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2024MWC上海| 愛立信Klas Johansson:AI賦能,為高性能可編程網(wǎng)絡鋪平道路

摘要:2024MWC上海,愛立信自動化與運營負責人Klas Johansson在“構(gòu)建人工智能就緒基礎設施”論壇上分享了人工智能在RAN中的價值。

  ICC訊  6月27日,愛立信自動化與運營負責人Klas Johansson在2024MWC上海“構(gòu)建人工智能就緒基礎設施”論壇上發(fā)表了題為“AI在無線接入網(wǎng)中的價值:為高性能可編程網(wǎng)絡鋪路”的演講。Johansson強調(diào)了愛立信在網(wǎng)絡演進領域的帶頭作用,以及AI和自動化將如何重塑無線接入網(wǎng)(RAN)未來。

  Johansson表示愛立信從4G時代開始便致力于將AI引入RAN,通過AI優(yōu)化路由算法和RAN軟件參數(shù),為網(wǎng)絡性能提升奠定了基礎,也為后續(xù)AI在RAN中的廣泛應用鋪平道路。

  Johansson在演講中指出,如今,愛立信正在引領網(wǎng)絡向“高性能可編程網(wǎng)絡”演進,這項變革不僅將簡化今天愈加復雜的網(wǎng)絡運營,更將開啟商業(yè)模式創(chuàng)新的新篇章?!翱删幊叹W(wǎng)絡”為運營商提供了前所未有的靈活性,能夠幫助他們根據(jù)市場需求迅速調(diào)整服務,滿足多樣化的客戶需求,從而推動業(yè)務增長。

  意圖驅(qū)動型網(wǎng)絡:AI與自動化的完美結(jié)合

  在談及網(wǎng)絡演進的具體方向時,Johansson介紹了愛立信提出的意圖驅(qū)動型網(wǎng)絡理念。這一理念的核心在于利用AI和自動化技術(shù),使網(wǎng)絡根據(jù)運營商的意圖來進行智能決策和自我優(yōu)化,從而推動運營商大規(guī)模提供差異化連接,滿足不同用戶群體的特定需求,在競爭激烈的市場中脫穎而出。

 RAN軟件、SMO、rApps的協(xié)同作用

  為了實現(xiàn)意圖驅(qū)動型網(wǎng)絡的高自動化水平,Johansson強調(diào)了RAN軟件、服務管理和協(xié)調(diào)(SMO)以及rApps的有機結(jié)合。這種協(xié)同作用將顯著提升網(wǎng)絡效率和服務保證能力,確保用戶體驗。通過實時數(shù)據(jù)分析和智能決策,網(wǎng)絡能夠自動調(diào)整資源分配,優(yōu)化性能,同時快速響應故障和擁塞問題。

  AI在RAN中的具體實踐

  針對運營商在選擇RAN架構(gòu)時面臨的決策難題,Johansson明確表示,無論是專門構(gòu)建的RAN架構(gòu)還是Cloud RAN架構(gòu),愛立信的技術(shù)創(chuàng)新都能為RAN中具有成本效益的AI提供支持。今天,愛立信正在不斷提升其RAN計算產(chǎn)品組合中的AI能力,通過引入更先進的算法和模型,以及優(yōu)化硬件和軟件架構(gòu),確保AI在RAN中的高效運行。于此同時,愛立信還積極與合作伙伴攜手AI-RAN聯(lián)盟,共同推動ICT行業(yè)的人工智能發(fā)展,為整個生態(tài)系統(tǒng)帶來更大的價值。

  其中,Johansson詳細闡述了AI在RAN中的兩種主要應用模式:分布式優(yōu)化與集中式自動化。分布式優(yōu)化適用于需要快速響應和本地處理的場景,如實時流量管理和能源效率優(yōu)化,其中保持數(shù)據(jù)本地化至關(guān)重要,以減少復雜性和部署成本。而集中式自動化則更適用于網(wǎng)絡級別的長期規(guī)劃和策略制定,例如Massive MIMO中的小區(qū)賦形,AI的引入能夠顯著提升網(wǎng)絡覆蓋率和吞吐量。這兩種模式的結(jié)合,既保證了網(wǎng)絡的高效運行,又兼顧了長期戰(zhàn)略規(guī)劃的需求。

  Johansson還通過具體案例展示了AI在RAN中的實際應用,如利用AI進行小區(qū)塑形和實時流量管理,以及通過AI優(yōu)化RAN能耗。他強調(diào),這些應用的實現(xiàn)離不開硬件和軟件的支持。愛立信在RAN計算硬件和軟件方面不斷投入研發(fā),提升AI推理和訓練能力,如增加動態(tài)存儲和持久存儲,從而加速實時工作負載的處理。同時,愛立信還與合作伙伴共同探索AI加速技術(shù),以及AI軟件的生命周期管理,確保AI模型的高效運行和持續(xù)更新。

  AI+RAN的工業(yè)化挑戰(zhàn)與未來展望

  Johansson在演講最后討論了AI在RAN中工業(yè)化面臨的挑戰(zhàn)和未來展望。他指出,要進一步實現(xiàn)AI在RAN中的廣泛應用,需要不斷優(yōu)化AI算法,確保模型能夠適應各種復雜環(huán)境。同時,模型的訓練和驗證也必須在真實網(wǎng)絡環(huán)境中進行,來確保其性能和可靠性。此外,他還強調(diào)了靈活可擴展的架構(gòu)的重要性來適應未來可能出現(xiàn)的各種用例和需求。

  展望未來,Johansson堅信,從5G Advanced開始,AI在RAN中的應用將為運營商和整個生態(tài)系統(tǒng)帶來前所未有的業(yè)務創(chuàng)新機遇,開啟無線通信的新篇章。他表示,隨著技術(shù)的不斷進步和應用的不斷深化,我們有理由相信,AI將在RAN領域發(fā)揮越來越重要的作用,推動無線無線通信行業(yè)邁向更加智能、高效和創(chuàng)新的未來。

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