从自动化到智能化，打造三零三自“智简”核心网

        随着6G、算力网络、云网融合等新型网络技术不断迭代，云化核心网演进逐步深入，伴随而来的网络运维运营挑战极速增长。智能化算法、平台均处于快速演进阶段，但发展尚不成熟，而核心网是通信网络的基础底座，对于可靠性要求极高，如何优化新技术演进给网络带来的影响，最终实现网络自智的终极目标，需要缜密规划。

业界主要进展及方案

        随着TMF、CCSA等标准组织启动标准或研究立项，各大运营商针对网络支撑系统及网元智能化进一步完善，提出了自智网络“三零三自”“四零四自”“智行云网”愿景以及“四层三闭环”等目标架构，在“规、建、维、优、营”等运维场景中，为网络智能运维指明了方向。到2025年，业界目标建立L4自智网络，网络持续演进，针对各大类运维场景逐步提升相应的智能化能力，能够通过AI能力实现规则的持续学习、持续迭代，建立基于图谱的智能运维知识体系，根据特定的规则，匹配相应的策略，使得业务意图与网络资源有机结合，形成自底向上的智慧能力大模型。

中兴通讯云核心网内生智能解决方案

        参考业界分层自治架构，中兴通讯提出内生聚能，构建云核心网NFV域内自治闭环能力。整体分为基础设施层、网元层、管理层内生智能，分层自治，跨层联动，实现核心网单域自治（见图1）。通过能力开放，与跨域系统紧密协同，实现端到端网络智能分析与闭环保障。

        网络规划建设阶段，实现“零等待”。方案基于中兴通讯自动化工具集AIC（Auto Integration Center），采用自动化CI/CD（持续集成/持续部署）工具链，实现从版本发布到版本安装、运行的分钟级开通能力，通过网元部署“自配置”，实现业务配置自动生成、自动开通，边缘设备即插即用，业务参数自动获取、自动下发，整体核心网网元业务开通时长小于30min。

        针对网络运维，基于中兴通讯管理域智能化系统CNIA（Core Network Intelligent Analysis），方案支撑核心网内生智能，形成智能监控、诊断、决策、执行四大核心能力，通过闭环控制，支撑网络自愈、自优化及作业自动化，实现由被动应急运维向主动高效运维的转变。

        - “零故障”：通过AI算法，对故障隐患进行有效识别，采用“自修复”的方式实现网元设备故障快速定界定位，处理方案自动决策执行，业务问题自动修复；

        - 隐患识别：通过可编排能力将多种运维数据（资源、告警、日志、KPI、投诉等）汇聚识别和诊断，在5min内完成故障的隐患识别分析；

        - 故障诊断：通过持续不断的规则迭代学习，在15min内完成故障定界定位，告知运维人员故障根因，并提供处理建议，同时形成专家经验累积模板；

        - 业务预测：通过AI算法，实现动态阈值模型，能够早于固定阈值识别业务异常，从被动监测型运维向主动预测型运维转型；

        - 故障恢复：采用智能容灾倒换、智能流控、预警逃生等机制，当预测故障即将发生前，能够实现业务自动迁移，达到业务“零”中断，保证业务正常运营，用户体验不受影响。

        业务保障方面，采用NWDAF（网络数据分析功能）等优化手段，智能动态感知业务质量及用户体验状态，识别业务质差，形成保障策略，并下发网络自动生效，持续提升客户感知。

        网络运营方面，实现“零接触”“自优化”和自动业务保障。

        - “零接触”采用意图驱动的模式，自动生成运营策略下发网元侧执行；通过业务特性预测及分析，找到辅助业务性能“自优化”的方案，提升业务质量，优化用户体验。

        - 业务识别：采用AI算法，基于业务特征数据智能学习，不断提升对加密业务的识别率，目标实现对95%以上的业务可识别。

        - 业务保障：实现对用户业务重点体验指标的保障，如在云游戏场景下，时延小于30ms，带宽大于10Mbps持续下发。

        中兴通讯已在浙江移动、泰国AIS等项目中部署智能化运维管控系统，辅助运维效率提升、网络质量优化。

        当前AI技术整体还不够成熟，技术更新快，为了降低新技术对通信基础设施的影响，在向L4演进中，需要结合意图驱动、数字孪生等技术，初期通过建设TestBed等方式，对AI技术进行充分验证，成熟一批商用一批，最终实现基于数字孪生虚实一体的网络目标。AI平台的构建呈现多元化趋势，为解决AI平台建设的“烟囱”问题，建议产业内对于AI能力形成统一的度量标准、评价规则，建立良好的AI生态环境，使得AI能力得到充分的共享、提升，应用能够快速集成、调用，以推动整体网络运维能力的快速提升。