自智網絡前沿技術白皮書中國通信學會、中國移動研究院2022年6月專家組和撰寫組名單專家組：組長：楊志強 中國移動通信有限公司研究院原副院長科技委常務副主任副組長：馮俊蘭 中國移動通信有限公司研究院首席科學家人工智能與智慧運營中心總經理顧寧倫 中國移動通信集團有限公司網絡事業(yè)部副總經理胡臻平 中國移動通信集團有限公司集團級首席專家技術部網絡技術與資源處經理成員：姓名單位職務中國移動通信有限公司人工智能與智慧運營中心鄧超研究院常務副總經理中國移動通信有限公司人工智能與智慧運營中心金鏑研究院副總經理中國移動通信有限公司人工智能與智慧運營中心袁向陽研究院副總經理中國移動通信有限公司人工智能與智慧運營中心余立研究院副總經理中國移動通信集團有限網絡事業(yè)部劉立衛(wèi)公司網管支撐處副經理陳前斌重慶郵電大學副校長曹薊光中國信息通信研究院技術與標準研究所副所長徐俊杰TMForum亞太區(qū)區(qū)域總監(jiān)李文璟北京郵電大學教授柏鋼中興通訊股份有限公司副總裁自動駕駛網絡解決方案王少森華為技術有限公司總經理愛立信（中國）通信有限愛立信數字服務事業(yè)群中國張志軍公司區(qū)總經理上海諾基亞貝爾股份有王琳云網服務事業(yè)部售前總經理限公司撰寫組(按單位排名)單位姓名鄧靈莉、馬夢媛、劉凱曦、楊艷、中國移動通信有限公司研究院王斌、朱琳中國移動通信集團有限公司 姚遠、韓延濤重慶郵電大學 王汝言、雒江濤、徐勇軍、戴翠琴中興通訊股份有限公司 張嗣宏、齊曉虹、趙丁華為技術有限公司 王一寧、張勇、施震宇、鄭光迎中國信息通信研究院 馬軍鋒、劉芷若、張宇華愛立信（中國）有限公司 趙銘、方周、李剛、茍春暉、王全波上海諾基亞貝爾股份有限公司 王釗、樊濤、肖文芳、林侃、廖維前 言5G和人工智能是引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術，是我國新型基礎設施建設的重要內容，是實現網絡強國戰(zhàn)略的重要支撐。二者的互融互促正在加速全球經濟社會數字化、智能化轉型。自智網絡以自動化與智能化為核心特征，以實現通信網絡提質增效、賦能行業(yè)數智化升級為目標，是5G及未來通信網絡與人工智能深度融合的顯著發(fā)展趨勢。當前，全球范圍內，各個標準化組織、開源社區(qū)、產業(yè)聯盟等行業(yè)組織，通信運營商、通信設備制造商、網管系統(tǒng)集成商、其他IT軟件廠家、第三方研發(fā)機構等產業(yè)各方積極布局自智網絡技術體系的各個領域，加大創(chuàng)新探索與實踐、培養(yǎng)人才、孵化生態(tài)、搶占先機。我國的自智網絡發(fā)展正處于技術突破、融合創(chuàng)新和規(guī)模應用的重要窗口期，亟需深化體系性推進，匯聚產業(yè)力量，為進一步構筑和持續(xù)保持我國通信網絡的世界領先優(yōu)勢打造核心發(fā)展動能。本報告全面分析自智網絡全球發(fā)展態(tài)勢和我國發(fā)展現狀，研判自智網絡關鍵技術的演進趨勢，探討研發(fā)過程中的工程難題，并針對推動產業(yè)協作、加速技術實現落地、持續(xù)鞏固我國優(yōu)勢提出政策建議。人工智能技術與應用委員會2022年6月目 錄一、研究概述 1二、全球發(fā)展態(tài)勢 3（一）全球態(tài)勢綜述：行業(yè)共識，轉型起步 3（二）各國發(fā)展戰(zhàn)略：政策利好，監(jiān)管趨嚴 4（三）標準組織布局：覆蓋全面，協同不足 61.愿景目標架構領域 62.專業(yè)技術領域 83.分級評測領域 104.小結 10（四）產業(yè)建設現狀：生態(tài)完善，突破不足 101.產業(yè)全景視圖 102.廠商布局分析 11（五）小結 22三、我國發(fā)展現狀 23（一）我國現狀綜述：深耕5G產業(yè)，促進互融共生 23（二）國內標準布局：標準牽引升級，對齊世界前列 24（三）國內產業(yè)現狀：聚集規(guī)模優(yōu)勢，增強自主可控 27（四）小結 28四、產業(yè)進展與技術預見 30（一）產業(yè)進展 301.中國移動商用實踐 302.中國電信商用實踐 323.中國聯通商用實踐 334.華為公司商用實踐 355.中興公司商用實踐 366.亞信公司商用實踐 387.愛立信公司商用實踐 398.諾基亞公司商用實踐 40（二）技術預見 411.網絡智能化能力需要核心算法的攻關突破 422.智能化應用呈現分層分域的構建態(tài)勢 433.通用型平臺加速各層各域的規(guī)模應用 454.智能型基礎使能云網邊算的業(yè)務創(chuàng)新 465.標準融通開源共享支撐體系化演進 48五、工程難題 50（一）自智網絡智能化能力建設缺乏基礎支撐 501.感知：實時動態(tài)感知 502.診斷：跨層關聯分析 503.預測：綜合智能預測 504.控制：全局最優(yōu)決策 51（二）核心技術突破缺乏賦能原料 511.環(huán)境：智慧能力研發(fā)亟需柔性網絡環(huán)境 512.知識：密集網絡知識亟需體系化表達 523.數據：海量異構數據亟需標準化開放 52（三）規(guī)模價值挖掘缺乏體系協同 531.平臺：規(guī)?；l(fā)展需統(tǒng)一共性需求 532.體系：產業(yè)鏈牽引需協同標準體系 543.度量：規(guī)?；瘧眯铇嫿ㄔu測規(guī)范 55六、政策建議 56（一）技術政策建議 561.引導產學研用協同助力核心算法攻關 562.構建網絡AI關鍵架構實現工程能力突破 563.打造開放創(chuàng)新平臺降低協同創(chuàng)新門檻 57（二）產業(yè)政策建議 571.優(yōu)先構建國內產業(yè)，同步引領國際布局 572.加強跨行業(yè)合作，推動創(chuàng)新應用發(fā)展 583.出臺數據合規(guī)政策，鼓勵規(guī)范數據開放 59參考文獻 60圖目錄圖1 運營商自智網絡研發(fā)階段分布 4圖2 自智網絡標準及開源布局示意圖 6圖3 TMForum自智網絡框架 7圖4 自智網絡產業(yè)鏈全景視圖 11圖5 四橫一縱研發(fā)布局示意圖 42圖6“線”狀流程集成能力示意圖 44圖7“面”狀智能化平臺示意圖 46表目錄表1 產業(yè)鏈上游芯片廠商布局分析 13表2 產業(yè)鏈上游數據開放平臺分析 14表3 產業(yè)鏈上游開放數據集分析 15表4 產業(yè)鏈中游開發(fā)框架分析 16表5 產業(yè)鏈中游開放平臺分析 17表6 產業(yè)鏈中游算法研發(fā)產出分析 20表7 CCSA自智網絡行業(yè)標準布局 25縮略語3GPPThe3rdGenerationPartnershipProject第三代合作伙伴項目AAAAuthentication,Authorization,認證、授權、計費AccountingAIArtificialIntelligence人工智能AIIAArtificialIntelligenceIndustryAlliance人工智能產業(yè)發(fā)展聯盟ANIMAAutonomicNetworkingIntegrated自治網絡集成模型與ModelandApproach方法BSSBusinessSupportSystems業(yè)務支撐系統(tǒng)CBSSCentralizedBusinessSupportSystems集中業(yè)務支撐系統(tǒng)CCPACaliforniaConsumerPrivacyAct加利福尼亞州消費者隱私保護法案CCSAChinaCommunicationStandards中國通信標準化協會AssociationCFNComputingForceNetwork算力網絡CI/CDContinuousIntegration/Continuous持續(xù)集成/持續(xù)交付DeliveryCSCircuitSwitched電路交換CTCommunicationTechnology通信技術DPIDeepPacketInspection深度報文檢測eMBBEnhancedMobileBroadband增強移動寬帶ETSIEuropeanTelecommunications歐洲電信標準化協會StandardsInstituteFATEFederatedAITechnologyEnabler聯邦AI技術框架FG-ML5GFocusGrouponMachineLearningfor機器學習-未來網絡焦FutureNetworksincluding5G點組GANGenerativeAdversarialNetwork生成對抗網絡GPDRGeneralDataProtectionRegulation通用數據保護條例GTIGlobalTD-LTEInitiativeTD—LTE全球發(fā)展倡議IBNIntentbasednetworking意圖驅動網絡ICTInformationandCommunications信息與通信技術TechnologyIDCInternationalDatacorporation國際數據公司IDMIntentDrivenManagement意圖驅動管理IETFInternetEngineeringTaskForce互聯網工程任務組IMSIPMultimediaSubsystemIP多媒體子系統(tǒng)IOTInternetofThings物聯網ITInternetTechnology互聯網技術ITUInternationalTelecommunicationUnion國際電信聯盟KPIKeyPerformanceIndicator關鍵績效指標KQIKeyQualityIndicator關鍵質量指標MANOManagementandOrchestration網絡功能虛擬化管理和編排MDAManagementDataAnalytics管理數據分析MDTMinimizationofDriveTest最小化路測MDTMobileDataTerminal移動數據終端MSSManagementSupportSystems管理支撐系統(tǒng)NETMODNetworkModeling網絡建模NFVNetworkFunctionVirtualization網絡功能虛擬化NLPNaturalLanguageProcessing自然語言處理NMRGNetworkManagementResearchGroup網絡管理研究組NWDANetworkDataAnalytics網絡數據分析OLTOpticalLineTerminal光線路終端ONAPOpenNetworkAutomationPlatform開放網絡自動化平臺ONFOpenNetworkingFoundation開放網絡基金會ONNXOpenNeuralNetworkExchange開放神經網絡交換OSSOperationSupportSystems運營支撐系統(tǒng)OTNQpticalTransportNetwork光傳送網OWLWebOntologyLanguage網絡本體語言PNDAPlatformforNetworkDataAnalytics網絡數據分析平臺PSPacketSwitched分組交換RANRadioAccessNetwork無線接入網RCARootCauseAnalysis根因分析RICRANIntelligentController無線接入網智能控制器RMSRemoteManagementSystem遠程管理系統(tǒng)SDNSoftwareDefinedNetwork軟件定義網絡SLAServiceLevelagreement服務等級協議SLSServiceLevelSpecification服務等級規(guī)范SONSelf-OrganizingNetwork自組織網絡TMFTMForum電信管理論壇TPUTensorProcessingUnit張量處理器VNFVirtualizedNetworkFunction虛擬化網絡功能YANGYetAnotherNextGeneration下一代數據建模語言ZSMZerotouchnetwork&Service零接觸網絡和服務管Management理一、研究概述自智網絡通過構建網絡全生命周期的自動化、智能化運維能力，為網絡服務的客戶提供“零等待、零故障、零接觸”的極致業(yè)務體驗，為網絡生產一線打造“自配置、自修復、自優(yōu)化”的高效運維手段。自智網絡將AI技術與通信網絡的硬件、軟件、系統(tǒng)等深度融合，助力使能業(yè)務敏捷創(chuàng)新、網絡運營智能、構建智慧內生網絡。自智網絡圍繞“單域自治，跨域協同”的核心思想，分層次構建體系化能力，實現全場景網絡自動化和智能化，其目標架構從下到上包含網元管理（提供網元內置的自動化運維能力）、網絡管理（提供面向網絡的單專業(yè)自動化運維能力）、服務管理（提供面向網絡和業(yè)務的跨專業(yè)自動化運維能力）和業(yè)務管理（提供面向客戶的自動化服務管理能力，統(tǒng)一提供客戶觸點）等四個層次，以及資源閉環(huán)（單專業(yè)資源管理，實現單域自治）、業(yè)務閉環(huán)（面向業(yè)務的、跨專業(yè)的端到端管理，實現跨域協同）與用戶閉環(huán)（用戶與商務管理，包括用戶信息、營業(yè)、計費、客服等）等三個閉環(huán)。自智網絡愿景已成為行業(yè)共識。全球范圍內，通信業(yè)各標準組織、行業(yè)組織、開源社區(qū)等積極推進自智網絡的產業(yè)布局，覆蓋通信技術、人工智能技術、分級標準與評測等各個領域，自智網絡的技術研發(fā)和商用落地不斷加快，產業(yè)呈現蓬勃發(fā)展態(tài)勢。自智網絡產業(yè)鏈的全景視圖包括上游基礎層、中游技術層和下游應用層：上游基礎層，包括通信網絡、智能算力、開放數據三個方面。在通信網絡方面我國處于行業(yè)領先地位，在智能算力方面美國憑借先1發(fā)優(yōu)勢成為全球行業(yè)領導者；中游技術層，包括人工智能算法理論、開發(fā)框架和開放平臺，是中美科技博弈的角力場；下游應用層，包括應用產品研發(fā)、標準制定等，我國產業(yè)界積極布局與持續(xù)創(chuàng)新，目前處于全球領先地位。然而，通信網絡是一個高體系性、高復雜度、高動態(tài)性的工程系統(tǒng)，人工智能在其中規(guī)模應用的理論基礎和技術實踐相對薄弱。從產業(yè)當前發(fā)展情況看，自智網絡在技術研發(fā)和應用落地方面仍然面臨著諸多難題。首先，網絡能力配套缺乏實時動態(tài)感知、跨層關聯分析、綜合智能預測和全局最優(yōu)決策等基礎設施；其次，核心技術突破缺乏環(huán)境、知識、數據等賦能原料；最后，規(guī)模價值挖掘缺乏平臺沉淀、產業(yè)標準和動態(tài)評測的體系化協同，難以為自智網絡的蓬勃發(fā)展匯聚合力。為此，建議在技術層面上引導產學研協同助力核心算法攻關；在產業(yè)合作層面上推進構建開放創(chuàng)新平臺，倡導跨國別、跨行業(yè)、跨領域合作，促進數據、知識流通，推動創(chuàng)新應用發(fā)展；在政策層面建立數據共享標準體系，出臺數據安全合規(guī)開放政策。通過產、學、研、用等各方將創(chuàng)新資源的聚焦投入，攻關和解決自智網絡的核心科學問題和技術難題，實現通信網絡提質增效、賦能行業(yè)數智化升級，引領未來產業(yè)發(fā)展。2二、全球發(fā)展態(tài)勢（一）全球態(tài)勢綜述：行業(yè)共識，轉型起步隨著科技革命和產業(yè)變革的持續(xù)深入推進，全球加速邁入數智經濟時代，已有170多個國家發(fā)布了數字化戰(zhàn)略，40多個國家發(fā)布了國家層面的人工智能科技發(fā)展戰(zhàn)略或規(guī)劃。IDC預計[1]，2020年到2023年，全球數字化轉型投資將達到6.8萬億美元。通信網絡作為支撐數智經濟發(fā)展的關鍵基礎設施，自身正處在云化、軟件化的轉型發(fā)展浪潮之中。通信網絡的新技術與現代人工智能技術的兩相契合帶來了網絡智能化技術的新發(fā)展，加速了以自動化、智能化為特征的自智網絡的建設步伐。信息通信領域的標準組織、開源社區(qū)、公司紛紛布局自智網絡領域。據Tractica/Ovum研究，到2025年，作為目前最大的人工智能細分市場，全球通信業(yè)對人工智能的軟件、硬件和服務的投資將達367億美元。打造自智網絡是一項復雜的系統(tǒng)工程，需要完整的頂層設計、統(tǒng)一的標準定義和目標架構、清晰的演進路徑以及相匹配的組織文化與人員。當前全球電信網絡的自智水平尚處于起步階段。如果按照全球普遍認可的L1-L5五級分類方法來定義，根據2021年TMF面向全球電信服務提供商會員的自智網絡第二輪問卷[2]結果分析，約半數運營商實現了L2級水平，并正在向L3級別努力。2021年NGMN調研結果顯示，運營商主體在尚未啟動、概念驗證、分散試點、規(guī)模商用與長遠計劃五個研發(fā)階段中，超過半數處于分散試點階段，約五分之一左右進入規(guī)模商用成熟期。3圖1運營商自智網絡研發(fā)階段分布（二）各國發(fā)展戰(zhàn)略：政策利好，監(jiān)管趨嚴各國政府在推進5G、人工智能發(fā)展方面均制定了積極的政策鼓勵和支持技術研發(fā)創(chuàng)新。美國在2018年發(fā)布《美國機器智能國家戰(zhàn)略報告》，旨在加大機器智能的研發(fā)資金支持，促進技術快速安全發(fā)展，鞏固美國領先地位。2019年啟動“美國人工智能計劃”，發(fā)布《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計劃》，再次強調聯邦政府對于人工智能研發(fā)投資的支持。同年發(fā)布“網絡與信息技術研發(fā)計劃”，表示2020財年預算將重點推進人工智能、第五代移動通信等關鍵技術與產業(yè)發(fā)展。2020年，歐盟委員會發(fā)布《塑造歐洲數字未來》戰(zhàn)略，涵蓋了從網絡安全到關鍵基礎設施的數字化變革理念，希望建立以數字技術為動力的歐洲社會。作為戰(zhàn)略實施的一部分，發(fā)布《歐盟人工智能白皮書》，在人工智能和網絡等領域建立和部署尖端的聯合數字能力。2021年3月，歐盟委員會發(fā)布了《2030數字羅盤：歐盟數字十年戰(zhàn)略》（2030DigitalCompass:theEuropeanwayfortheDigitalDecade）報告，為歐盟數字化發(fā)展提供戰(zhàn)略建議。報告指出，歐盟的數字化發(fā)展落后于美國和中國，歐盟應該通過加強人員的數字化技能培訓、加4強數字化基礎設施投資、鼓勵企業(yè)進行數字化轉型。歐盟提出到2030年，5G、物聯網、邊緣計算、人工智能、機器人和增強現實等數字技術將成為基于數字共享經濟的新產品、新制造流程和新商業(yè)模式的核心。只有具備互聯互通、微電子和海量數據處理能力等可持續(xù)的數字基礎設施后，才能建立起數字化領先地位。德國于2018年推出《高技術戰(zhàn)略2025》和《德國人工智能發(fā)展戰(zhàn)略》，以及2025年30億歐元的投資計劃確保其落地實施，通過整體政策框架的制定，強調利用人工智能應用提高德國整體國際競爭力。日本于2018年發(fā)布《第2期戰(zhàn)略性創(chuàng)新推進計劃》（SIP），著重推進大數據和人工智能技術在生物、醫(yī)療、物流等生產場景的應用融合。2019年發(fā)布《科學技術創(chuàng)新綜合戰(zhàn)略2019》，提出建設超智能社會的目標[3]。隨著通信網絡、云計算等基礎設施的不斷發(fā)展，用戶和行業(yè)的數據不斷匯聚，如何在使用數據的同時保護好數據隱私和安全已經成為了世界性的普遍趨勢，各國都在加強對數據使用的監(jiān)管。美國在2018年頒發(fā)《2018加州消費者隱私法案》，又名“CCPA”，2020年開始在全美推行，CCPA要求違規(guī)企業(yè)向每個被泄露數據的用戶賠償100到750美元不等。2018年5月，歐盟通用數據保護條例（GPDR）正式生效，加強對歐盟境內居民的數據隱私保護，對于違反條例的行為，判罰最高可2千萬歐元或企業(yè)全球年收入的4%。2020歐盟發(fā)布《歐洲數據戰(zhàn)略》，提出通過建立跨部門治理框架、加強數據基礎設施投資、打造5公共歐洲數據空間等措施，構建“數據敏捷經濟體”。日益嚴格的法律法規(guī)對推進網絡人工智能技術發(fā)展提出新的挑戰(zhàn)，在這種背景下，用戶和網絡數據共享的范圍、形式、合規(guī)性等基本要求亟需政策細則的引導與規(guī)范，產業(yè)也需要加大在隱私保護計算、多方安全計算等方面的技術研發(fā)力度。（三）標準組織布局：覆蓋全面，協同不足3GPP、ITU-T、IETF、ETSI等相關標準組織，以及Linux基金會、TIP、Openstack基金會等開源社區(qū)紛紛開展自智網絡相關的技術標準與參考實現的研發(fā)工作，積極推進自智網絡的標準化布局，爭奪網絡智能化的產業(yè)話語權。圖2自智網絡標準及開源布局示意圖目前產業(yè)的自智網絡標準主要分為三個領域：愿景目標架構領域TMForum是最早布局自智網絡的標準組織之一[4-6]。2019年5月舉辦的數字轉型系列峰會期間，由中國移動等公司主導發(fā)布的《TMForum自治網絡白皮書》[7]率先提出自治網絡的概念，并于2021年6月正式命名為自智網絡。自智網絡為未來網絡管理提供參考架構和管理框架，一方面為垂直行業(yè)的客戶定義全自動零等待、零接觸、零故障（Zero-X）的創(chuàng)新網絡和ICT服務，另一方面為服務運營商的規(guī)劃、服務/營銷、運營和管理，提供具備自配置、自修復、自優(yōu)化和自演變（Self-X）能力的通信網絡基礎設施。如圖3所示，在TMForum自智網絡的愿景目標架構[7]中，底層網絡資源被劃分成包含網絡設備及其管控系統(tǒng)的自治域，對外提供封裝后的網絡服務，對內運維管理高度自動化；以自治域為基礎，形成分別對應資源運營、業(yè)務運營和商務運營的三個管理層次，層內提供自動閉環(huán)，層間通過意圖接口簡化交互，使上層服務調用獨立于下層實現。3TMForum自智網絡框架7專業(yè)技術領域2017年，ITU-TSG13建立了包括5G（FG-ML5G）在內的面向未來網絡的機器學習焦點小組，并先后發(fā)布了面向未來網絡的機器學習[8]和數據處理框架推薦標準[9]。成立于2017年的ISGZSM是ETSI旗下由歐洲運營商主導、聚焦通信網絡跨域端到端網絡運維管理自動化的專項工作組，當前工作集中如何在ZSM框架中引入閉環(huán)自動化，并針對數據驅動的機器學習和AI算法進行優(yōu)化[10]。針對移動通信網絡，自4G以來，3GPP已開始通過引入無線專業(yè)的自組織網絡（SON）控制閉環(huán)和路測最小化（MDT）數據采集增強機制，實現移動網絡的部分自動化。面向5G，除了在無線工作RAN和網管工作組SA5繼續(xù)完善增強SON/MDT[11-13]之外，3GPP的核心網架構工作組SA2和網管工作組SA5還分別引入了針對核心自治域與服務運維層次的本地智能分析邏輯功能NWDA[14-16]和MDA[17]，以及閉環(huán)SLS保證機制[18-20]和意圖驅動管理接口IDM[21-22]。針對無線接入網絡，2019年，O-RAN聯盟參照3GPP的5GRAN網絡架構發(fā)布了無線智能管控架構[23]，以及在其中應用AI/ML技術的指南[24]。其中包含對應于服務運維域的非實時無線智能控制器Non-RTRIC和對應于無線自治域的近實時無線智能控制器Near-RTRIC[25]，以及對應于基礎設施域的虛擬化白盒網元管理系統(tǒng)[26-27]。目前正在制定和完善無線自治域北向意圖接口標準A1AP[28]和基礎設施域北向規(guī)則接口標準E2AP[29]。8針對IP承載網絡，IETF早在2014年便正式成立了自主網絡（AutonomicNetwork）工作組ANIMA，并于2015年發(fā)布了對應于傳輸自治域IP網絡的自主網絡概念定義[30]和需求分析[31]?；贗ETF開發(fā)的YANG數據建模語言[32]和網絡配置協議[33-34]，網絡管理模型工作組NETMOD和網絡管理研究組NMRG正在分別進行自主網絡北向規(guī)則接口標準[35]和意圖接口管理需求[36]的研發(fā)工作。負責OpenFlow系列協議標準制定的ONF，于2015年4月在控制器北向接口項目組成立意圖驅動網絡（IBN）研究課題，并于201610月發(fā)布基于其SDN功能架構[37]與北向接口實現IBN的參考指南[38]。針對基礎設施領域，ETSIISGNFV將MANO自動化作為近期主要工作目標之一，為此開展了針對虛擬基礎設施層自動閉環(huán)的規(guī)則策略[39]和意圖框架[40]，以及面向VNF持續(xù)迭代CI/CD測試標準[41-42]的研發(fā)工作。ETSIISGENI，致力于定義認知網絡管理架構。主要關注網絡AI應用類別[43]，以及用于增強網絡智能的通用功能架構[44]，但其與已有網絡管理體系的映射工作遲遲未有實質性進展[45]。2017年和2018年相繼成立的Linux網絡基金會和Linux人工智能與數據基金會，分別提供了開放網絡自動化平臺ONAP[46]、開源SDN控制器OpenDayLight[47]、網絡大數據與AI工具集PNDA[48]，以及模型集市Acumos[49]、深度學習推理加速工具Adlik[50]等一系列面向網絡智能化的通用自動化平臺與智能化工具。9分級評測領域自智網絡的部署面臨迭代演進，需要統(tǒng)一的代際特征定義，因此分級評測也是自智網絡標準布局的重要領域。2019年基于自動駕駛汽車分級框架和認知閉環(huán)（執(zhí)行、感知、分析、決策、意圖體驗）的網絡智能化分級框架被TMForum的《自治網絡白皮書1.0》采納發(fā)布后引起業(yè)界廣泛關注。3GPP[51-52]、TMForum[53]、ITU-T[54]隨后分別啟動了針對網絡與服務運營層次的智能化分級研究課題、推薦標準與行業(yè)標準項目。2020年，GTI的eMBB課題組[55]啟動網絡智能化專項并應用分級框架對網絡智能化應用進行初步評估。小結總體來看，國際標準組織的自智網絡標準布局已經相對完善，但不同標準組織之間的標準規(guī)劃相對獨立，按專業(yè)領域分工的特點明顯，相互協作模式松散，難以為需要跨層跨域進行統(tǒng)一規(guī)劃建設的自智網絡建立體系化規(guī)范[56]。為此，需要引導產業(yè)各方建立面向全程全網自動化和智能化能力體系建設的跨組織協作平臺。（四）產業(yè)建設現狀：生態(tài)完善，突破不足產業(yè)全景視圖如圖4所示，自智網絡的產業(yè)鏈可以劃分為上游基礎層、中游技術層和下游應用層。其中，104自智網絡產業(yè)鏈全景視圖基礎層，包括通信網絡、人工智能算力基礎設施、智能化所需大數據等，為自智網絡提供所需設備、算力與數據支撐，以通信設備廠商、人工智能芯片廠商為代表形成上游生態(tài)。技術層，包括自智網絡相關的網絡智能化算法理論、算法開發(fā)框架、核心算法、開放平臺。應用層，包括面向自智網絡各個層次研發(fā)的智能化應用（如基站節(jié)能、故障診斷、資源核查等）。從部署方式角度，網絡智能化應用可以劃分為內嵌式和外掛式兩類：前者指嵌入網絡設施線上管理流程的智能化應用，如基站智能節(jié)能、無線覆蓋智能優(yōu)化等；后者指其他離線管理應用，如費用稽核、設備識別等。廠商布局分析自智網絡全產業(yè)鏈廠家數量與類型眾多。上中下游都有多家活躍IT和CT廠家，尤其是巨頭廠家憑借前期技術積累，在產業(yè)中整11體具備較大優(yōu)勢。同時，產業(yè)生態(tài)豐富，市場競爭充分，既包括華為、中興、百度、中國移動、谷歌和諾基亞等跨域布局，產品覆蓋產業(yè)鏈兩個或多個環(huán)節(jié)的廠家，也有寒武紀、英偉達等只聚焦于某一環(huán)節(jié)發(fā)力的廠商，既有產品覆蓋范圍廣泛、研發(fā)實力雄厚的超大規(guī)模從業(yè)者（Hyperscaler），也有優(yōu)質的新型獨角獸企業(yè)。產業(yè)鏈上游：在通信網絡方面，我國5G移動通信產業(yè)已初步形成全球引領態(tài)勢，持續(xù)領跑全球5G發(fā)展。我國無線基站、核心網、傳輸承載網、智能終端等制造全球領先，具有相對完整的產業(yè)鏈和最大規(guī)模的制造基地。截至2021年底，我國基站設備占全球份額60%以上，光通信設備和智能手機全球市場份額排名第一；移動信息網絡基礎設施領先，網絡覆蓋廣、規(guī)模大、質量好。截至2022年5月底，我國共開通5G基站170萬個，形成全球規(guī)模最大的5G網絡。在人工智能算力方面，以AI芯片為核心，云側芯片美國公司優(yōu)勢明顯，而邊側和端側芯片應用規(guī)模較小，國際上沒有形成壟斷的規(guī)模優(yōu)勢，群雄并起。自智網絡中AI芯片使用場景包含云側、邊側和端側，每一側又可以分為訓練和推理兩種任務。如表1所示，英偉達作為GPU架構的發(fā)明者從2016年發(fā)布為深度學習優(yōu)化的第一款GPU芯片起，在云AI芯片市場一家獨大。其他頭部公司，如谷歌、華為、阿里、百度、寒武紀、燧原科技等大力追趕。Intel在2022年推出Gaudi2加入12云端芯片市場競爭，而其他中小廠商多針對特定的AI場景推出端側或邊側芯片產品。在目前的自智網絡智能化應用場景中，絕大部分應用屬于邊或端部署的分布式推理場景，而相對云場景而言邊側和端側芯片市場更為活躍，初創(chuàng)企業(yè)更多，美國頭部廠商的壟斷優(yōu)勢不明顯。表1產業(yè)鏈上游芯片廠商布局分析廠家地區(qū)訓練推理場景工藝類型應用英偉達美A100云7nmGPU數據分析；深度學習；高性能計算Intel美Gaudi2云7nmGPU智能推薦；自然語言處理；圖像分類等主流AI場景谷歌美TPUV4.0云7nmASIC圖像和語音識別；機器翻譯；數據中心昇騰310云邊端12nmASIC智慧交通；智慧電力；智能華為中安防昇騰910云7nmASIC云端AI訓練思元290云7nmASIC數據中心寒武紀中思元370云7nmASIC視頻分析；語音合成；推薦引擎地平線中征程5端16nmASIC汽車自動駕駛旭日3邊端16nmASICAIoT阿里平頭中含光800云12nmASIC邊緣服務器；數據中心等哥百度中昆侖芯2云7nmASIC智慧城市；智慧工業(yè)等燧原科技中邃思2.5云12nmASIC數據中心；計算機視覺；語音合成識別等Imaginat歐IMG4NX-MC1端GPU數據中心；汽車自動駕駛ion數據基礎方面，國內外頭部企業(yè)積極建設開放AI數據平臺，但經典開放數據集集中于傳統(tǒng)AI域，缺少面向自智網絡領域的高質量數據集。如表2所示，美國頭部企業(yè)和高校建設了大量AI公用數據集開13放平臺，積累較多。國內數據開放平臺近兩年由頭部企業(yè)和新興科技公司新建。格物鈦還同時布局開源社區(qū)生態(tài)，影響力逐步擴大，但相比國外數據開放平臺，在承載的數據規(guī)模上還有明顯差異。表2產業(yè)鏈上游數據開放平臺分析平臺名稱提供方地理位置限定領域開放時間數據集規(guī)模Kaggledatasets谷歌美否2010超2萬個數據集RegistryofOpenDataAmazon美否2018341個數據集onAWS（RODA）BigQuery公共數據集谷歌美否2010239個數據集MicrosoftResearchMicrosoft美否2018101個數據集OpenDataUCIrvineMachine加州大學歐文美否1987622個數據集LearningRepository分校Visualdata哥倫比亞大學美計算機視覺2017840個數據集天池阿里中否2015官方數據集170和鯨社區(qū)(原名科賽網)和鯨科技中否20155000G海量數據集GravitiOpenDatasets格物鈦中否20201000+優(yōu)質數據集MagicHub.io愛數智慧中NLP2021190+數據集千言中文開源數據集百度中NLP202036個數據集如表3所示，在開放數據集方面，高校、研究機構貢獻較高；傳AI研究領域如NLP、目標檢測等，擁有眾多影響力較高的數據集，且大部分被數據開放平臺所托管，而在網絡智能化領域，開放數據集數量少、分散獨立維護、影響力較小。產業(yè)鏈中游：開發(fā)框架生態(tài)豐富，開放平臺能力沉淀深厚，但網絡AI特有本質數學問題抽象不夠、核心算法匱乏。首先，開發(fā)框架方面，美國頭部企業(yè)和高校以及個人開發(fā)者貢獻了多種AI開發(fā)框架，覆蓋了所有功能和部署場景。中國華為和百度開發(fā)框架較為成熟。14表3產業(yè)鏈上游開放數據集分析研究應用數據集名稱發(fā)布方地理數據集規(guī)開放平臺領域場景位置模時間托管德國卡爾斯魯厄理工學院美歐312MB～2011是KITTI豐田美國技術研究院440GB自動CityScapes由奔馳自動駕駛實驗室、馬克思·普朗歐74.15GB2016是克研究所、達姆施塔特工業(yè)大學駕駛BDD100K伯克利大學AI實驗室（BAIR）美6.42GB2018是nuScenes美國Motional公司美547.98GB2019是COCOCommonObjectsin微軟美83.39GB2015是Context目標PASCALVOC出自PASCALVOC挑戰(zhàn)賽歐1.86GB2005是檢測ImageNet斯坦福大學、Kaggle公司美歐148G2009否OpenImage谷歌美671.41GB2018是YouTubeFaceDB以色列特拉維夫大學以671.41GB2012是通用人臉CelebA香港中文大學中9.55GB2016是AI識別IMDB-WIKI蘇黎世聯邦理工學院歐276.23GB2015是LFW美國馬薩諸塞州立大學美1.29GB2007是MNIST美國國家標準與技術研究所美12MB1998是文本SVHN斯坦福大學美3.92GB2011是檢測CCPD中科大中23.48GB2019是commonvoiceMozilla美50.06GB2018是LibriSpeechASR約翰霍普金斯大學美140.02GB2015是20NewsGroups加州大學美44.31MB2008是NLPMandarinChinese愛數智慧中1.4GB2021是ScriptedSpeechCorpus紐約大學、華盛頓大學、谷歌、DeepMind美569.38MB2018是GLUE等RFDatasetsForMachineDeepSig美20G2016否Learning通信CELLULARCOMMUNICATION伊斯坦布爾技術大學歐55.19GB2022否網絡SIGNALDATASET網絡2GB/天WIDEProject日、美2000否AIWIDEbackbonenetwork2001-2018TelecomDataset上海電信中218.8MB2018否GAIA智能云智慧中1.26G2021否(GenericAIOpsAtlas)運維Loghub香港中文大學中77GB2018否15如表4所示，從開發(fā)者數量和社區(qū)活躍程度來判斷，最受歡迎的AI開發(fā)框架前三名依次是谷歌貢獻的Tensorflow、Facebook貢獻的Pytorch、以及百度的PaddlePaddle。表4產業(yè)鏈中游開發(fā)框架分析地貢獻方框架場社區(qū)基金會許可協議應用區(qū)功能景種子開發(fā)代碼者數訓練云Google搜索、Google語音搜索、廣告、Google相冊、TensorFlow美ApacheApache2.0谷歌2977推理邊Google地圖、Google街聯邦學習端景、Google翻譯和YouTube訓練云汽車工業(yè)、飛行員的自動PyTorch美/非標協議Facebook1858推理邊駕駛系統(tǒng)、媒體內容分類聯邦學習端和推薦、工業(yè)應用機器人訓練云百度feed、好看視頻、百PaddlePaddle中ApacheApache2.0百度886推理邊度地圖、百度OCR、百度糯聯邦學習端米、百度搜索、百度翻譯訓練云MindSpore的端側推理能力已應用在華為手機搭載Mindspore中ApacheApache2.0華為510推理邊的HMS4.0,主要支撐聯邦學習端ML-kit使能的手機App亞馬遜訓練云MXNet美ApacheApache2.0860邊自動駕駛微軟推理端訓練云微軟Cortana個人數字助CNTK美/MIT微軟202邊理（語音識別、搜索排名、推理端廣告點擊預測）OneFlow中ApacheApache2.0一流科技48訓練云超大規(guī)模模型訓練推理端其次，開放平臺方面，如表5所示，世界范圍內，主流IT和CT廠家廣泛布局，前者在算力資源管理與通用AI能力積累沉淀方面具有明顯的規(guī)模優(yōu)勢。16表5產業(yè)鏈中游開放平臺分析平臺名稱地理功能場景標準應用位置訓練推理云邊端ONNX訊飛開放平臺中是是是是不確不確智能辦公；智能客服；定定智慧媒體；車載百度智能云AI平臺BML中是是是是是支持醫(yī)療；交通；安防阿里機器學習平臺PAI中是是是是是不確智能交通；智能物流；定智能安防騰訊智能鈦機器學習TI-ML中是是是是否支持智能推薦；智能檢測；智能運維；智能醫(yī)學篩查商湯AI人工智能計算平臺中是是是是是不確智能安防；智能交通；定運營商場景華為modelarts中是是是是是支持智能推薦；領域研究；產品質檢中興uSmartInsight中是是是是是支持網元智能化；網絡運維編排微軟Azure機器學習、美是是是是不確支持智能搜索推薦；金融服務；AzureDatabricks定制造；零售AmazonSageMaker美是是是是是支持預測性維護；質量流程控制；自動駕駛GoogleAI平臺美是是是是是支持所有流行的深度學習框架的大規(guī)模模型訓練和推理預測CiscoDNA美不確是是是不確不確網絡故障；網絡異常檢測；網定定定絡趨勢分析愛立信AI增強EOE平臺歐否是不確不確不確不確智能運維（故障、KPI、節(jié)能、定定定定RF優(yōu)化等）NokiaAVA歐是是是是是支持智能運維（異常檢測，根因分析，智能決策，預測性維護等）中移九天中是是是是否否智能運維、基站節(jié)能等最后，從算法理論角度分析，近年來，人工智能領域算法理論進展迅速。第一，機器學習理論創(chuàng)新依然是被歐美企業(yè)和高校主導，如深度神經網絡、GAN、Transformer等基礎AI理論，均由歐美高校、企業(yè)首先提出，之后傳播到國內進行再創(chuàng)新。第二，超大模型正在不同的領域表現出驚人的智能水平，谷歌、17亞馬遜、微軟、英偉達、智源人工智能研究院、阿里、百度、華為、浪潮等國內外科技巨頭紛紛展開大模型研究和探索。谷歌在2018年提出大規(guī)模預訓練語言模型BERT，能高效抽取文本信息并應用于各種NLP任務，刷新了11項NLP任務的當前最優(yōu)性能記錄。在2021年，谷歌開源了V-MoE（VisionMoE）模型，在應用于圖像識別推理時只需要一半的計算量，就能達到先進網絡性能。MetaAI在2022年開源的OPT語言模型與OpenAI開創(chuàng)性的神經網絡GPT-3規(guī)?；鞠嗤?，但能源效率大幅提升，其碳足跡僅為GPT-3的1/7。如今，我國在AI大模型領域發(fā)展迅速，國內企業(yè)也在不斷發(fā)展并創(chuàng)新AI大模型框架，例如北京智源人工智能研究院提出的“悟道2.0”大模型框架，阿里達摩院研發(fā)的M6等。第三，知識圖譜（KnowledgeGraph）以結構化的形式描述客觀世界中概念、實體及其關系，提供了一種更好地組織、管理和理解海量信息的能力，是推動機器具有認知智能的關鍵技術。谷歌在2012年首次提出知識圖譜，用于支撐語義搜索；阿里巴巴提出了電商知識圖譜AliCoCo，在電商搜索、推薦等多個業(yè)務場景落地；百度構建了世界上最大規(guī)模的知識圖譜，除了通用圖譜之外，還針對不同的應用場景和知識形態(tài)，構建了事件圖譜、多媒體圖譜、行業(yè)知識圖譜等多種圖譜。在網絡智能化領域，既有能直接應用通用AI算法的場景，也有仍需結合網絡特征進行算法改造和突破的場景。對NLP、圖像處理這類通用場景，常引入經典AI模型進行適配，可以達到較高的準確性，18但仍面臨領域專業(yè)性強、小目標/小樣本難識別等問題。對網絡特有場景，國內運營商和相關設備廠商普遍開始構建網絡域特有的新能力，以提升能力泛化性和共享度為目標，基于核心算法突破來提升各類能力效果。網絡智能化應用所使用的核心能力，可以劃分為感知智能、診斷智能、預測智能、控制智能四類。其中：感知智能是通過語音圖像識別算法和關聯分析等技術對數據進行分析與評價，感知網絡狀態(tài)。典型應用場景包括：工程驗收，裝維圖像識別，話音、視頻質量評分等。診斷智能是對故障、投訴、質差進行定界定位，診斷網絡問題。典型用例包括網絡投訴定界、網絡故障診斷定位等。預測智能是判斷業(yè)務和容量趨勢，預測網絡變化。典型商業(yè)案例包括網絡隱患預警、業(yè)務增長預測等?？刂浦悄苁峭诰蚓W絡優(yōu)化策略，控制調整網絡參數。具體包括參數優(yōu)化配置方案、路由計算配置方案等。由于通信網絡的技術門檻高、高質量開放數據集缺失、貼近生產的試驗環(huán)境匱乏等諸多因素影響，造成其特有本質數學問題抽象不夠。同時，網絡多節(jié)點“不獨立同分布”和“不獨立不同分布”建模給AI算法研究帶來進一步挑戰(zhàn)，因此，業(yè)界公認的網絡域特有核心算法匱乏，未來仍需要針對網絡智能化算法進行科學問題抽象和核心能力攻關，提升算法效果，進而提升模型的安全可信、可解釋能力。19表6產業(yè)鏈中游算法研發(fā)產出分析預測智能控制智能感知診斷地理智能智能企業(yè)/組織位置投訴/故容量/業(yè)路由參數優(yōu)資源分異常根因障預測務量預測控制化控制配控制檢測定位移動中是清華中是是是是北大中是北郵中是是是是是中科院中是東南大學中是香港科大中是布朗大學美是杜克大學美是克拉科夫AGH科大波蘭是是加泰羅尼亞理工西班牙是是慕尼黑理工大學德國是是布倫瑞克工業(yè)大學德國是密蘇里大學美是雪城大學美是南加州大學美是CMU美是普渡大學美是哥倫比亞大學美是印度理工學院印度是西江大學韓是華為2012Labs中是是中興中是是諾基亞芬蘭是是NECLabs日本是微軟美是是是百度中是字節(jié)跳動中是Numenta美是AT&TLabs美是是是如表6所示，根據近年來自智網絡相關領域國際頂級學術會議和期刊論文統(tǒng)計信息匯總，對相關組織在算法領域研究和高水平產出布20局進行分析，發(fā)現：第一、算法研究方面以高校等科研機構為主，頭部貢獻者包括清華、北大、布朗大學等海內外20所高校。其中，清華和北郵在智能算法研究領域的布局最為完整，在預測智能、控制智能、感知智能、診斷智能等領域均有高水平產出。第二、通信企業(yè)也有高質量產出，包括華為、諾基亞、微軟等8家海內外企業(yè)均有研究成熟的算法。第三、高校與企業(yè)在算法應用場景上布局有一定差異，控制智能、感知智能領域是高校的研發(fā)投入熱點，而在控制智能、感知智能、診斷智能領域廠家產出相對較多。產業(yè)鏈下游：自智網絡應用方面，國內運營商率先啟動、帶動行業(yè)數智化轉型。在產業(yè)鏈下游，國內三大運營商在自智網絡應用領域處于全球領先地位。尤其中國移動在行業(yè)標準制定、產業(yè)鏈引領以及創(chuàng)新技術實踐方面已取得豐碩成果。在Omdia2022全球運營商數字化轉型Benchmark評比（參評的運營商包括AT&T、德電、Vodafone、SKT、Orange、NTT、MTN等12家）中，中國移動綜合排名第一，尤其在數字化轉型戰(zhàn)略、技術研發(fā)、網絡能力、服務產品組合、生態(tài)建設等方面得分均取得最高評分。與此同時，歐美、日韓及國內運營商也紛紛開展自智網絡實踐，將云計算、大數據、人工智能等IT技術與通信技術相結合，構建新的平臺和應用，以創(chuàng)新方式解決運營商業(yè)務場景需求。例如AT&TLab21牽頭構建數字孿生平臺（SimulationWorld），與ONAP平臺結合，利用人工智能的分析和仿真能力，將自動化和智能化能力貫穿網絡運營的感知、分析、決策、執(zhí)行和評估環(huán)節(jié)。在歐洲，Vodafone基于TMFODA框架，提出Tech2025計劃，構建面向集團所有子網、基于標準化API的全域能力開放架構，以數字化方式賦能網絡自智（Zero-touch）能力提升，提高運營效率和客戶滿意度。據披露自2019年啟動轉型以來累計節(jié)約Opex達13億歐元，16個子網的NPS在當地市場處于領先地位。（五）小結本章針對自智網絡產業(yè)的全球發(fā)展態(tài)勢，從國家政策、行業(yè)標準、產業(yè)布局與應用案例多個角度進行綜合分析。盡管全球不同地區(qū)、運營商網絡的智能化水平和發(fā)展進展不同，但是打造自智網絡實現提質、增效、降本，以網絡智能化作為路徑助力運營商完成數智化轉型，實現新的商業(yè)模式是通信行業(yè)的發(fā)展共識。就自智網絡產業(yè)生態(tài)而言，產業(yè)鏈整體建設完善，玩家眾多、競爭激烈，世界各地積極進行商用部署，全球運營商正從創(chuàng)新試點階段步入規(guī)模商用的成熟時期。22三、我國發(fā)展現狀（一）我國現狀綜述：深耕5G產業(yè)，促進互融共生黨的十八大以來，黨中央國務院多次就加快5G、人工智能等新型基礎設施建設做出戰(zhàn)略部署。2017年，國務院組織編制發(fā)布了新一代人工智能的發(fā)展規(guī)劃。2018年4月，在全國網絡安全和信息化工作會議上，習近平總書記深入闡述網絡強國戰(zhàn)略思想，提出實施網絡強國戰(zhàn)略。2020年6月，明確以5G為“首”的新基建，以新發(fā)展理念為前提、以技術創(chuàng)新為驅動、以信息網絡為基礎，面向高質量發(fā)展的需要，打造產業(yè)升級、融合、創(chuàng)新的基礎設施體系。2020年10月，《中共中央關于制定國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議》中明確提出堅定不移建設制造強國、質量強國、網絡強國、數字中國，推進產業(yè)基礎高級化、產業(yè)鏈現代化，提高經濟質量效益和核心競爭力。在2021年9月22日國務院召開的常務委員會上，通過了“十四五”新型基礎設施建設規(guī)劃，并再次強調“十四五”期間科學布局和推進建設以信息網絡為基礎、技術創(chuàng)新為驅動的新型基礎設施。目前我國5G基站覆蓋所有地級市、縣城城區(qū)和92%的鄉(xiāng)鎮(zhèn)鎮(zhèn)區(qū)，5G移動電話用戶數達到4.28億。5G應用覆蓋國民經濟40個大類，在智慧礦山、智慧工廠、智慧電網等項目中得到廣泛應用。5G的規(guī)?；l(fā)展，更好賦能了千行百業(yè)。AI注入每一個5G連接，構建敏捷高效的自智網絡，既是我國運營商數字化轉型實現提效降本的重要環(huán)節(jié)，也是其實現新的數字服務真正賦能千行百業(yè)的必經之路。在國家產業(yè)政策利好的背景下，23國內標準組織、產業(yè)聯盟和一線運營商、廠商也在積極布局推動網絡智能化產業(yè)的技術研發(fā)和商用落地，促進產業(yè)蓬勃發(fā)展、互融共生。（二）國內標準布局：標準牽引升級，對齊世界前列為加快推動人工智能技術在通信行業(yè)的應用與融合發(fā)展，國內的標準組織與產業(yè)聯盟積極探索二者深度融合的技術與應用場景，推動自智網絡的標準體系布局與完善。2021年3月，AIIA組織國內多家單位編寫并發(fā)布了《電信行業(yè)人工智能應用白皮書（2021）》，系統(tǒng)分析了目前通信網絡智能化的總體發(fā)展態(tài)勢與應用現狀，集中展示AI技術在移動通信網、固定通信網和網絡業(yè)務服務三大類應用場景的19個典型落地案例。同年7月正式啟動可信人工智能系列標準研究和制定工作，目前有《可信人工智能研發(fā)管理指南》和《基于AI計算平臺的模型保護安全框架》兩項在研可信人工智能標準。2021年7月，CCSATC7召開WG1/WG2/WG3第1次聯席會議，匯聚國內三大運營商以及多家廠商，確定了《信息通信網智能化運營管理》標準體系，通過了第一批行業(yè)標準和研究課題的立項建議，并啟動了其中核心的功能架構、技術架構、智能化水平分級三項行業(yè)標準項目。此后，通過聯席會議機制持續(xù)推進自智網絡相關標準的立項和制定工作，自智網絡標準化工作正在進一步夯實過程中。如表7所示，CCSA內各工作組都進行了自智網絡相關標準的布局規(guī)劃，但總體進展不一。各專業(yè)域均涉及智能管控、維護、分級等方面，跨工作組的標準協同有待增強。24表7CCSA自智網絡行業(yè)標準布局TCWG項目中文名專狀態(tài)業(yè)TC1WG1通信網絡智能化分級及評估方法征求意見稿TC3WG1TC7WG3通信網智能維護技術要求系列標準送審稿TC7WG1,WG2信息通信網智能化運營管理需求與用例系列標準已立項,WG3TC3WG3網絡智能化引擎在未來網絡中的應用研究通已立項TC1WG1人工智能在電信網絡演進中的應用研究已報批用TC1WG1基于人工智能的電信網絡規(guī)劃應用研究已報批智TC7WG1移動通信接入網意圖管理服務技術要求（第一階段）已立項能自智網絡體系架構征求意見稿TC7WG1自智網絡知識管理技術要求征求意見稿自智網絡意圖管理技術研究征求意見稿TC7WG2自智網絡意圖轉譯技術研究征求意見稿TC7WG3自智網絡異常事件管理技術研究征求意見稿自智網絡可信評估技術研究征求意見稿TC3WG1基于SDN/NFV的智能型通信網絡隨愿網絡意愿層技術要求送審稿TC3WG1基于SDN/NFV的智能型通信網絡固送審稿隨愿網絡意愿管理模塊架構及功能要求網專TC3WG1面向SDN的智能型通信網絡架構的意圖網絡技術架構研究送審稿業(yè)TC3WG1基于SDN/NFV智能通信網絡的隨愿網絡報批稿總體技術架構及技術要求SP1網絡功能虛擬化編排器（NFVO）技術要求基已報批虛擬網絡功能智能化部署礎設SP1網絡功能虛擬化編排器（NFVO）技術要求智能編排送審稿施TC7WG1信息通信網運營管理智能化水平分級技術要求移動通信網報批稿TC7WG1信息通信網運營管理智能化水平分級評估技術要求已立項移動通信網TC7WG1無線網絡管控智能化增強研究報批稿移TC5WG125G核心網智能切片的應用研究送審稿動TC3WG1網TC5WG125G核心網網絡智能化分析和控制架構與關鍵技術研究已報批絡TC5WG6移動通信網絡智能化能力分級研究已報批TC5WG125G移動通信網智能網絡數據分析（NWDA）總體技術要求已報批TC5WG95G無線網絡智能化研究已報批TC5WG6新一代無線網絡邊緣智能技術研究已報批25TCWG項目中文名專狀態(tài)業(yè)TC7WG2信息通信網運營管理智能化水平分級技術要求IP網絡征求意見稿TC7WG2IP網絡管理與運營智能化水平分級研究報批稿TC7WG2光網絡管控與運營智能化水平分級能力研究送審稿TC7WG2PTN/SPN網絡管理與運營智能化水平分級研究征求意見稿TC7WG2傳送網管控系統(tǒng)智能化技術要求報批稿TC6WG2接入網運維智能化技術要求數據采集和通用數據模型已立項TC6WG2接入網運維智能化技術要求總體已立項TC6WG2接入網運行管理維護智能化第1部分：場景與需求報批稿TC7WG2傳送網管理系統(tǒng)的智能化演進研究報批稿TC6WG2人工智能在接入網運維中的應用和關鍵技術研究已報批固TC6WG1傳輸網智能化運維研究已報批TC7WG2定網TC3WG1IP承載網絡智能化使能技術研究已報批絡TC6WG1人工智能在傳送網領域的應用研究已報批TC3WG1基于AI賦能的通信網絡架構和AI通用能力技術要求征求意見稿TC7WG2信息通信網運營管理智能化水平分級技術要求IP網絡已立項TC7WG2信息通信網運營管理智能化水平分級技術要求光傳送網已立項TC7WG2信息通信網運營管理智能化水平分級技術要求無源光網絡已立項TC7WG2信息通信網運營管理智能化水平分級技術要求切片分組網絡已立項TC7WG2信息通信網運營管理智能化水平分級評估技術要求IP網絡已立項TC7WG2信息通信網運營管理智能化水平分級評估技術要求傳送網已立項TC7WG2信息通信網運營管理智能化水平分級評估技術要求無源光網絡已立項TC7WG2信息通信網智能化運營管理的接口技術研究光網絡已立項TC7WG2信息通信網智能化運營管理的接口技術研究切片分組網絡已立項TC3WG1基于人工智能的網絡業(yè)務量預測及應用場景研究送審稿TC10WG1面向物聯網的區(qū)塊鏈與人工智能融合技術研究報批稿TC11WG2基于人工智能的網絡異常流量檢測技術研究送審稿信息通信網智能化運營管理架構技術架構業(yè)征求意見稿信息通信網智能化運營管理架構功能架構務征求意見稿TC7WG1信息通信網智能化運營管理架構數據架構運征求意見稿營TC7WG2信息通信網運營管理智能化水平分級技術要求通用部分送審稿TC7WG3信息通信網運營管理智能化水平分級評估技術要求通用部分征求意見稿信息通信網運營管理智能化水平分級技術要求業(yè)務運營已立項信息通信網運營管理智能化水平分級評估技術要求業(yè)務運營已立項CCSATC610SDN/NFV/AI標準與產業(yè)推進委員會在2021年上半年啟動自智網絡領域的相關研究工作，主要是圍繞云網基礎設施自動化和智能化的需求，研究和梳理典型垂直行業(yè)對于云網基礎設施確26定性SLA的需求；參考TMForum分級標準框架理念，從面向用戶服務的視角，研究運營商云網基礎設施能力評價體系和對外服務能力的評價體系。2021年6月，CCSATC610成立自智網絡工作組，構建產業(yè)協作平臺，希望從產業(yè)高度拉通產業(yè)各方、凝心聚力、聯合創(chuàng)新，構建規(guī)范化、體系化的運營商對外服務能力、底層網元及網絡能力的評價體系，定期開展測試評估并發(fā)布報告，制定代際標準和演進路徑，牽引運營商和設備廠商的能力升級演進。2022年，CCSATC610重點圍繞云網專線、云光專線和品質家寬等業(yè)務開展分級評估方法和測試規(guī)范的編制。在此基礎上，中國信通院聯合CCSATC610發(fā)起“自智網絡領航者計劃”，共建國內自智網絡產業(yè)生態(tài)，推動產業(yè)快速發(fā)展。（三）國內產業(yè)現狀：聚集規(guī)模優(yōu)勢，增強自主可控我國的自智網絡產業(yè)生態(tài)完備，布局覆蓋產業(yè)鏈的上中下游：上游云側芯片差距大，邊端側芯片有突破，仍缺乏高質量開放數據集；中游算法理論突破不足，開發(fā)框架與開放平臺布局完善；下游應用規(guī)模大、啟動早，整體布局行業(yè)領先。產業(yè)鏈上游，在通信網絡建設方面，我國已建成全球規(guī)模最大的5G網絡，具有全球領先的移動信息網絡基礎設施。在AI芯片方面，我國AI芯片廠家研發(fā)布局較為完整，但在高端芯片的設計與制造工藝上與國際一流水平仍存在較大差距，尚未擺脫受制于人的局面，面臨被“卡脖子”的風險。從部署場景分析，華為和寒武紀的芯片目前全面覆蓋云、邊、端三類部署場景；端側和邊側芯片與網絡智能化產業(yè)應用場景適配性更高，國內其他AI芯片廠商多以此為突破。27產業(yè)中游是整個產業(yè)鏈中最為開放的環(huán)節(jié)，也是我國產業(yè)優(yōu)勢最為明顯的環(huán)節(jié)。開發(fā)框架層面，華為、百度和一流科技等都貢獻了開源算法框架，雖然從社區(qū)活躍度上與美國頭部公司谷歌、Facebook等仍有較為明顯的差距，但技術角度分析國內框架已經較為成熟，具備規(guī)模應用的能力，未來可考慮進一步提高與自智網絡應用場景的融合，擴大應用規(guī)模。開放平臺層面，國內主要的IT和CT廠家都有強大的AI云平臺、充足的算力及數據資源，通用AI能力沉淀具備一定的規(guī)模優(yōu)勢。產業(yè)鏈下游，三大運營商的網絡智能化水平整體處于L2的規(guī)模商用和L3的早期試點階段，處于國際領先水平。作為自智網絡產品的消費者和下游生態(tài)的核心，國內運營商紛紛發(fā)揮自身數據優(yōu)勢推動應用技術研發(fā)，豐富產業(yè)布局，鞏固下游優(yōu)勢。相關設備廠商也積極聯合運營商及產業(yè)多方深入協同，加快現網應用轉化，推動自動化、智能化創(chuàng)新項目落地。（四）小結國內自智網絡產業(yè)發(fā)展整體走在世界前列，自智網絡的實踐水平領先全球。從政策角度，我國對網絡基礎設施的建設投入力度近年來不斷加大，為自智網絡產業(yè)的發(fā)展奠定了良好的基礎環(huán)境，有利于保障產業(yè)又好又快發(fā)展。從標準布局角度，國內組織的相關工作布局進度與國際對齊，國內廠商積極貢獻技術方案，但也同樣存在不同領域間標準協同有待增28強的問題。從產業(yè)生態(tài)角度，在國家推進經濟數字化轉型、加快新型基礎設施建設過程中，中國企業(yè)充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，為全球通信行業(yè)貢獻中國技術和方案，產業(yè)上下游巨頭與優(yōu)質獨角獸企業(yè)并存，整體生態(tài)良好。29四、產業(yè)進展與技術預見（一）產業(yè)進展國內運營商和設備廠商積極投身自智網絡的建設，布局現狀呈現出三個共性特征：一是不斷提升網元的感知、內生智能能力；二是普遍采取統(tǒng)一平臺戰(zhàn)略，通過流程貫通、開放共享實現跨域協同；三是針對網絡運維的規(guī)劃、建設、維護、優(yōu)化和運營全流程，推動感知智能、診斷智能、預測智能和控制智能各類網絡AI應用創(chuàng)新試點。經過幾年的沉淀和積累，目前均有成熟的高價值商用案例進入落地推廣階段。本章將介紹國內運營商通過試點成功驗證可行性與商業(yè)價值的一些成熟案例。中國移動商用實踐中國移動在2021年率先確立2025年實現L4自智網絡水平的整體目標，以外部商業(yè)增長和內部效率提升為目標，提出“四層三閉環(huán)”的內部應用實現架構，在業(yè)務管理、服務管理、網絡管理和網元管理4個層次上分層次構建體系化能力，形成3個閉環(huán)，并每年進行1-2次的能力等級評測，以評促建，推動網絡升級迭代閉環(huán)，實現全場景網絡自智。首先，結合實踐自主開發(fā)能力評估模型，并用于所有31個省公司的初步能力量化評定，針對性制定提升舉措和實施計劃。其次，在網絡管理和業(yè)務管理層，提出“2+5+N”的網管系統(tǒng)總體規(guī)劃，體系化指導網管系統(tǒng)能力建設。構建2個核心平臺和5個能力中心，拉通運維流程，補齊自動化業(yè)務配置激活，夯實數據底座，30強化端到端業(yè)務保障，實現能力復用共享，針對性完善能力短板。同時，在2021年發(fā)布中國移動“智慧網絡”人工智能開放創(chuàng)新平臺，平臺架構包括三個層面，底層是仿真模擬試