自主进化网络 AIVO数字化运营方案白皮书02产业发展及挑战 大数据和 AI是支撑 5G网络价值发展的关键要素 运营商构建 5G价值运营体系的需求 运营商进行高效 5G建网的需求 运营商智能运维发展的需求 运营商 ToB业务发展的需求 03 03 04 04 05 05目录 ZTE AIVO 数字化运营方案 AIVO方案目标和愿景 AIVO实现智能洞察和价值运营 AIVO三大融合提升端到端数字化运营能力 融合一：大数据与 AI融合 融合二： SOC与NOC融合 融合三：网络与业务深度融合 智能化分级演进 典型应用场景 场景一：融合运维 场景二： 4/5G协同规划建设 场景三：无线网络智能优化 场景四：智能维护 场景五： 5G 新运营 结语：下一代的智能运营系统 06 06 07 08 08 09 09 10 12 12 13 15 16 17 1803当前，通信行业迎来崭新的十年， 4G流量爆炸， 5G部署加速，按照 GSMA的预测， 未来 6年，全球运营商在 5G网络上的投资将高达 9000亿美金， 5G网络用户数达 到16亿，将带来巨大的社会经济价值，并在技术、网络、终端、用户、业务各层 面产生颠覆性的变化。 5G网络下，随着无线迎来超密集组网、核心网演进到全云化、业务从 ToC扩张到 全行业、终端出现新形态，整个系统变得愈发庞大复杂，其网络管理与业务运营难 度超出人工处理能力，电信运营商在 5G数字化时代面临前所未有的挑战。 大数据和 AI技术成为迎接挑战、支撑实现 5G网络价值发展的关键要素。流量爆发 增长、业务层出不穷的背景下，大数据技术实现海量数据的集成分析和流通共享， 成为 5G网络价值挖掘和网络与行业价值融合的基础； AI技术则通过前瞻性的预测、 高复杂性的分析和最优解的探索为 5G网络运营提供全新的能力，帮助运营商匹配 最佳资源、提高运营效率，实现开源节流。产业发展及挑战 大数据和AI是 支撑5G网络 价值发展 的关键要素04 产业发展及挑战 5G网络使用高频段，基站密度大，将导致基站数量激增。 5G网络建设初期，其投 资规模将是 4G的2~3倍，运营商面临建设高质量低成本 5G网络的挑战，包括： 应用场景多，每个场景的业务和体验标准不同，不能采用单一的建网标准；网络建 设需要考虑面向 ToC和ToB的不同模式进行规划； 5G网络建设需要做好 4/5G协同； 5G的超密集组网和用户级精确赋形等带来更高精度的网络规划和预测要求。 面对这些挑战，运营商需基于大数据分析方法实现 4/5G网络协同规划和多场景规 划，利用 AI技术实现智能容量预测和 Massive MIMO 参数智能规划等，从而实现随 需而动、敏捷精准的 5G网络智能规划和建设。随着 5G网络的发展，运营商对内支撑各部门业务，对外服务各行业发展，而传统 的烟囱式系统造成信息割裂，各领域各流程单独管理，无法满足运营商规建维优营 一体化发展和行业合作开放的需要，因此运营商需要建设共享开放的大数据智能中 台系统，实现端到端的数据拉通、灵活的业务编排和能力开放，从而构建智能敏捷、 共享开放的 5G网络价值运营体系。 运营商构建5G价值运营体系的需求 运营商进行高效5G建网的需求 产业发展及挑战 05 5G网络提供的 eMBB、URLLC和mMTC场景能力，为 ToB业务的发展提供了更好 的基础，运营商也更加关注垂直行业并推动实现从 ToC业务为主到 ToC和ToB业 务并重的转变。 ToB场景下，面对车联网、智慧园区、智能工厂、智慧医疗等多样化的需求，运营 商通过切片技术满足不同场景 SLA要求，切片的设计、部署、质量监控、保障和优 化，都需要利用大数据和 AI技术实现快速部署、实时监控、智能分析和自动优化， 构建自动化的切片管理、分析和保障系统，保障 ToB业务快速的创新发展。 随着 NFV、切片、微服务和 MEC等新技术的引入， NSA/SA网络架构并存的现状以 及4/5G网络协同发展的要求，网络运维和优化难度明显增加，因此自动化和智能 化成为必不可少的手段。 5G核心网虚拟化后，具有分层解耦、设备节点剧增的特点，性能、告警、感知等 各类问题总量增加且定位困难，依靠人工方式难以满足网络保障 SLA要求，网络运 维需要具备水平跨域、垂直跨层的端到端智能分析能力，提供智能化的故障预测、 根因分析和告警压缩等，从而提高运维效率。同样， 4/5G协同优化、切片优化控制、 MM优化也存在参数众多、协同复杂的挑战，需要结合智能化的手段来实现参数和 资源的动态调整和自动优化。 运营商智能运维发展的需求 运营商ToB业务发展的需求 06IP5GC OTN端到端价值运营 管理/控制/分析 跨域智能化 域内智能化 网元智能化 NRAIVO数字化运营（VMAX/OSS） VoLTE端到端保障 切片端到端保障 RNIA （无线）ZENIC ONE （有线）CNIA （核心网） AI引擎 模型训练和推理 （集群部署） 轻量化AI引擎 模型训练和推理 （单机/少量服务器部署） 实时AI引擎 模型推理 （设备内嵌） AI模型 AI模型 AI模型 数据收集 模型部署和升级 uSmartInsight 智慧大脑 数据湖/模型训练/模型市场/模型优化 智慧中台 ... 面向前述产业发展及挑战， 中兴通讯在网络智能化领域持续耕耘：在 2017年发布 《人 工智能助力网络智能化》白皮书的基础上，于 2018年发布了《 5G网络智能化白皮 书》，提出将 5G网络部署作为 AI与5G结合的切入点； 2019年中兴通讯首次提出 了 “自主进化网络” 解决方案， 以泛在 AI推进 5G整网的智能化， 赋能网络全面进化； 2020年中兴通讯进一步丰富“自主进化网络（ uSmartNet ）”的内涵，围绕十大价 值场景，深入实践自主进化网络演进之路。 中兴通讯自主进化网络方案采用分层闭环的原则构建了网元级、单域级、跨域级的 智能网络体系，通过 1个智慧大脑和 3类智慧引擎，将 AI能力随需植入网元层、 管控层、运营层，构建能力逐级进化、价值持续叠加的自主进化网络。 AIVO （AI Insight Value Operation ）方案通过构建端到端价值运营体系，实现运营层的 AI能 力注入，助力跨域智能化，对应自主进化网络的十大价值场景中的端到端数字化运 营场景，其目标是灵活地满足用户不断发展的运营需求，达到运营价值最大化，支 撑智能化运营的持续进化。 AIVO通过将大数据及 AI技术融合进运营体系，让原本 庞大复杂的运营体系变得灵活和高效，从而提升运营商规建维优营各领域运营效率， 并按需提供可定制和差异化的服务。 未来，随着通信网络向 5G和更高阶网络的发展， AIVO将实现网络规建的全面协同 和按需投资，网络维优的 AI决策和自动化闭环，网络运营的开放共享和融入百业， 推动数字化运营全面走向融合开放和智简自治。自主进化网络架构ZTE AIVO数字化运营方案 AIVO方案 目标和愿景 ZTE AIVO 数字化运营方案 07AIVO的含义是智能洞察和价值运营。智能洞察是对网络、用户、业务在质量、价 值、发展进行多维度立体洞察。网络层面， AIVO可实现对质差网元、质差小区和 价值区域的自动洞察，智能预测网络容量和性能；业务层面， AIVO可即时上报 2/3/4/5G 语音业务和各类数据业务的状态，通过秒级切片的方式实现语音和视频业 务的质量洞察； 用户层面， AIVO构建每用户每业务的智能感知评价体系实现对用 户体验的准确评估，并基于用户画像洞察高价值客户的行为和偏好。 价值运营则是在智能洞察的基础上，实现对运营商网络规划、建设、优化、运维和 运营的全业务支撑和一体化管理，在精准规建、智能维优、价值运营应用方面持续 为运营商创造价值。AIVO实现智能 洞察和价值运营 精准规建 面向4/5G业务体验建网标准 0.5天可出完整方案 覆盖容量预测准确率80% 3D高精度定位 大数据+AI技术融合Homing Hosting智能维优 6维关联分析告警 性能 工单用户感知 业务质量 营销数据80%以上故障可预测 无线网络优化提效30%基站节电省10%~15% 质量 价值 发展网络 用户 业务智能 洞察 SOC与NOC融合规划 一线运维建设 NOC SOC 价值运营 端-管-云全域感知90%+感知问题提前发现，预防投诉 投诉自动化提效，最快3分钟返单价值业务增长50%+，营销订购率30% 网络与业务融合业务运营层 网络管理层 网元层 AIVO方案全景 精准规建： 采用 4/5G协同精准规划方案，充分利用已有的网络和环境信息，通过智能 网络预测、场景化选站、价值排序等手段敏捷输出扩容建设方案，并考虑大 流量、低时延和大连接场景下的不同业务和用户体验，采用不同的规划和建 网标准。 智能维优： 提供智能化和自动化运维优化，提升复杂组网情况下的运维和优化效率，包 括全自动的覆盖和容量自动优化， 4/5G协同性能优化，智能故障预测和故障 处理提效，智能节电优化等。价值运营： ToC运营方面， 针对价值用户实现全域语音、 高清视频、 VR/AR等新业务的保障和 5G业 务的精准开通；利用精准定位和大数据画像 技术进行精准营销，支撑实现流量提升和用 户发展。 ToB运营方面，利用 MEC和切片 技术，提供一户一案可视化解决方案，满足 不同场景下的垂直业务 SLA保障。通过对不 同切片建立对应的