当AI遇到光：智能光网络势在必行
发布时间：2021-05-10 09:36:22 热度：1567
5/10/2021，光纤在线讯，大家都说“人工智能是个筐，什么都能往里装”！不错，现如今人工智能的应用已无处不在，智能语音助手、人脸识别、智能家居、智能安防等都开始应用于我们生活的方方面面，而这些只是人工智能最贴近我们的那一部分。
而这些应用的背后离不开通信网络的支撑。那么，我们不由得思考，将人工智能融入通信网络，又能擦出什么样的火花？日前，由CIOE联合C114举办的“2021中国光通信高质量发展论坛”系列活动的第三场研讨会 “当AI遇到光：智能光网络”，聚焦通信网络的基础底座——光网络，共同探讨，当AI遇到光，会是怎样的一幅景象。
北京邮电大学信息与通信工程学院教授/博士生导师顾仁涛指出，“智能”是光网络发展的“外在需求”和“内在要求”；目前，人工智能技术在光网络物理层和网络层获得了初步应用尝试；与此同时，光网络的智能化面临诸多挑战，有待在算法和应用方面继续探索！
“光网络智能化这一路的风景虽好，但我们仍然在路上。因此，需要学术界和产业界共同努力，把人工智能真正运用到光网络当中，把光网络变得更加智能化，支撑整个信息基础设施的发展。” 顾仁涛表示。
运营商需要怎样的智能光网络？
中国联通研究院首席科学家唐雄燕表示，在光网络中引入AI是光网络发展的最重要的一个方向，也代表着智能光网络的未来。目前AI赋能光网络方面仍存在不小的挑战，中国联通将从六方面入手破题，向着自动驾驶光网络的终极目标迈进。
一是多场景赋能价值导向。丰富AI赋能场景，挖掘商业价值，如何转化为增值服务；二是直面AI难题和挑战，加速新技术应用。不断突破算法黑盒，增强可解释性探索知识图谱、深度学习等AI技术落地应用；三是增强泛化迁移能力，提升普适性。突破模型通用、知识泛化技术的同时，不断探索迁移学习等技术，提升AI模型的普适性；四是数据价值挖掘和安全保障。系统访问/管控安全保障，数据价值安全挖掘，系统高可靠高可用；五是高效标注样本数据，提升数据质量。研究有效样本增强机制，迭代提升，探索半监督学习、小样本机器学习等新技术落地应用；六是平台广泛协同，降低AI门槛。网元/网络控制器/云端三级智能协同发展，提升人工智能效率，降低引入成本。
中国电信光传输技术首席专家李俊杰表示，数字经济已经成为我国社会发展的重要引擎。电信行业作为新基建中新型信息基础设施能力，无疑是社会和经济数字化转型的基础支撑力量。因此电信行业自身就必须率先完成数字化，而运营系统是内部数字化的核心内容，为此中国电信构建新一代云网运营系统。
具体到光网络，作为中国电信云网基础设施的重要部分，如何融入新一代云网运营系统中并发挥作用？中国电信研究院网络技术研究所高级工程师胡骞表示，要实现光网络智能化运营，需要数字化和AI的助力。在此过程中，需要渗透数字化理念，SDN理念的集约和开放有利于打破烟囱壁垒，统一接口和北向能力开放是引入AI的重要架构基础。同时重视数据获取，对网络管理数据实现“应采尽采”，打造数据湖。另外，数据是石油，提炼才能产生价值。此外，还需关注AI算法。
中国移动研究院项目经理，教授级高工韩柳燕指出，AI技术在传送网有丰富的应用场景，可助力传送网实现智能化转型；AI技术在传送网的实现尚存在数据和模型瓶颈，亟待解决；AI技术在传送网的部分应用已实现实验室和试点验证，效果仍在不断完善中；AI技术在传送网的全面落地是一个长期的过程，应分阶段推进。
目前来看，传送网引入AI后的演进近期目标在于实现传送网异常配置自动识别、故障快速定位和网络劣化预警等较易实现的功能，逐步推进AI技术在传送网的初步落地。而远期目标在于构建“检查-诊断-治疗”的闭环网络健康保障方案，打造高品质健康自愈智能型网络，实现AI技术在传送网的全面落地。
产业链又将如何助力智能光网络落地？
当然，智能光网络的落地离不开产业链企业的支撑。华为技术有限公司NCE-传送接入领域总裁储涛指出，当前通信行业正面临新的商业机遇，人工智能的广泛应用，也必将给通信行业带来革新性的改变和新机遇。
早在2019年华为就发布了自动驾驶网络（ADN）方案，面向光网络、移动网、数据中心网络等。其中，基于此前的ADN方案，华为面向光宽带领域打造了全光自动驾驶网络解决方案，通过网元、网络、云端三层引入AI，把智慧带入全光基础网，使能全光网的超自动化及智能化，终极目标是实现对全光网络的自治，让网络能够真正实现自动驾驶。
基于最新全光自动驾驶网络解决方案2.0的三层能力，运营商和企业可以获得三大价值：使能光专线的可用率变现升级，使能家宽场景化业务商业变现升级，实现面向全光网络基础设施的全新“Zero Touch”运维能力（零接触的网络智能运维）。
5G时代引发了大量垂直行业新业务的差异化需求，使得网络运维日趋复杂，智能化是解决这些问题的关键。中兴通讯股份有限公司承载产品及MKT方案部部长胡俊劼指出，网络智能化的形成除了AI还需要知识，两者相辅相成。AI帮助发现隐藏在孤立信息中的内在关系链，加速知识获取与体系的建立，而知识则能在海量原始数据中帮助剔除AI学习过程中无效的信息，提高AI学习训练的速度。
胡俊劼表示，知识+AI构筑了网络智能化演进之路；中兴通讯利用“智核”管控+“泛能”光平台，构建起光网智能化新架构；通过光/电标签+光探针+AI风险预测三大技术的最新探索，逐步实现光网智能化。未来中兴通讯愿携手同仁共建智宽新光网，为万物智联筑路赋能。
上海诺基亚贝尔副总裁光网络业务张寒峥指出，智能化和自动化的巨大潜力在于使网络反应更快、完成复杂的任务、降低运营成本。它们的实时与其说是技术上的挑战，不如说是对人的挑战，需要转变思维和技能，可视性和控制性是让人觉得更舒服的关键，也是让机器做出正确决定的关键。
总的来说，智能光网络的发展并非一蹴而就，从标准的建立，到方案的研究，到现网的试点，再到最终的规模部署，这些是新技术必须经历的发展和验证，这个过程也一定会面临更多的挑战和难题。因而，最终实现智能光网络的愿景和目标需要全产业链的通力合作。
而这些应用的背后离不开通信网络的支撑。那么，我们不由得思考，将人工智能融入通信网络，又能擦出什么样的火花？日前，由CIOE联合C114举办的“2021中国光通信高质量发展论坛”系列活动的第三场研讨会 “当AI遇到光：智能光网络”，聚焦通信网络的基础底座——光网络，共同探讨，当AI遇到光，会是怎样的一幅景象。
北京邮电大学信息与通信工程学院教授/博士生导师顾仁涛指出，“智能”是光网络发展的“外在需求”和“内在要求”；目前，人工智能技术在光网络物理层和网络层获得了初步应用尝试；与此同时，光网络的智能化面临诸多挑战，有待在算法和应用方面继续探索！
“光网络智能化这一路的风景虽好，但我们仍然在路上。因此，需要学术界和产业界共同努力，把人工智能真正运用到光网络当中，把光网络变得更加智能化，支撑整个信息基础设施的发展。” 顾仁涛表示。
运营商需要怎样的智能光网络？
中国联通研究院首席科学家唐雄燕表示，在光网络中引入AI是光网络发展的最重要的一个方向，也代表着智能光网络的未来。目前AI赋能光网络方面仍存在不小的挑战，中国联通将从六方面入手破题，向着自动驾驶光网络的终极目标迈进。
一是多场景赋能价值导向。丰富AI赋能场景，挖掘商业价值，如何转化为增值服务；二是直面AI难题和挑战，加速新技术应用。不断突破算法黑盒，增强可解释性探索知识图谱、深度学习等AI技术落地应用；三是增强泛化迁移能力，提升普适性。突破模型通用、知识泛化技术的同时，不断探索迁移学习等技术，提升AI模型的普适性；四是数据价值挖掘和安全保障。系统访问/管控安全保障，数据价值安全挖掘，系统高可靠高可用；五是高效标注样本数据，提升数据质量。研究有效样本增强机制，迭代提升，探索半监督学习、小样本机器学习等新技术落地应用；六是平台广泛协同，降低AI门槛。网元/网络控制器/云端三级智能协同发展，提升人工智能效率，降低引入成本。
中国电信光传输技术首席专家李俊杰表示，数字经济已经成为我国社会发展的重要引擎。电信行业作为新基建中新型信息基础设施能力，无疑是社会和经济数字化转型的基础支撑力量。因此电信行业自身就必须率先完成数字化，而运营系统是内部数字化的核心内容，为此中国电信构建新一代云网运营系统。
具体到光网络，作为中国电信云网基础设施的重要部分，如何融入新一代云网运营系统中并发挥作用？中国电信研究院网络技术研究所高级工程师胡骞表示，要实现光网络智能化运营，需要数字化和AI的助力。在此过程中，需要渗透数字化理念，SDN理念的集约和开放有利于打破烟囱壁垒，统一接口和北向能力开放是引入AI的重要架构基础。同时重视数据获取，对网络管理数据实现“应采尽采”，打造数据湖。另外，数据是石油，提炼才能产生价值。此外，还需关注AI算法。
中国移动研究院项目经理，教授级高工韩柳燕指出，AI技术在传送网有丰富的应用场景，可助力传送网实现智能化转型；AI技术在传送网的实现尚存在数据和模型瓶颈，亟待解决；AI技术在传送网的部分应用已实现实验室和试点验证，效果仍在不断完善中；AI技术在传送网的全面落地是一个长期的过程，应分阶段推进。
目前来看，传送网引入AI后的演进近期目标在于实现传送网异常配置自动识别、故障快速定位和网络劣化预警等较易实现的功能，逐步推进AI技术在传送网的初步落地。而远期目标在于构建“检查-诊断-治疗”的闭环网络健康保障方案，打造高品质健康自愈智能型网络，实现AI技术在传送网的全面落地。
产业链又将如何助力智能光网络落地？
当然，智能光网络的落地离不开产业链企业的支撑。华为技术有限公司NCE-传送接入领域总裁储涛指出，当前通信行业正面临新的商业机遇，人工智能的广泛应用，也必将给通信行业带来革新性的改变和新机遇。
早在2019年华为就发布了自动驾驶网络（ADN）方案，面向光网络、移动网、数据中心网络等。其中，基于此前的ADN方案，华为面向光宽带领域打造了全光自动驾驶网络解决方案，通过网元、网络、云端三层引入AI，把智慧带入全光基础网，使能全光网的超自动化及智能化，终极目标是实现对全光网络的自治，让网络能够真正实现自动驾驶。
基于最新全光自动驾驶网络解决方案2.0的三层能力，运营商和企业可以获得三大价值：使能光专线的可用率变现升级，使能家宽场景化业务商业变现升级，实现面向全光网络基础设施的全新“Zero Touch”运维能力（零接触的网络智能运维）。
5G时代引发了大量垂直行业新业务的差异化需求，使得网络运维日趋复杂，智能化是解决这些问题的关键。中兴通讯股份有限公司承载产品及MKT方案部部长胡俊劼指出，网络智能化的形成除了AI还需要知识，两者相辅相成。AI帮助发现隐藏在孤立信息中的内在关系链，加速知识获取与体系的建立，而知识则能在海量原始数据中帮助剔除AI学习过程中无效的信息，提高AI学习训练的速度。
胡俊劼表示，知识+AI构筑了网络智能化演进之路；中兴通讯利用“智核”管控+“泛能”光平台，构建起光网智能化新架构；通过光/电标签+光探针+AI风险预测三大技术的最新探索，逐步实现光网智能化。未来中兴通讯愿携手同仁共建智宽新光网，为万物智联筑路赋能。
上海诺基亚贝尔副总裁光网络业务张寒峥指出，智能化和自动化的巨大潜力在于使网络反应更快、完成复杂的任务、降低运营成本。它们的实时与其说是技术上的挑战，不如说是对人的挑战，需要转变思维和技能，可视性和控制性是让人觉得更舒服的关键，也是让机器做出正确决定的关键。
总的来说，智能光网络的发展并非一蹴而就，从标准的建立，到方案的研究，到现网的试点，再到最终的规模部署，这些是新技术必须经历的发展和验证，这个过程也一定会面临更多的挑战和难题。因而，最终实现智能光网络的愿景和目标需要全产业链的通力合作。
