อินเทอร์เน็ตจะก้าวไปสู่ความฉลาดในตนเองขั้นสูงจาก "ผู้ตัดสินอัจฉริยะ" ในการแข่งขันฟุตบอลโลกได้อย่างไร

ฟุตบอลโลกครั้งนี้ “กรรมการฉลาด” ถือเป็นไฮไลท์สำคัญประการหนึ่ง SAOT ผสานรวมข้อมูลสนามกีฬา กฎของเกม และ AI เพื่อตัดสินสถานการณ์ล้ำหน้าได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำโดยอัตโนมัติ

ในขณะที่แฟนๆ หลายพันคนเชียร์หรือคร่ำครวญกับการเล่นแอนิเมชั่น 3 มิติซ้ำ ความคิดของฉันก็ติดตามสายเคเบิลเครือข่ายและใยแก้วนำแสงด้านหลังทีวีไปยังเครือข่ายการสื่อสาร

เพื่อให้มั่นใจว่าแฟน ๆ จะได้ประสบการณ์การรับชมที่ราบรื่นและชัดเจนยิ่งขึ้น การปฏิวัติอัจฉริยะที่คล้ายกับ SAOT ก็กำลังดำเนินการอยู่ในเครือข่ายการสื่อสารเช่นกัน

ในปี 2025 L4 จะได้รับการตระหนักรู้

กฎการล้ำหน้านั้นซับซ้อน และเป็นเรื่องยากมากสำหรับผู้ตัดสินที่จะตัดสินใจได้อย่างแม่นยำในช่วงเวลาหนึ่งโดยพิจารณาจากสภาพที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงได้ของสนาม ดังนั้นการตัดสินล้ำหน้าที่เป็นข้อขัดแย้งจึงมักปรากฏในการแข่งขันฟุตบอล

ในทำนองเดียวกัน เครือข่ายการสื่อสารเป็นระบบที่ซับซ้อนอย่างยิ่ง และการอาศัยวิธีการของมนุษย์ในการวิเคราะห์ ตัดสิน ซ่อมแซม และเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมานั้นต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากและมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์

สิ่งที่ยากกว่าคือในยุคของเศรษฐกิจดิจิทัล เนื่องจากเครือข่ายการสื่อสารกลายเป็นฐานสำหรับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลของสายงานและธุรกิจนับพัน ความต้องการทางธุรกิจมีความหลากหลายและไดนามิกมากขึ้น รวมถึงความเสถียร ความน่าเชื่อถือ และความคล่องตัวของ เครือข่ายจะต้องสูงขึ้น และโหมดการทำงานแบบดั้งเดิมของแรงงานมนุษย์และการบำรุงรักษานั้นยากต่อการรักษาไว้

การตัดสินล้ำหน้าอาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของเกมทั้งหมด แต่สำหรับเครือข่ายการสื่อสาร “การตัดสินที่ผิด” อาจทำให้ผู้ดำเนินการสูญเสียโอกาสทางการตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว บังคับให้การผลิตขององค์กรต้องหยุดชะงัก และอาจส่งผลกระทบต่อกระบวนการทางสังคมทั้งหมด และการพัฒนาเศรษฐกิจ

ไม่มีทางเลือก เครือข่ายต้องเป็นอัตโนมัติและชาญฉลาด ในบริบทนี้ ผู้ให้บริการชั้นนำของโลกต่างได้ยินเสียงแตรของเครือข่ายอัจฉริยะในตัวเอง ตามรายงานไตรภาคี 91% ของผู้ปฏิบัติงานทั่วโลกได้รวมเครือข่ายอัจฉริยะอัตโนมัติไว้ในการวางแผนเชิงกลยุทธ์ และหัวหน้าผู้ปฏิบัติงานมากกว่า 10 รายได้ประกาศเป้าหมายในการบรรลุ L4 ภายในปี 2568

หนึ่งในนั้นคือ China Mobile เป็นผู้นำของการเปลี่ยนแปลงนี้ ในปี 2021 China Mobile ได้เปิดตัวเอกสารไวท์เปเปอร์เกี่ยวกับเครือข่ายอัจฉริยะในตัวเอง โดยเสนอเป็นครั้งแรกในอุตสาหกรรมถึงเป้าหมายเชิงปริมาณในการไปถึงเครือข่ายอัจฉริยะในตัวเองระดับ L4 ในปี 2025 โดยเสนอให้สร้างการดำเนินงานเครือข่ายและความสามารถในการบำรุงรักษาของ "การกำหนดค่าด้วยตนเอง ซ่อมแซมตนเองและเพิ่มประสิทธิภาพตนเอง” ภายใน และสร้างประสบการณ์ลูกค้าจากภายนอก “การรอเป็นศูนย์ ความล้มเหลวเป็นศูนย์ และการสัมผัสเป็นศูนย์”

ความฉลาดในตนเองทางอินเทอร์เน็ตคล้ายกับ “ผู้ตัดสินอัจฉริยะ”

SAOT ประกอบด้วยกล้อง เซ็นเซอร์ในลูกบอล และระบบ AI กล้องและเซ็นเซอร์ภายในลูกบอลรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ ในขณะที่ระบบ AI วิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และคำนวณตำแหน่งอย่างแม่นยำ ระบบ AI ยังอัดกฎของเกมให้ทำการล้ำหน้าตามกฎโดยอัตโนมัติ

มีความคล้ายคลึงกันบางประการระหว่างระบบปัญญาอัตโนมัติของเครือข่ายและการใช้งาน SAOT:

ประการแรก เครือข่ายและการรับรู้ควรบูรณาการอย่างลึกซึ้งเพื่อรวบรวมทรัพยากรเครือข่าย การกำหนดค่า สถานะการบริการ ข้อผิดพลาด บันทึก และข้อมูลอื่นๆ อย่างครอบคลุมและแบบเรียลไทม์ เพื่อให้ข้อมูลที่หลากหลายสำหรับการฝึกอบรม AI และการใช้เหตุผล ซึ่งสอดคล้องกับการที่ สอท. รวบรวมข้อมูลจากกล้องและเซ็นเซอร์ภายในลูกบอล

ประการที่สอง จำเป็นต้องป้อนประสบการณ์ด้วยตนเองจำนวนมากในการกำจัดอุปสรรคและการปรับให้เหมาะสม คู่มือการใช้งานและการบำรุงรักษา ข้อมูลจำเพาะ และข้อมูลอื่น ๆ ลงในระบบ AI ในลักษณะที่เป็นหนึ่งเดียวเพื่อทำการวิเคราะห์ การตัดสินใจ และการดำเนินการโดยอัตโนมัติ มันเหมือนกับว่า SAOT ป้อนกฎล้ำหน้าเข้าสู่ระบบ AI

นอกจากนี้ เนื่องจากเครือข่ายการสื่อสารประกอบด้วยหลายโดเมน ตัวอย่างเช่น การเปิด การบล็อก และการเพิ่มประสิทธิภาพของบริการมือถือใด ๆ สามารถทำได้ผ่านการทำงานร่วมกันแบบ end-to-end ของโดเมนย่อยหลายโดเมนเท่านั้น เช่น เครือข่ายการเข้าถึงแบบไร้สาย เครือข่ายการส่งข้อมูล และแกนกลาง เครือข่ายและความฉลาดในตนเองของเครือข่ายยังต้องการ "การทำงานร่วมกันแบบหลายโดเมน" สิ่งนี้คล้ายกับข้อเท็จจริงที่ SAOT จำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลวิดีโอและเซ็นเซอร์จากหลายมิติเพื่อการตัดสินใจที่แม่นยำยิ่งขึ้น

อย่างไรก็ตาม เครือข่ายการสื่อสารมีความซับซ้อนมากกว่าสภาพแวดล้อมในสนามฟุตบอล และสถานการณ์ทางธุรกิจไม่ใช่ "การลงโทษล้ำหน้า" เพียงครั้งเดียว แต่มีความหลากหลายและมีชีวิตชีวาอย่างมาก นอกเหนือจากความคล้ายคลึงกันสามประการข้างต้นแล้ว ควรพิจารณาปัจจัยต่อไปนี้เมื่อเครือข่ายเคลื่อนไปสู่ระบบข่าวกรองอัตโนมัติที่มีลำดับสูงกว่า:

ขั้นแรก อุปกรณ์คลาวด์ เครือข่าย และอุปกรณ์ NE จะต้องบูรณาการเข้ากับ AI คลาวด์รวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ทั่วทั้งโดเมน ดำเนินการฝึกอบรม AI และการสร้างแบบจำลองอย่างต่อเนื่อง และส่งมอบแบบจำลอง AI ไปยังเลเยอร์เครือข่ายและอุปกรณ์ NE เลเยอร์เครือข่ายมีการฝึกอบรมปานกลางและความสามารถในการให้เหตุผล ซึ่งสามารถตระหนักถึงระบบอัตโนมัติแบบวงปิดในโดเมนเดียว Nes สามารถวิเคราะห์และตัดสินใจได้ใกล้กับแหล่งข้อมูล ทำให้มั่นใจได้ถึงการแก้ไขปัญหาแบบเรียลไทม์และการเพิ่มประสิทธิภาพบริการ

ประการที่สอง มาตรฐานที่เป็นเอกภาพและการประสานงานทางอุตสาหกรรม เครือข่ายอัจฉริยะในตัวเองเป็นวิศวกรรมระบบที่ซับซ้อน ซึ่งเกี่ยวข้องกับอุปกรณ์จำนวนมาก การจัดการเครือข่ายและซอฟต์แวร์ รวมถึงซัพพลายเออร์จำนวนมาก และเป็นการยากที่จะเชื่อมต่อการเชื่อมต่อการเชื่อมต่อ การสื่อสารข้ามโดเมน และปัญหาอื่นๆ ในขณะเดียวกัน องค์กรหลายแห่ง เช่น TM Forum, 3GPP, ITU และ CCSA กำลังส่งเสริมมาตรฐานเครือข่ายอัจฉริยะในตัวเอง และมีปัญหาการกระจายตัวบางประการในการกำหนดมาตรฐาน สิ่งสำคัญสำหรับอุตสาหกรรมในการทำงานร่วมกันเพื่อสร้างมาตรฐานที่เป็นหนึ่งเดียวและเปิดกว้าง เช่น สถาปัตยกรรม อินเทอร์เฟซ และระบบการประเมินผล

ประการที่สาม การเปลี่ยนแปลงความสามารถ เครือข่ายอัจฉริยะในตัวเองไม่เพียงแต่เป็นการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงความสามารถ วัฒนธรรม และโครงสร้างองค์กรด้วย ซึ่งทำให้งานปฏิบัติการและบำรุงรักษาต้องเปลี่ยนจาก "ศูนย์กลางเครือข่าย" เป็น "ศูนย์กลางธุรกิจ" รวมถึงบุคลากรฝ่ายปฏิบัติการและบำรุงรักษาจึงจะเปลี่ยนโฉม จากวัฒนธรรมฮาร์ดแวร์ไปจนถึงวัฒนธรรมซอฟต์แวร์ และจากการทำงานซ้ำๆ ไปจนถึงการทำงานเชิงสร้างสรรค์

L3 กำลังเดินทางมา

เครือข่าย Autointelligence อยู่ที่ไหนในปัจจุบัน? เราใกล้ L4 แค่ไหน? คำตอบอาจพบได้จากกรณีการลงจอด 3 กรณีที่แนะนำโดย Lu Hongju ประธานฝ่ายพัฒนาสาธารณะของ Huawei ในสุนทรพจน์ของเขาที่การประชุม China Mobile Global Partner Conference ปี 2022

วิศวกรบำรุงรักษาเครือข่ายต่างรู้ดีว่าเครือข่ายภายในบ้านเป็นจุดที่เป็นปัญหาที่ใหญ่ที่สุดในการดำเนินงานและงานบำรุงรักษาของผู้ปฏิบัติงาน ซึ่งอาจจะไม่มีใครเลย ประกอบด้วยเครือข่ายภายในบ้าน เครือข่าย ODN เครือข่ายผู้ถือ และโดเมนอื่นๆ เครือข่ายมีความซับซ้อนและมีอุปกรณ์โง่ ๆ มากมาย มักจะมีปัญหาอยู่เสมอ เช่น การรับรู้บริการที่ไม่ละเอียดอ่อน การตอบสนองช้า และการแก้ไขปัญหาที่ยากลำบาก

เมื่อพิจารณาถึงปัญหาเหล่านี้ China Mobile ได้ร่วมมือกับ Huawei ในเหอหนาน กวางตุ้ง เจ้อเจียง และจังหวัดอื่นๆ ในแง่ของการปรับปรุงบริการบรอดแบนด์ โดยอาศัยการทำงานร่วมกันของฮาร์ดแวร์อัจฉริยะและศูนย์คุณภาพ ทำให้ได้ตระหนักถึงการรับรู้ประสบการณ์ผู้ใช้ที่แม่นยำและการระบุตำแหน่งที่ถูกต้องของปัญหาคุณภาพต่ำ อัตราการปรับปรุงของผู้ใช้คุณภาพต่ำเพิ่มขึ้นเป็น 83% และอัตราความสำเร็จทางการตลาดของ FTTR, Gigabit และธุรกิจอื่น ๆ เพิ่มขึ้นจาก 3% เป็น 10% ในแง่ของการกำจัดสิ่งกีดขวางเครือข่ายออปติก การระบุอันตรายที่ซ่อนอยู่ในเส้นทางเดียวกันอย่างชาญฉลาดทำได้โดยการดึงข้อมูลคุณลักษณะการกระเจิงของใยแก้วนำแสงและแบบจำลอง AI ที่มีความแม่นยำ 97%

ในบริบทของการพัฒนาที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและมีประสิทธิภาพ การประหยัดพลังงานของเครือข่ายเป็นทิศทางหลักของผู้ให้บริการในปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโครงสร้างเครือข่ายไร้สายที่ซับซ้อน การทับซ้อนกันและการครอบคลุมของย่านความถี่หลายความถี่และหลายมาตรฐาน ธุรกิจเซลล์ในสถานการณ์ที่แตกต่างกันจึงผันผวนอย่างมากตามเวลา ดังนั้นจึงเป็นไปไม่ได้ที่จะพึ่งพาวิธีการประดิษฐ์เพื่อการปิดระบบประหยัดพลังงานที่แม่นยำ

เมื่อเผชิญกับความท้าทาย ทั้งสองฝ่ายทำงานร่วมกันในอันฮุย ยูนนาน เหอหนาน และจังหวัดอื่นๆ ที่ชั้นการจัดการเครือข่ายและชั้นองค์ประกอบเครือข่าย เพื่อลดการใช้พลังงานเฉลี่ยของสถานีเดียวลง 10% โดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของเครือข่ายและผู้ใช้ ประสบการณ์. เลเยอร์การจัดการเครือข่ายกำหนดและนำเสนอกลยุทธ์การประหยัดพลังงานโดยอิงจากข้อมูลหลายมิติของเครือข่ายทั้งหมด เลเยอร์ NE รับรู้และคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจในเซลล์แบบเรียลไทม์ และใช้กลยุทธ์การประหยัดพลังงาน เช่น การปิดระบบผู้ให้บริการและสัญลักษณ์อย่างแม่นยำ

จากกรณีข้างต้น จะเห็นได้ไม่ยากว่า เช่นเดียวกับ “ผู้ตัดสินที่ชาญฉลาด” ในการแข่งขันฟุตบอล เครือข่ายการสื่อสารกำลังค่อยๆ รับรู้ถึงความฉลาดในตนเองจากฉากเฉพาะและภูมิภาคอิสระเพียงแห่งเดียวผ่าน “การรวมการรับรู้” “สมอง AI” และ “การทำงานร่วมกันหลายมิติ” เพื่อให้เส้นทางสู่ระบบอัจฉริยะในตัวเองขั้นสูงของเครือข่ายมีความชัดเจนมากขึ้น

จากข้อมูลของ TM Forum เครือข่ายอัจฉริยะในตัวเอง L3 “สามารถรับรู้การเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ ตลอดจนเพิ่มประสิทธิภาพและปรับเปลี่ยนได้เองภายในเครือข่ายเฉพาะทางเฉพาะทาง” ในขณะที่ L4 “ช่วยให้การจัดการวงปิดเชิงคาดการณ์หรือที่ใช้งานอยู่ของธุรกิจและประสบการณ์ของลูกค้า -ขับเคลื่อนเครือข่ายในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนมากขึ้นในโดเมนเครือข่ายหลายโดเมน” เห็นได้ชัดว่าเครือข่ายอัจฉริยะกำลังเข้าใกล้หรือบรรลุระดับ L3 ในปัจจุบัน

ทั้งสามล้อมุ่งหน้าสู่ L4

แล้วเราจะเร่งเครือข่ายอัตโนมัติทางปัญญาเป็น L4 ได้อย่างไร? Lu Hongjiu กล่าวว่า Huawei กำลังช่วยให้ China Mobile บรรลุเป้าหมาย L4 ภายในปี 2568 ผ่านแนวทางสามทาง ได้แก่ โดเมนเดียวที่เป็นอิสระ การทำงานร่วมกันข้ามโดเมน และความร่วมมือทางอุตสาหกรรม

ในด้านความเป็นอิสระของโดเมนเดียว ประการแรก อุปกรณ์ NE ถูกรวมเข้ากับการรับรู้และการประมวลผล ในด้านหนึ่ง มีการนำเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรม เช่น ม่านตาแบบออพติคอลและอุปกรณ์ตรวจจับแบบเรียลไทม์มาใช้เพื่อรับรู้การรับรู้ระดับพาสซีฟและมิลลิวินาที ในทางกลับกัน เทคโนโลยีการประมวลผลที่ใช้พลังงานต่ำและสตรีมคอมพิวเตอร์ได้รับการผสานรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างอุปกรณ์ NE อัจฉริยะ

ประการที่สอง เลเยอร์ควบคุมเครือข่ายที่มีสมอง AI สามารถรวมเข้ากับอุปกรณ์องค์ประกอบเครือข่ายอัจฉริยะเพื่อสร้างการรับรู้ การวิเคราะห์ การตัดสินใจ และการดำเนินการแบบวงปิด เพื่อตระหนักถึงการกำหนดค่าด้วยตนเอง การซ่อมแซมด้วยตนเอง และการดำเนินการแบบวงปิดแบบอัตโนมัติ การเพิ่มประสิทธิภาพด้วยตนเองโดยเน้นไปที่การทำงานของเครือข่าย การจัดการข้อผิดพลาด และการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายในโดเมนเดียว

นอกจากนี้ เลเยอร์การจัดการเครือข่ายยังมอบอินเทอร์เฟซทางเหนือแบบเปิดไปยังเลเยอร์การจัดการบริการชั้นบน เพื่ออำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันข้ามโดเมนและความปลอดภัยของบริการ

ในแง่ของการทำงานร่วมกันข้ามโดเมน หัวเว่ยเน้นย้ำถึงการตระหนักรู้อย่างครอบคลุมเกี่ยวกับวิวัฒนาการของแพลตฟอร์ม การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจ และการเปลี่ยนแปลงบุคลากร

แพลตฟอร์มดังกล่าวได้พัฒนาจากระบบสนับสนุนปล่องควันไปเป็นแพลตฟอร์มอัจฉริยะในตัวเองที่ผสานรวมข้อมูลระดับโลกและประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญ กระบวนการทางธุรกิจจากอดีตที่มุ่งเน้นไปยังเครือข่าย กระบวนการขับเคลื่อนการสั่งงาน สู่ประสบการณ์ที่มุ่งเน้น การเปลี่ยนแปลงกระบวนการติดต่อเป็นศูนย์ ในแง่ของการเปลี่ยนแปลงบุคลากร ด้วยการสร้างระบบการพัฒนาแบบ low-code และการห่อหุ้มอะตอมมิกของความสามารถในการดำเนินงานและการบำรุงรักษา และความสามารถของเครือข่าย เกณฑ์ในการเปลี่ยนแปลงบุคลากร CT ไปสู่ความฉลาดทางดิจิทัลก็ลดลง และทีมปฏิบัติการและบำรุงรักษาก็ได้รับการช่วยเหลือในการแปลงเป็น DICT ความสามารถพิเศษ

นอกจากนี้ หัวเว่ยยังส่งเสริมการทำงานร่วมกันขององค์กรมาตรฐานหลายแห่งเพื่อให้บรรลุมาตรฐานรวมสำหรับสถาปัตยกรรมเครือข่ายอัจฉริยะในตัวเอง อินเทอร์เฟซ การจำแนกประเภท การประเมิน และด้านอื่น ๆ ส่งเสริมความเจริญรุ่งเรืองของระบบนิเวศอุตสาหกรรมด้วยการแบ่งปันประสบการณ์เชิงปฏิบัติ ส่งเสริมการประเมินและการรับรองไตรภาคี และการสร้างแพลตฟอร์มอุตสาหกรรม และร่วมมือกับเครือข่ายย่อยการดำเนินงานและการบำรุงรักษาอัจฉริยะของ China Mobile เพื่อจัดเรียงและจัดการกับเทคโนโลยีรูทร่วมกันเพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีรูทมีความเป็นอิสระและควบคุมได้

ตามองค์ประกอบสำคัญของเครือข่ายอัจฉริยะในตัวเองที่กล่าวถึงข้างต้น ในความเห็นของผู้เขียน "Troika" ของ Huawei มีโครงสร้าง เทคโนโลยี ความร่วมมือ มาตรฐาน ความสามารถ ความครอบคลุมที่ครอบคลุม และพลังที่แม่นยำ ซึ่งคุ้มค่ากับการรอคอย

เครือข่ายอัจฉริยะในตัวเองเป็นความปรารถนาที่ดีที่สุดของอุตสาหกรรมโทรคมนาคม ที่เรียกว่า "บทกวีของอุตสาหกรรมโทรคมนาคมและระยะทาง" นอกจากนี้ยังได้รับการขนานนามว่าเป็น "เส้นทางยาว" และ "เต็มไปด้วยความท้าทาย" เนื่องจากมีเครือข่ายและธุรกิจการสื่อสารที่ใหญ่และซับซ้อน แต่เมื่อพิจารณาจากกรณีการลงจอดเหล่านี้ และความสามารถของทรอยกาในการรักษามันไว้ เราจะเห็นว่าบทกวีไม่ภาคภูมิใจอีกต่อไป และอยู่ไม่ไกลเกินไป ด้วยความพยายามร่วมกันของอุตสาหกรรมโทรคมนาคม ดอกไม้ไฟจึงเต็มไปด้วยดอกไม้ไฟมากขึ้นเรื่อยๆ