网络运行智能架构与场景白皮书

中移智库中国移动|研究院 ChinaMobileCMRI 网络运行智能架构与场景白皮书 (2024年) 联合编制单位 中国移动通信研究院华为技术有限公司 中兴通讯股份有限公司 上海诺基亚贝尔股份有限公司维沃移动通信有限公司 小米科技有限责任公司发布单位：中移智库 OPPO广东移动通信有限公司编制单位：中国移动通信研究院 5G5G 5G 5G5G5G 前言 5G是开启万物互联数字化新时代的重要基础没施，智能化是5G网络发展及演进的亚要方向。运行智能作为网络智能化的重要领域之一，是推动网络与AI深度融合的关键举措和深度体现，将显菩提升网络运行效率，高质量保障网络的多样化业务需求。 结合中国移动在推进网终与AI深度融合过程中的理解、探索与思考，形成本白皮书。首先，闸述网络运行智能的基本概念和"实时闭环、用户粒度、内生智能"的三大特点；其次，提出"四层四域"的运行智能总体架构和基于AI内生 的核心能力体系；再次：梳理基于NWDAF的核心网运行智能应用创新及实践；然后，对网络运行大模型的构建和引入 进行思考；最后，提出面向6G的演进思路。 中国移动希望能够与多方合作伙伴通力协作，在场景、技术。产品、应用等多方面深入探索，共同推进网络运行智能产业发展与生态繁荣，为网络智能化转型升级打下坚实基础。 本白皮书的版权归中回移动所有，未经授权，任何单位或个人不得复制或拷贝本白皮书之部分或全部内容。 $ 网络运行智能架构与场景白皮书 背景与驱动力 目录 01 01背景与驱动力01 02网络运行智能概念及特点02背景与驱动力 2.1.基本概念02 2.2.运行智能--运维智能--应用智能的三角关系 2.3.网络运行智能三大特点 02 核心的党中央深刻洞察新一轮科技革命和产业变苹趋势，全面布局、统筹推进网络强国、数字中国建设。5G作为支撑 03网络运行智能技术体系05经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键新型基础设施，是落实网络强国、数字中国建设的重要抑手，也是推动经 3.1.基本架构05 济社会高质量发展的重要动力。 3.2.核心能力 06 截至2024年2月，我国移动电话用户总数达17.46亿户，5G用户达8.51亿户，再加上海量物联网终端在智城市、 04核心网运行智能应用实践80智盐工业、智能家居等领域的广泛应用，移动通信设备数量爆炸式增长，网络规模急剧扩大，业务需求差异化趋势凸 4.1.标准推进显，传统网络架构及服务能力面临网络服务质量下降、运营成本与复杂度增如等诸多挑战。人工智能(AI)技术的飞速 08 4.2，技术创新及实践09发展为上述难题的解决带来巨大机遇，通过智能化能力的引入与驻合，网络可实现自我感知、自我学习、自我优化，大 4.3.应用展望 05网络运行大模型探案 11大提高网络效率，并具备更高的灵活性和可扩展性，可提供更高的网络服务质量和用户体验，面向差异化业务需求精细化供给服务，推动网络服务模式向“以用户为中心"转变。 13 4.1.关键技术 13 4.2.引入思考16在网络领域，已成功构建九天·网络大模型，助力多省网络调参效率、工单处理效率大幅提升。未案，中国移动将持续 推动从“5G+"向"AI+"延拓展，构建以"大算力、大模型、大数据、大平台"为特征的新型智能基座，深化在二十余个行 05总结与展望18业的应用研发。 缩路语列表19能化发展中占据重要地位。一方面网络运行涉及网络控制、转发等核心功能，运行智能可实现对网络性能、用户体验 参考文献 19等方面的智能化调优；另一方面运行智能更加贴近网络数据、算力等AI要系本身，在数据采集全面性、算力资源可用性、智能服务时效性等方面有诸多优势。因此：网络运行智能的体系构建与能力引入具有重要意义，将推动网络通信能力与AI能力的深度融合与协同，对内实现网络提质增效，对外赋能千行百业， TO $ $ 网络运行智能架构与场量白皮书网络运行智能架构与场量白皮书 网络运行智能概念及特点网络运行智能概念及特点 02 网络运行智能概念及特点 值，又能够在数据、算力、训练、推理等方面相互协同，共同实现端到端的网络智能化水平提升。 +运行智能涵盖无线、核心、传输、承载各领域的智能化能力，是整个网络智能化的根本和基石。运行智能通过网元自身与A结合，提升可感知、高可靠、自优化等智能化能力的同时，还可利用上下行开放接口，一方面提供网元/业 一方面，作为基础设施和应用运行载体，可为应用智能提供数据、算力、模型和分析结果等AI服务，就能新应用、新业 务、新场景。 ●运维智能在运维规划、理设、维护、优化和运营全生命周期的生产流程和环节实现智能化。运维智能以A+跨厂 2.1基本概念商跨专业的网管系统为核心，汇聚和沉淀智能化A能力，支撑网络运维智能应用孵化和落地，是实现网络智能化的基础底座。运维智能可为运行智能、应用智能提供基础大数据或分析结果，辅助运行暂能和应用智能。 网络运行智能(AleNETR:AlenabledNetworkRunning）是将人工智能技术与网元功能、网络运行机制、业务+应用智能涵盖AI+基础通信应用、对外模型供给以及智能服务等方面。AI+基础通信应用是指依托网元能力构建运行流程累密结合的技术能力体系，其数据、算力主要来源均为网元本身，作用对象为网元本身以及所承载的用户和应用智能的网络底座，基于A与基础通信业务的融合，打造智能通信业务新形态，催生更多新型应用，例如通话实时翻业务。网络运行智能通过据的实时定制化采集、推理的实时订阅与计算、分析结果的实时反链与闭环控制等基本，译、数字人通信等；对外模型供给是指网络利用数据、算力、网络等优势，对外打造模型供给能力，赋能行业数字化转 打造网络运行态的AI内生与泛在。型；智能服务是指面向AI发展，改变传统网络的资源式服务模式，基于智能化网络和算力调度，将移动通信网络打造为面向网络运行，实现高可靠、高效率、高安全，产生新效能；面向大众客户和重点业务，实现智感知、智决策、智闭实现AI泛在普惠的基础平台，提供任务式服务，使能AI成为泛在化的社会级服务。 环，带来新体验；面向重直行业，基于丰高的网络数据和多样化的算力能力，开放网络运行智能能力，赋能千行百业，激发新动能。 未来，网络运行智能还将面向算力网络，将AI技术与云、边、筛等多级算力胜合，向算网运行智能演进。 2.2 运行智能--运维智能--应用智能的三角关系 2.3 网络运行智能三大特点 网络智能化运行智能具备实时闭环、用户拉度、内生智能等三大特点。实时闭环通过实时数据采集、AI分析、策路 运行智能决策，实现网络的自我优化、动态调整，提升网络的可靠性和响应速度，进一步提高网络服务的连续性和质量；基于用 网元图本户粒度数据的感知，网络具备针对单个用户进行精细化管理、服务的能力，为每个用户提供定制化的服务质量保障、 网络网络内部通过集成A算法、模型，形成一个可自主决策的闭环网络环境，不依赖于外部控制和干预，使得网络能够实 智龍化现自适应调整和优化。这三个特点共司提升了网络的智能化水平和服务质量，使网络运行更加高效、可靠、智能。运维智能Ke皮用智能 图1运维智能-运行智能-应用智能关系图 0203 $ $ 网络运行智能架构与场量白皮书网络运行智能架构与场量白度书 网络运行智能概念及特点网络运行智能技术体系 特点一：实时闭环 实时闭环是网络运行智能的一个重要特点，通过实时数据采集、分析、决策，实现了网络的自我优化和动态调整。与传统网络管理依赖人工干预和预设规则的模式相比，实时闭环利用A技术自动检测网络中网元、用户、业务的运行 03 情况，并迅速做出反应。实时闭环的实现依赖于高效的数据采集和处理能力，以及强大的算法模型。通过对用户行为、网络状态等数据的实时分析，系统能够预测潜在问题并采取预防措施，确保网络的稳定运行；同时，实时闭环系统还 能不断自我学习和优化，根据反馈数据调整算法，提高预测和决策的准确性和效率。这种动态、自适应的网络管理方网络运行智能技术体系 流量管理与拥室预测、智能业务体验感知与优化、用户画像生成与行为预测等，显著提升了网络的智能化水平及服务 质量。3.1基本架构 特点二：用户粒度 网络运行智能构建四层（智能分析层、控制面智能内生层、边缘实时推理层、端侧轻量推理层）、四域（无线、传 备、网络区域为单位，难以分析单个用户的差异化需求。网络运行智能可以实时获取和分析每个用户的行为数据，如输、承载、核心网)的端到端智能协同架构，如图2所示。该架构通过内生AI，实现网络运行的高可靠、高效率以及业务使用业务、位置、设备类型等，进而提供个性化的网络服务。系统能够根据用户的行为模式和偏好，为用户提供定制化运行高质量。其中： 的网络服务。例如，通过对用户上网行为的分析，系统可以为不同用户动态调整带宽资源，优先保障重要业务的流畅智能分析层：打造基于NWDAF为核心的网络运行智能面、数据面能力体系，通过集中式训练，沉淀模型基础能 运行。这种针对用户粒度的精细化管理和服务，不仅提升了用户的网络体验，为运营商提供了更丰富的商业机会，如力：拉通数据采集、存储、处理、训练、推理端到端AI业务流程，对内实现以用户和业务为中心的自感知、自优化服务，精准营销、个性化服务推荐等，还能提高网络的运行效率和资源利用率。对外实现A能力开放，释放网络价值，赋能行业智能。 特点三：内生智能控制面智能内生层：通过内置、合设等方式使能控制面网元，提升模型本地化处理能力和控制面智能决策能力： 相比在网络功能实体外部挂接智能化平台的网络智能化实现方式，内生智能在网络功能层内置网络智能能力，实现网络的智能总体控制、管理、服务。将A算法和模型直接束成在网络内部，形成一个可自主进行数据采集、分析、决策、闭环网络环境，不依赖于外部的控 制和干预；同时，内生智能支持模型训练和模型推理，具有高度的扩展性和灵活性，能够根据实际需求动态调整算法务分解，使能定制化体验感知及保障、新媒体处理、5G专网等业务场景，激发新业务、增强新体验、活新价值。 和模型，使得网络能够在复杂多变的环境中自适应地调整和优化，赋能网络业务运行中的智能感知、智能分析、智能 诊断、智能决策，实现网络运行更加智能、高效，最终助力网络运行闭环自治。NWDAF(网监大医系分新及置有决练引》 通用大楼型故智宇生场景化楼型 数据/模型开放 8872(2*] $2t9 控制面智能内生层 数锅面 分显分有、多聚的同a#e(Ms) （M） 图2网络运行智能基本架构 0405 $ $ 网络运行智能架构与场量白皮书网络运行智能架构与场量白度书 网络运行智能技术体系网络运行智能技术体系 *端侧轻量推理层：端侧部署轻量化模型和推理能力，基于本地小算力，实现网络侧和终端之间的算智协同、算智+AI内生能力：AI功能可内置于网元，也可独立于网元，紧密融合于网络运行机制，可通过服务化等方式流转于卸载，网络侧按需承接终端的智能与算力的外溢诉求，业务运行流程。 在网络运行智能架构中，NWDAF作为3GPP定义的网络智能化功能，是网络大数据分析及智能决策引擎，是核心●数据能力：网络运行智能数据的主要来源为网元本身，面向特定的分折场景和需求，数据采集的缺发、采集所网运行智能总体控制和智能服务能力升级的关键。NWDAF在使能核心网运行智能的四大中心能力的基础上，实现端需的数据均为事件性的，定制化程度高，可有效节省传输带宽消耗。同时，网络运行智能可实时采集用户级、业务级、到端的网络运行智能协同。赖级数据，采集颗粒度精细，实时感知能力高。 ①模型中心：NWDAF可集约化部宅算力，在打通网络各域（网络域、网管域、第三方应用）、汇聚海量数据基础上●模型能力：为支持AI模型在网络中的实时更新与部署应用，网络可支持模型的训练及推理能力。通过提取学 可开展集中模型训练、微调及供给(Maas)；习海量网络数据知识，使得模型成为“网络专家”，实现网络应用的分析决第。未来大模型对训练和推理的要求提升； 2控制中心：NWDAF具备全局视图（网元、用户、业务、网管、运营），可