《基于AI的智能切片管理和协同》白皮书

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华为 5G-Advanced(2021)网络技术演进白皮书

5G-Advanced网络技术演进白皮书（2021）——面向万物智联新时代从产业发展驱动角度看，键，全球的主要经济体均明确要求将5G作为长期产业发展的重要一环。

从业务上5G将要进入千行百业，从技术上5G需要进一步融合DOICT等技术。

因此本白皮书提出需要对5G 网络的后续演进—5G-Advanced进行持续研究, 并充分考虑架构演进及功能增强。

本白皮书首先分析了5G-Advanced的网络演进架构方向，包括云原生、边缘网络和网络即服务，同时阐述了5G-Advanced的技术发展方向包括智慧、融合与使能三个特征。

其中智慧代表网络智能化，包括充分利用机器学习、数字孪生、认知网络与意图网络等关键技术提升网络的智能运维运营能力，打造内生智能网络；融合包括行业网络融合、家庭网络融合、天地一体化网络融合等，实现5G与行业网协同组网、融合发展；使能则包括对5G交互式通信和确定性通信能力的增强，以及网络切片、定位等现有技术的增强，更好赋能行业数智化转型。

，华为，爱立信（中国），上海诺基亚贝尔，中兴，中国信科，三星，亚信，vivo，联想，IPLOOK，紫光展锐，OPPO，腾讯，小米（排名不分先后）1 产业进展概述 (01)1.1 5G产业发展现状 (01)1.2 5G网络演进驱动力 (01)1.2.1 产业发展驱动力 (01)1.2.2 网络技术驱动力 (02)2 5G-Advanced网络演进架构趋势和技术方向 (04)3 5G-Advanced关键技术 (06)3.1 网络智能化 (06)3.1.1 网络智能化关键技术 (06)3.1.2 智能网络应用场景 (08)3.2 行业网融合 (08)3.3 家庭网络融合 (09)3.4 天地一体化网络融合 (10)3.5 交互式通信能力增强 (11)3.6 确定性通信能力增强 (11)3.7 用户面演进 (12)3.8 网络切片增强 (12)3.9 定位测距与感知增强 (13)3.10 组播广播增强 (13)3.11 策略控制增强 (13)4 总结和展望 (14)5G网络的全球商用部署如火如荼。

中国移动网络技术白皮书(2020年)

中国移动网络技术白皮书（2020年）目录一、网络技术发展之势 (4)二、网络技术发展之策 (6)(一)求解最大值问题（Maximization），追求极致网络 (6)1.性能提升 (6)2.能力增强 (7)(二)求解最小值问题（Minimization），追求极简网络 (9)1.简化制式 (9)2.节能降本 (9)3.降复杂度 (10)(三)求解化学方程式（Fusion），追求融合创新 (11)1.云网融合 (11)2.网智融合 (12)3.行业融通 (13)三、结束语 (16)缩略语列表 (17)一、网络技术发展之势伴随新一轮科技革命和产业变革进入爆发拐点，5G、云计算、人工智能等新一代信息技术已深度融入经济社会民生，造福于广大用户的日常生活。

加快推进5G 为代表的国家新基建战略，引领网络技术创新和网络基础设施建设，已成为支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键。

面向近中期网络技术发展，中国移动认为以下技术发展趋势值得关注：性能极致化：随着移动通信每十年一代的快速发展，产业各方共同努力不断提升通信网络速率、时延、可靠性等性能，延伸网络覆盖，提供差异化服务能力，以更好地满足万物互联多样化通信需求。

算网一体化：从云计算、边缘计算到泛在计算发展的大趋势下，通过无处不在的网络为用户提供各类个性化的算力服务。

算网一体化已经成为ICT发展趋势，云和网络正在打破彼此的界限，通过云边网端链五维协同，相互融合，形成可一键式订购和智能化调度的算网一体化服务。

平台原生化：在企业数字化转型、5G云化的浪潮下，产业融合速度加快、网络业务迭代周期缩短。

云原生理念及其相关技术提供了极致的弹性能力和故障自愈能力，获得业界认可。

未来云平台将向云原生演进，为电信网元及应用提供更加灵活、敏捷和便捷的开发和管理能力。

网络智能化：人工智能正在从感知智能向认知智能发展，其应用范围不断扩大。

人工智能的完善成熟促使其与网络的融合不再是简单的网络智能叠加，而是实现网络智能的内生化，切实提升网络运维效率和运营智能化水平，达到降本增效的实际效果。

2《6G网络原生AI技术需求》

1. 前言原生/内生AI 被业界认为是未来6G 移动新系统的核心架构特征之一【1】。

AI 科技和应用发展日新月异，其相关的科学理念、范式模式、算法模型、方法手段等，不仅要能更紧密、更深层次地内嵌融合到6G 新系统的架构、网元和功能流程之中，它们还要能凭借未来6G 更强大泛在的电信基础设施平台之优势，更大地彰显出AI 效能增益和价值，全面助力实现未来6G 时代“万物智连”、“万务智联”、“智能普惠”等美好愿景。

本白皮书将先简要介绍原生/内生AI 的相关背景和动机，再力求全面系统地分析阐述：6G 移动新系统在原生/内生AI 的设计过程中，所涉及到的诸多技术需求（例如：功能、性能、服务、架构等方面），全面涵盖AI 算力，AI 算法，AI 数据三大AI 基本元素；进一步地，基于最新的研究业态进展，我们还将继续分析汇炼原生/内生AI 对6G 移动新系统架构和标准化等方面的综合影响和需求。

2. A I 与5G 通信系统的结合应用AI（特别是机器学习ML 和深度学习DL）与移动通信系统的结合应用，始于第五代移动通信系统5GS（由3GPP 标准化定义），但5GS 系统在设计之初（我们称之为原生阶段），并没有充分地考虑AI 业务应用和其相关能力服务，例如：如何基于AI 新范式去改善优化某种通信类工作机制。

虽然5GS 移动系统已有着向云原生化Cloud Native，和IT 软件定义、服务虚拟化方向演进的趋势（例如：已支持服务化的核心网SBA CN 和核心网云化部署等功能），同时O-RAN、OpenRAN 等联盟组织，也在积极地推动无线网络的开放化、云化、虚拟化等工作，但受限于技术成熟度、安全性、系统运维复杂度等多方面的条件制约，5GS 无线接入侧NG-RAN 子系统总体上仍然保留着过去传统“烟囱式CT 化基站架构”和相对固化的RAN 协议栈模型。

伴随着AI 功能和业务的逐步渗入且价值彰显，5GS 只能在既定的系统架构和协议栈体系中，通过在核心网侧引入新逻辑功能节点NWDAF 和各式各样模块级“外挂叠加式”的AI 功能，来进一步增强优化系统自身各方面的性能和对外服务能力。

百度大脑AI技术成果白皮书-2019.10-48页 (1)

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超过专业病理医生水平以及之前由哈佛、MIT 等保持的大赛最佳成绩。研究成果发表于 2018 深度学习医示学习模型，能够高精度地从语言数据中捕获主题信息。同时，通过联合恢复知识图嵌入空间中的头实体、谓词和尾实体表示，问答系统的回答准确性得到进一步提高。这项工作发表在 IEEE Big Data 2018[2]，SDM 2019[3]，WSDM 2019[4]和 NAACL 2019[5]。
图 3 Meitron 个算法，提出了 Ubiquitous Reweighting Network（URNet），给予每张图片训练过程中不同的权重，与原始的分类模型相比，Top5 提升了 8 个点左右。该方法在最大的图像分类数据比赛 Webvisio于图像的超分增强；还提出了自适应注意力多帧融合技术，用于视频的超分增强。2019 年 5 月，在计算机视觉 Low-level Vision 领域中影响力最大的竞赛 NTIRE 上获得了图像超分辨率项目的冠军测算法[1]，在公共数据集 Camelyon16 大赛上的肿瘤定位 FROC 分数术平台体系进行了重大组织机构调整，三个体系统一向集团 CTO 汇报，这为技术中台建设和人工智能技术落地提供脑在基础层、感知层、认知层从开放领域自然语言句子中提取事实，实现了更深层次的语言理解可以将几个事实叙述连成一个流利的自然语，使得系统性能得到进一步的提升。这项工作发表在 WSDM 2018[7]和 EMNLP 2018[8]上。
目录
引言 ....................................................................................................... 2 二、基础层 ................................................................... 3

广州电信工业PON+5G双千兆赋能安全绿色新石化

广州电信工业PON+5G双千兆赋能安全绿色新石化摘要：为加快打造世界级绿色石化产业集群，加快碳中和、碳达峰目标实现，石化企业迫切需要对传统石化工业信息化网络进行改造。

广州电信在2019年率先提出以5G无线移动+工业PON光网有线连接融合的新型工业通信系统架构(简称5G+PON)的石化企业园区通信解决方案，并于2020年9月-2022年8月在广州某石化企业部署成功。

结果表明：采用5G+PON融合技术对传统石化工业防爆设备的热、烟、火、泄、集中等信息化能力改造，在可有效减少以往传统网络方式在该类敏感工业带来的安全隐患，并大幅提高石化企业在监控视频、数据湖、告警等大带宽应用场景的传输速率，减少时延，并进一步提高网络传输质量；此外，以石化龙头企业作为生态圈核心，带动新型基础设施建设投资，促进稳增长，同时拉动新一代信息技术、高端人才等创新要素投入，继而催生出新型服务消费和产品消费。

预计未来5年，通过“双千兆”融合应用间接带动经济增加值达百亿以上经济规模。

关键词：电信工业；双千兆；安全绿色石化引言我国在“十四五”规划和2035年远景目标纲要中明确提出要推广升级千兆光网[1]。

2021年广州市政府工作报告也明确要求加大千兆光网和5G网络建设力度，丰富应用场景。

而2020年10月广东省工业和信息化厅联合发改委、科技厅、生态环境厅、商务厅、应急管理厅联合制定印发了《广东省发展绿色石化战略性支柱产业集群行动计划（2021-2025）》，为加快打造世界级绿色石化产业集群，加快碳中和、碳达峰目标实现，迫切需要对传统石化工业信息化网络进行改造，打造安全绿色新石化。

一、PON+5G双千兆赋能安全绿色新石化的意义(1)石化行业作为国家能源命脉转型迫切。

C-V2X业务演进白皮书

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IMT-2020 (5G)推进组
C-V2X业务演进白皮书
2.2.1 车辆汇入汇出车辆汇入汇出是指主车（HV）与远车（RV）分别位于匝道入口/出口两侧，HV预备从匝道汇入主道。 · 有路侧单元（RSU）的情况下：RSU广播汇入指令，引导两侧车流通行，HV与RV接收到汇入指令后按指令要求通行；或者路侧单元广播路侧的感知信息，HV与RV接收感知信息后，自行决策进行汇入汇出。 · 无路侧单元（RSU）的情况下：HV和RV通过车车通信互相传递车辆信息，由车载单元自行计算汇入策略并广播汇入指令。
基于AI的智能切片管理协同白皮
息，并发送给HV； · HV通过路侧RSU获取相关感知信息、其他车辆信息、V2X服务器的云端信息等，自身生成调
度信息。 · HV可按照通行调度信息，结合V2X功能感知的、以及其它车载传感器感知的周边环境信息，
控制HV通过交叉路口。
图2.2.4-1 V2X服务器指挥HV通行或停车基于车路协同的交叉口通行从全局最优的角度为车辆分配入口车道、出口车道、以及引导车速等信息，能够提高通行效率，实现辅助驾驶，为智慧交通管理与控制提供助力。该类应用需要部署智能路侧设备（RSU），车载通信设备等以支持交通基础设施的信息化，交通工具的智能化和网联化，通过边缘计算平台或者云端平台实现智能交通的业务管控和设备管控，形成车-路-网一体化智慧交通体系。基于车路协同的交叉口通行涉及的关键技术、设备、部署条件如下：
表1.2-1 车联网业务参与方能够提供的基础支撑能力
C-V2X业务演进涉及信息通信、汽车、交通、自动驾驶平台与应用软件提供企业等，相关方都有机会根据实际条件提供并发展相应业务。
· 电信运营商与供应商电信运营商在C-V2X业务的落地中将扮演越来越重要的角色。基于5G+C-V2X+MEC，能够提供端到端网络通信以及车联网业务使能平台，从而为C-V2X业务演进提供协同通信和网联协同计算能力。除此之外，网联相关的数据，MEC业务使能相关的数据也有助于使能更丰富和复杂的C-V2X演进业务。

企业AIOps智能运维方案白皮书

企业AIOps智能运维方案白皮书目录背景介绍4组织单位4编写成员5发起人5顾问5编审成员5本版本核心编写成员61、整体介绍82、AIOps 目标103、AIOps 能力框架114、AIOps 平台能力体系145、 AIOps 团队角色17 5.1 运维工程师17 5.2 运维开发工程师175.3 运维 AI 工程师176、AIOps 常见应用场景19 6.1 效率提升方向216.1.1 智能变更226.1.2 智能问答226.1.3 智能决策236.1.4 容量预测23 6.2 质量保障方向246.2.1 异常检测246.2.2 故障诊断256.2.3 故障预测256.2.4 故障自愈26 6.3 成本管理方向266.3.1 成本优化266.3.2资源优化276.3.3容量规划286.3.4性能优化287、AIOps 实施及关键技术29 7.1数据采集29 7.2数据处理30 7.3数据存储30 7.4离线和在线计算30 7.5面向 AIOps 的算法技术30说明：31附录：案例33案例1：海量时间序列异常检测的技术方案331、案例陈述332、海量时间序列异常检测的常见问题与解决方案333、总结34案例2：金融场景下的根源告警分析351、案例概述352、根源告警分析处理流程353、根源告警分析处理方法374、总结39案例3：单机房故障自愈压缩401、案例概述402、单机房故障止损流程403、单机房故障自愈的常见问题和解决方案414、单机房故障自愈的架构435、总结44背景介绍AIOps 即智能运维，其目标是，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维所未能解决的问题，提高系统的预判能力、稳定性、降低 IT 成本，并提高企业的产品竞争力。

Gartner 在 2016 年时便提出了 AIOps 的概念，并预测到 2020 年，AIOps 的采用率将会达到 50%。

中国联通5G网络切片白皮书

中国联通5G网络切片白皮书中国联合网络通信有限公司网络技术研究院2018年6月目录1引言 (1)25G网络切片需求及挑战 (1)2.1 市场发展需求 (1)2.2 网络挑战分析 (2)35G网络切片关键技术要求及解决方案 (3)3.1 5G网络切片整体架构 (3)3.2 E2E网络切片技术要求 (4)3.2.1 核心网子切片技术要求 (4)3.2.2 无线网子切片技术要求 (6)3.2.3 传输网子切片技术要求 (8)3.2.4 切片编排管理系统技术要求 (9)45G网络切片商业形态重构分析 (11)4.1 5G网络切片对业务及商业形态的影响 (11)4.2 5G网络切片典型业务场景及需求 (12)4.2.1 自动驾驶 (12)4.2.2 增强现实 (13)4.3 面向5G网络切片的网络演进及业务需求对接规划 (14)5总结和展望 (16)I 版权所有©中国联通网络技术研究院，2018中国联通5G网络切片白皮书1 引言5G时代，移动通信技术将成为社会数字化发展的强力催化剂，未来的移动通信将进一步发展并触及各种垂直行业，如自动驾驶、制造业、能源行业等，并持续在金融业、健康护理等目前移动通信已有涉及的行业进一步深入发挥作用。

移动通信网络潜力的进一步挖掘就取决于这些垂直行业提出的多样化的业务需求。

但业务需求的多样性同样为运营商带来了巨大的挑战，如果运营商遵循传统网络的建设思路，仅通过一张网络来满足这些彼此之间差异巨大的业务需求，那么对于运营商来说将是一笔成本巨大同时效率低下的投资。

基于这样的需求，网络切片技术应运而生，通过网络切片，使得运营商能够在一个通用的物理平台之上构建多个专用的、虚拟化的、互相隔离的逻辑网络，来满足不同客户对网络能力的不同要求。

由此，通过基于5G服务化架构的网络切片技术，运营商将能够最大程度地提升网络对外部环境、客户需求、业务场景的适应性，提升网络资源使用效率，最优化运营商的网络建设投资，构建灵活和敏捷的5G网络。

5G应用创新发展白皮书

目录IMT-2020 (5G)推进组5G应用创新发展白皮书1 5G融合应用发展态势2 第二届"绽放杯"5G应用征集大赛项目洞察3 十大重点应用领域分析4 5G融合应用的挑战与发展建议5 主要贡献单位P1 P5 P15 P46P4815G融合应用发展态势1.1 全球多个国家加速推进5G应用全球5G应用整体处于初期阶段。

根据中国信息通信研究院监测，截至9月30日，全球135家运营商共进行或即将进行的应用试验达到391项。

AR/VR、超高清视频传输（4K或8K）、固定无线接入是试验最多的三类应用。

在行业应用中，车联网、物联网、工业互联网受到广泛关注。

整体来看，全球5G 应用整体处于初期阶段，主要应用场景是增强型移动宽带业务，行业融合应用仍在验证和示范中。

美国家庭宽带成为最受关注的5G应用之一。

美国四大移动运营商全部商用5G，在若干个重点城市推出服务，覆盖城市重合度高，相继推出5G固定无线接入的服务；在工业互联网方面，AT&T正在探索基于4K视频的安全监测、AR/VR员工培训及定位服务；与此同时，美国也在尝试5G与VR/AR用于医疗领域，帮助临终患者减少慢性疼痛和焦虑等。

FCC通过采取一些举措促进5G技术向精准农业、远程医疗、智能交通等方面的创新步伐，如设立204亿美元的“乡村数字机遇基金”等。

韩国出台5G战略，引领5G用户发展。

韩国“5G+”战略选定五项核心服务和十大 “5G+”战略产业，其中五项核心服务是：沉浸式内容、智慧工厂、无人驾驶汽车、智慧城市、数字健康。

在商用进展方面，韩国运营商针对VR、AR、游戏推出基于5G的内容和平台活动。

截至2019Q3，韩国5G用户数超过300万，占据全球5G商用大部分市场份额。

韩国用户发展速度快主要得益于运营商加速建网，手机高额补贴，内容应用丰富，提速不提价。

欧盟5G应用涵盖工业互联网及其他多种应用场景。

欧盟于2018年4月成立工业互联与自动化5G联盟（5G-ACIA），旨在推动5G在工业生产领域的落地。

人工智能标准化白皮书

人工智能标准化白皮书人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一种新兴技术，正在以前所未有的速度影响和改变着我们的生活和工作方式。

然而，随着人工智能技术的迅猛发展，相关标准化工作也日益受到重视。

人工智能标准化的重要性不言而喻，它不仅能够促进人工智能技术的健康发展，还能够推动人工智能技术与其他行业的融合，为社会经济发展注入新的活力。

因此，本白皮书旨在探讨人工智能标准化的重要性，分析当前人工智能标准化的现状与挑战，并提出相关建议，以期为人工智能标准化工作提供参考和借鉴。

1. 人工智能标准化的重要性。

人工智能技术的快速发展给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。

然而，由于人工智能技术本身的复杂性和多样性，缺乏统一的标准化规范导致了人工智能应用的不确定性和风险性。

因此，制定和推广人工智能标准化规范显得尤为重要。

一方面，人工智能标准化可以提高人工智能技术的可信度和适用性，为人工智能技术的应用和推广提供了可靠的保障；另一方面，人工智能标准化还可以促进人工智能技术与其他行业的融合，推动人工智能技术的创新和发展。

2. 当前人工智能标准化的现状与挑战。

目前，国际上已经建立了一系列的人工智能标准化组织和机构，如ISO/IEC、IEEE等，这些组织和机构致力于推动人工智能标准化工作的开展。

然而，由于人工智能技术本身的复杂性和多样性，以及人工智能标准化工作的跨学科性和跨行业性，当前的人工智能标准化工作仍面临诸多挑战。

其中，标准化的技术难度、标准化的时效性、标准化的国际统一性等是当前人工智能标准化工作的主要挑战。

3. 提出建议。

为了推动人工智能标准化工作的健康发展，我们提出以下建议：（1）加强国际合作，促进人工智能标准化工作的国际统一；（2）加强技术研发，提高人工智能标准化的技术水平；（3）加强行业协作，促进人工智能标准化工作与产业发展的深度融合。

4. 结语。

人工智能标准化工作是推动人工智能技术健康发展和社会经济进步的重要保障。

ai智能自动生成白皮书

ai智能自动生成白皮书标题：AI智能技术白皮书——引领未来发展的方向摘要：本白皮书通过综合分析AI智能技术在各领域的应用与发展情况，系统阐述了AI智能技术的基本概念、核心技术、现状及未来发展趋势。

旨在为各界人士提供有关AI智能技术的全面了解，探讨其存在的问题及解决方案，并提供针对AI智能技术发展的指导意义。

1. 引言随着信息技术和互联网的快速发展，AI智能技术作为前沿的技术领域正日益受到重视。

AI智能技术的快速发展与应用正在深刻地改变人们的生活方式和社会结构，对各行各业带来了巨大的影响。

本部分将概述AI智能技术的发展背景和意义。

2. AI智能技术的基本概念和核心技术本部分将介绍AI智能技术的基本概念，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术。

同时，还将对这些技术的原理、方法和应用进行详细解释，以帮助读者全面了解AI智能技术的基础。

3. AI智能技术的现状与应用领域AI智能技术已经在许多领域取得了突破性的应用。

本部分将重点介绍AI智能技术在人工智能医疗、智能交通、工业制造、金融服务等领域的现状和应用案例，并讨论AI智能技术给这些领域带来的改变和机遇。

4. AI智能技术发展的挑战与解决方案尽管目前AI智能技术取得了重要进展，但也面临着一些挑战。

本部分将分析AI智能技术在数据隐私保护、伦理道德、安全性等方面所面临的问题，并提出应对这些问题的解决方案。

5. AI智能技术的未来发展趋势AI智能技术具有广阔的应用前景和发展潜力。

本部分将展望AI智能技术的未来发展趋势，包括AI与大数据、物联网、区块链等其他领域的融合，以及AI对人类社会和经济的深刻影响。

6. 结论AI智能技术正成为引领未来发展的关键技术，其在各领域应用的成功经验和面临的挑战值得我们深思和借鉴。

本白皮书的目的在于为各界人士提供对AI智能技术的全面认识，指导相关行业的发展和决策，并推动AI智能技术在社会各领域的应用和创新。

5G总体白皮书2.0 中文版 v1

摘要5G致力于应对2020后多样化差异化业务的巨大挑战，满足超高速率、超低时延、高速移动、高能效和超高流量与连接数密度等多维能力指标。

FuTURE论坛5G 特别兴趣组（SIG）围绕着“柔性、绿色、极速”的5G愿景，以“5+2”技术理念，重新思考5G网络的设计原则：1)香农理论再思考（Rethink Shannon）：为无线通信系统开启绿色之旅2)蜂窝再思考（Rethink Ring & Young）：蜂窝不再（no more cell）3)信令控制再思考（Rethink signaling & control）：让网络更智能4)天线再思考（Rethink antennas）：通过SmarTIle让基站隐形5)频谱空口再思考（Rethink spectrum & air interface）：让无线信号“量体裁衣”，以及6)前传再思考（Rethinking fronthaul）：通过下一代前传接口（NGFI）实现柔性无线接入网（RAN）7)协议栈再思考（Rethinking the protocol stack）：实现差异化接入点灵活配置以及BBU和远端无线系统功能优化围绕上述理念，FuTURE论坛5G SIG 在5G网络架构、RAN和空口研发方面的取得了显著进展，本白皮书对相关成果做出总结，特别介绍了用户中心网络（UCN）和软件定义空口（SDAI）两个核心概念。

UCN架构有如下四个特征：•RAN重构：为充分利用多样化的接入技术组合、提升组网效率，传统的蜂窝边界将允许动态重构调整、传统的协议栈以及基带功能将被切分并以最优的方式分布在重构的RAN网络节点和相关子系统上；•边缘提升：以支持超低的端到终端延迟（低至1ms），高效的数据分流、分发、本地移动性、各种边缘业务（包括RAN上下文开放使能的跨层优化），以及移动边缘云；•CN-RAN再划分：以支持融合多制式技术、低的端到端延迟（不超过10ms），并充分利用控制转发分离（SDN）和软硬件解耦（NFV）的优点；•网络切片即服务：支持通过SDN/ NFV实现多个垂直子平台，并能够通过一种更强大的水平平台实现多个垂直子平台的融合；对于有效地满足“互联网+”的挑战和机遇，具有重要意义。

6《6G知识定义的编排与管控白皮书》

1前言1.1背景与驱动力美国MIT的D.Clark教授在2003年所提出的知识与知识平面（Knowledge Plane, KP）被认为是一个优秀的自智网络理论发展基础。

一方面，知识具有先验性，利用其中的经验或结果，可以加快AI的决策速度和准确度。

另一方面，知识具有普适性，即，知识中蕴含的经验或结果在不同网络场景可以被复用，处理多种网络状态、网络问题，提高网络编排与管控的灵活性，避免重复工作。

然而，尽管“知识”具有上述优点，知识表征网络的范式制定、将“知识”融入网络运维框架、利用“知识”推动自智网络领域发展等相关工作却屈指可数。

另外，近年在业界兴起的闭环控制系统，可利用一系列机制和算法，使目标网络或目标系统可以自动化获取并分析数据、学习知识、做出判断、管理资源、优化运行策略等，通过多项能力针对性地解决前文所述的行业痛点。

不仅如此，使用闭环控制系统对构建智能化网络管理平台已成为许多组织的共识。

例如，2019年，GSMA发布《智能自治网络案例报告》。

同年，TMF发布《自动驾驶网络白皮书》。

两个组织同时将目光聚焦于智能自智网络，均指出，闭环控制系统是发展自智网络的核心与关键之一。

1.2相关标准进展1.2.1ETSIETSI十分重视AI技术在ICT领域的应用，于2020年6月发布《AI及其用于ETSI的未来方向》白皮书。

2017年2月，ETSI成立业界首个网络智能化规范组——体验式网络智能行业规范工作组（Experiential Networked Intelligence Industry Specification Group，ENI ISG）。

ENI ISG定义了基于“感知-适应-决策执行”控制模型的认知网络管理架构，利用AI和上下文感知策略来根据用户需求、环境状况和业务目标的变化来调整网络服务；通过自动化的服务提供、运营和保障以及切片管理和资源编排优化来提升5G网络性能。

目前，该工作组的输6GANA TG5 1知识定义的编排与管控前言出成果包括术语规范、概念验证框架、应用案例、智能网络分级、意图感知的自治网以及ENI 架构等。

5G网络智能运维AI应用研究

——————————收稿日期：2021-10-111概述2020年3月工信部发布《关于推动5G 加快发展的通知》，国家确定了加快建设5Ｇ网络、发展5G 用户和5G 业务的方针。

5G 网络的建设也是新基建重要组成部分。

AI 人工智能技术这几年得到大力发展，算法、应用、芯片等技术水平不断提高，投资出现快速增长。

5G+AI 已经成为数字化技术的关键环节。

对于在5G 网络中如何采用AI 人工智能技术，运营商和很多企业都在进行尝试和探索，特别是在网络智能化运维、效率提升、资源优化、自动化排障、性能预测等方面，以实现高效运营管理。

25G 网络运维的挑战2.15G 网络要求高a ）网络要求高：5G 网络在流量密度、连接数密度、时延等方面的要求均发生质的变化，需满足更宽的带宽、更多的用户容量、更快的上网速率、更高的频谱效率等，未来通信网络流量势必爆炸式增长。

5G 主要KPI 提升要求如表1所示。

b ）业务多元化：5G 主要业务包括增强移动宽带（eMBB ）、海量机器类通信（mMTC ）、超高可靠低时延5G 网络智能运维AI 应用研究通信（uRLLC）、车载通信技术（C-V2X）等，这些新业务使视频、AR、VR、直播、万物互联、车联网等业务需求日益增长。

c）业务类型更加多样化、网络要求及组成越发复杂，同时网络基于开放架构、网络功能虚拟化（NFV）、弹性、云化技术，软件硬件解耦，系统要求更加灵活，网络运维也变得更加困难。

2.2网络运维挑战5G网络业务类型的多样化、网络复杂性、NFV的需求、云化的要求等等，会使运营成本不断攀升。

边缘云移动边缘计算（MEC）和网络切片的引入，使网络也更加复杂，既有中心，也有边缘；业务多样化，用户和业务还需要切片管理，使系统管理变得更加复杂。

5G网络时代，面对网络的高质量要求、业务多样化要求以及既有中心又有边缘的复杂网络，如何保障用户服务等级协议（SLA）质量，如何使网络资源分配更加合理、运维及定位问题更加高效，这些都是运营商面临的全新挑战。

中国电信5G定制网产品手册(2020发布版)

4.1 定制网能力
1. 业务加速
5G 网络通过定制 DNN 签约可区分企业内不同的数据网络，通过 QoS 规则定制，可针对不同业务流实现差异化的业务加速服务。
2. 业务隔离
5G 网络切片是提供特定网络能力和特性的逻辑网络，通过网络切片技术，可以实现业务需求和网络资源的灵活匹配，虚拟出多张满足不同业务应用场景和差异化需求的 5G 切片网络，并能充分共享物理网络资源。在同一个切片内部，通过 DNN 配置，可以实现不同业务流的路由隔离。
2. 适用场景
比邻模式主要应用于对网络性能尤其是时延要求高，同时对本企业数据管控有较高要求的客户，如
5G gNB
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中国电信 5G 定制网产品手册
工业视觉检测、工业数据采集、云化 PLC、设备远程控制、移动诊疗车、AGV 调度与导航、机器人巡检等。
3. 模式特征
比邻模式以企业客户为维度，提供的服务具有业务隔离、高带宽、业务加速、低时延、数据不出场等典型特征。
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5 云边协同
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6 应用随选
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6.1 原子能力平台
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6.2 5G 行业应用平台
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7 服务保障
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8 安全障
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9 产业发展建议
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结束语
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中国电信 5G 定制网产品手册
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5G 专网背景及需求
5G 技术的兴起掀起了生产要素智能化转型升级的热潮。在现阶段，行业客户需求多样、应用场景复杂，传统独立部署的行业专网已无法很好满足行业客户数字化转型升级的业务需求。基于中国电信丰富的 5G 专网创新实践经验，我们将行业客户对 5G 专网的需求总结如下：
4. 计费方式
网络资源计费 + 网络服务计费，按月服务费或开通费 + 月服务费收费（网络资源计费：参照现有定价模型，以流量、带宽计费为基础，按档计费；网络服务服务计费：如重保、安全等）。

中国智算中心标准化白皮书

中国智算中心标准化白皮书一、引言随着人工智能技术的快速发展，智算中心作为智能计算的重要基础设施，其建设和应用逐渐成为业界的关注焦点。

为了规范和推动智算中心的建设和发展，制定相应的标准化体系显得尤为重要。

本白皮书旨在为智算中心的标准化建设提供指导，促进其健康、有序、快速发展。

二、智算中心概述智算中心是一种集成了高性能计算、人工智能计算、云计算等技术的计算中心，具备强大的数据处理、模型训练和推理能力。

智算中心的主要特点包括：高计算性能、高能效比、支持多种计算任务、易于扩展和升级等。

智算中心的应用场景涵盖了智慧城市、智慧医疗、智慧教育、智慧金融等多个领域。

三、标准化需求分析为了推动智算中心的标准化建设，需要对其标准化需求进行分析。

主要包括以下几个方面：1. 基础架构标准：制定智算中心的基础架构规范，包括硬件架构、软件架构、网络架构等。

2. 性能评价标准：制定智算中心的性能评价标准，包括计算性能、存储性能、网络性能等。

3. 安全标准：制定智算中心的安全标准，保障数据安全、系统安全和网络安全。

4. 服务标准：制定智算中心的服务标准，包括服务流程、服务质量、服务管理等。

5. 运维标准：制定智算中心的运维标准，包括运维流程、运维工具、运维人员管理等。

四、标准化框架设计基于上述标准化需求分析，设计智算中心的标准化框架，包括以下几个方面：1. 基础架构标准体系：制定智算中心的基础架构标准和规范，包括硬件架构、软件架构、网络架构等。

2. 性能评价标准体系：制定智算中心的性能评价标准和测试方法，包括计算性能、存储性能、网络性能等。

3. 安全标准体系：制定智算中心的安全标准和保障措施，保障数据安全、系统安全和网络安全。

4. 服务标准体系：制定智算中心的服务标准和流程规范，包括服务流程、服务质量、服务管理等。

5. 运维标准体系：制定智算中心的运维标准和流程规范，包括运维流程、运维工具、运维人员管理等。

五、标准化实施方案为确保智算中心标准化建设的有效实施，制定以下实施方案：1. 制定详细的实施计划，明确各项标准的制定和推广时间节点。

2020-2021年人工智能工程化白皮书

前言近年来，人工智能迎来了第三个发展高峰期。

在计算、大数据、深度学习等技术的综合作用下，人工智能技术得以大幅度提升。

在很多应用领域，人工智能被给予很大期望，最乐观的预期认为可以带来人类文明的第四次工业革命。

过去几年里，中国公共安全视频建设经历了飞速发展的黄金时期，适逢人工智能技术取得突破性进展，以人脸识别为代表的人工智能（主要是机器视觉）在安防行业迅速落地，诞生了一系列初具成效的应用，也存在虚张声势的营销。

批评者指出，人工智能当前的主要矛盾，是业界的营销能力和PPT水准，远远领先于用户的真实需求和实战准备；人工智能序幕揭开，算法仍有很多发展空间，对于算法落地难、实战差，工程化是今后要解决的问题。

实践者认为，任何一项技术，其生命力由商业化应用的程度决定，只有将技术转化为产品，形成解决方案，最终转化为用户的有效利用，才能形成技术和价值的良性循环。

在顶层设计方面，中国政府对人工智能发展战略的高度重视。

自2015年6月以来，中国密集发布了7项关于人工智能的政策与规划，并倡导将人工智能技术应用于公共安全领域，进行技术创新、产品创新和应用创新。

在技术创新层面，传统的安防企业、新兴的AI初创企业，都开始积极从技术各个维度拥抱人工智能，在模式识别基础理论、图像处理、计算机视觉以及语音信息处理展开了集中研究与持续创新，探索模式识别机理以及有效计算方法，为解决应用实践问题提供了关键技术，具备了原创性技术的突破能力。

在产品应用层面，很多企业推出了系列化的前后端AI安防产品，理论上满足了许多典型场景下的实战应用需求。

人工智能技术的不断进步，传统的被动防御安防系统将升级成为主动判断和预警的智慧安防系统；安防从单一的安全领域有望向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展，为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。

智慧安防的技术基础和产品化已趋成熟，因此在下一阶段的命题就是如何系统化规模部署。

挑战与机遇并存，从技术手段的不断革新到产品形态的成熟落地，智慧安防仍然面临众多难题，诸如成本高昂、工程化布点困难、算法场景局限大、缺乏深度应用、缺乏系统性顶层设计、缺乏满足实战应用的行业标准与评估体系等。

基于AI的智能切片管理和协同

基于AI的智能切片管理和协同1引言5G作为数字化社会的关键基础设施，不仅服务于个人用户，还需要满足各行各业数字化转型的需求。

对于5G业务ITU提出三大应用场景：增强型移动宽带、超可靠低时延通信和大规模机器类通信，3GPP协议已经定义通过3种类型的网络切片支持，从而避免每种业务都新建独立网络造成的建网成本巨大和制约业务发展的问题，同时网络切片之间的隔离也保证了网络的安全性。

网络切片的引入给网络带来了极大的灵活性，主要体现在切片可按需定制、实时部署、动态保障。

为了实现这些功能，需要引入专门的管理网元来实现切片实例的全生命周期管理，因此，又给网络带来管理和运维的复杂性，使得运营商面对的是一个高度复杂的移动通信网络。

如果网络切片的智能化程度不够，使得网络切片无法根据用户的特殊需求进行切片定制，运营商通过网络切片进行业务创新就会受限。

分析智能切片需求的基础上，结合主要标准组织关于网络切片智能化的研究现状，提出了智能切片的整体架构和业务流程，重点关注数据分析在智能切片中的作用，并进一步探讨智能切片在实施过程中的关键挑战和智能切片的商用模式。

本白皮书拟服务于运营商后续基于AI构筑5G网络切片灵活调整的能力，以适应5G网络发展、匹配垂直行业需求，实现拓扑灵活可配置、资源专属可保障的智能网络。

2智能切片需求和应用场景（1）租户需求租户和运营商协商网络切片的订购信息，运营商根据该订购信息提供满足租户要求的端到端切片。

对于有明确运营时间要求的业务，运营商提供的网络切片需同时满足租户对切片建立、修改、删除的时间要求。

运营商可以通过一定的交互方式（比如交互界面），提供自动化、一站式的切片订购渠道。

切片租户可以设置并更新切片订购信息，包含切片类型、接入用户信息、切片容量、业务信息、QoS信息等；切片租户可以查询并监控所订购切片的运行情况和切片预测信息，如接入用户数量、用户分布区域信息、QoS保障情况、异常情况预测等；切片租户也可以根据切片运行情况、自身业务数据的反馈，以及智能分析系统反馈的信息来确定是否修改切片的订购信息，如切片容量更新、业务信息更新、QoS更新等。