將AI（人工智能）引入通信網絡，已經成為整個行業的普遍共識。

在不久前結束的MWC25上，AI大放異彩，成為整個展會的主角。眾多參展商都將AI置于最顯眼的位置，展示其業務與AI的融合，以及AI在通信網絡中的創新應用。GSMA高管也明確指出：“AI在通信領域的應用，已經從概念驗證階段邁向實際部署階段，特別是在5G-A網絡的發展中。”

那么，通信究竟該如何與AI深度融合呢？行業領頭羊愛立信，已經實現了哪些突破？

今天這篇文章，小棗君將為大家進行深入解讀。

█通信網絡演進，面臨艱巨挑戰

通信網絡之所以要擁抱AI，和其自身所面臨的發展困境有很大的關系。

正如大家所見，歷經長期演進，人類的通信技術已經取得了巨大的進步。發達的通信網絡，不僅改善了我們的生活水平，也給整個社會的發展奠定了堅實的基礎。

來源：愛立信官方微信視頻號

但是，我們也會發現，通信網絡技術的發展，遇到了一些傳統手段難以克服的瓶頸和挑戰。

業界經常用“三多”和“三高”來形容目前的網絡現狀，分別是場景多、數據多和設備多，以及容量高、帶寬高和時延要求高。

整個通信網絡的規模也在不斷膨脹。通信網絡所支撐的業務，不再是簡單的語音、短信和數據，而是在此基礎上疊加的海量新型應用。這些應用不僅面向消費互聯網場景，也面向各個垂直行業場景，例如實時AR流媒體，礦山車輛遠程控制，無人機低空感知，等等。

復雜應用場景，對通信網絡的性能提出更高要求。而傳統通信理論框架下，信道容量已經無限接近于香農極限，很難獲得進一步的突破。

站在運營商的角度，面對日益復雜的網絡，他們也承受著巨大的運維壓力。

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網絡故障排查、資源優化、流量調度等任務，消耗了大量的人力物力資源，而效率卻并不理想。運營商進行了大量的網絡投資，亟需從現有的基礎設施中挖掘出最大的價值。

此外，運營商所面臨的挑戰，還包括如何防范安全威脅、如何提升能源效率等。

簡而言之，傳統的技術手段，已經無法有效應對這些挑戰。這不僅嚴重影響了用戶體驗和市場增長，也給網絡的持續運營帶來了極大的困擾。

█AI革命，引領通信新一輪創新

AI技術的出現，給應對上述挑戰提供了全新的思路。

通過先進的算法和強大的算力，AI可以在短時間內處理和分析海量數據，發現隱藏的規律和異常。AI還可以將數據轉化為可執行的洞察，減少人為經驗偏差。在處理速度和效率方面，AI展現出巨大的優勢，可以實現重復性任務替代和流程優化，給傳統場景帶來革命性的改進。

和其它領域一樣，通信領域也在積極研究AI的場景落地。

作為全球領先的通信設備商，愛立信的研究進展和成果尤其具有代表性，值得重點關注。

愛立信研究AI技術已經有十多年的時間，積累了豐富的經驗，也取得了豐碩的成果。很多成果，都已通過產品方案進行落地。

愛立信將AI技術與電信領域的實踐相結合，把數據分析、自動化運營、智能管理和最新的意圖驅動，深度融合到所有的產品方案組合中。

例如，愛立信的自智網絡應用和智能化自動平臺，主要針對無線領域進行AI技術落地。其中的自智網絡應用，是在無線產品里的一整套不斷豐富的AI應用組件。這些AI應用組件可以解決不同無線自動化、智能化的多維需求。

愛立信智能自動化平臺（EIAP），是一個開放、多廠商兼容的平臺。這個平臺基于標準接口，提煉打造了一個自動化的底座，不僅適用于愛立信的設備，也可以兼容多廠商的產品，包括一些業務內容提供商的AI部署實踐。只要符合標準的接口，都可以部署在這個智能自動化平臺上。

網絡設計與優化平臺，可以預測網絡容量，根據現網的流量、話務模型等因素結合基站分布，提供更前瞻性的網絡規劃能力，而且在網絡的運行過程中實現網絡性能的提升。

網絡維護管理平臺，也稱為“運營引擎”（Ericsson Operations Engine，EOE）。它將AI和自動化深度融合，為消費者和企業提供高質量的差異化5G服務。這個引擎結合了意圖驅動，能夠根據業務需求，將業務需求轉化為實時網絡操作，并通過AI洞察來優化資源使用，提升網絡性能。

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以上只是愛立信產品方案的其中一部分。愛立信的方案，已經覆蓋了前面提到的所有痛點。從網絡層面，覆蓋了無線接入網、傳輸網到核心網的端到端網絡。從網絡生命周期層面，跨越了網絡規劃、網絡建設、網絡維護和網絡優化的全流程。

█落地案例豐富，賦能網絡運營全面升級

接下來，我們可以通過幾個具體的案例，看看愛立信這些平臺和方案是如何在一線場景發揮作用的。

在基礎設施領域，愛立信落地了自組織網絡（SON）的一個AI實例。

他們結合意圖驅動的主動和被動優化工作流，運用先進的序列算法來大規模優化小區集群。同時，他們應用無監督的機器學習聚類技術，來發現網絡拓撲結構。最終，實現了現有網絡資源18%的負載重新分配。整個網絡的資源利用更平衡，從而節省了運營商的建設投資。

在網絡性能領域，可以看一個網絡尋呼功能的案例。

愛立信在網絡的核心節點部署了基于機器學習的增強尋呼功能，它不僅能夠感知網絡的拓撲結構，還可以減少80%信令的負荷，有效提升了網絡性能。

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第三個案例，來自客戶體驗領域。

愛立信開發了基于機器學習的網絡NPS（凈推薦值）預測模型，用于分析數據并確定最佳和最差的NPS評分。在每月的第一天，模型可以預測NPS得分較差的小區，便于工程師及時采取改善措施。根據數據顯示，這個預測模型增加了24%的NPS，并減少了20%的客戶投訴。

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第四個案例，來自安全領域。

愛立信安全管理平臺，可以對網絡進行7*24小時的持續監測，以應對復雜的多維網絡攻擊。通過引入AI/ML技術，顯著降低了對現場工程師的需求，同時也降低了人為事故的比例，綜合成本下降了80%。安全防御分析結果的可視化呈現結合AI技術的應用，使得事故響應和處理操作更快捷，整體效率提升了20%以上。

第五個案例，來自高效運營領域。

無線KPI對用戶體驗有很大的影響。愛立信的方案通過抓取網管的數據，結合機器學習模型進行分析，可以提前1到2個小時預判網絡中可能發生的KPI退化。通過采取相應的措施，可以在問題發生前自動觸發糾正行動，避免70%的無線KPI惡化。

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最后，我們看看能源管理領域。

在這個領域的一個典型實例是增強Massive MIMO休眠功能。愛立信在基帶上運行AI算法，預測流量模型，并在業務需求比較低的時候自動關閉天線，以此來節約能耗。這個功能可以與小區休眠和低能量調度器功能相結合，實現平均節能14%。

總而言之，愛立信在AI技術應用于通信領域的探索中，已經取得了顯著的成果。在AI的助力下，通信網絡的性能和資源利用率大幅提升，運營成本顯著下降。

█意圖驅動，網絡發展的必然趨勢

在前面的介紹中，多次提到了意圖驅動。

傳統的網絡運營往往依賴于人工。近年來，開始有了自動化的功能，例如自動化巡檢等。面對復雜多變的需求變化，無論是人工還是自動化，都難以應對。因此，需要進一步向智能化和意圖驅動演進。

在意圖驅動的網絡里，網絡的使用者，只需要告訴網絡想達到的目標（也就是意圖），而不需要告訴網絡如何實現目標。網絡得到意圖后，會將意圖翻譯成網絡需求，采用AI賦能或者非AI賦能的方式，自主實現意圖并將結果反饋給意圖提出方。

來源：愛立信官方微信視頻號

基于意圖驅動的網絡，具備自主決策的能力。未來，還將進一步發展為零接觸網絡，幾乎不需要人工監督和干預，網絡能夠自主管理和運行，也具備了完全自主化的能力。

愛立信已經規劃了AI賦能和意圖驅動的統一架構，根據任務閉環的實時性要求，分為集中式AI和分布式AI。

集中式AI由基于O-RAN聯盟SMO架構的EIAP和rAPP提供，EIAP是愛立信的無線自智平臺，位于廠商無線網管的位置，負責閉環時間大于1秒的AI任務。

分布式AI作為5G-A軟件功能的一部分，由BBU內生提供，負責閉環時間小于1秒的AI任務。愛立信5G-A軟件將內置意圖處理器，接收外部的意圖，并負責內部閉環的實現。

目前，愛立信已經提供了基于意圖的節能和基于意圖的無線資源預留兩個功能，未來將提供更多的基于意圖的功能。

█最后的話

正如大家所見，AI技術正在深刻地改變通信網絡的運營方式，引領新一輪通信技術革命的浪潮。

愛立信專家指出：“數字化未來的世界，將構筑在由AI支撐的智能化、可編程網絡之上。”

AI賦能和意圖驅動，是可編程網絡的三大基石之一（另外兩個基石，分別是差異化的連接以及網絡能力開放）。這三大基石，將創造并釋放“新質價值”，讓網絡更靈活、更智能、更開放，從而很好的應對未來挑戰。