Ovaj Svjetski kup, "pametni sudija" jedan je od najvećih istaknutih. Soot integrira podatke stadiona, pravila igre i AI da automatski donose brze i precizne prosudbe na ofsajdu
Dok su hiljade obožavalaca razveselila ili žalila 3-D animacije, moje misli su mi slijedile mrežne kablove i optička vlakna iza televizora u komunikacijsku mrežu.
Kako bi se osiguralo glatko, jasnije gledanje iskustva za obožavatelje, inteligentna revolucija slična lotu također je u tijeku u komunikacijskoj mreži.
2025. godine, L4 će se ostvariti
Po pravilu u nedovrsnoj je komplikovano, a vrlo je teško da se sudac donosi tačnu odluku u trenutku s obzirom na složene i promjenjive uvjete polja. Stoga se kontroverzna ofsajd odluka često pojavljuju u nogometnim utakmicama.
Slično tome, komunikacijske mreže su izuzetno složeni sustavi i oslanjaju se na ljudske metode za analizu, sudiju, popravku i optimiziraju mreže u posljednjih nekoliko decenija i pružaju intenzivne resurse i sklone ljudskoj grešci.
Ono što je teže je da je u eri digitalne ekonomije, jer je komunikacijska mreža postala osnova za digitalnu transformaciju hiljada linija i poslovnih potreba, postale su više raznolika i dinamičnije, a tradicionalni način rada ljudskog rada i održavanja teže je održavati.
Ofsnodnoj pogrešnosti može utjecati na rezultat cijele utakmice, ali za komunikacijsku mrežu, "pogrešno prosudba" može učiniti da operater izgubi brzo promjenu tržišne mogućnosti, prisiljavaju da se proizvodnja poduzeća prekinu, pa čak i utječu na cijeli proces društvenog i ekonomskog razvoja.
Nema izbora. Mreža mora biti automatizirana i inteligentna. U tom kontekstu, vodeći svjetski operateri zvučali su rog samointeralne mreže. Prema trostranom izvještaju, 91% globalnih operatera uključilo je autointeligentne mreže u svom strateškom planiranju, a više od 10 glavnih operatera najavio je svoj cilj postizanja L4 do 2025. godine.
Među njima je Kina Mobile u avangardu ove promjene. Kina Mobile je 2021. godine puštala bijeli papir na samointeligentnoj mreži, a prvi put predložio je kvantitativni cilj doseženja L4 samointeligentne mreže 2025. godine, predlažući mogućnost izrade mreže i samooptimizacije "prema unutra" nulte čekanje, nulta neuspjeha i nula kontakta "izvana.
Internet samoinicijacija slična "pametnom sucu"
Saot se sastoji od kamera, senzora u kuglici i AI sistemima. Kamere i senzori unutar lopte sakupljaju podatke u cijelom, u stvarnom vremenu, dok AI sistem analizira podatke u stvarnom vremenu i tačno izračunava položaj. Sistem AI-a također ubrizgava pravila igre da se automatski napravi u offside pozivi prema pravilima.
Postoje neke sličnosti između mrežne autointelektualizacije i provedbe Soot-a:
Prvo, mreža i percepcija trebale bi biti duboko integrirani u sveobuhvatno i u stvarnom vremenu prikupljaju mrežne resurse, konfiguraciju, status usluge, greške, trupce i druge informacije za pružanje bogath podataka za trening i obrazloženje AI. To je u skladu sa lotovima sa prikupljanjem podataka od kamera i senzora unutar lopte.
Drugo, potrebno je unijeti veliku količinu ručnog iskustva u preprekama i optimizaciji, operaciji i održavanju priručnika, specifikacijama i drugim informacijama u AI sustav na jedinstven način za dovršavanje automatske analize, donošenja i izvršenja odluka. To je poput Soota koji hrani pravilo u sklopu u AI sustavu.
Štaviše, budući da se komunikacijska mreža sastoji od više domena, blokiranje i optimizacija bilo koje mobilne usluge može se dovršiti samo krajnjim suradnjom više poddomena, kao što su bežična pristupna mreža, prijenosna mreža i jezgrenu mrežu i samoonosnove mreže i suradnja u mreži. To je slično činjenici da Soot mora prikupiti podatke za video i senzor iz više dimenzija kako bi se prestaliji odluke.
Međutim, komunikacijska mreža mnogo je složenija od fudbalskog teretnog okruženja, a poslovni scenarij nije jednostruka "Ofside Penal", već izuzetno raznolik i dinamičan. Pored navedenih tri sličnosti, treba uzeti u obzir sljedeće faktore kada se mreža kreće prema automatskoj policilnosti viši reda:
Prvo, oblak, mreža i ne moraju biti integrirani sa AI. Cloud skuplja masovne podatke preko cijele domene, kontinuirano provode AI trening i generaciju modela i pruža AI modele mrežnom sloju i NE uređajima; Mrežni sloj ima srednju obuku i sposobnost obrazloženja, što može realizirati automatizaciju zatvorenog petlje u jednoj domeni. NSZ može analizirati i donositi odluke u blizini izvora podataka, osiguravajući rješavanje problema i optimizaciju usluga u stvarnom vremenu.
Drugi, jedinstveni standardi i industrijska koordinacija. Samoinealigentna mreža je složena sistemska inženjering, koja uključuje mnoge opreme, upravljanje mrežom i softverom, te mnoge dobavljače, te je teško sučelje priključivanje, unakrsne komunikacije i druge probleme. U međuvremenu, mnoge organizacije, poput TM Foruma, 3GPP, ITU i CCSA, promoviraju samointeligentne mrežne standarde, a postoji određeni problem fragmentacije u formulaciji standarda. Također je važno da industrije rade zajedno na uspostavljanju jedinstvenih i otvorenih standarda kao što su arhitektura, sučelje i evaluacijski sustav.
Treće, transformacija talenata. Samointeligentna mreža nije samo tehnološka promjena, već i promjena talenta, kulture i organizacijske strukture, za koje se zahtijeva da se operacija i održavanje transformišu iz "Poslovnog susreta", u "poslovno centrirani", a iz hardverske kulture na softversku kulturu, te od ponavljajućeg rada na kreativnu radnu snagu.
L3 je na putu
Gde je danas automatsko podešavanje? Koliko smo blizu L4? Odgovor se može naći u tri slučaja slijetanja koju je uvodio Lu Hongju, predsjednik javnog razvoja Huawei, u svom govoru na kineskoj mobilnoj globalnoj konferenciji 2022.
Inženjeri za održavanje mreže Svi znaju da je kuća široke mreže najveća tačka boli operatora rada i radnog rada održavanja, možda niko. Sastoji se od kućne mreže, ODN mreže, mreže nosioca i drugih domena. Mreža je složena, a postoji mnogo pasivnih glupih uređaja. Uvijek postoje problemi poput neosjetljive percepcije usluge, spor odgovor i teško rješavanje problema.
S obzirom na ove bodove, Kina Mobile surađivala je sa Huaweijem u Henanu, Guangdong, Zhejiang i drugim pokrajinama. U pogledu poboljšanja širokopojasnih usluga, zasnovanih na saradnji inteligentnog hardvera i kvalitetnog centra, realizirala je tačnu percepciju korisničkog iskustva i preciznog pozicioniranja loših problema sa kvalitetom. Stopa poboljšanja korisnika loših kvalitete povećana je na 83%, a stopa marketinga FTTR, Gigabit i druga tvrtka povećana je sa 3% na 10%. U smislu uklanjanja optičkog mrežnog prepreka, inteligentna identifikacija skrivenih opasnosti uz istu rutu ostvaruje se vađenjem karakterističnih informacija o optičkim vlaknima i modela AI, s tačnošću od 97%.
U kontekstu zelenog i efikasnog razvoja, ušteda mreže energije je glavni smjer trenutnih operatera. Međutim, zbog složene bežične mrežne strukture, preklapanja i prekrivanja višefrekventnih opsega i višenamjenskih, stanice u različitim scenarijima u različitim scenarijima mijenoju vrijeme. Stoga je nemoguće osloniti na umjetnu metodu za tačno isključivanje uštede energije.
U lice izazova su dvije strane radile zajedno u Anhui, Yunnanu, Henanu i drugim pokrajinama na sloju upravljanja mrežom i sloj mrežnim elementom kako bi se smanjila prosječna potrošnja energije pojedinačne stanice za 10%, a da ne utječu na performanse mreže i korisničko iskustvo. Sloj upravljanja mrežom formulira i pruža strategije za uštedu energije na temelju višedimenzionalnih podataka cijele mreže. Ne slajd osjeti i predviđa poslovne promjene u ćeliji u realnom vremenu, a precizno implementira strategije uštede energije kao što su gašenje nosača i isključivanja simbola.
Nije teško vidjeti iz gore navedenih slučajeva, baš kao i "inteligentni sudija" u fudbalskoj utakmici, komunikacijska mreža postepeno realizuje samo inteligentiranje od specifičnih scena i jedinstvene novine ", tako da se put do napredne samointentifikacije mreže postaje sve jasniji.
Prema TM forumu, L3 samoinivjerentne mreže "mogu osjetiti promjene u okruženju u stvarnom vremenu i samooptimiziranju i samopodešenju unutar određenih mrežnih specijaliteta", dok L4 "omogućava prediktivno upravljanje mrežnim mrežama i aktivnim mrežama koje se nalaze u složenima u složenim okruženjima." Očigledno da se autointeligentna mreža približava ili postiže nivo L3.
Sva tri kotača krenula su prema L4
Pa kako ubrzati autontelekljsku mrežu na L4? Lu Hongjiu rekao je da Huawei pomaže Kini mobile do 2025. do 2025. do 2025. godine do 2025. godine kroz trosmjerni pristup autonomije sa jednim domenom, suradnja u prekriživanju i industrijskoj saradnji.
U aspektu autonomije sa jednim domenom, prvo, NE uređaji su integrirani sa percepcijom i računarom. S jedne strane, inovativne tehnologije poput optičkih irisa i uređaja za osjetljivost u stvarnom vremenu uvode se kako bi se realizirala pasivna i milisekundatska percepcija. S druge strane, računarstvo sa malim napajanjem i strujom su integrirane za realizaciju inteligentnih ne uređaja.
Drugo, mrežni upravljački sloj s AI mozgom može se kombinirati s inteligentnim mrežnim elementima uređajima za realizaciju zatvorene petlje percepcije, analize, odlučivanja i realizacije autonomne zatvorene petlje samo-popravne i samooptimizacije orijentirane na rad mreže i optimizaciju mreže u jednoj domeni.
Pored toga, sloj upravljanja mrežom pruža otvoreno noseće sučelje za sloj upravljanja gornjim slojem kako bi se olakšala suradnja sa prekoračenom domenom i sigurnost usluga.
U pogledu suradnje u prekomjernoj domeni, Huawei naglašava sveobuhvatnu realizaciju evolucije platforme, optimizacije poslovnog procesa i transformacije osoblja.
Platforma je evoluirala iz sustava za podršku dimnjaka na samointeligentnu platformu koja integrira globalni podaci i stručne iskustvo. Poslovni proces iz prošlosti orijentiran na mrežu, proces vođenog radnom nalogom, iskustvo orijentiran, transformacija procesa nula kontakta; U pogledu transformacije osoblja, izgradnjom sustava sa niskim kodom i atomske kapsulacije mogućnosti rada i održavanja i mrežne mogućnosti, prag transformacije CT osoblja u digitalnu inteligenciju je smanjen, a ekipa za rad i održavanje pomogla je da se pretvori u talente za diktiranje.
Pored toga, Huawei promovira saradnju više standardnih organizacija za postizanje jedinstvenih standarda za samointeligentnu mrežnu arhitekturu, sučelje, klasifikaciju, evaluaciju i druge aspekte. Promicati prosperitet industrijske ekologije dijeljenjem praktičnog iskustva, promocije trostrane evaluacije i certificiranja i izgradnju industrijskih platformi; I surađivati s Kineskom mobilnom pametnom radom i održavanju pod-lanca da bi se izvršla i rješavala root tehnologiju zajedno kako bi se osigurala da je korijenska tehnologija neovisna i kontrolirana.
Prema ključnim elementima samointeligentne mreže gore spomenute, u autorovom mišljenju, "Trojka" Huawei ima strukturu, tehnologiju, suradnju, standarde, talente, sveobuhvatnu pokrivenost i preciznu silu.
Samointeligentna mreža je najbolja želja telekomunikacijske industrije, poznata kao "telekomunikacijska industrija poezija i udaljenost". Takođe je označen kao "dugi put" i "pun izazova" zbog ogromne i složene komunikacijske mreže i poslovanja. Ali sudeći iz ovih slučajeva slijetanja i sposobnosti Trojke da ga izdržati, možemo vidjeti da poezija više nije ponosna, a ne predaleko. Sa usklađenim naporima telekomunikacijske industrije, sve je više puni vatrometa.
Vrijeme post: dec-19-2022