[解决方案] 动态5G服务，由人工智能和基于意图的自动化实现

[解决方案] 动态5G服务，由人工智能和基于意图的自动化实现   # 产品功能分析 ## 新功能/新产品概述本文介绍的动态5G服务管理解决方案基于**AI**和**意图驱动自动化**，核心目标是通过实时调整网络资源来满足5G网络的动态需求。该功能由**Ericsson Service Orchestration and Assurance**和**Google Cloud’s Vertex AI**合作实现，旨在简化5G网络的复杂性，提供可扩展的连接服务。背景源于5G网络的快速发展，需要应对超低延迟、增强移动宽带和大规模**IoT**的挑战，适用于通信服务提供商（CSPs），目标用户群包括电信运营商、医院等行业，市场定位聚焦于云原生环境下的自动化网络管理。 ## 关键客户价值 - **简化网络操作**：通过意图驱动自动化减少手动配置，显著提升CSPs的运营效率，例如在医院场景中动态调整网络切片以确保超低延迟视频服务，相比传统静态配置减少错误并加速服务上线。 - **提升服务质量和可靠性**：AI闭环系统实时监控并预测问题，如自动重新分配**RAN**资源，避免服务中断，提高客户满意度，并在多供应商环境中增强**SLA**承诺。 - **推动业务创新和收入增长**：CSPs可专注于开发新服务，如针对游戏、制造和医疗的定制网络切片，相比竞品（如传统网络管理工具），这一方案通过标准化接口（如**TMF**模型）实现多域协调，降低集成成本并加速市场进入。 - **降低运维成本**：自动化机制减少手动干预，可能在高并发场景中优化资源利用，但需注意潜在的系统复杂性可能增加初始部署开销。 ## 关键技术洞察 - **意图驱动网络原理**：系统使用自然语言处理将高层意图（如“提供超低延迟视频服务”）转化为具体配置，例如通过**Ericsson Service Orchestration and Assurance**映射到带宽、延迟和吞吐量参数，实现实时网络切片创建和工作原理基于AI代理的闭环自动化。 - **AI创新点及其影响**：整合**Google Cloud’s Vertex AI**和**Gemini模型**，AI代理持续监控**KPI**（如QoS），预测并纠正问题，提升网络性能和可用性；创新在于预测性分析，能在实时数据基础上预见流量变化，但可能面临模型训练数据依赖性挑战，影响准确性。 - **标准和技术实现**：遵守**TMF**标准接口，确保多供应商集成，技术优势包括可扩展性和安全性（如Google Cloud的TPUs加速AI模型训练），但在混合云边缘环境中，可能存在延迟优化难题，需要进一步的边缘计算策略。 - 子级洞察：如使用**Vertex AI Model Garden**的预训练模型，允许CSPs自定义AI服务，但这依赖于电信特定数据的质量，可能增加初始开发复杂度。 ## 其他信息本文强调Ericsson和Google Cloud的合作，通过结合自动化和AI基础设施，重新定义5G创新，预计将助力CSPs在竞争激烈的市场中脱颖而出，如扩展到更多行业应用。   # AI 和基于意图的自动化实现的动态 5G 服务 **原始链接:** [https://cloud.google.com/blog/topics/telecommunications/how-dynamic-5g-services-are-possible-with-ai](https://cloud.google.com/blog/topics/telecommunications/how-dynamic-5g-services-are-possible-with-ai) **发布时间:** 2025-03-01 **厂商:** GCP **类型:** BLOG --- 电信 # 动态 5G 服务，由 AI 和基于意图的自动化实现 2025 年 3 月 1 日 ##### Naresh Rao Google 电信分析和合作伙伴主管 ##### Rohit Singhal Ericsson 解决方案领域 BSS/OSS 技术演进和策略主管 ##### Google Cloud Next 按需访问 Next 的主要亮点。 [Watch now](https://cloud.withgoogle.com/next/25?utm_source=cgc-blog&utm_medium=blog&utm_campaign=FY25-Q2-global-EXP106-physicalevent-er-next25-mc&utm_content=cgc-blog-left-hand-rail-post-next&utm_term=-) 5G 网络 (5G networks) 的出现开启了连接的新前沿，支持需要超低延迟、增强型移动宽带以及大规模物联网 (IoT) 的高级用例。然而，在这个高度连接的未来的承诺背后，是一个同样关键的挑战：管理 5G 网络的复杂性。随着对带宽、延迟和可靠性的动态需求，传统的静态配置和手动操作不再足够。引入基于意图的服务管理，这是一种开创性方法，将 AI 和自动化与服务编排和保障结合在一起。通过基于意图的服务管理，5G 网络中的网络资源根据实时需求动态扩展和调整，根据业务意图 (business intent)，5G 网络资源像云计算、存储、网络和流媒体服务一样被动态编排和调整。 Ericsson 和 Google Cloud 共同推动这一技术的边界，不仅简化操作，还重新定义电信公司如何兑现 5G 的承诺。 ![https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/1_Ericsson_5G_MWC_Demo_blog_graphic.max-1000x1000.png](https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/1_Ericsson_5G_MWC_Demo_blog_graphic.max-1000x1000.png) ### **基于意图的自治操作在 5G 中的力量** 基于意图的网络 (intent-based networking) 成为焦点，因为通信服务提供商 (CSPs) 认识到，如果要创建、交付和维持服务（尤其是在像独立 5G 这样的云原生网络环境中），他们必须掌握复杂的网络复杂性，并采用先进的自动化。网络和相关操作的自动化无法在没有基于意图的实现的情况下演变为完全闭环自治。例如，一家医院需要专用的 5G 连接，由 5G 网络切片 (5G network slice) 提供，以支持超低延迟的紧急通信。这种场景中的所需配置不应是静态的；为了提供最佳服务体验，它应随着网络条件和需求而演变。网络层需要理解每个服务请求背后的意图，例如“提供超低延迟视频服务”，并将其转换为网络中的可操作配置，然后根据实时因素（如流量条件、底层网络状态等）动态更新。借助 [Ericsson 的服务编排和保障 (Ericsson’s Service Orchestration and Assurance)](https://www.ericsson.com/en/portfolio/cloud-software-and-services/business-and-operations-support-systems/orchestration/ericsson-service-orchestration-and-assurance) 和 [Google Cloud 的 Vertex AI (Google Cloud’s Vertex AI)](https://cloud.google.com/vertex-ai?e=48754805)，这个过程变得更容易。该解决方案将用自然语言表达的高级意图映射到精确的技术要求，如带宽、延迟和吞吐量；然后实时编排创建定制的网络切片。通过智能闭环自动化机制，确保基于网络切片的服务的质量。 ### **TMF 的基于意图操作标准化** 为了在不同解决方案组件之间集成，而不使用昂贵且脆弱的集成方案，您需要基于标准的接口和模型。电信管理论坛 (TMF) 指定了 API 和模型，使用通用意图实现这种集成。TMF 在业务、服务和资源层提供意图模型和接口，这些模型源自 CSP 定义的业务目标，并遵循自治网络参考架构 (Autonomous Networks Reference Architecture)。Ericsson 和 Google Cloud 的方法完全符合这些标准和意图模型。 ### **AI 和自动化的作用** 该解决方案的核心是 AI 驱动的闭环自动化。一旦服务实例化，AI 代理会持续监控其性能，与定义的关键绩效指标 (KPIs) 如服务质量 (QoS) 相比。回到医院示例，如果医院网络切片的延迟超过可接受阈值，系统会自动识别问题并提出 corrective actions，例如重新分配 RAN 资源或核心网络 (Core Network)。这个闭环系统不仅仅是反应性的——它是预测性的。通过实时分析网络数据，它可以预测问题并在影响用户之前解决。对于电信运营商 (telcos)，这不仅仅意味着操作效率，还意味着提供卓越的服务质量。 Ericsson 的闭环系统利用 Google Cloud 的 AI 代理进行意图翻译、提案和评估代理，用于切片保障和修复。AI 代理基于输入和可用工具推理如何最好地实现目标，利用模型、工具和编排。 ![https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/2_Er1B4pT.max-1800x1800.jpg](https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/2_Er1B4pT.max-1800x1800.jpg) 除了基于 Gemini 的 AI 代理外，Ericsson 服务编排和保障使用 Vertex AI 实现预测 AI 服务，用于剩余的闭环代理（如保障、测量和执行）。 ### **为什么选择 Ericsson 服务编排和保障以及 Google Cloud** Ericsson 服务编排和保障是一个多域、多技术平台，支持跨接入、传输和核心网络的跨域编排。它解决了 CSPs 对简化开放和可编程网络的迫切需求，通过自动化服务生命周期，最终提升收入和盈利能力。该平台提供开放、基于标准的架构，促进电信生态系统的创新和多供应商集成。它允许 CSPs 轻松设计跨网络和 IT 环境的服务，减少上市时间，并启用跨不同团队和用例的协作，同时减少手动错误。此外，基于意图的编排加速了多供应商环境中新服务的测试和推出，可能增加可推出的服务数量。通过闭环自动化提升服务水平协议 (SLA) 承诺，提高客户满意度和操作效率。该平台设计为供应商、技术和服务无关的，赋予 CSPs 有效实施多域服务编排的能力，从而实现服务扩展和收入增长。为了支持这个复杂的框架，Google Cloud 提供基础架构，以满足现代电信网络的需求： * **动态网络的可扩展性:** 随着 5G 网络扩展，Google Cloud 的弹性计算能力确保即使是最资源密集的过程（如意图翻译和实时保障）也能无缝运行，而不会出现性能瓶颈。 * **AI 优先基础设施:** 利用 Vertex AI，智能代理将意图转换为可操作配置，同时优化网络性能。通过 AI 工具如 BigQuery ML，电信运营商可以超越基本分析，实现可操作洞察，从而实现更智能的决策。 * **Vertex Model Garden 用于开放创新:** Vertex AI Model Garden 中的预训练模型和开源大型语言模型 (LLMs) 赋予电信运营商创新和定制高度专业化的 5G 服务管理解决方案。 * **硬件加速:** Google Cloud 的 [张量处理单元 (Tensor Processing Units)](https://cloud.google.com/transform/ai-specialized-chips-tpu-history-gen-ai) 和 Nvidia GPU 提供必要的计算能力，用于高效训练和部署复杂的 AI 模型以进行基于意图的服务管理。 * **混合和边缘能力:** 5G 网络需要云和边缘环境的混合设置。Google Cloud 的边缘到云编排确保操作，无论是在优化中央数据中心还是在边缘提供超低延迟服务。 * **安全和合规性:** 在高度监管的环境中运营，电信运营商受益于 Google Cloud 的安全、可靠基础设施，该基础设施针对电信工作负载的严格合规要求进行了定制。 * **Gemini 用于高级推理:** [Gemini 的多模态模型 (Gemini’s multimodal models)](https://www.youtube.com/watch?v=pEmCgIGpIoo) 通过处理自然语言和网络遥测数据增强意图解释。这实现了更细致和精确的意图翻译，从而导致更有效的自动化操作、更高的效率和改进的 5G 服务管理可靠性。总之，Ericsson 服务编排和保障以及 Google Cloud 共同探索技术，结合自动化、智能和可扩展性，赋予 CSPs 提供创新、高效和盈利的 5G 服务的能力。 ### **现实影响: 医院用例** 让我们回到医院场景。从医院用户通过系统的意图翻译器收到网络切片请求:“为患者医生互动提供具有超低延迟的视频服务。” 解决方案立即启动： 1. **翻译意图:** 将请求转换为 RAN 和核心网络的技术配置。 2. **创建切片:** 使用编排工具，系统分配资源并配置网络切片，在 5G 网络中设置服务质量 (QoS) 目标。 3. **保障性能:** 通过闭环自动化，AI 代理持续监控服务质量元素，如延迟或丢包。如果发生或预测到违反意图的偏差，会自动提出和执行 corrective actions。在这个场景中，医院的需求被动态满足，帮助确保关键操作不受干扰。 ### **超越效率: 重新定义 5G 创新** 基于意图的服务管理使电信运营商能够大规模创新。通过自动化复杂任务，电信运营商可以专注于创建新服务、进入新市场并解锁收入来源。例如，他们可以提供针对游戏、制造和医疗等行业的差异化切片，在竞争激烈的市场中创造竞争优势。此外，集成像 Gemini 这样的自定义生成式 AI (Generative AI) 模型有助于这些解决方案适应电信运营商的独特需求。这些基于电信特定数据的 LLMs 实现直观的智能自动化。 Ericsson 和 Google Cloud 的合作展示了基于意图的服务管理的潜力。通过结合 Ericsson 的技术专长和 Google Cloud 的 AI 基础设施，电信运营商可以自信地应对 5G 的复杂性。随着 5G 采用的加速，像这样的解决方案将成为电信操作的基石，实现无缝、动态网络，兑现连接的承诺。 5G 的未来不仅仅是更快的速度或更低的延迟——而是关于智能、基于意图的网络，能够实时适应世界需求。而 Ericsson 和 Google Cloud 正在共同实现这个未来。发布在 * [Telecommunications](https://cloud.google.com/blog/topics/telecommunications) * [Networking](https://cloud.google.com/blog/products/networking)