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华为iMaster NCE构筑“一图一脑”,加速FBB迈向高阶自智
华为iMaster NCE“一图一脑”通过精准的数字底座与专业的通信大模型相结合,助力FBB网络实现自决策,支持业务的自动配置、流量的实时调优、网络隐患的提前发现以及故障的快速闭环处理。有力推动运营商快速迈向自智网络L4,进一步加速其数字化进程。
主持人:大家好,欢迎参加2024年华为分析师大会《Tech Talk》栏目。今天我们非常荣幸邀请到Appledore通信软件领域首席分析师Shanthi Ravindran女士,以及华为公共开发部副总裁邵士新先生。欢迎两位。
邵士新:主持人好,Shanthi 女士好,各位观众,大家好,欢迎大家来参加今年的华为分析师大会。就在昨天举办的ADN论坛上,华为发布了融合“数字化底座与电信大模型”的自智网络L4解决方案。今天希望能和大家一起分享和交流这个方案以及我们的创新实践。
Shanthi Ravindran: 谢谢主持人。分会场活动非常精彩,我很高兴能够来到现场。
运营商在数字化转型过程中在FBB领域面向自智网络的挑战是什么?
主持人:我们来看第一个问题。运营商在数字化转型过程中,在FBB领域面向自智网络的挑战是什么?这个问题我想先请Shanthi Ravindran来回答一下。
Shanthi:感谢提问。运营商和厂商都知道,他们需要实现自智网络,才能提高网络的敏捷度和自智水平。但运营商网络涉及多个领域,包含海量设备,他们的网络这些年来也一直在演进。因此,他们面临的首要挑战无疑是如何从根本上调整网络架构,这样他们才能加速迈向自智网络L4。
邵士新:大模型是迈向L4自智网络的关键使能技术,通信领域大模型的应用无疑是我们当下面临的一个挑战。但大模型一定要在数字化底座具备足够能力下,才能发挥更大作用。通过数字化底座提供精准网络建模以及全场景分析和管理能力,然后大模型才能实现决策和闭环。因此,另外一个挑战是构筑坚实的数字化底座,在此基础上才能应用大模型。简言之,没有数字底座,就无法实现真正意义上的网络自智。
我认为,衡量数字化底座的能力要看两个方面评估:
一是网络全栈可视,如数据是否准确和全面。确切来说就是我们需要评估是否能够对全网对象的行为,如流量方向,实现长期实时监控。
二是评估自动化能力是否能够解决运营商的日常网络运维问题,从而实现网络运维效率提升,确保业务体验;
在FBB领域如何通过自智网络加速运营商数字化转型?
主持人:感谢分享。Shanthi女士,您认为在FBB领域,如何通过自智网络加速运营商数字化转型?
Shanthi:邵总刚才谈到了如何打造数字化底座,讲得非常精彩。过去几年,我们开展了大量关于数字化底座的研究,其中有一份报告提到了OSS的变革点。到目前为止,运营支撑系统(OSS)离不开软件的支持,但如今网络中应用的软件越来越多,包括刚才提到的大模型。我们现在应该思考的是如何利用软件从整体上实现网络转型,我认为关键就在于“意图”。我们都听过这个词,多年来也一直围绕意图进行编程。很多系统,包括华为的系统。都具备相当强大的意图建模和意图操作能力,也就是说,在一个特定领域或自智域内,管理系统可以自动控制,实现完全独立自智,这类系统不需要依靠其它系统发出指令,因此能够实现完全自智、资源可视化等。而现有的大模型可以提供更高层的语言接口,让运营商业务领域中管理这些层的工作人员能够灵活地与网络对话,获取所需信息,从而进一步实现网络转型。只有深耕服务领域,以业务成果为导向,我们才能找到推动转型的关键业务成果。这有助于运营商进行针对性投资,加速实现转型。这是个关键点。
邵士新:就像我刚刚所说的,为了实现网络自智,FBB领域要优先打造一个最强大的数字化底座,然后再激活最专业的大模型。
我认为,AI Agent是融合大模型和数字化底座的关键技术。我们应该利用大模型思维链(COT)来规划最优方案与网络流程,然后基于数字化底座提供的数据和工具实现优化与闭环。数字化底座和通信领域大模型可以分别看作地图APP和决策大脑,“一图一脑”的协同是不可或缺的。
华为的“一图”是iMaster NCE“网络数字地图”,可实现FBB网络的端到端全栈可视。
全栈可视是指从网络级到应用级的完备数据、网络业务状态感知以及实时数据采集。
通过从有源到无源网络的全栈可视和统一管理,支撑运营商数字化转型,为大模型提供洞察和决策依据。
在“一图”的基础上,iMaster NCE同时打造“一脑”One Master,即FBB通信大模型。
众所周知,语料(Corpus)决定模型效果。
华为是领先的端到端电信解决方案供应商,服务全球运营商长达30多年。华为从产品文档、客户案例、专家经验、方案设计、网络优化经验等中积累了大量语料,里面包含数十亿各电信领域独有的标记。
这些高质量的语料将铸就大模型的核心价值。华为“One Master”打造统一的FBB运维大模型,为网络提供专业的最优解。
通过“一图”与“一脑”结合,网络才能实现智能决策,就像在路上行驶的自动汽车一样,从而达成业务自动配置、隐患提前发现、流量实时调优和快速业务恢复,助力运营商加速迈向自智网络L4。
基于华为一图一脑理念,有哪些优秀的实践案例?
主持人:基于华为一图一脑架构,有哪些优秀的实践案例?
邵士新:华为iMaster NCE的网络数字地图已经广泛应用于中国移动、南非MTN等全球50+运营商网络。
其中广东移动的是最具代表性的。广东移动的网络复杂度最高,拥有1.4亿+用户,5G基站数50W+,网络规模较大,对网络自智的诉求尤其强烈。
华为从2019年开始就和广东移动围绕网络“数字化”开展合作。
基于网络数字地图的全栈可视能力,iMaster NCE面向5G传输网打造可视化保障。
通过IFIT随流检测和智能故障管理等技术,实现5G流量精准监控和诊断,从而实现全天候、全路径监控和根因分析。
基于该合作,广东省长期实现中国区网络质量第一名,用户满意度第一名。
2023年,广东移动携手华为率先实践了业界首个网络大模型应用——华为NCE Net Master,为客户带来了独特的价值,全面覆盖通信领域知识,具备出色的意图理解能力和故障自诊断能力。
在故障诊断阶段,Net Master大幅减少复杂的网络配置和故障排查流程,通过AI Agent的智能对话交互,将MTTR从小时级降到分钟级。
在业务恢复阶段,通过意图化API让现场工程师通过手机App实时获取网络资源和故障信息,从而实现故障处理全流程可视可管,大幅减少上站成本,故障响应时间平均缩短83%。
该方案已在广东全省13个地市全面落地,并取得丰硕成果。
主持人:感谢两位今天精彩的分享,也谢谢大家的收看。再见。
Shanthi: 谢谢
邵士新:谢谢主持人,感谢大家,再见。
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