全球经济数字化转型中,运营商既是全社会的电信网络基础设施和服务提供商,也是电信网络和运营数字化的需求方,扮演着双重的重要角色。随着5G移动网络和千兆家庭宽带提升电信网络的业务能力和服务体验,网络和运营复杂度显著抬升,利用AI大模型、知识图谱和意图驱动等前沿技术,实现数字化技术和电信网络的融合创新,显得尤为重要。为此,围绕生成式AI、知识驱动和意图驱动等关键技术,中国联通与中兴通讯基于多省移动网络进行创新方案设计和技术试点,取得了显著进展,并在国内外展会上崭露头角。
当前,运营商网络运营面临诸多挑战:网络场景复杂多样,如何实现网络运营多场景的统一识别与分类,从单场景众多小模型向多场景统一AI大模型转变,提升AI应用开发效率和场景适应性;网络运营根因分析和解决方案提供,如何从依赖专家经验向确定性的生成式AI转变,从而实现无人化的网络自维护和自优化;网络运营执行阶段运营系统如何驱动网元设备,既避免复杂的指令式接口的高成本和低适应性,又能简化运营人员操作,实现网络自动化执行。
我们认为,5G网络智能运营是改善网络体验和提升网络运营效率的关键路径。中国联通联合中兴通讯、浪潮和直真科技等合作伙伴,在辽宁联通和山东联通分别针对无线智能化和语音优化应用完成技术试点。项目在感知、分析、决策和执行等多阶段引入技术变革,如将通信大模型、通信知识库、意图驱动等先进技术,应用在网络与业务的统一感知、场景的统一分类与根因分析、解决方案的自动生成、通过意图驱动将解决方案转化为网络指令等方面,同时探索一线生产流程变革,打破传统的基于专家经验和人工为主的网络运营模式及流程,推进网络向高阶自智(L4)迈进。
首先是通信大模型的引入,感知网络数据,发现问题,利用生成式AI提供解决方案;其次,通信知识库萃取专家知识帮助大模型训练数据,并提供最新的专家解决方案来帮助提升大模型的确定性;最后,我们引用了TM Forum的意图驱动接口,通过OpenAPI将解决方案转化为网络指令,使得用户无须关注具体实施过程。
本项目的整体流程如下:
- 第一步,OMC提供网络运行数据给通信大模型,通信大模型感知出问题;
- 第二步,已结合通信知识库完成预训练的通信大模型进行问题分类和根因分析;
- 第三步,通信大模型向通信知识库查询导向性解决方案;
- 第四步,通信大模型根据导向性解决方案,再结合网络配置数据生成可实施的策略方案;
- 第五步,通信大模型将策略方案通过意图接口传递给OMC;
- 第六步,OMC将该策略转化为可执行的网络变更方案并执行;
- 第七步,OMC将执行结果反馈给大模型,大模型评估并迭代学习。
项目在辽宁联通进行了验证,我们使用这套方案实现了天线权值的自动调整。我们部署了一套小规模的通信大模型,其应用规模为3城市、100小区。基础大模型:LLaMA 2,其模型参数规模为70B。通信领域训练数据量:小区6个月的性能数据10k条、小区配置数据10k条、3个月告警数据200k条。生成式AI和知识驱动的网络优化,帮助我们显著提升了网络质量,同时极大地减少了优化人力的投入,从160人天降为3人天,整个过程实现了智能化自动闭环。
本项目引入生成式AI和通信知识库技术,在感知、分析、决策和执行等各个阶段降低人工因素,降低生成式AI的不确定性,探索新的运维流程模式,极大提升了网络自排障和自优化的水平。此外,还包括两个技术价值点:在执行阶段引入意图驱动技术,屏蔽网络复杂性;通过可迁移的通信大模型能力和数据集,积累大模型开发和应用经验。最后,就网络运营成效而言,运维效率和业务体验得到显著改善,达成降本增效和优质服务的目标。项目推动了运营商向智能化、自主化网络运维的转型,也为构建高质量的5G网络提供了关键支撑,使运营商能够为客户和社会提供更好的数字化服务。
2023年9月,TM Forum(电信管理论坛)数字化转型全球峰会(DTW)在丹麦哥本哈根隆重举行。大会期间,中国联通联合中兴通讯及行业伙伴协力打造的“生成式AI与知识驱动的5G运营”催化剂项目(GenAI and knowledge driven 5G operations),成功入围“最佳新催化剂”(Best New Catalyst)短名单(见图1)。项目通过对以分散AI模型、专家经验和人工执行方案为主的传统运维模式的革新,开创性地在电信领域提出基于通信大模型和知识库的5G运营新模式和新流程,并在两个省份展开试点验证。本次入围短名单,展示中国联通在5G和AI领域的研究进展和最新成果,表明业界对其价值和意义的积极评价和充分认可。