[马来西亚 ，吉隆坡  ，2019年11月13日] 今举行颁奖颁奖的TM Forum 2019数字化转型亚太峰会上  ，华为于网人工智能产品产品部CTO程磊余先生和说中国电信集团北京大研究者院于网AI两个中心各种技术总监钱兵余先生  ，共同发表了《基于说中国电信天翼云NAIE的AI容量分析及创新成果》主题演讲。华为和说中国电信共同合作  ，将iMaster NAIE（Network AI Engine）做为电信能力全面了共有有部分  ，在说中国电信天翼云最后完成部署  ，构建了说中国电信AI应用开发能力全面。基于电信天翼云NAIE其他平台与说中国电信集团的无线智能运维海牛推理其他平台实施共同合作 ，在无线于网小区异常检测 ，无线小区容量分析及场景实施了成功后的探索实践。

华为iMasterNAIE使能于网智能化  ，让于网AI开发更简简单单

越来越大5G于网加速建设工作  ，多样化5G应用场景使于网数据统计 呈指数级增长  ，于网告警故障处理完成、扩容优化等潜在需求与日俱增。电信其他行业的运维技术水平却未能 跟上业务发展中节奏  ，运营商面临 OPEX增长大大以下收入增长  ，成本和效率未能应对跨其他行业竞争等结构性核心真的很难解决 。急需实施于网自动化和智能化的运行系统架构性创新核心真的很难解决 结构性核心真的很难解决 。

华为于网人工智能产品产品部CTO程磊介绍一华为于网人工智能引擎（iMaster NAIE）

华为于网人工智能引擎iMaster NAIE  ，在云端引入AI并潜在需求提供数据统计 湖专业服务  ，模型训练专业服务、模型生成专业服务和通信模型专业服务  ，大幅可减少电信于网AI引入门槛 ，可减少于网AI开发效率。iMaster NAIE依托华为公有云  ，主要包括于网AI应用开发业务中最复杂共有部分的其他工作  ，如数据统计 各种准备 ，数据统计 特征探索  ，模型调优等 ，便于开发者快速获取iMaster NAIE能力全面  ，程磊介绍一到。

数据统计 湖专业服务 ，把数据统计 采集、集成、建模、分析及、标注等数据统计 处理完成工具除此之外数据统计 治理模板 ， 以云专业服务的才能真正手段 向开发者潜在需求提供 ，可减少数据统计 治理效率。全部支持30+类网元  ，100+种设备自动对接  ，内置以下10种电信业务场景模板  ，潜在需求提供高效的电信数据统计 标注工具和4.8亿在线训练数据统计 样本  ，数据统计 各种准备时间不从才发现的3个月缩短到1周  ，节省90%的时间不。

模型训练专业服务  ，潜在需求提供IDE开发自然环境 ，诸多方面数据统计 处理完成、特征提取、模型训练和验证等相关功能  ，全部支持业界主流算法框架  ，如TensorFlow、Caffe2、SParkML等  ，预置30+电信于网特征探索工具  ， 50+电信三大领域 资产  ，集成多个场景的算法调测、特征专业服务和处理完成SDK  ，让模型的设计造型 和探索周期从3周可减少到1周  ，缩短70%时间不。

模型生成专业服务 ，较少模型训练专业服务  ，推动简化模型开发动态过程  ，只也才能真正更多输入符合规定要求的训练数据统计 ，就也才能真正更多以快速最后完成模型训练和验证  ，大幅可减少电信AI模型开发的基础技能门槛和周期。以数据统计 两个中心PUE优化为例 ，传统形式模型开发投入涉及多个角色设定 ，诸多方面暖通专家 ，数据统计 工程师 ，算法专家  ，应用开发工程师等  ，也才能真正更多以下半年的时间不才能真正更多最后完成；而基于模型生成专业服务  ，只也才能真正更多1名暖通专家  ，2周时间不便可训练出所需模型 ，总的来看开发投入可减少95%以下。

通信模型专业服务  ，基于云端推理框架  ，全部支持云化部署  ，便于业务快速集成。消费用户便可调用API  ，输入推理数据统计 便可快速最后完成推理 ，运行效率高 ，推理结果呢可用于业务应用开发。那些专业服务大多适用于那些模型泛化通用性强的场景  ，如KPI异常检测、硬盘故障检测等。

基于天翼云NAIE和说中国电信海牛其他平台最后完成无线于网容量分析及创新实践

说中国电信无线于网面临的大多挑战：于网故障和新奇体验类核心真的很难解决 事先发现其他人其他人难  ，75%的新奇体验类核心真的很难解决 都来自美国消费用户投诉；于网核心真的很难解决 根因定位及追踪不易  ，越来越大于网复杂度可减少 ，单纯再利用专家实际经验核心真的很难解决 核心真的很难解决 才能真正手段 效率低下  ，运维人员大多时间不都会定位核心真的很难解决 ；于网故障和流量等未能分析及精准  ，暂最后完成真的很难精确于网规划和总的来看控制。

项目项目引入大数据统计 处理完成和AI各种技术 ，在数据统计 质量总的来看控制 ，无线小区异常检测  ，无线小区容量分析及三诸多方面实施实践。依托NAIE的于网AI数据统计 处理完成和模型训练能力全面  ，海牛其他平台的实时推理和模型评估优化能力全面 ，在异常检测的多路径选则算法 ，短周期容量分析及的LSTM算法  ，长周期容量分析及的Fusion有机结合算法实施创新实践  ，大幅可减少异常小区检测准确率和小区流量分析及精度。推动评估  ，试点小区结果呢容量拥塞结果呢新奇体验核心真的很难解决 的投诉率下降12%  ，运维效率可减少20%。

说中国电信集团于网AI两个中心各种技术总监钱兵介绍一无线于网容量分析及TMF催化剂项目项目实践

数据统计 质量总的来看控制  ，才能真正手段 NAIE数据统计 湖潜在需求提供的能力全面 ，有机结合小区异常检测和容量分析及场景定义数据统计 采集一般标准和数据统计 元数据统计 规范  ，将共有部分据源  ，多周期  ，杂乱难理解方式的低质量数据统计 转换成统一数据统计 源  ，易理解方式高质量数据统计 。实施异常检测数据统计  ，有机结合专家实际经验预置异常门限  ，自动批量标注。对5000+性能指标实施数据统计 聚类 ，找出数据统计 周期性 ，趋势性 ，突发性等7类数据统计 特征。为高质量高精度模型训练潜在需求提供可以保证。

异常小区检测  ，实施各不各不相同指标的各不各不相同数据统计 特征多路径选则相应算法  ，有机结合单指标检测->专家规则->多指标联合检测的三步检测算法 ，将异常小区检测准确率能达到89%。

短周期容量分析及 ，才能真正手段 KD-tree构建小区空间较少很关键关系  ，快速找出小区周边邻区很关键关系  ，才能真正手段 LSTM Seq2seq算法对小区统一建模 ，找出消费用户行为规定 导致的流量强规律。除此之外算法不光会综合考虑重大事件  ，天气等因素  ，对突发性事件实施有效总的来看控制 分析及。对7天的容量分析及统计分析及  ，项目项目分析及有效总的来看控制 性以下97%。

长周期容量分析及无强规律性 ，受非常多 外部因素带来影响  ，如于网变更、资费总的来看调整等  ，容量分析及的准确率现在 是业界的挑战。项目项目实施清除非其他人因素结果呢的流量波动异常  ，按小区特征聚类分组共有建模  ，按数据统计 特征聚类实施多算法Fusion有机结合等很关键手段可减少容量分析及准确率。对20000个基站小区6个月中华历史 数据统计 统计分析及建模分析及发展未来3个月容量 ，Fusion有机结合算法分析及有效总的来看控制 性可以下80%  ，较于传统形式的Holt-winters算法分析及有效总的来看控制 性有且39%。

项目项目获得推动性创新成果  ，并将仍然孵化  ，在2020年初应用到说中国电信5G于网规划 ，优化和维护三大领域 。并管理监控全国范围100万设备的数据统计 质量  ，专业服务300万通信组织一和全国范围3亿多无线于网消费用户。“让让我们要实现目标 是实施AI智能异常检测和容量分析及  ，让于网质量劣化前优化质量  ，于网拥塞前总的来看调整流量！”钱兵结果呢说到。