2024MWC上海，愛立信自動化與運營負責人Klas Johansson在“構(gòu)建人工智能就緒基礎(chǔ)設(shè)施”論壇上分享了人工智能在RAN中的價值

（6月28日，上海）6月27日，愛立信自動化與運營負責人Klas Johansson在2024MWC上?！皹?gòu)建人工智能就緒基礎(chǔ)設(shè)施”論壇上發(fā)表了題為“AI在無線接入網(wǎng)中的價值：為高性能可編程網(wǎng)絡(luò)鋪路”的演講。Johansson強調(diào)了愛立信在網(wǎng)絡(luò)演進領(lǐng)域的帶頭作用，以及AI和自動化將如何重塑無線接入網(wǎng)（RAN）未來。

Johansson表示愛立信從4G時代開始便致力于將AI引入RAN，通過AI優(yōu)化路由算法和RAN軟件參數(shù)，為網(wǎng)絡(luò)性能提升奠定了基礎(chǔ)，也為后續(xù)AI在RAN中的廣泛應(yīng)用鋪平道路。

Johansson在演講中指出，如今，愛立信正在引領(lǐng)網(wǎng)絡(luò)向“高性能可編程網(wǎng)絡(luò)”演進，這項變革不僅將簡化今天愈加復雜的網(wǎng)絡(luò)運營，更將開啟商業(yè)模式創(chuàng)新的新篇章?！翱删幊叹W(wǎng)絡(luò)”為運營商提供了前所未有的靈活性，能夠幫助他們根據(jù)市場需求迅速調(diào)整服務(wù)，滿足多樣化的客戶需求，從而推動業(yè)務(wù)增長。

意圖驅(qū)動型網(wǎng)絡(luò)：AI與自動化的完美結(jié)合

在談及網(wǎng)絡(luò)演進的具體方向時，Johansson介紹了愛立信提出的意圖驅(qū)動型網(wǎng)絡(luò)理念。這一理念的核心在于利用AI和自動化技術(shù)，使網(wǎng)絡(luò)根據(jù)運營商的意圖來進行智能決策和自我優(yōu)化，從而推動運營商大規(guī)模提供差異化連接，滿足不同用戶群體的特定需求，在競爭激烈的市場中脫穎而出。

RAN軟件、SMO、rApps的協(xié)同作用

為了實現(xiàn)意圖驅(qū)動型網(wǎng)絡(luò)的高自動化水平，Johansson強調(diào)了RAN軟件、服務(wù)管理和協(xié)調(diào)（SMO）以及rApps的有機結(jié)合。這種協(xié)同作用將顯著提升網(wǎng)絡(luò)效率和服務(wù)保證能力，確保用戶體驗。通過實時數(shù)據(jù)分析和智能決策，網(wǎng)絡(luò)能夠自動調(diào)整資源分配，優(yōu)化性能，同時快速響應(yīng)故障和擁塞問題。

AI在RAN中的具體實踐

針對運營商在選擇RAN架構(gòu)時面臨的決策難題，Johansson明確表示，無論是專門構(gòu)建的RAN架構(gòu)還是Cloud RAN架構(gòu)，愛立信的技術(shù)創(chuàng)新都能為RAN中具有成本效益的AI提供支持。今天，愛立信正在不斷提升其RAN計算產(chǎn)品組合中的AI能力，通過引入更先進的算法和模型，以及優(yōu)化硬件和軟件架構(gòu)，確保AI在RAN中的高效運行。于此同時，愛立信還積極與合作伙伴攜手AI-RAN聯(lián)盟，共同推動ICT行業(yè)的人工智能發(fā)展，為整個生態(tài)系統(tǒng)帶來更大的價值。

其中，Johansson詳細闡述了AI在RAN中的兩種主要應(yīng)用模式：分布式優(yōu)化與集中式自動化。分布式優(yōu)化適用于需要快速響應(yīng)和本地處理的場景，如實時流量管理和能源效率優(yōu)化，其中保持數(shù)據(jù)本地化至關(guān)重要，以減少復雜性和部署成本。而集中式自動化則更適用于網(wǎng)絡(luò)級別的長期規(guī)劃和策略制定，例如Massive MIMO中的小區(qū)賦形，AI的引入能夠顯著提升網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和吞吐量。這兩種模式的結(jié)合，既保證了網(wǎng)絡(luò)的高效運行，又兼顧了長期戰(zhàn)略規(guī)劃的需求。

Johansson還通過具體案例展示了AI在RAN中的實際應(yīng)用，如利用AI進行小區(qū)塑形和實時流量管理，以及通過AI優(yōu)化RAN能耗。他強調(diào)，這些應(yīng)用的實現(xiàn)離不開硬件和軟件的支持。愛立信在RAN計算硬件和軟件方面不斷投入研發(fā)，提升AI推理和訓練能力，如增加動態(tài)存儲和持久存儲，從而加速實時工作負載的處理。同時，愛立信還與合作伙伴共同探索AI加速技術(shù)，以及AI軟件的生命周期管理，確保AI模型的高效運行和持續(xù)更新。

AI+RAN的工業(yè)化挑戰(zhàn)與未來展望

Johansson在演講最后討論了AI在RAN中工業(yè)化面臨的挑戰(zhàn)和未來展望。他指出，要進一步實現(xiàn)AI在RAN中的廣泛應(yīng)用，需要不斷優(yōu)化AI算法，確保模型能夠適應(yīng)各種復雜環(huán)境。同時，模型的訓練和驗證也必須在真實網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中進行，來確保其性能和可靠性。此外，他還強調(diào)了靈活可擴展的架構(gòu)的重要性來適應(yīng)未來可能出現(xiàn)的各種用例和需求。

展望未來，Johansson堅信，從5G Advanced開始，AI在RAN中的應(yīng)用將為運營商和整個生態(tài)系統(tǒng)帶來前所未有的業(yè)務(wù)創(chuàng)新機遇，開啟無線通信的新篇章。他表示，隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用的不斷深化，我們有理由相信，AI將在RAN領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用，推動無線無線通信行業(yè)邁向更加智能、高效和創(chuàng)新的未來。