爱立信如何攻克通信网络“三高”挑战

通信网络面临“三高”挑战

AI能否成为破局关键？

当前，5G、物联网和工业互联网正以前所未有的速度铺开，全球通信网络承受的压力也与日俱增。网络场景日益复杂，数据量呈爆炸式增长，接入设备数量激增，而用户对低时延、高安全性和极致体验的追求，正倒逼网络向智能化、高可靠的方向加速演进。

这一切，都指向了当今通信领域最棘手的“三高”挑战：高复杂度、高能耗、高安全风险。面对这些难题，作为全球通信技术的领军者，爱立信拿出了怎样的解决方案？

AI如何落地电信网络：爱立信的六大领域实践

事实上，爱立信对AI技术的探索与融合已持续十余年。将AI深度植入通信网络的肌理，爱立信已在六个核心领域取得了扎实的实践成果：

1. 资源优化

通过AI算法动态调整网络负载，从而提升资源利用率，减少不必要的硬件投资。例如，在自组织网络（SON）的实践中，爱立信结合了意图驱动的主动与被动优化流程，运用先进的序列算法对大规模小区集群进行优化。同时，借助无监督的机器学习聚类技术来发现网络拓扑结构，最终实现了现有网络资源高达18%的负载重新分配，有效节省了基础设施的重复建设成本。

2. 性能提升

在网络核心节点部署基于机器学习的增强寻呼功能，不仅能智能感知网络拓扑，更将信令负荷降低了惊人的80%，显著提升了网络的整体性能。

3. 安全防护

引入AI/ML技术后，对现场工程师的依赖大幅降低，人为操作事故的比例也随之下降，综合成本因此降低了80%。此外，安全防御分析结果的可视化呈现，结合AI技术的应用，使得事故响应和处理操作更加迅捷，整体效率提升了20%以上。

4. 体验提升

爱立信开发了基于机器学习的NPS（净推荐值）预测模型，通过分析数据精准定位最佳与最差的NPS评分区域。该模型能在每月初就预测出NPS得分可能较差的小区，以便运维团队立即采取改善措施。这一举措最终使NPS提升了24%，同时将客户投诉量减少了20%。

5. 高效运营

爱立信的方案通过抓取网管数据，并利用机器学习模型进行分析，能够提前1到2个小时预测网络中可能发生的KPI（关键绩效指标）退化。系统可以自动触发相应的纠正措施，在问题实际发生前进行干预，从而避免了70%的无线KPI恶化情况。

6. 节能降耗

利用AI控制Massive MIMO天线智能休眠，是实现节能的关键。在实际网络部署中，爱立信在基带上运行AI算法，预测流量模型，并在业务需求较低时自动关闭部分天线以节约能耗。这项技术还可以与小区休眠及低能量调度器功能协同工作，平均节能效果达到14%。

爱立信的系列实践清晰地表明，AI的价值远不止于提升网络性能，它更能创造出实实在在的商业回报。行业共识指向一个明确的未来：数字世界的基石，将是AI支撑下的智能化、可编程网络。

展望未来，网络将朝着“零接触”运维的方向演进，实现意图驱动、自主决策与自我愈合的能力。推动AI原生的零接触网络早日到来，已成为产业共同努力的目标。