除了數據極限、能耗瓶頸，龐大網絡的管理問題也急需人工智能出手。
“4G通信網絡系統巨大無比，網絡種類也很繁雜，到現在也沒數清到底有多少個網絡。所以，僅是把這些網絡管理起來就很難了，更別說還要進行有機融合、協同提升。”韋樂平說，5G的情況更為複雜，就更不可能用人工的方式來管理如此複雜的資源。所以非常需要人工智能的介入，提出預警、給出預判，大大提高5G網絡的管理效率。
過去10年它們曾“戴著鐐銬跳舞”
早在十幾年前，通信行業就已經看到機器學習和人工智能的潛在價值。
“一開始，一些國外運營商對於在3G階段就實現通信網絡的自組織、自優化、自“治愈”信心十足，希望在3G階段就能夠部分實現網絡的自動化與智能化。”論文共同作者之一、亞信科技首席技術官、高級副總裁歐陽曄博士回憶道，2008年，業內就開始第一次對自組織網絡進行國際標準層面的定義。
按理說，在隨後的10年，自組織網絡理當迎來上升發展期，但事實並非如此。
“過去的10年，美國及部分歐洲電信運營商獨立或混合部署了一些自優化網絡（SON）系統，試圖把人工智能融入通信網絡的規劃、建設、維護、優化中，但是整體效果並沒有達到預期。”歐陽曄說，之所以出現這種情況，是因為2G、3G網絡本身，包括其生態、軟硬件、設備接口等，並不是按照智能化的理念來建設的，網元本身在標準化構建階段就不支持人工智能，網絡的接口和信令體系等難以實現與人工智能的對接。這就像請個名醫來治病，但病人本身對打針吃藥等治療方式都不接受。 |
