在通訊行業(yè)中，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是運(yùn)營(yíng)商自網(wǎng)絡(luò)建設(shè)以來(lái)不可或缺的一環(huán)。不斷地優(yōu)化調(diào)整，也是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)中周期最長(zhǎng)、成本最高、也最為繁瑣復(fù)雜的工作。隨著5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的大規(guī)模開(kāi)展及各種網(wǎng)絡(luò)新技術(shù)的引入，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜，各類網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題也更加突出。以往傳統(tǒng)的人工優(yōu)化手段變得越來(lái)越困難，準(zhǔn)確率和效率低越來(lái)越低，投入成本卻越來(lái)越高，已很難適當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的需要。因此，各大運(yùn)營(yíng)商、設(shè)備商都在積極探索如何轉(zhuǎn)變思路，提升網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化效率、降低優(yōu)化成本。

為了應(yīng)對(duì)解決當(dāng)前傳統(tǒng)優(yōu)化手段的問(wèn)題與不足，中興通訊提出了智能優(yōu)化服務(wù)方案。

中興通訊智能優(yōu)化服務(wù)方案基于公司開(kāi)發(fā)的VMAX-AI系統(tǒng)，對(duì)接網(wǎng)管、大數(shù)據(jù)平臺(tái)等自動(dòng)采集各類歷史及實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，采用不斷實(shí)踐修正的k-means、GMM、圖論等一系列深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)各種復(fù)雜場(chǎng)景的自動(dòng)、智能、閉環(huán)分析優(yōu)化。

首先，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化需要高度依賴網(wǎng)優(yōu)專家經(jīng)驗(yàn)，不斷地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)整、前后臺(tái)路測(cè)\網(wǎng)管指標(biāo)對(duì)比分析等，循環(huán)往復(fù)。一個(gè)優(yōu)化循環(huán)周期往往需要1-2個(gè)月時(shí)間，效率非常低下。智能優(yōu)化服務(wù)方案采用特有的AI模型算法，實(shí)現(xiàn)高效迭代運(yùn)算，可以在1周甚至1天內(nèi)迅速得出小區(qū)參數(shù)最優(yōu)解，避免了對(duì)專家人員的依賴和人工反復(fù)調(diào)優(yōu)的繁瑣，使優(yōu)化效率得到近10倍的提升。以某地市電信運(yùn)營(yíng)商智能的同頻干擾優(yōu)化及基于RCA的用戶速率優(yōu)化項(xiàng)目為例，僅用不到1周時(shí)間自動(dòng)輸出天饋調(diào)整方案，邊緣用戶速率提升22.9%；區(qū)域內(nèi)5%以下平均用戶速率提升15.84%。

其次，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，受人力等各項(xiàng)資源的限制，對(duì)于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景很難做到針對(duì)性地細(xì)分優(yōu)化，參數(shù)門限設(shè)置比較單一，優(yōu)化粒度較粗。而且，通過(guò)手工或部分工具對(duì)網(wǎng)管或路測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，具有問(wèn)題發(fā)現(xiàn)滯后性。智能優(yōu)化服務(wù)方案可以的按照各類復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)實(shí)際場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)簇級(jí)、小區(qū)級(jí)的動(dòng)態(tài)門限調(diào)優(yōu)，避免一刀切式的閾值參數(shù)部署；同時(shí)，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，可有效預(yù)測(cè)未來(lái)周期的指標(biāo)走向趨勢(shì)，預(yù)防指標(biāo)劣化，解決傳統(tǒng)優(yōu)化難以發(fā)現(xiàn)或應(yīng)對(duì)的問(wèn)題，提升優(yōu)化精準(zhǔn)度。在某地市移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行的5G KPI智能劣化檢測(cè)及根因定位項(xiàng)目試點(diǎn)中，充分驗(yàn)證了異常檢測(cè)算法的閾值動(dòng)態(tài)性及檢測(cè)精準(zhǔn)性，異常點(diǎn)的根因定位準(zhǔn)確率達(dá)到100%；另一地市運(yùn)營(yíng)商扇區(qū)智能負(fù)荷不均衡優(yōu)化項(xiàng)目中，采用AI算法進(jìn)行預(yù)測(cè)、降維及均衡優(yōu)化，不均衡扇區(qū)占比從優(yōu)化前的26.67%下降到8.33%。

再者，智能優(yōu)化服務(wù)方案基于中興通訊開(kāi)發(fā)的VMAX-AI系統(tǒng)，可依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)硬件配置或客戶需求情況靈活采用服務(wù)器現(xiàn)場(chǎng)極簡(jiǎn)化部署或遠(yuǎn)程化集群部署。現(xiàn)場(chǎng)部署的硬件配置要求較友商或其它工具系統(tǒng)大幅降低，在某地市移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商項(xiàng)目中，6000小區(qū)僅需1臺(tái)服務(wù)器便可完成所有AI功能運(yùn)算及參數(shù)下發(fā)，安裝調(diào)試更加簡(jiǎn)便易行。

中興通訊智能優(yōu)化服務(wù)方案可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)樣本數(shù)據(jù)采集、智能建模分析及調(diào)優(yōu)參數(shù)的網(wǎng)管自動(dòng)下發(fā)，基本全程無(wú)需人工干預(yù)，在提升效率的同時(shí)，也避免了傳統(tǒng)優(yōu)化大量的人力堆疊投入，有效協(xié)助運(yùn)營(yíng)商降低人力資源成本。方案自推廣以來(lái)，引起國(guó)內(nèi)外眾多運(yùn)營(yíng)商的極大興趣，紛紛發(fā)出現(xiàn)場(chǎng)試點(diǎn)或優(yōu)化交付請(qǐng)求。在近期國(guó)內(nèi)外多個(gè)區(qū)域的試點(diǎn)落地中，其優(yōu)化效果也得到了一致的認(rèn)可及好評(píng)。

中興通訊將致力于不斷提升智能優(yōu)化服務(wù)方案算法的精確性、可預(yù)測(cè)性、產(chǎn)品功能操作的可視化界面及易用性等，做到即部署即使用，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)商無(wú)支撐獨(dú)立操作，將成本及收益達(dá)到最佳化！

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