5.5G核心網智能化能力演進

摘要：5G移動網絡從2019年正式商用至今，在全國發展超9億用戶，占國內移動網絡用戶的51.3%。隨著業務高速發展，帶來的是5G移動通信業務的多樣性和通信場景的復雜性，當前5G網絡并沒有足夠的智能化能力支撐差異化通信業務以及復雜通信場景資源調度的需求。第三代合作伙伴計劃（3rd generation partnership project，3GPP）擬將AI引入5G網絡中，從而保證網絡服務質量、優化網絡功能和增強網絡自動化運維能力。網絡數據分析功能（network data analytics function，NWDAF）作為5G核心網絡的架構之一，可向網絡提供數據分析服務，為網絡自動化和智能化提供基礎技術支撐。本文將詳細闡述NWDAF技術的增強演進、技術原理，以及AI技術如何賦能未來業務和服務場景，為5GC在未來更好地滿足用戶需求，提升運營商業務水平和服務質量提供有效參考。

關鍵詞：網絡切片；NWDAF；AI技術

1. AI技術簡介

1.1 AI的簡介

人工智能（artificial intelligence， AI）是一門研究如何讓機器具備人類智能的學科，其目標是通過模擬人類的學習、推理、感知和互動等能力，實現機器的智能化。AI技術主要包括機器學習、深度學習、自然語言處理等，通過AI技術，計算機系統能夠執行視覺識別、語言交流、決策支持等任務。隨著計算能力和數據處理技術的進步，AI在多個領域取得了突破性的進展。

1.2 AI技術的演進

AI技術的發展歷程可以追溯到20世紀50年代至70年代，這一時期被稱為AI的誕生期；20世紀80年代，AI進入知識工程階段，專家系統開始出現；20世紀90年代至21世紀初，機器學習階段開始，機器學習算法在數據挖掘和模式識別中得到廣泛應用，決策樹、支持向量機和貝葉斯網絡等技術成為這一時期的代表。2000年至2018年，深度學習階段到來，深度學習技術極大地推動了AI在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域的發展。2018年以后，隨著大型語言模型的發展，AI進入一個新的時代。ChatGPT-4.0還展示了強大的知識融合能力，能夠跨越不同領域進行知識的轉移和組合，這使得AI在教育、娛樂、商業等多個行業中的應用變得更加廣泛和深入[1]。

1.3 AI技術的能力

AI技術的能力包括：（1）感知能力，指人工智能通過傳感器和數據采集技術，實時獲取如圖像、聲音和傳感器數據的能力；（2）挖掘能力，依賴于數據挖掘和分析技術，人工智能通過從大量數據中提取有價值的信息和模式來支持決策；（3）預測能力，基于歷史數據和模型，使人工智能能夠對未來趨勢和事件進行預測；（4）推理能力，指通過邏輯推理和知識表示，人工智能可以模擬人類的思維過程，解決復雜問題并做出決策[2]。

1.4 AI技術在5G應用的場景探索

5G網絡的人工智能技術應用是當前通信技術發展的重要趨勢。AI技術在5G網絡中的應用主要集中在實時感知、資源規劃、用戶行為分析等方面，以提升網絡的智能化水平[3]。

在網絡阻塞問題上，AI技術能夠實時分析5G網絡參數，預測網絡狀況，并優化資源調度，有效解決高密度區域如體育場館的網絡過載問題。此外，AI系統還能識別并解決網絡異常情況，如設備故障或帶寬過載，以保障用戶體驗[4]。AI技術在用戶行為分析方面的應用，可以幫助運營商深入理解用戶需求和動機，從而制定更精準的營銷策略。通過分析用戶行為，AI能夠處理大量數據，識別模式和趨勢，為運營商提供用戶畫像，支持市場前端的合理營銷。

NWDAF作為5G核心網絡的一部分，提供數據分析服務，為網絡自動化和智能化提供基礎技術支撐。NWDAF能夠從5G網絡功能中獲取統計信息、指標和事件，進行機器學習建模，優化網絡性能和資源管理。未來，5G網絡的智能化能力將進一步演進，包括增強NWDAF的功能，結合聯邦學習等技術，提升數據分析的準確性和應用的多樣性。5G系統對AI和機器學習服務的支持，將進一步推動AI在通信網絡中的應用，使其成為網絡的核心驅動力。

2. NWDAF核心技術的標準演進

2.1 3GPP NWDAF

5G演進至5.5G的過程主要包括技術標準的明確、頻譜資源的策略清晰、產業共識的形成以及關鍵技術的成熟。5.5G作為5G的增強版，通過3GPP Rel-18、Rel-19、Rel-20三個版本定義技術規范，支持更多頻段，實現更快的速度、更低的時延和更高的連接密度。

5G網絡產生并傳輸大量數據，包括用戶的通信數據、位置信息、應用程序數據等。NWDAF對這些數據進行分析和處理，提取有用信息，為網絡優化和智能決策提供支持[5]。在5G網絡中，許多決策需要根據當前的網絡狀態及用戶設備需求來決定，NWDAF可以基于數據分析的結果，做出智能的決策，如動態調整網絡資源分配、優化路由選擇等。這些決策能夠使網絡更加高效和穩定，提升用戶的網絡體驗。

隨著3GPP Rel-18的凍結和正式發布，NWDAF已被逐漸完善和增強。本節將介紹NWDAF技術在國際標準化組織中的演進過程，以及在3GPP各個標準版本中具備的網絡分析架構和功能增強的具體內容，最后將對NWDAF的業務邏輯進行詳細介紹。

2.2 NWDAF的能力增強演進

從3GPP Rel-15版本開始，NWDAF作為5G核心網絡的一部分被引入，其核心作用是為網絡功能提供數據分析服務[6]。NWDAF通過Nnwdaf接口與網絡功能進行通信，使得這些功能能夠訂閱或接收網絡分析信息，如圖1所示。在Rel-15中，NWDAF的功能主要集中在網絡切片數據的分析上，主要服務于策略控制功能和網絡切片選擇功能。

圖1 網絡分析架構

隨著Rel-16中5G網絡自動化使能技術（eNA）的發展，NWDAF的數據分析能力得到了進一步增強。對于NWDAF網絡分析架構而言，eNA-ph1的標準化允許NWDAF從任何的5GC NF收集數據，同時允許任何5GC NF向NWDAF請求網絡分析信息，如圖2所示。

圖2 （a）從5GC NF采集數據的架構 （b）網絡數據分析公開架構

這一階段，NWDAF能夠進行更廣泛的數據分析，包括業務體驗、網絡功能負載、網絡性能、用戶設備相關性，以及QoS的可持續性分析等。

到了Rel-17，NWDAF的架構得到進一步優化，包括在層次結構、數據管理和邏輯功能方面的改進。在層次結構上，引入了多級智能網絡架構，允許在網絡的不同層級部署多個NWDAF實例，每個實例可能具有不同的功能并提供不同的服務。在數據管理方面，引入了數據采集協調功能和消息框架適配器功能來優化數據傳輸。在邏輯功能方面，NWDAF被劃分為模型訓練邏輯功能和分析邏輯功能，使得運營商能夠根據需要部署具有不同功能的NWDAF實例。

在Rel-18中，NWDAF將繼續增強，增加新的分析場景，如分布式智能架構、跨域智能協作、輔助應用檢測和智能URSP等。同時，Rel-18也將引入一系列新的安全特性，包括基于位置服務的安全、任務關鍵型服務的安全、邊緣計算框架的安全等。

總體而言，3GPP從Rel-15到Rel-18的版本迭代中，不斷擴展NWDAF的數據分析能力，以支持5G網絡的自動化和智能化發展。

2.3 NWDAF的業務邏輯介紹

NWDAF的功能可以分為三個主要部分：首先是消費者，也就是使用NWDAF分析服務的實體，這些實體可能包括但不限于網絡功能（NF）、應用功能（AF）、操作和維護管理（OAM）等；其次是NWDAF自身，作為分析服務的提供者；最后是數據源，即向NWDAF提供所需數據的網絡元素。業務流程通常開始于消費者提出分析需求，NWDAF隨后啟動數據收集，從數據源獲取必要的信息，然后對這些數據進行分析處理，并將分析結果返回給消費者。NWDAF的業務流程框架如圖3所示。

圖3 NWDAF業務流程架構

通過構建以NWDAF為核心的智能控制平面，可以實現未來網絡的智能化演進。這涉及收集和存儲端到端網元的業務日志、關鍵性能指標等數據，并進行集中訓練和推理，以實現對用戶體驗質量的量化預測。通過建立智能化的網絡控制平面，并結合網元的內在智能，可以實現實時的業務和體驗感知、評估和監測，以及體驗的優化。

3. NWDAF業務價值、能力及演進探討

3.1 移動網絡市場的發展

2019年至今，5G技術經歷了顯著的發展，但在用戶增長和應用方面面臨著一些新的挑戰。作為一種新的運營模式，5G獨立組網（standalone， SA）和5G核心網絡的部署備受關注。到2025年，將有更多的服務提供商部署5G SA網絡，以提高網絡的彈性和性能。人工智能和自動化將成為電信行業未來發展的主要驅動力，將廣泛應用于網絡優化、預測性維護和客戶關懷等領域，以提高運營效率和服務質量。

3.2 NWDAF典型能力及價值

在5G核心網中，針對如網絡視頻直播等關鍵業務的體驗質量監測和動態性能保障，是NWDAF的一個典型應用實例。目前，對于網絡視頻直播這樣對網絡品質有較高要求的應用，尚缺乏以用戶體驗為中心的有效網絡體驗優化方法。NWDAF的智能化網絡功能是提升用戶感知的一個高效解決策略[7]。2024年，中國電信針對網絡視頻直播業務的體驗保障進行了多場景的現網試驗和驗證。基于智能化技術，中國電信從業務識別、體驗分析、動態保障、體驗評估、潛在客戶挖掘、體驗映射等多個方面進行了系統設計。通過構建網絡智能、服務智能、運維智能三個關鍵領域，提升了用戶的感知體驗，實現了網絡功能的商業價值轉化。除了直播服務優化外，還包括對各種視頻平臺，如愛奇藝、優酷，以及對網絡性能要求較高的手游，如王者榮耀、和平精英等進行優化。通過結合市場需求，選定2到3個目標場景進行試商用，探索基于體驗的商業模式。

另外，可根據用戶使用體驗及各類直播、視頻點播、游戲APP的流量分析，繪制放號地圖，如在哪些地理區域直播需求較高，各類用戶上下行帶寬需求情況等，通過用戶畫像來推出個性化、分層次的直播網絡優化套餐以及網紅流量包。

3.3 NWDAF在其他復雜場景的探討

在傳統的車聯網中，感知、決策、執行都在車端完成，這種情況面臨著感知存在盲區、車端算力不足等問題，因此，“5G+車路協同”的技術方案成為行業共識，車端的部分功能可以借助可靠的通信網絡上移到路端或云端，包括融合感知、車輛路徑規劃等功能，實現車路云一體化的協同智能車聯網。

不同業務類型及應用場景所需要的網絡服務要求也不一樣。要滿足智能網聯汽車對算力和網絡的要求，需要對算力和網絡資源按需供給、靈活調度。NWDAF技術對于動態識別當前網絡性能，提高車聯網的服務質量有著重要作用。例如，車輛可以通過其他網元獲取當前網絡QoS、業務負荷等信息，動態地調整駕駛策略，如重新接入資源較豐富的接入點、重新規劃網絡路由或停止自動駕駛模式。NWDAF通過收集當前5G網絡負荷情況、特定區域網絡關鍵指標等信息，對當前5G移動網絡的性能分析和預測，實現對5G網絡性能的統計和預測，輔助AF優化參數，進而助力車聯網業務的可靠性及安全性。

3.4 5.5G核心網智能化能力演進探討

5.5G核心網的智能化能力目前主要集中在網絡現狀分析、動態業務保障和用戶行為畫像分析等方面，這些能力為運營商提供了對網絡的深入洞察和優化服務體驗的可能性。為了進一步提升這些智能化能力，未來的發展方向應該是將AI技術更深入地融入5G業務模型，實現一個閉環的反饋機制，其中執行和分析的結果能夠直接反饋到業務模型的訓練和推理過程中[8-9]。

通過這種方式，不僅可以提高分析的準確性，還能夠預測未來網絡的性能，從而提前做出相應的優化和調整。例如，利用NWDAF，可以實現服務體驗的實時評估和動態優化，幫助運營商更好地管理和優化網絡資源，改善用戶體驗。此外，5.5G核心網的智能化還將在服務智能、網絡智能和運維智能三個方面進一步發展[10]。服務智能將幫助運營商從傳統的流量導向模式轉向體驗導向模式，網絡智能將提升服務的實時評估能力和動態優化服務體驗，而運維智能則是電信網絡高效運維的關鍵。

結語

2024年2月，華為已經發布了全球首個5.5G智能核心網，這標志著5.5G商用的元年的到來，預示著5.5G智能核心網將內生業務智能、網絡智能和運維智能，使智能網絡商業價值變現[11]。這些進展表明，5.5G核心網的智能化能力正在不斷演進，以滿足未來網絡的需求和挑戰。

參考文獻：

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[9]Huang R.5.5G Core： How Does Intelligence Make a Difference？[EB/OL].（2024-04-09）[2024-09-28].https：//blog.huawei.com/en/post/2024/4/9/5-5G-core-intelligence.

[10]HUAEWI.Huawei Launches the World's First 5.5G Intelligent Core Network， Advancing Towards an Intelligent World[EB/OL].（2024-02-26）[2024-09-28].https：//www.huawei.com/en/news/2024/2/5ga-corenetwork-intelligent.

[11]HuaweiBlogTeam.5.5G Intelligent Core： Pre-Commercialization Begins[EB/OL].（2024-04-26）[2024-09-28].https：//blog.huawei.com/en/post/2024/4/26/5GAdvanced-intelligent-core-commercialization.

作者簡介：姜有強，本科，高級工程師，jiangyq2.gd@chinatelecom.cn，研究方向：固網和移動核心網相關架構和技術；陳桂毅，碩士研究生，助理工程師，研究方向：核移動核心網相關架構和技術。