产业与政策丨数据驱动的网络智能运营体系思考
作者简介
程新洲
中国联合网络通信有限公司研究院网络智能运营研究中心教授级高级工程师，主要从事网络大数据、网络智能运营等研究工作。
贾玉玮
中国联合网络通信有限公司研究院网络智能运营研究中心工程师，主要从事网络态势感知分析及研究、网络大数据行业应用产品研发等工作。
成 晨
中国联合网络通信有限公司研究院网络智能运营研究中心工程师，主要从事网络大数据分析挖掘、行业融合大数据产品研发等工作。
论文引用格式：
程新洲, 贾玉玮, 成晨. 数据驱动的网络智能运营体系思考[J]. 信息通信技术与政策, 2021,47(6):68-73.
数据驱动的网络智能运营体系思考
程新洲 贾玉玮 成晨
（中国联合网络通信有限公司研究院，北京 100048）
摘要：当前，整个社会的数字化转型正在加速，运营商网络价值凸显，面临巨大机遇。同时，随着5G网络大规模部署，运营商也面临着网络形态复杂化、业务模式多样化、服务对象个性化等诸多挑战。在此背景下，构思数据驱动的网络智能运营体系，通过“云网赋能”“数据使能”“应用智能”分层分级打造网络智能运营的连接能力、数据能力和工具手段，辅以“智能生态”作为保障，可实现“智能服务”的最终目标，从而全面推动社会智能化发展。
关键词：网络智能运营；数字化运营；数字化转型；云网一体；数据融合；智能应用；智能服务
中图分类号：TN915.5；TP18；TP311.13 文献标识码：A
引用格式：程新洲, 贾玉玮, 成晨. 数据驱动的网络智能运营体系思考[J]. 信息通信技术与政策, 2021,47(6):68-73.
doi：10.12267/j.issn.2096-5931.2021.06.009
0 引言
“十四五”规划建议中多次提及数字化，为未来数字经济发展和社会数字化转型指明了方向。数字化转型的浪潮将给信息通信业带来巨大的发展机遇，也对电信运营商服务社会数字化转型的能力提出了新的更高要求。运营商作为数字化转型的有力推动者，在加速构建信息通信基础设施的同时，亟需通过构建智能运营体系，推动自身的数字化转型，从而提升数字化服务的能力并赋能千行百业。本文聚焦于通信运营商的数字化转型，基于时代背景下通信网络所面临的变革与挑战，提出了数据驱动的网络智能运营体系架构，并阐述了其核心要素及演进方向。
1 当前运营商面临的环境和背景
2020年，新冠肺炎疫情突如其来，在带来巨大灾难的同时也促使数字经济高速发展、5G网络加速建设，新一轮科技革命和产业变革正处于取得重大突破的历史关口，整个社会的数字化、网络化、智能化进程正在加速。各行各业的数字化转型正牵引ICT技术及产业结构性升级，人类社会从“弱联接”历经“广联接”后加速走向“智能联接”，而运营商将逐渐成为全社会的底座和基石。
1.1 新冠肺炎疫情使运营商的网络价值不断凸显
2020年年初新冠肺炎疫情（简称“疫情”）的暴发，让快速运转的社会被迫按下了暂停键，而全球空前数量的人口将远程办公定义为生活的新常态。随着新的数字化行为的形成，疫情凸显了通信运营商在危难时期以强大的数字化通信能力支持社会正常运转的关键作用。爱立信移动市场报告显示，中国、法国、德国、印度、意大利、韩国、西班牙、瑞典、英国、美国和巴西最初隔离阶段受疫情影响严重的地区，移动语音业务和数据业务均显著增加，且语音次数和时长增加20%~70%，数据流量增加20%~100%，Wi-Fi使用时间平均每天增加了2.5 h。其中，有83%的受访者认为通信技术以各种方式帮他们应对了疫情的影响，有67%的受访者认为可靠的网络连接帮他们实现了非常方便的远程办公。
疫情期间，医疗、教育、娱乐、服务等诸多领域智能应用兴起，引爆了多种智能产品和服务新业态新模式（见图1）。例如，根据网易新闻的数据，视频方面，2020年春节期间，抖音“冠状病毒肺炎”相关话题出现上百个，仅“新型冠状病毒” 的视频播放量多达182. 5亿次，人民日报、央视新闻发布的“钟南山院士建议”视频的点击量高达1.4 亿次以上；游戏主机销量大增，任天堂Switch主机销量增长率达到8%，王者荣耀日单流水达到20 亿元。直至后疫情时代的2021年春节，网上备年货、直播云拜年、宅家云旅游等各类创新服务赋予异地春运强烈的仪式感。根据光明网的数据，2021年春节期间，全国外卖订单量同比增长70%；抖音上的拜年视频累计播放量超过506 亿次，短视频拜年成新年俗；全国50 多个著名博物馆开通了线上参观业务，各大景区也开通直播业务。
图1 运营商网络赋能千行百业
可见，新冠肺炎疫情给千行百业带来变革，给通信行业带来发展契机，各类线上业务不断兴起，使得运营商网络的负荷大幅提升，业务模式和流程更加丰富化、多样化。后疫情时代，数字化转型的进程加速，产业界通过推进简化、自动、智能、协同等办法，寻求更优的生产架构，以应对市场要求的灵活且定制化程度高的网络服务需求，电信产业已经进入架构性创新周期。
1.2 5G网络的快速部署为赋能千行百业奠定了基础
根据工业和信息化部发布的数据，我国已建成全球最大的5G网络，独立组网率先规模商用，基站数占全球的70%，实现了所有地级以上城市5G网络全覆盖；我国已建成开通5G基站超过73 万座，其中2020年新增基站超过60 万座，联通电信共建共享基站超过33 万座；我国5G终端连接数超过2 亿，其中2020年累计出货量超过1.6 亿，5G手机出货量占比超过60%。
5G网络与4G网络相比，在数据传输速率、端到端时延、接入用户容量等方面有极大的能力提升，这也是影响5G产业布局的重要因素。在4G网络中承载即业务，只需简单地将无线资源划分为不同的业务等级，以确定性的模式进行网络资源调度；与4G简单地将无线资源划分为不同的业务等级不同，5G网络通过切片满足不同的业务场景，不同行业的5G业务模式和流程不断的丰富化、多样化、智能化，为网络具备灵活敏捷的交付能力和确定性的服务保障能力提供了先决条件。
5G网络的快速部署加速赋能了千行百业，相关行业应用接踵落地。5G不仅能够满足个人用户高端消费需求，如VR/AR、超高清视频、云游戏等，同时也为医疗、健康、工业生产等行业应用的创新发展提供了新模式和新动力。目前，我国开展了大量围绕5G行业的深度应用，已形成“3+4+X”融合应用体系（三大应用方向、四 大通用应用、X 类行业应用）[1]。其中，根据产业互联网周报数据，“5G+工业互联网”在建相关项目超过1100 个，服务于工业互联网的5G基站超过3.2 万个；5G+远程会诊在19个省份的60多家医院上线使用，5G+自动驾驶、5G+智慧电网、5G+远程教育等新模式新业态不断涌现，“5G上珠峰”“5G下深矿”“5G进海港”等引发社会广泛关注[2-3]。根据全球移动通讯系统协会（Global System for Mobile Communications Association，GSMA）的预测，到2026年，5G与垂直行业的融合应用业务带来的额外收入将达到6190 亿美元，约占运营商整体收入的36%。一座连接5G与全社会的桥梁正在悄然建设中，5G不再是难以触及的“空中楼阁”，而是开始显露出改变社会的力量，真正地“飞入寻常百姓家”[4]。
2 运营商的网络运营所面临的挑战
新冠肺炎疫情带来引发行业变革与促进5G网络快速部署的双重作用，给通信行业带来不少发展契机，使电信行业成为全社会的底座和基石以及数字经济的奠基者，同时也给电信运营商带来诸多挑战。
（1）服务对象和业务场景多样化程度大幅提升。5G的快速部署和商用落地实现了“人人通信”到“万物智联” 的演进，也使服务对象和业务场景发生了转变：服务对象从传统的个人通信业务转变为数字化行业业务，个性化需求增强，通用性网络服务无法满足其诉求；业务场景由网络驱动业务转变为行业驱动业务，由个人通信业务转变为数字化行业业务。因此，亟需通过大数据和AI等手段，提升用户行为洞察、网络态势感知能力，让运营商网络更懂服务对象，随需匹配，保持灵活弹性。
（2）网络复杂度大幅提升。一是多代系网络共存的复杂性使得资本性支出和运营成本同时不断攀升。在相当长一段时间内，5G网络将长期与2G/3G/4G网络共存，电信联通5G网络共建共享、云网端到端问题定位难，为5G网络建设尤其是后期运营和维护带来巨大困难。二是新技术引入的复杂性。为支撑5G的3种典型业务场景（增强型移动宽带、海量机器类通信、超可靠低时延通信）并保证良好的网络性能，引入了大规模多输入多输出、灵活空口等复杂性较高的新技术。三是基于虚拟化和云化理念重新构筑的5G核心网在带来资源调度灵活性的同时，也增加了网元和接口的多样化，提出了网络统一调度管理的要求，使传统网络运维问题更凸显。
（3）数据血液未贯通。主要体现在：一是数据来源丰富，管理方众多。运营系统、管理/维护平台、网络接口等分散存储在各专业系统中。二是数据跨域、维度多。有5G+2G/3G/4G网络+物联网、网络侧+用户侧+业务侧、接入层+网络层+应用层、控制面+信令面等多种数据域和数据维度。三是数据可信可用度需提升，烟囱化、不透明、未共享等问题需解决。
（4）IT云资源和服务未统一编排管理。主要体现在：一是资源实时调度困难，网络运行复杂度高。二是IT多云的资源和服务未实现跨域管理、端到端编排、全网内容分布以及全局性的策略训练及推理。三是尚未形成智能融合云实现整体异构IT基础设施的全面云化以及敏捷、自动、智能的资源调度策略。
面对5G时代的新挑战，需要运营商构建“数据驱动+智能闭环” 的运营体系，实时汇聚各行各业全流程、全要素的全连接实时数据，并进行清洗、融合、标注，通过智能化手段形成三方面能力[5-6]：一是网络的全景掌控,即构建多维网络运行态势监测系统，实现自动化智能化的网络配置与调整、网络运维与优化，从而实现网络自动自治自愈；二是服务对象的全息洞察，即精确洞察多元用户、差异化业务、泛终端的特征及其变化趋势；三是云网边端业的自动匹配，即实现网络能力与服务对象个性化诉求在不同时空场景下的精确匹配，并通过CT与IT的融合、云网融合以及融合数据的挖掘技术，对业务和网络的发展、云网边端业匹配度进行预判，提升运营的效率和智能化程度，构建开放的智能运营生态体系。
3 数据驱动的网络智能运营体系
数据是实现智能运营的坚实基础，数据驱动的网络智能运营体系倡导“数据即产品”“数据即服务”的理念。该体系以大数据及AI技术为引擎，通过建立云网、数据、应用的智能联动服务体系，实现敏捷的业务调度管理、动态智能的供需服务匹配，促进降本增效、网络服务能力提升[7]。数据驱动的网络智能运营体系架构如图2所示，通过“云网赋能”“数据使能”“应用智能”分层分级打造网络智能运营的连接能力、数据能力和工具手段，辅以“智能生态”为保障，最终实现“智能服务”的目标。
图2 数据驱动的网络智能运营体系架构图
3.1 网络智能运营的关键能力
3.1.1 “云网赋能”——泛在可靠的连接
随着5G的到来，各类新兴业务层出不穷。5G将提供高速率、高可靠连接服务，为用户带来超高清视频、下一代社交网络、VR、AR等更加身临其境的业务体验。同时，5G还将与车联网、工业互联网、智慧医疗、智能家居等to B场景深度融合。为了适应这些新兴业务，需要打破网络与IT间的传统壁垒，突破网络分段管理模式和IT系统“烟囱式”架构，按照云网深度融合方式建立领先的生产运营和管理体系，从而更好地满足多元业务需求，云网融合将成为未来技术发展的必然趋势。
随着网络的不断云化，将逐渐形成“网中有云、云中有网”的一体化局面，云网将成为整个智能运营体系中所有要素的驱动和基础，云网中流动的数据信息将成为贯穿网络智能运营体系全生命周期的数字血液。
3.1.2 “数据使能”——可信可用的数据
基于云网基础底座持续获取数据生产要素，通过跨域数据融通丰富数据内涵，通过数据能力开放为上层智能应用赋能，提升数据的原子化能力，发挥数据要素的边际溢出效应。
（1）跨域数据融通：云网融合新型架构逐步实现了对云网业务的统一编排和智能调度，通过新一代云化数据采集方案，逐步实现自动化、智能化的网络数据采集；通过对网络数据进行清洗、解析、加密、标签化[8]，确保网络数据可信可用；通过网络数据与B域、M域、D域等多源异构数据融合，提升云网一体化数据的多场景应用能力；通过制定安全管理策略，构建数据全生命周期的安全管控框架，规避数据流转风险[9]。
（2）数据能力开放：通过建立基于场景的数据整合关系和公共数据模型，实现数据接口场景化、标准化、自动化，形成数据到信息的转化；通过对外提供意图化的接口，简化上层对网络专业知识的能力要求，从而构建对应的分层数据治理架构，满足不同处理时效、不同处理规模和不同处理精度的数据要求，形成通用及可扩展的业务建模方法及数据挖掘算法组件，构建可开放的底层数据能力。
3.1.3 “应用智能”——体系化智能化的工具手段
基于底层数据开放，构建算法模型、知识库、工具组件、系统平台等通用能力，打造可识别、可预测、可溯源、可视化的应用驱动层，实现与上层智能服务的解耦，提高运营管理效率。
（1）通用算法模型：构建AI模型知识库，涵盖AI模型的开发、调测和发布，推进全生命周期的可服务化能力的知识沉淀，逐步构建面向领域生态的AI标准服务，促进同领域AI模型快速复用、跨领域AI模型简化开发。构建云网协同的AI模型分层架构，结合联邦学习、迁移学习和AutoML等技术，实现AI模型的跨层、跨域和跨局点协同和长周期模型劣化的自调整。
（2）专家经验知识库：构建网络运营知识库，形成网络实时、动态运行视图，面向5G、物联网，构建云网、业务及用户的协同匹配知识集，建立基于服务等级协议（Service-Level Agreement，SLA）的5G to C/to B/to H业务质量及客户感知评价体系与提升解决方案等，形成智能化决策体系及能力。
（3）网络智测、智维、智优系统工具：开发智能化、自动化的网络运行状态监测系统，对网络运行数据进行灵活的过滤、匹配、分类、溯源，对网络故障进行快速诊断，配合相应的通信业务模型和网络拓扑结构实现故障的精准定位和根因分析，并通过历史数据不断自学习实现故障预测，提升处理效率和准确性。基于知识图谱进行深度特征挖掘和学习，构建智能优化引擎，模拟专家思维驱动网络主动实时地作出决策，进行主动式优化和调整，使网络处于最佳工作状态。
3.2 网络智能运营的目标愿景
基于融合数据及智能工具库，通过知识积累、部署模式探索等方式，实现对技术演进、业务发展、市场方向的智能决策，驱动网络、业务智能化创新发展。
（1）网络全景实时掌控：通过构建面向设备、网络、用户及业务的网络运行态势实时感知体系，从网络性能、容量、状态、安全及网业匹配性等多个维度，实时动态洞察网络运行状况，通过AI建模，对网络各个环节的运行态势进行预测及推演，对网络未发生故障进行主动预测、快速感知和提前预防。
（2）服务对象动态追踪：依托融合数据源，获取to C、to B、to H各类服务对象的属性信息、套餐信息、消费信息、业务体验等，通过关联分析和模型挖掘，实现服务对象多模场景下的业务感知评估。针对不同实体进行关系描述、意图推理和决策预判，深层次挖掘服务对象在不同时空场景下的个性化诉求。
（3）智能需求精准匹配：基于网络态势感知及服务对象洞察结果，针对应用场景，将服务对象业务意图自动转换为网络语言，形成层次化的网络参数、配置调整策略，实现资源合理调度，问题有效定界，驱动网络自调整、自优化和自愈自治，达到网络能力和用户诉求的智能化匹配。
（4）客户体验持续提升：通过服务对象意图挖掘与预判，有针对性地进行套餐签转、离网预警、业务增值策略制定、精准营销等，提升用户感知体验及市场运营效率，促进运营商业务形态和市场空间多元化发展。
3.3 网络智能运营的生态体系
如图3所示，未来运营商将从传统运营模式向生态运营模式转变，聚合客户、产品研发团队和合作伙伴，以服务客户为目的，逐步实现“产品—平台—服务”的合作开放生态。通过数字化运营平台把客户侧和供给侧连接起来，在平台内实现与合作企业、供应商平台的互联互通；在后端实现自有产品、合作产品的场景化的二次融合，实现面向全量客户的供给。
图3 网络智能运营生态图
在构建智能生态的过程中，运营商需加快转型步伐、加紧自主创新、储备关键技术能力，在整个生态系统中建立更密切的合作关系，充分挖掘市场机遇，与初创企业、学术界、技术和平台供应商达成共生性合作伙伴关系，通过紧密合作实现共赢[10]。
4 结束语
面对新冠肺炎疫情的重大冲击，整个社会的数字化、网络化、智能化进程正在加速，各行各业积极寻求数字化转型。我国开发了大量围绕5G的行业应用，涉及工业、医疗、教育等领域,电信业逐渐成为全社会的底座和基石，运营商网络价值凸显，面临巨大机遇。同时，随着5G网络的大规模部署，运营商网络处于2G/3G/4G/5G多制式并存的复杂格局；各类新兴应用场景的涌现使运营商业务模式和流程不断丰富化、多样化、复杂化，运营商传统业务模式面临颠覆性变革；服务对象由to C向to B转变，to B用户对网络服务的个性化和实时化需求更高，要求网络足够弹性，服务和响应足够敏捷。这些变革给运营商网络运营带来了诸多挑战。
数据驱动的网络智能运营体系将以技术升级和行业创新为驱动力，通过数据融合及能力开放，强化数据的全域融合、分层闭环和安全可信；通过数据智能及驱动层打造，构建业务智能引擎，支撑上层应用研发；通过数据创新应用及生态构建，聚合客户、产品研发团队和合作伙伴，提供智能的技术支撑和动态的个性化服务，建立客户侧和供给侧连接的智能运营生态。网络的智能运营将促进网络技术与实体经济的深度融合，进一步推动经济的数字化和社会的智能化发展。
参考文献
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[10] 中国信息通信研究院. 中国数字经济发展白皮书(2020年)[R], 2020.
Data driven network intelligent operation architecture
CHENG Xinzhou, JIA Yuwei, CHENG Chen
(China Unicom Research Institute, Beijing 100048, China)
Abstract: At present, the digital transformation of the entire society is accelerating, and the value of telecom networks is prominent, operators are facing huge opportunities. At the same time, with the large-scale deployment of 5G networks, operators are also facing many challenges such as complex network deployment, diversified business models, and personalized user demand. Under this background, this paper proposes a data-driven network intelligent operation architecture. The basis capability of this architecture is built through three steps, which are “cloud network empowerment”, “data enablement”, and “application intelligence”, supplemented by “smart ecology” as a guarantee, this architecture aims to achieve the ultimate goal of “smart services”. Thereby it will be comprehensively promoting the intelligent development of the whole social.
Keywords: intelligent network operation; digital operation; digital transformation; overall cloud and network; data integration; intelligent applications; intelligent services
本文刊于《信息通信技术与政策》2021年 第6期
主办：中国信息通信研究院
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