,從而提高內容分發(fā)效率。

2. 智能定位

通過(guò)位置已知的終端測量的各無(wú)線(xiàn)通信系統信號特征,借助AI、大數據收集分析和邊緣計算節點(diǎn)的實(shí)時(shí)計算能力,利用指紋信息指導實(shí)際應用中的終端定位。

3. 頻譜感知

邊緣計算節點(diǎn),基于不同無(wú)線(xiàn)系統的頻譜測量結果,利用AI技術(shù)對各無(wú)線(xiàn)系統在不同區域的無(wú)線(xiàn)環(huán)境特征、用戶(hù)行為特征,以及不同用戶(hù)的業(yè)務(wù)特征等,進(jìn)行分析建模,支撐具體應用場(chǎng)景。

4. 業(yè)務(wù)感知

在邊緣節點(diǎn)上部署高算力的硬件解析資源,結合AI和大數據能力,分析挖掘數據、業(yè)務(wù)和無(wú)線(xiàn)環(huán)境之間的內在關(guān)聯(lián),提供更為準確、智能的業(yè)務(wù)特性識別。

網(wǎng)絡(luò )邊緣緩存已成為內容分發(fā)的趨勢,可大幅提升用戶(hù)體驗、網(wǎng)絡(luò )吞吐量和能效。AI技術(shù)可預測用戶(hù)偏好,精準推薦內容給用戶(hù),并結合用戶(hù)推薦預測無(wú)線(xiàn)邊緣緩存。

 應用場(chǎng)景5:智能基礎設施節能 

1. 基于A(yíng)I的智能基站節能

在5G的基站中,希望通過(guò)AI輔助的業(yè)務(wù)分析、場(chǎng)景識別建立一個(gè)流量變化模型,來(lái)控制載波的智能關(guān)斷,從而降低基站功耗。

2. 基于A(yíng)I的數據中心(DC)節能

通過(guò)自動(dòng)學(xué)習數據中心里服務(wù)器上的業(yè)務(wù)、流量的變化模式,根據這些信息,在非高峰時(shí)間段,把一些可遷移的業(yè)務(wù)集中部署在某一些服務(wù)器上,把空閑的服務(wù)器置成“睡眠”狀態(tài),同時(shí)會(huì )考慮整個(gè)機房制冷的控制。工作狀態(tài)的服務(wù)器會(huì )消耗200-500W,睡眠狀態(tài)的服務(wù)器僅消耗20W。DC實(shí)際的負載情況對效果會(huì )有一些影響。

 應用場(chǎng)景6:AI輔助的運維優(yōu)化 

1. 網(wǎng)絡(luò )故障預測

從傳統的事后優(yōu)化轉化為事前的預測和提前防備。

2. 網(wǎng)絡(luò )健康度檢查

基于大數據和人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò )健康度分析,預測網(wǎng)格內未來(lái)一天、一周、一月的小區網(wǎng)絡(luò )質(zhì)量并提前預警,針對質(zhì)差小區,分析引起質(zhì)差的關(guān)鍵指標及可能的原因。

3. 網(wǎng)絡(luò )告警關(guān)聯(lián)和故障定位

傳統網(wǎng)絡(luò )運維管理人員分析網(wǎng)絡(luò )警告、判斷告警原因、查找告警根源、定位并排除故障,耗時(shí)耗力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統通過(guò)不斷學(xué)習和訓練,計算、翻譯和調整分布于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )當中的連接權值,以整體的方式表達關(guān)聯(lián)規則和故障診斷結果,準確定位網(wǎng)絡(luò )故障。

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