5G基站的内生算力，怎样驱动网络智能化大潮？

5G和AI的深度融合，正在不断释放出强劲的动能，驱动各种智能化应用的更新换代，让每个人的生活更为便捷，并持续赋能行业应用，推动千行百业的数字化转型。

要改变世界，当然先要改变自己。5G网络自身和AI的融合，作为这场变革的源头，早已从涓涓细流发展为汹涌的大潮，成为了移动通信网络在新时代主旋律。

冰冻三尺非一日之寒，无线网络的智能化演进也已经历了相当长的历史，总体而言的规律为：硬件的集成度越来越高，通用化越来越强；软件的重要性和复杂度迅速增加，人工智能逐渐从辅助变为核心；网络资源管理的理念从ldquo;以网络为中心rdquo;转向ldquo;以用户为中心rdquo;。

遥想2G时代的基站，每配一个载波就需要给机柜里插上一块体积重量跟几块砖头相仿的硬件模块，然后在网管上简单配置开通下即可运行，让人直呼ldquo;硬核rdquo;。

到了3G时代，软件定义基站(SDR)横空出世，基站从此被拆分为BBU和RRU两大单元，载波、带宽、功率等配置都可以灵活地在网管上进行，基站开始了ldquo;软化rdquo;。

在4G时代，SDR也发展到了2.0版本，BBU实现了单板级别的2G/3G/4G多模化，RRU也可支持多模及多频超高带宽，基站的集成度和软件化进一步加深。

自5G时代以来，BBU开始IT化为ldquo;智能BBUrdquo;，通过引入通用处理相关的硬件，可在基站层面构筑内生算力和内生智能，推动网络和AI融合，走向智能化之路。无线网络管理的思路，也不再局限于整网KPI，而是要切实保障用户的良好体验，并实现网络的能效最优。

5G基站要充分发挥内生算力和内生智能的作用，就需要对无线网络中的各种资源进行抽象化和虚拟化，从而进行灵活的网络ldquo;编排rdquo;，不但可实现用户体验和网络服务能力的最优化，还可以作为内置的服务引擎来对行业专网应用进行赋能。

除了基站自身的智能化，日趋复杂的网络也在驱动着网络运维的全面智能化，在网络规划、建设、优化、维护以及运营等全流程引入AI来提升网络的自治能力。拥有内生算力和内生智能的基站再加上全流程的智能运维系统，形成了网络智能化的闭环。

以用户为中心的可编排网络

随着移动通信的发展，语音业务逐渐边缘化，数据业务已占据了绝对的主体地位，应用类型极为丰富。5G提供的大带宽、海量连接、低时延、高可靠等特性不但让个人应用的发展空间更为广阔，还开辟了全新的行业应用蓝海。

面对各种纷繁复杂的应用，怎样才能保证用户体验呢？对于个人用户来说，资源就这么多，网络只能提供尽力而为的服务，体验好不好取决于网络的忙闲，难以精准保障。而行业应用的服务质量需求是刚性的，如果不能精确衡量资源投入和业务体验之间的关系，就只能通过配置超额资源来保障，导致了资源浪费。

为了精准保障多种场景下、各种业务的用户体验，中兴通讯提出了ldquo;无线智能编排网络rdquo;。这个方案包含了ldquo;用户编排rdquo;和ldquo;网络编排rdquo;这两个维度。

ldquo;用户编排rdquo;是在给定的网络服务能力下，求取用户体验的最优解。那要怎样衡量网络的服务能力呢？

无线网络一般由制式和频段天然地划分为多层覆盖，要明确当前网络的服务能力，就需要对每层网络都进行细分评估并形成知识库。通过把网络划分成多个逻辑栅格，再通过大数据来综合分析每个栅格里多个用户的历史状态(信号强度、频谱效率等信息)，基站就可以精准预测该栅格的服务能力，包括上下行吞吐量、时延等关键指标。

有了逻辑栅格知识库，再通过智能分析识别当前用户的业务特征，并匹配业务知识库来判断该用户在这个栅格里的体验到底好不好。如果发现用户体验不好，就把用户导航到体验最优的频点和小区，这就是用户编排的奥义。

下面再说ldquo;网络编排rdquo;。网络的话务分布一般在统计上具有一定的规律，在短期内的变化是比较小的。网络编排，就是要在话务的特定时空分布下，求取网络服务能力的最优解。

网络服务能力一般由频谱、载波、波束、帧结构以及多种特性功能的组合来决定。网络编排通过网络能力自学习，来得出各种组合下的网络能力并形成网络能力集，再通过话务模式预测明确当前的话务分布情况，然后从网络能力集中匹配最优的网络配置，从而达到网络服务能力的最大化。

无线智能编排正是这样以基站的内生算力和内生智能为基础，通过用户编排和网络编排相互协同，双轮驱动，从而实现用户体验的最优化和网络服务能力的最大化。

面向行业赋能的基站引擎

近期工信部发布的《5G应用ldquo;扬帆rdquo;行动计划(2021-2023年)》，昭示着我国5G发展步入了新的阶段，从5G网络基础设施建设全面转向行业应用的孵化和推进，为千行百业数字化转型赋能。

要推进行5G业应用航帆起航，首先必须要在企业园区内部建设5G行业专网。首先想到的自然是在园区部署5G基站，然后建设边缘计算平台(MEC)来提供算力，再将核心网的用户面功能(UPF)下沉部署到MEC平台之上进行数据分流，以此来实现企业内网应用数据不出园区的核心需求。

对于大量的中小企业来说，这样一套系统过于复杂，成本高，维护难度大。如果能充分利用现有资源，完全在基站上一站式实现企业内网的互联互通，以及数据的分流等应用，无疑是非常方便快捷的。

基于基站的内生算力和内生智能，中兴通讯提出了ldquo;基站引擎(NodeEngine)rdquo;方案，相当于将轻量化的边缘计算平台集成在了基站的智能BBU内部，不需要额外的机柜空间，仅需增加一块板卡，一小时就可开通，普通5G公网变身为行业专网。

由基站引擎构建的5G专网不但组网极简，还支持精准的业务保障和多层次的网络安全保障，以及可视化的企业自服务门户，可用于本地分流、内网互通、高精度定位、QoS保障、低时延视频等应用，还可以向第三方应用开放。可谓麻雀虽小，五脏俱全。

新时代的5G基站，已不仅仅服务于通信本身，更是化为了分布式算力和智能的使能节点，源源不断地提供万物互联、数据采集、数据加工等服务。

覆盖ldquo;规建维优营rdquo;全流程的智能运维

随着网络的演进，复杂度越来越高，主要表现为：其一，网络复杂，2G/3G、4G、5G等多制式共存，层级厚重，相互之间的协同和互操作难度与日俱增；其二，业务复杂，5G网络存在面向普通用户和行业的多种需求各异的应用，需要同时保障这些应用的服务质量；其三，能耗高企，人工分析并配置节能参数的效率很低且成本极高。

要解决上述问题，就需要把网络智能化从基站本身扩展到网络管理、以及运营管理等更高的层面，从网络规划、建设、优化、维护以及运营等全流程考虑，引入智能运维系统，通过AI来提升网络的自治能力，提升运维效率，降低运维成本。

网络管理系统和运营管理系统本身都是运行于通用服务器平台的，加之通信网络的海量连接带来的海量数据处理需求，非常适合云原生、大数据和AI等前沿技术的应用，并以此来构建智能运维系统。在近期中国移动发布的自动驾驶网络白皮书，以及中兴通讯的AIVO 3.0方案中都参照自动驾驶的概念提出了从L1到L5的网络运维智能化等级。

在智能运维系统中，近期业界最为关注的是致力ldquo;双碳rdquo;目标的智能节电技术。中兴通讯提出的PowerPilot智能节电方案，通过AI来精确分析并预测每个站点的话务趋势，以此来进行节能参数的自动调优，还可以根据当前的业务需求，以及4G和5G不同制式、不同频层的能效曲线来将用户引导到能效最高的网络中去，以此实现用户体验和网络能效之间的平衡。

目前PowerPilot已经演进为多层AI平台，通过和基站的内生算力及内生智能相协同，不但可实现站内感知式实时节能策略编排，还可实现站间协同式阶段性节能策略编排，实时性更高，用户感知更优，网络性能更佳。

结语