10月13日消息（乐思）在今日举行的2021年5G网络创新研讨会上，中国移动通信集团广东有限公司刘大洋分享了中国移动广东公司的无线网络在数智化转型所做的工作，取得的阶段成果以及对产业的影响。
据刘大洋介绍，广东移动已建成全球规模最大、结构最为复杂的全业务移动通信网络，特别是在5G网络高速建设时期，当前网络仍处于大建设、大调整、大优化的变化过程，在国家数字中国、网络强国战略、人民不断增长的网络体验需求等环境下，网络运营面临复杂化、难度大、成本高等挑战，亟需向数智化运维模式转型。
为突破智能化网络运维技术瓶颈，落实“数智化转型”战略部属，广东移动积极探索无线网络运维优化从自动化到智能化转型，打造了一系列“感知评估”、“智能分析”、“容量智能均衡和权值自动优化”、“AI验收”、“智能运维”等智能化系统，网络运维优化能力已达到部分自治阶段，取得良好成效。
刘大洋表示，该系统的总体架构是以广东公司多维数据仓库为底座，搭建面向业务需求的AI能力中心，赋能网络优化数智化转型、网络维护数智化转型、验收巡检数智化转型三大场景，打造智能优化、智能验收巡检、智能维护等应用能力，实现网络运维优化生产全流程数智化运营。
网络优化数智化转型：改变传统运维方式 形成新模式
据介绍，网络优化数智化转型主要聚焦网络优化生产中的核心问题，以提升用户感知为目标，从网络和用评估、问题发现定位、问题分析、网络调整等方面入手，研发感知分析、权值优化、智能分析、智能投诉处理、4/5G均衡、超级OMC等创新能力，解决复杂多制式网络感知定位难、问题分析难、人工优化效率低、运维成本高等痛点，
网络优化场景下的智能评估从BMO域接入4项数据源7种类型共232个指标，构建精准网络级用户感知评估画像，利用机器学习将影响用户真实体验的关键指标进行权重赋值，通过端到端多维门限判定和逐级问题剥离的方法自动定界问题从而实现网络级用户问题的发掘和预测，达到先于用户发现问题，先于用户解决问题目标。
网络优化场景下的智能诊断引入大数据、AI等先进技术，智能分析对象包含全网全量的覆盖、容量、干扰问题点，基于专家经验知识库，模拟优化专家思维，实现无线网络智能诊断，投诉智能处理，可自动输出故障、参数、天馈、扩容、工程、规划等解决方案，并通过隐马尔可夫模型实现方案智能寻优，问题定位-方案输出时延缩短至20S以内，同时有效避免“跷跷板”效应。
网络优化场景下的智能控制基于自适应多径信道检测波束赋形技术和粒子群智能算法，快速找到区域上最优的权值信息，并从这些个体区域最优解中找到一个全局最优解，输出最佳权值与业务适配方案，同时结合3D GIS能力对周边覆盖匹配最优的权值参数方案，实现移动通信“网随业动”，周天馈智能调整量达到6.5万个，相较传统人工调整，成本下降87%。
网络优化场景下的智能控制基于AI多因子校正模型的4/5G容量预测算法，实现MAPE误差小于5%的预测精准度， 先于用户发现网络容量瓶颈，并引入CART决策树算法形成分类决策树规则，实现网络智能优先级调度，全程无需人工参与，有效改善网络容量问题。
网络优化场景下的智能调整基于业内首创的OMC指令管理执行器，实现4/5G网管集中化、规范化管理，提升集中网优自动化水平，解决传统网络调整工作量大、出错率高、效率低等问题。涵盖指令执行器、任务管理、安全管理、日志管理等核心功能，统一接口规范，适配多制式、多厂家、多系统，首次实现广东省5个厂商的指令全自动下发执行功能，具备开放、安全、高效、高质量、智能灵活等特性优势。
刘大洋指出，就网络优化数智化转型的应用情况来看，通过网络和用户级感知精准评估定界，网络调整快速修复，实现用户网络体验持续提升，广东移动用户满意度连续7个季度双领先，累计投诉降量40%。同时，基于智能权值优化、4/5G容量均衡、网络智能分析、投诉智能处理等智能化应用，改变了行业传统“劳动密集型”运维方式，形成“数智化运维” 新模式，实现企业降本增效。
网络维护数智化转型：应对5G能耗挑战 实现“降本增效”
刘大洋表示，基站智能维护系统基于智能感知、智能诊断、智能预测、智能控制等AI能力，广东移动积极推动AI技术在故障定位、隐患预测等方面的创新应用，实现基站全生命周期的智能化、全线上闭环管控，推动IT换人，深化降本增效。
网络维护场景下的智能感知中的基础维护五维度价值评估体系参照SMART考核原则，对全省的告警管理、退服管控、代维管理、资产资源、降本增效五个维度 挖潜，制定指标权重、考核标准，构建基础维护五维度价值评估体系，推进数字维护、智能维护，提升维护效率，为打造更加满意的网络提供支撑。
隐患识别及健康检查通过OMC MML指令直采基站软、硬件状态，经过AI异常诊断模型及专家规则，实现基站隐患诊断。通过解析的网管日志，从整体上发现全省各厂家、各地市的基站健康度指标状态，也可以从详单上对具体的基站进行点对点的故障、隐患排查，从而达到基站健康维护的目的。
流量异常识别主要通过小时粒度的小区流量数据，建立异常检测模型，实现零流量诊断、流量突升、突降诊断，后续可支持按地理维度聚类、关联告警等深入分析。
告警精细管控通过对影响业务告警进行专题细分，定期输出异常告警分析报告和建议优先整治的Top异常基站详单。输出其中的4G、5G各个重要专题告警频次、基站问题类型详单、连续多天、多周异常告警情况，并支持与KPI、投诉进一步关联分析。
网络维护场景下的智能诊断- 跨专业告警关联与问题定位
跨专业告警关联与问题定位通过关联分析同机房下的无线、传输、动环类告警，挖掘强相关的告警关联规则，可用于后续支持告警压缩和关联派单、可视化呈现等。
故障诊断可通过海量历史告警数据、历史故障工单数据、KPI数据建立AI根因分析训练模型，挖掘故障处理经验，针对类似故障现象，可支持退服故障自动输出故障原因定界结果。
网络维护场景下不仅能尽兴智能诊断还能进行智能预测，对于基站，针对无线站点的常见退服故障风险进行预测，针对退服风险较高、价值度高的基站，能够以预测结果引导精准巡检、隐患排查，主动预防等运维流程。
同时也有智能控制，包括对基站的智能节电控制。智慧能耗管理系统是公司实践“绿色行动计划”，应对5G带来的能耗激增挑战，为推动通信行业节能减排，而打造的AI 软硬关协同5G节能方案。通过RNN 神经网络定制化算法，基于网络能耗与网络性能指标，建立从小区级到网络级的业务模型，动态制定“一站一策”基站节能策略，实现并实现4/5G网络协同保障用户感知，通过时间域和空间域节能帮助，无线网络“降本增效”。
验收巡检场景下数智化转型：成功率稳定在98% 有效提高验收效率
依托广东无线大数据平台，完成了基站智能验收功能模块开发，构建了“验收”、“巡检”、“核查”、“稽核”等一专多能的新型智慧基站验收，在验收流程中增加AI智能识别验证功能，较传统的人工验收流程，AI验收仅需人员现场拍照，其余流程全部由系统自动完成，紧密衔接前后台，全面提升交维验收工作效率，推动IT换人，深化降本增效。
刘大洋指出，基站巡检量化评估体系是总结了广东省巡检经验，构建基站巡检量化评估体系，从外部环境、重要程度、故障类型等5个方面对基站待巡检价值进行量化打分，筛除巡检价值低的站点，通过机器学习算法，结合大数据平台，实现智能自检及单板SN质量评估。
资源智能识别通过AI平台的能力，对BBU、空调、电表图片等进行智能识别，识别图片是否有相关设备、设备数量、类型、编码、读数等内容，与设计文件图纸、规划信息匹配完成验收审核。智能图像识别技术已同步应用到巡检及资源数据核查工作，提高接维自动化、智能化水平。
刘大洋称，通过AI验收模块通过推动AI能力与5G基站验收业务融合，精准智能检测是否有设备，设备数量是否达标等情况，2021年第三季度累计调用AI智能验收功能11219次（对11219张图片进行了AI验证），验收成功11019,验收一次成功率稳定在98%，有效减轻审核人员的工作量，提高验收的效率。
据刘大洋介绍，广东公司取得的阶段性成果于2021年5月12日参与中国移动科协举办的“科创汇”论坛-“科技成果日”成果分享，并得到各个省公司、研究院等专业公司的高度关注和肯定。
据悉，网络自动驾驶评级方面，截至2021年5月底各流程域工具应用整体已达到L2以上水平，个别达到L4，网络运维自动驾驶网络能力评级（无线类）位居集团首位。同时，该成果于2021年9月，在北京通过了中国工程院张平院士、工信部通信科学技术委员会专职常委周建明教授等9位专家的评价，评价委员会认为项目成果难度大、创新性强，创新成果达到国际领先水平。
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