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加速演进智能化网络:中国电信举办第三届网络智能化论坛
【信息时间: 2019-09-30 23:36:23   阅读次数: 】【字号

 C114讯 9月30日消息(高娟)近日,第三届网络智能化论坛暨专题技术研讨会成功落下帷幕。本次研讨会介绍了一年来网络AI领域的国际国内标准进展,学术界最新理论成果,及各大运营商、厂商在网络AI方面的解决方案和愿景,特别是面向智能运维场景的AI应用及AI赋能平台等。

此外,中国电信作为组长单位,还代表SDN/NFV/AI标准与产业推进委员会发布了《网络人工智能应用白皮书2.0》,全面阐述了网络人工智能应用框架、面向网络全生命周期管理的AI应用场景、网络智能化分级方式及应用案例、网络AI关键技术等内容。

值得一提的是,会议期间对部分公司研发的网络AI应用系统原型及产品进行现场演示。其中,中国电信联合英特尔成立的AI实验室展示了最新的基于边缘计算基础设施的网络流量预测和机器视觉方面的应用方案,备受业界关注。

引入AI,注智电信网络

对于运营商而言,网络智能化是未来的发展方向。对于已经已经步入转型战略3.0阶段的中国电信,一直把智能化作为核心,并提出“三化”目标,“网络智能化、业务生态化、运营智慧化”都与智能化密切相关。同时网络重构和5G引入了云计算、SDN/NFV等新技术,网络变得更加复杂,人工方式已无法支撑未来网络的运维,引入AI技术是必然选择。

 

中国电信北京研究院院长陈运清

中国电信北京研究院院长陈运清在致词中指出,AI技术的引入,将助力中国电信的网络重构。中国电信携手合作伙伴,在网络人工智能这一领域做了大量的贡献和实践,主导制定和发布了ETSI ENI系列网络人工智能标准规范、CCSA TC610的网络人工智能应用白皮书及系列研究报告,同时也结合电信网络和行业应用的需求,研发了系列人工智能产品和解决方案。

 

中国电信北京研究院副院长杨明川

中国电信北京研究院副院长杨明川在《AI 大脑赋能电信网络与行业应用》的开场主题报告中介绍,目前中国电信重点打造五级赋能的AI赋能平台,在此基础上提供面向智能化运维场景、面向警务/农业等垂直行业的核心AI能力,为电信网络与行业应用注智赋能。

 

1.AI赋能平台:

AI赋能平台的目标是融合云、网络、数据,基于业务场景,为内、外部客户提供AI的研发、部署及评测支持。服务于企业内部网络运营的智能化升级以及企业外部客户的智能化解决方案打造,推动AI创新。

AI赋能平台应具备异构资源管理、AI能力微服务化、一站式AI建模三大特点,重点解决五大问题:“云-边”协同联动的AI资源调度和能力部署;异构AI硬件、计算框架的集中管理和统一调度;海量异构AI训练数据的高效管理和安全隐私保护;差异化的AI能力与服务的研发应用及汇集开放;现网业务系统与AI赋能平台及能力的平滑对接。

2.随愿网络大脑:

随愿网络具备跨网跨域、统一接口、敏捷可靠、极简运维、提升体验和网络云化的特点。中国电信将通过随愿网络大脑,注智电信网络。

其中,中国电信无线网络智慧运维平台“海牛”就是随愿网络大脑的一大应用实践。海牛基于2018年省公司试点平台,2019年省级到集团综合网管平台部署,并推广到更多省份。算法监测指标也从试点的3个关键字段增加到15个;平台功能模块由最初试点的3个增加到4个。

3.智查情报大脑:

“谋定而后动,知止而有得。”情报大脑深度汇聚融合基于运营商、公安、交通等6大类30余个数据源,构建前科人员社交关系网络,帮助国家公共安全部门进行嫌疑人群异动监测、前科人员潜在关系挖掘。

智查情报大脑研发了3大类核心功能,13项核心技术,应用于15个公安应用场景。

落子应用,加速变革

2019年以来,各种AI技术在国内加速落地,AI应用范围不断扩大。中国电信重点做的是联合业界领先合作伙伴,共同释放AI潜力。2017年11月中国电信联合英特尔于成立了AI联合实验室。经过双方不断的努力,实验室无论是在AI技术研究平台、还是在AI解决方案方面都实现了领跑。

本届论坛上,双方重点展示了最新的基于边缘计算基础设施的网络流量预测和机器视觉方面的应用方案。

网络流量预测是网络AI的一个应用。“2019年8月,双方联合产业合作伙伴,共同完成了网络流量预测在智能网络切片生命周期管理的应用的概念验证。这个PoC项目是ETSI(欧洲电信标准化协会)组织下ENI(感知网络智能)工作组的第一个PoC项目,目前已经顺利结项。”杨明川补充道。

 


机器视觉方面的应用方案分为人脸探测识别、行人探测和车辆探测两项成果。据英特尔现场人员介绍,“人脸探测识别是流分布式AI应用、行人探测和车辆探测则属于OpenVINO AI应用。未来这两方面应用会在边缘网络广泛应用,并触发更多的行业需求。”

杨明川强调,“后续,中国电信将联合英特尔,共同探索更多适合中国电信的AI业务场景,有针对性的做开发、测试和优化,并将一起携手合作伙伴构建生态系统,向着落地应用的目标发展。”

 

 


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