免费久久国产&夜夜毛片&亚洲最大无码中文字幕&国产成人无码免费视频之奶水&吴家丽查理三级做爰&国产日本亚欧在线观看

基于這個理念，華為在2018年創新性的第一次面向業界發布了面向移動網絡自動駕駛的“Cloud AI－Network AI－Site AI”三層架構，將AI技術和移動網絡進行深度結合，從云端、網絡和站點三個層面分層構筑移動網絡的自動化與AI能力。通過架構上的分層自治，徹底激活網絡各個層面的自動化潛力，并在此基礎上通過極簡協同實現Network AI與cloud AI之間以及Site AI與Network AI的高效閉環。可以說，面向移動網絡“三層架構”的推出為移動網絡全場景自動化的實現了架構上的準備。

實現網絡自動化，核心是要實現基于意圖或者策略的E2E自動化閉環。也就是說網絡層面與上層系統之間的交互需要從簡單的數據交互、參數交互轉變到策略交互、意圖交互。這種轉變的基礎就在于要真正實現移動網絡的域內自治，即分層自治，垂直協同。

分層自治，開放協同

從運營商實現業務自動化（跨域跨廠家）的視角來看，“分層自治，垂直協同”的理念能夠最大化利用運營商與設備商的優勢。運營商能夠更多的從業務工作流的視角來重構面向自動化的工作流以及靈活編排的能力。設備商能夠更多從網絡視角實現對域內復雜性的封裝，進而實現自動化能力的高度內聚來充分釋放網絡潛能，并通過場景化能力接口的極簡開放，最終實現基于策略或意圖驅動的網絡自治。

圍繞場景定義自動駕駛分層分級，推動Use Case創新

如果說架構上的準備相當于給網絡自動化的這一片熱土真正變成了沃土，但是最終是否能成長為碩果累累的莊園，則依賴于整個行業圍繞網絡運維場景以及業務運營場景的Use case探索與創新。

移動產業對自動化的探索，如果一定要給一個里程碑時間點的話可以追溯到2006年NGMN首次提出了SON（自組織網絡）的概念，其實業界對網絡自動化的探索應該更早。業界從工具輔助人工自動化，到功能定義自動化。時至今日，我們認為之前網絡自動化的探索少了一個非常核心的要素：場景。場景可以說是自動化能力與工作流的一個粘合劑，有且僅有通過場景化基于流程來串接單點的自動化能力，才有可能最終以一個場景的閉環自治來兌現相對完整的客戶價值。

華為于2019年MWC倫敦預溝通會上發布了系列化的面向移動網絡的自動駕駛解決方案，其中就包括管控合一的移動大腦MAE（移動網絡自動化引擎）。其兩大核心理念，其一就是圍繞網絡運維生命周期的規劃，部署，維護，優化以及業務發放五大領域的場景化的自動化能力。其二就是自動駕駛網絡基于場景的L1到L5的分級演進理念。

例如在站點部署領域，MAE提供一鍵式的站點部署解決方案，從站點的設計、配置、開通和驗收環節提供端到端的自動化能力，大大縮短了5G站點的開通時間。目前已經在北美、日韓等全球多個局點展開驗證。北美某運營商通過采用自動化的站點部署方案，實現了開站過程中的零人工交互，平均每站點的部署時間從4小時縮減到半小時。在業務發放領域，MAE基于AI技術實現了無線家寬業務的可放號速率的精準預測與套餐的自動匹配，并通過與上層IT系統的無縫對接實現了在營業廳的WTTx業務一鍵式放號與套餐生成。

誠然實現移動網絡的完全自動駕駛是一個長期的旅程，但面對5G的到來，網絡自動化則是時不我待，整個產業都需要行動起來，共同定義清晰的面向自動駕駛的分層分級標準、牽引技術創新并指導落地，及時享受自動化帶來的“分期”紅利，最終擁抱全場景自動駕駛網絡帶來的無限可能。華為愿與全行業共同合作，持續構建無線領域的自動化能力，推進移動網絡自動駕駛的進程，共同擁抱萬物互聯的智能世界。