华为发布SoftCOM AI解决方案打造自动驾驶电信网络，开发效率提升80%

4月18日，在北京举办的中国 SDN/NFV/AI大会期间，华为发表了SoftCOM AI打造自动驾驶网络的专题发言，阐述了未来电信网络走向自动驾驶的必然之路，详细介绍了华为SoftCOM AI的解决方案平台和服务，通过此平台能够使当前的AI应用开发效率提升80%，华为AI模型&训练服务部部长杨建说。

随着下一代5G网络&物联网的到来，基站的数量和终端的连接数会呈现爆发式的增长，2025年网络终端连接数预计会达到750亿，这给电信网络的运维带来很大的挑战。根据IDC的调研，63%的电信组织开始投资AI，探索采用AI来应对未来的挑战，电信网络的自动驾驶已经在业界逐步形成共识。

面向自动驾驶电信网络，华为SoftCOM AI解决方案把AI引入到电信网络，意在构建网络领域的“工业4.0”，实现网络“自动驾驶”。从结构上来看，最上层是统一的云化训练平台，负责AI模型的训练和更新，中间层是跨域管控和网络技术域的管控，训练的模型可以通过中间层的推理进行下发，最下层是各个网络单元（如无线、固网、核心网、数据中心等），根据指令完成推理的执行，同时执行完毕新生产的数据又可以反馈给云，对模型进一步的优化泛化模型效果；从构建单元的分段自治，到上层运营系统实现跨域自治，进而实现整网自治，最终来实现整个网络的自优、自愈、自动化。

作为使能自动驾驶电信网络的核心技术，华为SoftCOM AI解决方案已经从概念已经走向现实。SoftCOM AI解决方案，包括四个方面：数据湖、训练平台、推理框架和AI Market。

数据湖，提供数据资产管理和数据集服务。数据资产管理服务是将电信领域原始数据加工为训练数据集，提供数据采集、解析、建模、集成、标注、发布等工具服务，帮助用户提升数据处理效率；数据集服务是为各业务团队提供覆盖设备网元、网络状态、网络拓扑、用户体验、GIS地图、外部人流车流、施工信息及重大事件等全域高质量数据集的浏览、查询和订阅服务，支撑用户在AI领域快速创新；

训练平台，集成了电信领域的经验嵌入，把专家的经验转化为工具，在数据收集、数据建模、特征提取、模型训练和参数调整的每一步提供相关建议方案，降低了AI开发的门槛，帮助开发者更高效的开发和部署新的应用。

推理框架，支持模型自动安装更新部署，灰度发布，跨网络数据采集传输，多模型的推理执行，定时调度和有效推理评估等，实现敏捷推理服务。此外推理框架部署方式灵活，相对独立的AI推理模块，可集成到单域网管内部，也可跨域独立部署。主要支持4种部署方式：

设备嵌入：应用内嵌形态，设备本地实时执行

网管集成：流处理形态，嵌入各单域管控系统或设备边缘

私有云部署：数据湖形态，运营商全网集中部署

公有云部署：分布式数据联邦形态，华为公有云部署

AI Market，主要负责管理训练出的模型，配套完整的商业发布流程和模型评估反馈；

“我们已经规划了二十多个AI典型应用，去年完成了十多个场景的测试，取得了明显的效果。”华为AI模型&训练服务部部长杨建在发言中提到：“如大型DC PUE优化，当前大型数据中心能耗成本占OPEX的60%，由于冷冻水的场景设备繁多，参数组合达数百种，控制参数和环境参数之间的非线性，无法用传统的基于公式工程学来模拟，而采用华为SoftCOM AI解决方案，通过神经算法建立拟合，采用强化学习寻找最优PUE，最终实现PUE同比降低10%。”

介绍完案例以后，杨建还展示了华为官网云服务的平台，同时演示了基于云平台模型训练和生成的视频，这让大家对华为的SoftCOM AI解决方案有了更加直观的认识。

“电信网络的AI才逐步开始，要实现未来的完全自动驾驶还有较长的实践的过程，华为愿意和所有业界的合作伙伴共同建设电信AI平台的生态，打造永不故障的自动驾驶电信网络。”杨建最后表示。

目前，SoftCOM AI解决方案面向行业内人士公开试用，欢迎访问华为的云服务官方网站，体验电信AI开发平台和服务。也可以关注“人工智能园地”微信入口，手机在线体验通信领域AI模型训练。