AI使能有望解决网络架构重构三大挑战.doc

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1、AI使能有望解决网络架构重构三大挑战　　已经在智能手机领域开始广泛应用的AI人工智能，如今又被赋予了新的使命，有望在网络架构重构的新阶段大放异彩。　　在“2018中国SDN/NFV大会”上，工信部通信科技委常务副主任、中国电信科技委主任、SDN/NFV产业联盟理事长韦乐平在接受C114专访时表示，AI使能是网络架构重构新阶段，人工智能为网络架构重构打开了一条新的通道。　　AI使能有望解决网络架构重构三大挑战　　已经在智能手机领域开始广泛应用的AI人工智能，如今又被赋予了新的使命，有望在网络架构重

2、构的新阶段大放异彩。　　在“2018中国SDN/NFV大会”上，工信部通信科技委常务副主任、中国电信科技委主任、SDN/NFV产业联盟理事长韦乐平在接受C114专访时表示，AI使能是网络架构重构新阶段，人工智能为网络架构重构打开了一条新的通道。　　AI使能有望解决网络架构重构三大挑战　　已经在智能手机领域开始广泛应用的AI人工智能，如今又被赋予了新的使命，有望在网络架构重构的新阶段大放异彩。　　在“2018中国SDN/NFV大会”上，工信部通信科技委常务副主任、中国电信科技委主任、SDN/NFV

3、产业联盟理事长韦乐平在接受C114专访时表示，AI使能是网络架构重构新阶段，人工智能为网络架构重构打开了一条新的通道。　　AI使能有望解决网络架构重构三大挑战　　已经在智能手机领域开始广泛应用的AI人工智能，如今又被赋予了新的使命，有望在网络架构重构的新阶段大放异彩。　　在“2018中国SDN/NFV大会”上，工信部通信科技委常务副主任、中国电信科技委主任、SDN/NFV产业联盟理事长韦乐平在接受C114专访时表示，AI使能是网络架构重构新阶段，人工智能为网络架构重构打开了一条新的通道。　　　　

4、SDN渡过炒作期、NFV征程依然艰难　　在网络架构重构这场变革中，SDN/NFV一直扮演着重要角色。　　谈及SDN/NFV的发展，韦乐平认为，SDN已经渡过炒作期，进入理性发展阶段。一方面，SDN标准化进程加速，IETF南北向接口定义完成；BBF瞄准产业转型，推进网络云化；ONAP开源组织推出第一版本，ONFTAPI2.0信息模型发布。另一方面，标准和开源组织走向协同，标准组织通过组织Hackthon参与开源，而开源组织开始反推标准。　　同时，基于SDN/NFV的网络云化已经成为共识。根据Mas

5、on预测，2017年全球网络云化市场为52亿美元，未来增长25%，2020年达到121亿美元。据了解，全球电信云项目已经超过400个。SDN专线成为热点，SD-WAN成为SDN迈向大网的关键和切入点，Verizon、AT&T、Sprint、BT、Orange等大T已经率先部署。　　“而网络中的NFV化已经开始落地，但征程依然艰难。”韦乐平指出，NFV项目已覆盖网络中所有的核心网网元(如vEPC，vIMS)；目前，NFV已经开始落地，例如美国运营商AT&T的NFV商用部署正在进入拐点，Verizo

6、n预测采用NFV后五年能省下100亿美元。即将到来的5G将成为NFV新的驱动力，当然NFV也成为5G落地的必要条件。　　但在韦乐平看来，由于思维落后、硬件性能限制、标准化滞后及互操作的复杂性，其他领域的NFV化还不尽人意。当前，网络云化的挑战不可轻视，运营商的一朵云理想，依然还只是理想，其内部IT系统的复杂性和对外服务的质量和速度要求导致公有云和电信云还在独立建设，共享只是在机房、局址和动环环节，因此运营商的任务依然任重道远。　　AI使能有望解决网络架构重构三大挑战　　事实上，基于SDN、NFV

7、、Cloud的网络架构重构也带来大量新的多维度复杂性，在很大程度上抵消了其带来的诸多好处。韦乐平指出，例如，SDN技术只能解决自动化10%的问题，而90%的问题是组织、流程、和人的问题，其中自动化是关键。因此，SDN将进一步从自动化走向智能化，电信网的复杂性和人工依赖性使得具备应付高度复杂性能力的AI人工智能具有很好的发展空间。　　“结合SDN与AI的基于意愿的随愿网络（IBN）将可能成为网络自动化和智能化的目标。”韦乐平提出，AI使能是网络架构重构新阶段。AI在处理复杂问题上的能力远超人脑，有

8、望解决网络架构重构所面临的以下三个重要挑战：　　第一个挑战是网络架构动态变化带来的网络和业务的复杂性；第二个挑战是网元分层解耦后的故障定位等运维带来的复杂性；第三个挑战是网络资源实时调整带来的网络运行复杂性。　　不同层面和领域的作用和引入路径不同　　AI也适用于解决网络难题，一切基于软件的复杂多维问题都可以借助AI的帮助，复杂的多层、多域、多协议、多接口、多参数、多厂的网络和业务问题也不例外，只是AI在不同层面和领域的作用和引入路径不同。　　据韦乐平介绍，AI网络应用的一般原则是：越高层、越集中