上海2024年7月1日 /美通社/ -- 6月27日，愛立信自動化與運營負責人Klas Johansson在2024MWC上海"構建人工智能就緒基礎設施"論壇上發(fā)表了題為"AI在無線接入網中的價值：為高性能可編程網絡鋪路"的演講。Johansson強調了愛立信在網絡演進領域的帶頭作用，以及AI和自動化將如何重塑無線接入網（RAN）未來。
2024MWC上海，愛立信自動化與運營負責人Klas Johansson在“構建人工智能就緒基礎設施”論壇上分享了人工智能在RAN中的價值
Johansson表示愛立信從4G時代開始便致力于將AI引入RAN，通過AI優(yōu)化路由算法和RAN軟件參數，為網絡性能提升奠定了基礎，也為后續(xù)AI在RAN中的廣泛應用鋪平道路。
Johansson在演講中指出，如今，愛立信正在引領網絡向"高性能可編程網絡"演進，這項變革不僅將簡化今天愈加復雜的網絡運營，更將開啟商業(yè)模式創(chuàng)新的新篇章。"可編程網絡"為運營商提供了前所未有的靈活性，能夠幫助他們根據市場需求迅速調整服務，滿足多樣化的客戶需求，從而推動業(yè)務增長。
意圖驅動型網絡：AI與自動化的完美結合
在談及網絡演進的具體方向時，Johansson介紹了愛立信提出的意圖驅動型網絡理念。這一理念的核心在于利用AI和自動化技術，使網絡根據運營商的意圖來進行智能決策和自我優(yōu)化，從而推動運營商大規(guī)模提供差異化連接，滿足不同用戶群體的特定需求，在競爭激烈的市場中脫穎而出。
RAN軟件、SMO、rApps的協(xié)同作用
為了實現意圖驅動型網絡的高自動化水平，Johansson強調了RAN軟件、服務管理和協(xié)調（SMO）以及rApps的有機結合。這種協(xié)同作用將顯著提升網絡效率和服務保證能力，確保用戶體驗。通過實時數據分析和智能決策，網絡能夠自動調整資源分配，優(yōu)化性能，同時快速響應故障和擁塞問題。
AI在RAN中的具體實踐
針對運營商在選擇RAN架構時面臨的決策難題，Johansson明確表示，無論是專門構建的RAN架構還是Cloud RAN架構，愛立信的技術創(chuàng)新都能為RAN中具有成本效益的AI提供支持。今天，愛立信正在不斷提升其RAN計算產品組合中的AI能力，通過引入更先進的算法和模型，以及優(yōu)化硬件和軟件架構，確保AI在RAN中的高效運行。于此同時，愛立信還積極與合作伙伴攜手AI-RAN聯(lián)盟，共同推動ICT行業(yè)的人工智能發(fā)展，為整個生態(tài)系統(tǒng)帶來更大的價值。
其中，Johansson詳細闡述了AI在RAN中的兩種主要應用模式：分布式優(yōu)化與集中式自動化。分布式優(yōu)化適用于需要快速響應和本地處理的場景，如實時流量管理和能源效率優(yōu)化，其中保持數據本地化至關重要，以減少復雜性和部署成本。而集中式自動化則更適用于網絡級別的長期規(guī)劃和策略制定，例如Massive MIMO中的小區(qū)賦形，AI的引入能夠顯著提升網絡覆蓋率和吞吐量。這兩種模式的結合，既保證了網絡的高效運行，又兼顧了長期戰(zhàn)略規(guī)劃的需求。
Johansson還通過具體案例展示了AI在RAN中的實際應用，如利用AI進行小區(qū)塑形和實時流量管理，以及通過AI優(yōu)化RAN能耗。他強調，這些應用的實現離不開硬件和軟件的支持。愛立信在RAN計算硬件和軟件方面不斷投入研發(fā)，提升AI推理和訓練能力，如增加動態(tài)存儲和持久存儲，從而加速實時工作負載的處理。同時，愛立信還與合作伙伴共同探索AI加速技術，以及AI軟件的生命周期管理，確保AI模型的高效運行和持續(xù)更新。
AI+RAN的工業(yè)化挑戰(zhàn)與未來展望
Johansson在演講最后討論了AI在RAN中工業(yè)化面臨的挑戰(zhàn)和未來展望。他指出，要進一步實現AI在RAN中的廣泛應用，需要不斷優(yōu)化AI算法，確保模型能夠適應各種復雜環(huán)境。同時，模型的訓練和驗證也必須在真實網絡環(huán)境中進行，來確保其性能和可靠性。此外，他還強調了靈活可擴展的架構的重要性來適應未來可能出現的各種用例和需求。
展望未來，Johansson堅信，從5G Advanced開始，AI在RAN中的應用將為運營商和整個生態(tài)系統(tǒng)帶來前所未有的業(yè)務創(chuàng)新機遇，開啟無線通信的新篇章。他表示，隨著技術的不斷進步和應用的不斷深化，我們有理由相信，AI將在RAN領域發(fā)揮越來越重要的作用，推動無線無線通信行業(yè)邁向更加智能、高效和創(chuàng)新的未來。
