为什么可以通过设计和零接触网络实现AI

　　随着网络迅速发展，通信服务提供商必须找到一种方法来跟上其发展的步伐。在这，我们解释为什么可以通过设计和零接触网络实现AI。

　　新的服务需求需要新的业务模型。通信服务提供商必须解决更复杂的问题。在网络编排、管理和运营中采用AI至关重要。它有助于解决当今网络的复杂性，提高效率，改善客户体验以及创造新的收入来源。

　　什么是零接触网络？

　　随着5G，物联网等新技术的普及，网络变得越来越复杂。对于人类来说，要跟上这种复杂性并使网络保持在不断发展的水准上运行，这变得越来越具有挑战性。只有在应用人工智能（AI），自动化和数据分析来驱动电信网络的“数据驱动运营”时，才能运行5G网络（包括物联网中的数据点）以及关键任务用例的需求。

　　数据驱动的运营帮助我们更加接近“零接触网络”的愿景。

　　零接触网络是一个简化的基于软件的网络平台，该平台利用自动化和AI来增强其操作中的人员专业知识。要实现零接触网络的愿景，就需要技术和功能协同工作。零接触网络基于AI，这意味着需要实现网络组件和操作功能以支持AI技术。从一开始就需要使用AI构建系统中使用的产品和服务。要实现零接触的愿景，需要使用多种技术和机制，例如：

　　云原生架构

　　支持AI的数据收集和管理

　　闭环自动化

　　整合数据分析，管理和编排

　　人工智能运作

　　随着更多的网络功能通过虚拟化技术将硬件与软件分离，服务提供商将面临变更管理，数据标准化，服务模型和API以及整个供应链缺乏互操作性相关的挑战。因此，建议对零接触网络采取逐步实施的方法，重点是一次解决一个特定问题，从而减少风险并增加学习时间。这是零接触的基础，将降低成本，同时引入新的服务和网络功能以改善客户体验。

　　通过设计实现AI

　　那么我们的AI方法是什么呢？爱立信的技术战略预计，在整个网络架构的所有产品和服务组合中都将采用AI。目的是使人和机器具有一定能力，将经过改造的自适应网络转变为能够更好地满足客户需求的持续学习网络。我们使用AI来：

　　增强运营和服务中的自动化功能

　　爱立信的解决方案

　　在电信和物联网领域创造新的商机

　　我们还认为，应该将AI应用到解决电信服务提供商面临的特定挑战的地方，在最重要的地方创造价值。它不是用于任何可以想象的用例的通用工具。我们的AI解决方案嵌入在整个网络中，由具有广泛的AI和电信专业知识并且对每种产品或服务都拥有AI优先思想的人们构建。这就是为什么我们称其为AI by Design：旨在解决当今和未来电信挑战的AI。

　　为了应对这些挑战，我们将与AI的工作重点放在了我们认为真正重要的问题上，例如：

　　无需访问站点或添加新硬件即可最大限度地提高已安装基础的投资回报率

　　保护消费者始终在线的高性能网络

　　为国家服务提供关键业务的企业应用程序和关键基础架构

　　满足不断增长的消费者期望和行业完美的QoS体验

　　通过提高敏捷性，降低成本并为新服务奠定基础来实现云的价值

　　提供更高的需求，同时将运营成本保持在最低水平

　　根据实际使用情况构建灵活的网络，并确保将能耗保持在最低水平，同时保持适当的性能水平

　　零接触网络的技术构建块

　　从一开始就需要使用集成的AI来实现系统的所有组件和操作流程。这就是我们所谓的AI。这要求在以下位置实现AI：

　　BSS通过客户获取情报

　　一种管理和协调解决方案，包括自动洞察操作，自主事件管理，用于保证的预测分析，自组织网络和高级工作负载放置

　　支持AI的切换，支持5G的流量管理，上行流量触发的移动性，流量感知的载波聚合和增强的MIMO睡眠的无线接入

　　具有机器学习辅助分页的云核心

　　爱立信服务包括智能设计，主动客户支持，网络服务运营，高级优化以及云和IT服务运营

　　自动化是解决方案的重要组成部分。能够在复杂环境中自主运行并做出明智决策的软件称为智能代理（人工智能和机器学习的实际实现）。

　　通过将爱立信运营引擎与网络自动化解决方案相结合，通过产品，流程和工具，我们加快了从人工，事件驱动的操作，到人们接触网络以及真正主动，数据驱动的操作的旅程。

　　前瞻性网络运营商和数字服务提供商需要一个自动化的网络和业务环境，以支持他们过渡到以5G，物联网，虚拟网络功能和软件定义网络为特征的新市场现实。传统的机器学习（ML）模型为移动网络运营商提供了很多好处，特别是在确保一致的体验质量方面。但是，除了创建大量的网络资源外，从数据隐私的角度来看，常规ML模型所需的大量数据传输也可能会出现问题。联合学习（FL）可以通过将“计算转移到数据”而不是将“数据转移到计算”。
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