诺基亚和AWS测试实时5G切片AI

为5G基础设施注入智能

诺基亚和亚马逊网络服务公司揭露了一项协作试点计划，将人工智能应用于5G最有前景但技术上最具挑战性的功能之一：实时网络切片。该举措将诺基亚的电信专业知识与AWS的云计算和机器学习基础设施相结合，创建一个可以根据变化的需求模式动态分配网络资源的系统。

网络切片是将单个物理5G网络划分为多个虚拟网络的能力，每个网络都针对不同类型的流量进行优化。专门用于自动驾驶汽车的切片可能优先考虑超低延迟，而用于视频流的切片可能强调吞吐量。到目前为止，配置这些切片一直是一个需要仔细规划和静态资源分配的手动过程。

试点系统使用在网络流量模式上训练的机器学习模型来预测需求波动，并自动实时调整切片配置。当AI检测到特定切片接近容量而另一个切片有多余资源时，它可以在毫秒内重新分配带宽——速度远快于任何人工操作员的反应。

该系统在三层上运行。预测层分析历史流量数据和外部信号（如一天中的时间、当地事件和天气模式）以预测需求。优化层根据当前和预测的需求确定最有效的资源分配。执行层通过诺基亚的管理平台实施网络配置的变更，该平台直接与无线接入网和核心网基础设施相连。

AWS为AI模型提供云计算主干，包括训练基础设施和实时决策所需的低延迟推理端点。诺基亚贡献了其在电信协议、网络架构和5G无线系统特定限制方面的深厚知识。

智能网络切片的潜在应用几乎涵盖了所有依赖可靠、高性能连接的行业。在医疗保健中，用于远程手术的网络切片可以保证外科医生从数百英里外操作机器人系统所需的亚毫秒延迟。在制造业中，专用切片可以确保工业IoT传感器和自动机器人即使在网络流量繁重时期也能保持恒定连接。

电信行业长期以来一直将网络切片宣传为5G的关键收入驱动力，声称运营商可以为保证的服务质量收取溢价。然而，实时管理多个虚拟网络的运营复杂性一直是广泛商业部署的重大障碍。

诺基亚-AWS合作代表了电信和云计算行业的重要融合。随着5G网络变得更具软件定义性和云原生性，电信设备供应商和云服务提供商之间的传统界限正在模糊。两家公司都可能受益于在AI驱动网络管理中建立早期领导地位。

对于电信运营商来说，该试点提供了一条通往更有效频谱利用和新收入流的道路。通过自动化切片管理，运营商可以降低运营成本，同时提供正当高价溢价的差异化服务。当通过AI自动化减少管理开销时，5G网络切片的经济案例变得实质性更强。

来自爱立信、三星和其他设备供应商的竞争性举措正在追求类似的目标，但诺基亚-AWS组合在云规模和电信领域专业知识方面具有独特优势。该试点的结果可能会影响全球主要运营商的采购决策。

尽管前景看好，但仍存在多个技术障碍。AI系统必须在边界情况下证明其可靠性——意外流量模式或设备故障可能导致次优或有害资源分配决策的情况。还需要解决围绕网络中立性和公平接入的监管考虑，特别是在监管机构可能审查动态资源分配是否存在歧视性影响的市场。

诺基亚和AWS计划在未来几个月内将试点扩展到包括不同地理市场的多个运营商合作伙伴，目标是在2027年初转向商业可用性。如果成功，该举措可能会为全球5G网络的管理和货币化方式建立新标准。

本文基于AI新闻的报道。阅读原始文章。