邁向自動駕駛網絡時代

華為技術有限公司|汪濤

在歷史發展的滾滾長河中，人類追求先進生產力的腳步從未停歇。每一次工業革命的出現，都代表了一次生產力的發展更迭，從最初的手工走向機械化，進而邁向電氣化，乃至當前的自動化和智能化，每一次變革都驅動人類社會邁向新的發展紀元。

1947年，美國空軍用C54完成了第一次橫跨大西洋的全過程自動駕駛飛行的壯舉；1983年，法國里爾地鐵Métro de Lille啟用，成為世界上第一條自動化地鐵路線；2012年，谷歌在內華達州獲得世界上第一個無人駕駛的車輛許可，截至2018年3月總里程已經超過800萬公里。很多人對自動駕駛的認識還只是科幻片中不真實的鏡頭，而今天，特斯拉等汽車的自動駕駛功能已經讓很多人享受到了與以往完全不同的舒適、輕松的駕駛方式。萬物智能時代，自動駕駛正在從理想照進現實，汽車、飛機、制造等領域都在加快邁向自動駕駛的步伐，驅動產業快速發展升級。

電信行業面臨巨大結構性挑戰自動駕駛迫在眉睫

Ovum分析報告顯示，過去10年電信行業的收入增長從來沒有跑贏過OPEX的增長，隨著網絡規模逐年增加，OPEX同步增長，產業結構化矛盾日益突出。相比OTT玩家，電信網絡的運營維護嚴重依賴于人員經驗和技能，電信網絡平均每1萬臺設備的運營維護需要300個工程師，而OTT只需要3個工程師，存在100倍的效率差距。從用戶體驗角度來看，當前電信網絡還存在體驗難管理的巨大挑戰，高達58%的家寬用戶體驗問題是靠用戶投訴發現的。電信行業對自動駕駛網絡的需求迫在眉睫。

與汽車產業的自動駕駛不同，電信產業有其自身的復雜性：一張電信網絡同時承載移動、家寬和企業等多種業務，自動駕駛系統需要準確理解不同業務的差異化意圖；從自動駕駛的運行環境和路況角度來看，電信網絡中既有數據中心的“高速公路”，又有提供寬帶接入的“城鄉公路”，需要自動駕駛系統能適應跨多技術領域的復雜環境；從全生命周期運營的角度來看，電信網絡規劃、運維、業務發放等不同角色面臨的挑戰也各不相同。

作為電信行業的重要一員，華為與運營商一起積極進行自動駕駛網絡的思考和探索，希望通過架構性的創新，解決結構性的問題，以幫助客戶實現更好的業務體驗、更高的運營效率、更高的資源利用率。

圖 電信行業邁向自動駕駛網絡的五級演進標準建議

共同定義自動駕駛網絡行業標準

自動駕駛網絡不是單個產品的創新，而是系統架構和商業模式的創新，因此，需要產業各方共同定義清晰的標準以牽引技術創新并指導落地。華為從業務體驗和運營效率兩個視角，提出電信行業邁向自動駕駛網絡的五級演進標準建議（如圖所示）：L0手工運維，具備輔助監控能力，所有動態任務都依賴人執行；L1輔助運維，系統基于已知規則重復性地執行某一子任務，提高重復性工作的執行效率；L2部分自治網絡，系統可基于確定的外部環境，對特定單元實現閉環運維，降低對人員經驗和技能的要求；L3有條件自治網絡，在L2的能力基礎上，系統可以實時感知環境變化，在特定領域內基于外部環境動態優化調整，實現基于意圖的閉環管理；L4高度自治網絡，在L3的能力基礎上，系統能夠在更復雜的跨域環境中，面向業務和客戶體驗驅動網絡的預測性或主動性閉環管理，早于客戶投訴解決問題，減少業務中斷和客戶影響，大幅提升客戶滿意度；L5完全自治網絡，這是電信網絡發展的終極目標，系統具備跨多業務、跨領域的全生命周期的閉環自動化能力，真正實現無人駕駛。

但羅馬不是一天建成的，面向自動駕駛網絡的演進需要分場景逐步推進。華為認為自動駕駛網絡的實施要遵從三大原則：從網絡OPEX的主要矛盾切入，從典型運營商的OPEX結構分析我們發現，其中超過50%可以通過自動駕駛網絡實現優化；從單領域到跨領域，逐個場景逐步形成閉環系統；同時，要以業務體驗為中心，自頂向下構建統一的數據模型和共享能力。

自動駕駛網絡的參考架構

汽車自動駕駛解決的核心難點是傳感器和面對各種不確定性的計算處理能力。無論是在高速公路還是鄉間小道行駛，都需要車輛能夠非常精準地識別周圍的環境，并且在極短的時間內做出精準反應。汽車可通過雷達、微波、激光等多種類型的傳感器，精準感知周邊路況信息；通過本地計算、邊緣計算和云端計算，汽車可以對前方的急剎車、橫穿馬路的行人、上下坡等各種情況作出準確反應。

當前的電信網絡在走向自動駕駛過程中也存在類似問題，從感知上看，電信網絡存在狀態看不清、看不準等問題；從運營運維的角度來看，離散和封閉的系統導致數據碎片化、流程割裂，跨領域、跨廠商的數據流很難流轉并產生價值；同時，電信網絡的智能化程度不足，對不確定性的決策和處理幾乎都需要依賴工程師和專家的經驗，面對如此困境，華為的解決之道是什么？

華為認為，電信行業的自動駕駛需要從架構和關鍵技術層面進行系統性思考和創新，構建3層智能系統架構。

首先，需要在物理網絡層構建一個能實時感知態勢的邊緣智能層，并通過簡化網絡架構和協議提升網絡自動化執行的能力。

其次，通過統一建模在物理網絡之上構建一張數字孿生網絡，實現全局態勢的可回溯和可預測，基于AI實現預測性運維和主動閉環優化。

最后，基于開放的云端平臺實現AI算法訓練和優化，并支撐規劃、設計、業務發放、運維保障和網絡優化等各類應用的敏捷開發，支撐全生命周期的自動化閉環運營。

共同邁向自動駕駛網絡

面向自動駕駛網絡的演進需要逐步推進。華為已經在自動駕駛網絡領域展開了積極的創新探索，在2018世界移動大會上，華為正式發布了意圖驅動的智簡網絡（Intent-Driven Network）解決方案，通過在物理網絡和商業意圖之間構建一個數字孿生世界，驅動網絡從SDN網絡向自動駕駛網絡演進，幫助運營商和企業實現以業務體驗為中心的數字化網絡轉型。具體而言，自動駕駛網絡是要實現4個轉變：從以網絡為中心轉變為以用戶體驗為中心；從開環到閉環；從被動響應到主動預測；從依賴經驗到自動化和人工智能。

華為智簡網絡解決方案涵蓋寬帶接入、IP、光網絡、數據中心網絡等不同場景，推動電信網絡逐步走向自動駕駛。如在寬帶接入領域，據統計，全球每10000用戶每年平均有1000次客戶投訴以及300次上門維護，由于缺乏完整的數據，約有20%的客戶投訴無法徹底解決。而通過智簡網絡可以實現寬帶業務體驗的實時感知，基于大數據和AI算法快速故障定位和主動優化，減少30%上門，大幅提升最終消費者的服務體驗。

與此同時，華為聯合全球領先運營商共同發起了NetCity網絡創新項目，致力于推動大數據、人工智能、云計算等新技術在電信網絡的廣泛應用，通過共同定義商業場景、依托DevOps模式開展聯合創新，從而實現前沿技術的快速導入，提升最終用戶服務體驗，推動電信網絡走向自動駕駛。

通向自動駕駛網絡將是一個長期的旅程，是電信行業的詩和遠方，需要產業各方共同努力，堅定前行。華為致力于通過持續創新構建領先的ICT解決方案，堅持把復雜留給自己，把簡單留給客戶，共同擁抱萬物互聯的智能世界。