2024年2月24日发(作者：)

ELECTRONICS WORLD・技术交流AI赋能实现全流程业务的云边端智能闭环随着5G的到来，从中心云到边缘云新的架构下，采用AI赋能，可以实现全流程业务的云边端智能闭环。该系统构建了以数据为中心的云边端协同机制，提出了云边协同、云边端智能闭环等很多创新的想法，在5G时代到来之际，必将为创新业务的开展提供支撑，为运营商实现更大的价值。1 概述1.1 移动通讯的发展随着通讯行业的迅猛发展，新的业务需求不断涌现，视频、AR、VR、直播等业务不断丰富，用户对上网的带宽需求、低时延等的需求越来越迫切，所以万物互联、超低时延、超高带宽业务成为网络演进的驱动力。5G的网络演进架构中，3GPP的5G标准制定时，也提出了独立组网（SA，Standalone）和非独立组网（NSA，non-Standalone）两种网络架构路径，运营商建设网络时也会先从NSA改造现网的建设，之后再发展SA，多数情况采用NSA和SA混合组网。1.2 云中心5G的网络设计中，引入了云、虚拟化、SBA（Service-based

Architecture）的概念。5G的云中心通常会将原有的4G运维运营中心进行升级，兼顾5G新型网络架构，同时因为云中心弹性扩展的能力，会包括新一代云网运营系统、数据共享平台、网络规划及运维支撑系统等统一云化管理。1.3 边缘云MEC移动边缘计算（Mobile edge computing，以下简称MEC）又叫多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing,MEC），通过在接入网侧部署计算能力，使得在接入网侧也可以使用云计算技术实现通信、计算的统一与融合。5G中引入MEC，部署在近边缘端，更加靠近用户。MEC的设置为5G提供了创新业务的可能性。国际标准组织ETSI和3GPP共同定义了MEC，包括MEC整体框架、MEC的部署、MEC和UPF是结合点，重点解决对业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。1.4 AI技术随着大数据+云计算的蓬勃发展，AI已经为很多传统行业带来越来越强大的商业潜力。在5G网络中，如何将云中心和边缘云中的数据，通过智能分析、处理、应用，在5G运维、网络协作、资源调度等方面发挥AI的作用，将变得极为重要。2 AI赋能云边端智能闭环2.1 5G业务需求2G、3G时代主要的应用是语音、短信、上网，4G时代视频、•

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•中兴通讯股份有限公司 周 晶慕尼黑工业大学 沈隽城直播、在线购物等业务得到发展，5G时代，业务需求场景包括增强移动宽带eMBB、海量机器通讯mMTC、低时延通讯URLLC，网络容量更大、带宽更宽、时延更低。图1 5G网络组成2.2 云中心面临的挑战●异构数据采集能力：系统需要具备结构化、非结构化数据采集能力，兼容已有的一些数据库接入的能力，同时需要考虑数据湖技术、无线核心网数据整合能力等内容。●大数据存储能力：通讯网络的飞速发展，数据量呈现指数级增长，数据中心的存储能力要求越来越高，GB、TB甚至于ZB的超大规模集群存储要求。●中心计算分析能力：需要为远程医疗、工业互联网、视频、车联网、物联网等新业务提供计算分析以及运营的能力，包括满足5G新增网元NWDAF（网络数据分析功能）、网元互操作的需求等。●全网业务智能调度能力：整个通讯网络各项业务的智能调度的需求，如何将从中心、核心网网元、到边缘设备到基站侧设备，协同运作、调度、管理，都是很大的挑战。2.3 边缘云面临的挑战●边缘计算能力：越来越多的数据需要在网络边缘进行存储、分析和处理。●轻量化：同时，边缘端的设备往往受机房环境比较小、供电的限制，不具备云中心采用很多服务器的办法，提出边缘设备轻量化需求。●智能化业务：另外，边缘端业务如何考虑实现智能化，在保护隐私的同时，如何更好的实现创新业务，为运营商带来更大的收益。●智能运维：边缘设备往往放在距离中心城市较远的地方，处于无人值守和远程运维的环境，需要实时监测设备运行的情况，知晓故障发生的时间和原因，并在异常时能及时恢复现场，达到智能化运维的能力。2.4 AI赋能的设想5G系统设计中，需要考虑云中心面临的挑战以及边缘云面临的挑战，增强大数据以及AI技术，适应新的业务发展模式。云中心由于具有较大的资源能力，集中式的数据采集，分布式的存储，可以提供智能化的数据分析，以及完成AI训练，从而形成