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统定时节电方式提升节能效果约10%。
诊断智能方面,基于设备厂家提供的多维数据,结合九天平台的AI能力,在现网研发部署基站故障原因定界定位、智能根因诊断等应用。相较传统运维方式,基站故障根因定位准确率达到85%,全网月均可完成近16万质差小区的智能根因诊断,定位准确率可达80%,节省优化分析人工投入近30%。
控制智能方面,基于设备厂家提供的多维数据及调度能力,结合 九天平台的AI能力,研发部署容量智能调度、天线权值智能优化等应用。相较传统运维方式,可有效节约现网约5%的载波资源,在权值优化的实施区域可有效减少约30%的上站调整,可提升区域网络覆盖约2%,增加接入用户约5%,拉动流量增长约2-4%,真正实现网随业动。
此外,中国移动注重各能力的复用与协同。横向来看,基于明确网优场景应用需求,分析对应的数据特点,匹配合适的AI算法,实现AI能力的横向复用。纵向来看,通过定制化的参数配置、特征提取手段、数据处理方法等方式对基础算法进行有针对性的优化,原子级能力通过模型优化策略组合形成智能化模块,并根据应用需求纵向协同输出面向场景级应用的智能化能力,进而构成意图驱动的单域闭环服务。
积极推进无线自智网络产业协同发展
“虽然中国移动在自智网络方面已有诸多实践,但在无线自智网络发展中也面临到一些困难。”金文研介绍,主要体现在由于无线网络自身的高复杂性,相比成熟AI应用领域,其具有非封闭性、大量专业知识驱动、超大规模且结构复杂、不确定性等特点,同时在性能、安全、可靠性等方面也有很高的要求。
因此现阶段网优智能化的推进,无论是从理论体系,还是从实施路径方面,都还需要进一步研究完善。需要面向运维的主要痛点,充分利用AI在端到端学习、学习与推断、高计算量数据分析、动态策略生成等方面具有的优势,解决网络面临的难题,助力实现网络自智。
例如在权值优化方面,目前各设备厂家提供的MIMO权值优化能力参差不齐,权值标准化工作还需深入推进。具体来看,主要存在SSB波束配置差异大,子波束数据标准不明确,广
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