C114新闻9月1日消息(99)在日前举行的中国移动第四届科技周紫智网分论坛上,中国移动网络事业部网管支撑部副经理刘力伟介绍,2019年中国移动联合产业伙伴在业内推出紫智网概念,率先开启“三零三自”交通维度智能化改造之路,明确提出到“十四五”末、2015年底达到L4高级别自智能网水平构建全网络生命周期的数字化、自动化、智能化运维能力,为客户提供“零等待、业务零故障、零接触”的新型网络服务,构建一线运维“网络自配置、故障自修复、质量自优化”的数字化、智能化运维能力。
中国移动的自智能网络已初见成效。
刘力伟进一步介绍,紫智网络的整体价值主张是以“三零三自”为目标,以“五极”(极快的业务交付、卓越的网络质量、卓越的资源效率、极低的运维成本、极小的一线运营)为牵引,推动网络运维从“面向设备、面向管理”向“面向客户、面向业务、面向服务”转变,创造客户满意。
目前,中国移动自智能网已取得阶段性成果。2020年底,全网自智能网容量水平为L1.8,2022年底提升至L2.85。全网完成省云专网SRv6部署,推动无线设备厂商支持5MDT功能,完成传输OMC省集中部署,台数由1513台减少到309台。网络管理系统实现了从“采集+处理+显示”到“调度+控制+智能”的转型升级,主导20项行业标准,申请77项专利,发布5份白皮书,举办行业峰会,打造技术创新载体,开展国际交流合作获得8项行业权威奖项。
基于集中式网络运维AI平台,开展了AI创新。平台内外部R&D单位入驻62个,“机器视觉、大数据分析、复杂控制策略生成”三大类AI能力3000+个,其中90+个是在10多个省份重复使用的高价值AI能力。机器视觉能力已经在工程验收、维护质量检查和哑资源管理等全网中得到广泛应用。
联合研究计算力网络、AI大模型、本地化等。
今年3月,中国移动发布了2023年十大技术攻关任务,与合作伙伴共同开展理论创新、技术创新和实践创新。十大技术研究课题共有28个合作伙伴参与,组建了54个联合团队,在计算网络、AI模型、本地化等方面开展联合研究,总体平均进展约60%。
其中一个热门话题就是对计算网络业务的支持。面对计算网络业务从“资源租赁”到“基于任务的服务供应”的发展理念,应充分发挥“移动云+云专网”的整体优势,以网络强化计算,深化国家三级低时延计算服务圈建设,加快端到端灵活网络调度能力建设和开放。以计算机大脑为基础,实现IT和CT系统的深度融合,共同完成计算机网络业务的产品设计与安排、集成服务交付和动态资源优化,重点支持数据快递、边学边训、智能视频等典型计算机网络业务场景,满足客户低成本、高效率的计算机网络业务需求。
在今年6月GSMA举办的上海移动世界大会上,中国移动正式发布了自智能网“Smart Hub”能力开放平台,面向内部服务、外部客户和合作伙伴,实现自智能网集中、开放、共享的数字化、智能化运维能力,落实公司“以网强算”战略,赋能数字化社会各项业务的创新发展。重点提升会计/会计室网络管控能力建设,选择识别网管系统高价值能力,加快实现能力解构、标准化封装和服务开放。
第二个攻关热点是AI尺寸模型协同智能注射网络的运维。ChatGPT引发全球变革,以“大模型”为代表的新一代AI技术成为中国重要的战略性新兴产业。中国移动将充分利用网络数据票贼的优势,积极抓住AI的发展机遇,携手合作伙伴不断推进AI小模型的应用创新和推广,充分利用AI大模型在理解、生成和集成能力方面的技术突破,探索构建三类网络AI大模型,深化知识管理和数据治理的配套工作。“三类网络AI大模型是自然语言大模型、机器视觉大模型和结构化数据大模型;四类AI模型分别是网络运维知识问答、网络数据自助服务、主客一体化运营助手、故障运维机器人。”
第三个热点是网管系统是自主可控的。以全面提升网管系统自控水平为目标,联合子链合作伙伴积极推进现网规模上的国产化软硬件应用,重点攻关全栈国产化系统,通过产学研合作推动产业能力提升。在本地化操作系统更换方面,计划2023年9月完成全网网管系统50%操作系统的本地化更换。目前,全网网管系统已完成2.7万个操作系统的更换,进度超过80%。
中国移动近日发布“12条产业扶持政策”,打出政策保障组合拳,有效激发产业合作活力,为产业高质量发展提供保障,实现中国移动与合作伙伴互利共赢,打造开放、资源共享、优势互补的协同生态。其中,拟建设国家自然科学基金企业创新发展联合基金,投资额不低于2亿元;打造产业链发展一定规模260亿元,培育行业“专精创新”企业;累计为合作伙伴提供约800亿元的金融服务支持,服务超过900家合作伙伴。
刘力伟表示,中国移动将积极响应国家科技创新战略,携手攻关产业关键技术,强化产业自主可控,加快向高水平智能网络转型,服务全社会数字化转型,释放数字经济新动能,开创产业链互利共赢新时代!
您的IP:10.2.73.106,2025-07-28 12:24:33,Processed in 0.22714 second(s).