每一个十年，都将发生前所未有的技术变革。

通信领域前三十多年，历经了从1G、2G、3G、4G到当下的5G通信技术发展。人工智能（AI）融入，无疑是通信技术变革的加速器。

那么，下一个十年，通信AI又将走向何方呢？

为此，亚信科技携手中国移动、中国电信、清华大学等中外通信运营商与高校，共同撰写了《通信人工智能的下一个十年（The Next Decade of Telecommunications Artificial Intelligence）》在2020年4月正式发表。

该文章用全面、历史、发展的眼光，首次对通信AI发展趋势进行了系统化梳理和大量研究，并为5G领域、通信AI领域未来下一个十年整体的技术演进和发展，做了前瞻性的总结和分析，成为了通信与AI领域中不可多得的一份高价值文献。

创新驱动，通信AI因5G而兴盛

以史为鉴，可以知兴替。这句话也适用于对通信AI的观察。

在接受记者对《通信人工智能的下一个十年》的采访时，联合作者之一，亚信科技CTO、高级副总裁欧阳晔博士阐述了通信AI的发展划分为几个重要的阶段。

1999年到2007年，通信AI萌芽阶段。3GPP正式将无线通信的算法、模型写入了2G到3G的场景规范中。人工智能一直存在着，但是写入这个规范时，业界并不把它叫作通信人工智能，而是称之为基于数据的网络仿真，或是基于数据分析、机器学习的网络仿真技术标准。

2008年到2016年，通信AI起步阶段。通信技术厂家和通信运营商，开始逐渐认识到机器学习和人工智能对通信网络有很大助益。随着自组织网络 SON (Self-Organizing Networks) 技术出现，3GPP SAS基于Rel8定义SON，开始探索通信AI，SON概念把机器学习和人工智能的功能嵌入到了构思与规划、分析与设计、实施与构建、运行与维护的网络生命周期里面，这成为推动通信AI发展又一个标志性的里程碑。

然而，2G与3G并不兼容，最初都没有按照网络智能化理念来构建，旧网络时代生态体系与AI对接不能形成紧耦合，虽然SON概念出现并得到一些通信厂商与运营商的尝试，但其发展依然比较平淡。

2017年到2018年，通信AI进入正式发展阶段，人工智能开始成为通信领域重要组件。3GPP研究5G网络架构第一次定义了通信人工智能的网元NWDAF（Network Data Analytic Function），人工智能不再是通信网络的附件，而是第一次成为通信网络里的核心组件和部件，标志着通信AI发展又一个标志性的里程碑出现。

此外，3GPP之外的O-RAN无线通信的技术标准体系，也定义了通信人工智能的网元，叫作RIC（Radio Intelligence Controller），类似于O-RAN网络里面的通信人工智能大脑。

2019年到现在，通信AI发展提速阶段。随着5G商用陆续落地展开，从2019年开始，通信AI开始定义更多应用与功能，生态上下游厂商开始推动通信AI发展。无论是经典、传统的3GPP的通信技术路线，还是新兴的O-RAN路线，都让业界看到了通信AI在5G开始商用时的开端，让AI真正进入了网络生态系统的核心。行业组织、标准组织、行业协会，以及相应生态体系的上下游厂商，共同在推进通信AI的发展，通信AI的星星之火，已成燎原之势。

从通信AI发展历程来看，既然因AI与5G的更好融合带来了前所未有的新机会，那么通信AI因5G到底可以为通信行业以及相关供应商带来哪些变革呢？

作为通信AI与网络智能化技术的发掘者、开拓者、践行者、领航者，亚信科技在5G时代开启了通信AI新航道。

一方面，术业有专攻，发挥自有优势，加快推进通信技术产品与人工智能的紧耦合。

二方面，针对网络领域和IT领域，推进网络虚拟化、网络智能化的发展，以软件虚拟化、软件定义形式，参与到网络AI的网元建设，开放合作和加速创新。

在硬件方面，比如针对5G的NWDAF网元，3GPP第一次定义通信AI的网元，亚信科技携手中国移动等运营商伙伴，共同推进5G AI网元的试点和创新。亚信科技也在3GPP标准里面积极贡献了多个整体的标准和规范。

在软件方面，针对网络基础设施架构的发展，比如在自动驾驶网络、网络自动化、随愿网络、感知网络等网络智能化体系里面，亚信科技也参与其标准制定。

在IT方面，中国的运营商聚焦智慧中台体系，专注数据中台和AI中台的能力。面向运营商IT的应用层，亚信科技与业界友商共同推进以AI中台为中心的智慧中台体系建设，比如市场经营、客户分析、计费、客户关系管理、客户服务等应用，以及面向政企垂直行业的专业IT系统都需要融入AI算法、算力和场景的算法包，这些能力都集成在智慧中台内，并实现灵活的调用。

在面向5G垂直行业的赋能方面，结合5G的专网、网络切片等能力，不断向垂直行业做横向拉通，AI从中可以发挥出来的作用越来越重要。 

联合作者之一，工信部通信科技委常务副主任、中国电信科技委主任韦乐平在接受采访中指出，AI在5G中的应用场景已经非常广泛，涉及领域主要包括了5G传输网络预警、5G基站基础设施的智能节能管理、网络切片智能编排和智能运营、无线网络性能实时评估、应用层的参数智能设置、网络运维支撑系统OSS等方面。

在这些应用场景领域的不断创新，驱动通信AI在5G时代而兴盛。由此，也为亚信科技等厂商带来了更多基于通信AI的行业合作与拓展机会。

至于针对通信AI终端能力，自然需要高通、博通等芯片厂商，以及苹果、三星、华为等手机厂商去共同推动。

于此，通信AI兴盛，渐成燎原之势。

数据驱动，通信AI全面加速

从本质上看，AI进入百行千业，AI+行业的发展基础还是源自数据驱动。为什么？

从通信行业的发展历程就可以看出，从1983年诞生的第一代通信技术到2G移动通信技术在1991年开始推行开来，再到2001年3G通信技术与移动数据业务推进，再到2008年4G通信技术与高速移动数据业务的开启，在发展到2018年5G通信技术的全球商用开始。

从1G到5G，通信技术的进步与创新，也带来了移动数据爆发式增长。5G的高带宽、低时延优势，让海量数据传输得到更大的发挥可能性，同时也带来了更大系统容量和更大规模设备的连接。

无论是针对5G带来哪个方面数据增长，都需要融入AI，从中提升数据价值。

联合作者之一，清华大学智能产业研究院院长张亚勤院士接受采访时指出，从1G到2G、4G、5G，再到6G，在通信技术发展过程中，互联网技术、人工智能技术的应用越来越多了。

当通信行业与互联网、工业等产业领域一样都面临大数据带来的挑战，迈入数字化3.0时代，所有行业的数据量、数据产生方式、数据产生规模，以及数据的用途都完全和过去不一样了。比如通信行业现在所产生的数据，不管是应用数据、边缘数据、终端数据、核心网络里的数据，还是通信网络管理的数据，都呈现出指数级的增加。

什么是人工智能？人工智能最大的价值就是在于管好数据，并形成数据模型，从中抽取最有价值的部分，然后形成价值决策。当数据量太大时，很难采用精确模型、数学表述的方式，那么就需要采用机器学习的算法，自我学习，从海量数据里面去找到价值知识，形成决策。

因此，随着通信技术的发展，进入5G以及超5G（B5G，Beyond 5G) 时代，全球信息产业高速发展的基础支撑，5G和B5G网络成为数字经济的底层核心技术，为人工智能+行业的发展带来了更大想象空间。

随着通信与AI这两个领域的持续创新，通信+AI将会呈现出越来越融合的发展趋势。与此同时，IT、互联网和AI，对于通信行业的影响也会越来越大。最终的发展会面向几个方面的数据优化，包括用数据优化网络的设计、用数据优化整个容量的设计、用数据优化MIMO大规模天线的配置、用数据优化整个网络的管理、用数据优化面向服务的架构SOA、用数据优化网络虚拟切片，以及用数据优化SON（Self-organizing network）自组织网络等。

如何真正实现自优化、自治愈、自配置、自组织的理想网络模型，采用过去的算法、数学模型、概论模型等方式已经很难应对这些不同应用场景与通信技术创新发展带来的多样化海量数据。必然需要在5G以及超5G（B5G，Beyond 5G) 时代，聚焦数据驱动的创新，深度融入AI，并推动通信AI获得前所未有的快速发展。

就AI在网络管理领域的发展而言，BSS领域融入人工智能还是非常早。ETSI于2017 年定义了ENI系统，做为一个独立的人工智能引擎为网络运维、网络保障、设备管理、业务编排与管理等应用提供智能化的服务。比如中国电信、亚信科技、北京邮电大学等合作，将ENI用于基于意图的用户体验优化，提高用户体验管理。

不过，在BSS领域的核心生产系统方面，全球主流运营商的BSS系统均已非常完善，多数已完成集中化、平台化建设。其中中国运营商在BSS领域正引领基于智慧中台的技术演进，即通过能力运营协同业务中台、数据中台、技术中台、AI 中台等平台系统完成面向最终用户与合作伙伴的IT服务与交互。截至目前，人工智能技术通过AI中台体系已经在 BSS 域的营销、销售、客户体验、客户服务、计费等多个业务领域及相应场景得到较好应用。

不过，AI对BSS的促进与影响，反倒没有AI+OSS来得那么更为直接，更有吸引力。

相对于运营商而言，运营支撑系统(OSS)领域的AI融合发展，已经成为另一个值得关注的通信AI大趋势。

2019年TM Forum在Future OSS的研究报告中定义了未来OSS由“数据驱动”，必须依赖人工智能、机器学习、自动化、微服务，业务优化紧耦合，必须具备敏捷、自动化、主动性、 预测性、可编程性的特征。可见，在数据驱动下，通信AI全面加速发展。

OSS实现智能化演进，主要来自几个方面的加持，一是自动化闭环业务流程执行与保障；二是自动化闭环网络优化；三是AI驱动的客户互动；四是AI 驱动的网络优化。

主流通信运营商面向5G演进的OSS系统中，逐渐嵌入了AI 平台或者功能模块，也就成为了必然选择。

中国的运营商在这个方面比较积极，在数据中台与OSS核心功能模块之间插入一个新的平台或组件，命名为网络AI中台或者智能中台，用来承担网络人工智能的功能。

并对5G OSS网络中台进行了细分，明确了数据中台、AI中台的作用与功能。其中数据中台主要负责网络侧数据采集、数据存储、数据治理、数据共享等功能。

而网络AI中台为满足5G网络、业务、服务管理的智能化要求，以数据中台的网络大数据为主要燃料，围绕网络生命周期中的规、建、优、维等场景，不断构建、推理、发布、沉淀出网络 AI 算法模型，为 4G /5G网络提供包括异常检测、容量预测、网络优化、根因分析、告警预测、故障自愈、业务编排、感知优化等网络AI功能，全面提升5G网络自动化与智能化能力。

在通信AI发展路程上，无论是针对BSS还是OSS，亚信科技都在不断创新，助力运营商的发展。2020年，亚信科技在5G网络智能化的行业领先的地位得到了客户深度的认可。在中国移动、中国联通的5G移动通信集团总部的核心网络管理的系统中，亚信科技都抢占了一些制高点，去年尤其是在中国移动集团5G网络管理、网络智能化的协同，亚信科技都取得了比较好的中标成绩。

据亚信科技CTO、高级副总裁欧阳晔博士介绍，聚焦5G围绕全域虚拟化、全域智能化、全域可感知的重要性，持续全面覆盖运营商核心生态系统的业务领域BSS、网络领域OSS和管理领域MSS，其产品与方案创新也不断满足用户在全域人工智能、5G场景计费、5G PaaS平台、 5G网络智能化、5G大数据以及开源数据库等多个方面需求，顺应行业数字化大趋势，持续加速“BO”全域的创新融合。

下一个十年，以AI见通信未来

其实，随着BO全域融合的加深，对于通信AI应用的诉求将会更为强烈。

下一个十年，最为关键的地方就是，聚焦通信生态系统里面的人工智能如何实现注智、融智。

在《通信人工智能的下一个十年》报告中分析指出，在未来 3-5 年内，人工智能面向电信业务与支撑，部分通信运营商构建的技术中台体系，都将全面商用与成熟。其中的AI平台板块，将作为AI面向BSS领域注智与赋能的载体，全面推动客户运营与业务运营的智能化。

电信业务涉及的某些细分领域例如智能客服、智能营销、智能推荐等，因为垂直行业中类似通用的应用经验，在未来的5-10年内会加速发展，可能提早实现到达L4或L5的高度智能化。

对于通信AI分级方面，通信国际标准组织对其发展成熟度进行了5个方面的分级。

亚信科技CTO、高级副总裁欧阳晔博士分析指出，预计到2023年，移动通信网络基本实现初步的网络智能化，网络人工智能的网元应该能够初步建成，这个阶段可以理解为通信AI的L2级。

从2023年到2027年这几年中，肯定L2级向L3、L4级的不断演进，逐步实现有条件的自治网络或高度自治网络。

到2028年左右，随着第六代移动通信（6G）3GPP的标准第一个版本差不多会出来了，决定了人工智能在向6G演进过程中能不能继续扮演一个核心角色，还是逐渐在5G演进过程中尝试失败了，通信AI的重要性和地位是否会变低。这将是通信AI关键性的一个节点期。

无论是L2、L3、L4，以及L5，通信人工智能的价值发挥，最终会面向跨BSS与OSS领域的融合智能化发展，同时CEM与PCF会沿着BSS与OSS融合的演进路线发展。

其中CEM将结合网络与业务的数据，在客户全生命周期旅程中实现对客户的网络与业务体验感知的闭环管理。由于涉及到跨领域数据使用，CEM未来架构可选择联邦学习来实现。客户体验与感知管理体系会从SLA往ELA体系演进。PCF通过与OSS域和BSS域的交互，可以面向网络、业务、客户提供精准、实时、个性化的策略与服务。

从整体来看，通信AI在各通信生态系统的发展与应用还属于初级阶段。

在网络管理领域和业务支撑领域的某些应用，人工智能已到达了第三级别，即部分自治。

例如 SON在网络领域的自由化与自治愈以及AIOPS在网络运维领域的业务流程自动编排与灰度发布等。

网络管理与运维本身具有大数据采集能力，算力可通过服务器集群得到保障，智能化应用场景比较明晰，例如无线节能、故障检测等，先天具备通信人工智能应用较好的基础与平台，发展相对较快。

电信业务领域涉及的智能客服、智能营销等人工智能服务能力可很好的横向借鉴其它行业类似的应用经验，发展也比较快。 

其他生态领域的智能化进程还多处于L0和L1阶段。网络基础设施的人工智能发展还有待 NWDAF、MDAF、RIC等实际商用效果检验，也依赖于3GPP，O-RAN，ETSI等国际通信标准未来对AI融入网络基础设施架构的开放程度。

人工智能在跨领域的融合发展前景，也有待于人工智能与CEM，PCF等核心系统或网元紧耦合后发挥的效果决定。

很显然，智能化自治无法一蹴而就，需循序渐进。完全的智能自治网络是终极目标， 但也需从自动化的重复操作手段开始，先初步实现网络运维的自动化；再对网络环境与状态进行主动感知，进行机器学习做出不断优化的决策;再从网络感知向认知发展，认知用户意图，构建闭环 的认知学习网络，最终实现从感知，到认知，再到预知的闭环自治网络体，并不断自我优化与演进。

不断演进的过程，也是通信AI面临的挑战过程。

俗话说挑战的同时也是机会。那么对于亚信科技等科技公司而言，在构建更完善全面的5G生态体系的赋能方面，通信AI带来了巨大的发展价值。

聚焦通信基础设施、管理、运营、行业赋能，以及生态发展包括BSS与OSS融合、IT与OT融合等，亚信科技的下一个十年也将紧跟通信AI的发展步伐，不断创新，以AI见通信未来。