Fujitsu 抓住端到端 AI 的机会

快速阅读: 据《RCR 无线》最新报道，在MWC上，富士通强调电信领域的人工智能应端到端应用，覆盖RAN、光网络及AIOps。AI不仅是RAN性能优化工具，更是网络变现和转型的关键。CSPs需结合技术投资进行组织变革，如富士通NetMod套件所示，可显著提升效率。人工智能正推动电信业效率提升和商业模式创新。

在移动世界大会上，围绕电信领域的人工智能讨论十分热烈，一个关键主题浮出水面：人工智能的影响远超无线接入网络（RAN）。富士通网络业务全球营销主管里奇·科尔特表示，通信服务提供商（CSPs）需要采取端到端的人工智能应用方法，不仅涵盖RAN，还要包括光网络和AIOps方法论。

科尔特强调：“人工智能对网络至关重要，在网络变现方面存在机遇，同时我们也可以优化和转型网络……开放网络只是一个起点……我们看到O-RAN甚至进入了光网络，通过分解光网络组件来提高网络管理效率，这是通过开放线路系统和Open ROADM实现的，该计划旨在分解光网络组件以便更高效地管理网络。”

聚焦于人工智能如何影响RAN，科尔特将其分为三个部分：AI与RAN、AI for RAN以及AI on RAN。

– **AI与RAN**：指共享基础设施，其中AI工作负载和RAN工作负载在同一硬件上运行。“从这一点出发，你可以利用多余的容量进行变现，”科尔特解释道。

– **AI for RAN**：专注于通过AI提升RAN性能。他指出，富士通的客户在各种AI驱动的优化用例中看到了20%到50%的性能提升。

– **AI on RAN**：涉及利用无线电网络支持生成式AI应用程序，确保通信服务提供商能够满足不断变化的终端用户需求。

在移动世界大会上，富士通及其合作伙伴展示了如何在基于AI的开放RAN网络上运行多种先进的消费者应用，与RAN工作负载并行运行。在AI for RAN的前沿，富士通正与软银和NVIDIA合作，验证包括上行链路信道插值在内的应用场景，该场景使用AI来提升RAN性能。

科尔特提出的另一个关键点是，CSPs不仅仅需要购买AI解决方案，还需要进行适当的组织和工作流程变革，以成功利用技术投资。这就是AIOps，“另一个关键领域，你在这里使用AI和AI应用程序在整个网络生命周期内以更优方式完成任务，”他说。从网络设备的初始部署到日常故障排查，AIOps旨在以更优方式完成任务。

他举例说明了使用AI加速和自动化根本原因分析。当网络运维中心工程师发现流量激增时，可以使用AI隔离问题并快速识别潜在问题，从而加快解决问题的速度。科尔特还提到AIOps在淘汰传统网络资产方面发挥重要作用，CSPs“需要找到一种方法将这些设备移出网络，切断对其供电，并升级到具有更好安全性和性能的新解决方案”。

至于他的最后一点，富士通的AI驱动网络现代化（NetMod）解决方案，一套包含13种AI工程工具的套件，可以减少人工操作量80%，缩短任务耗时75%，并缩短交付周期67%。具体示例包括迁移同类设备、将传统设备迁移到下一代设备、需要电路重新设计和网络核心扁平化的迁移。

科尔特提出的另一个关键点是，CSPs不仅仅需要购买AI解决方案，还需要进行适当的组织和工作流程变革，以成功利用技术投资。这就是AIOps，“另一个关键领域，你在这里使用AI和AI应用程序在整个网络生命周期内以更优方式完成任务，”他说。从网络设备的初始部署到日常故障排查，AIOps旨在以更优方式完成任务。

正如科尔特所明确指出的那样，人工智能不再是电信领域孤立的工具——它是效率和新商业模式的根本推动者。对于CSPs而言，让网络具备前瞻性意味着实施端到端的人工智能战略，从而在整个网络堆栈中带来价值。

(以上内容均由Ai生成)