4月18日，在北京举行的中国SDN / NFV / AI会议上，华为就SoftCOM AI建立自动驾驶网络发表了专题演讲，阐述了未来电信网络走向自动驾驶的必然路径，并介绍了华为SoftCOM AI详细地。华为AI模型与技术总监杨健表示，通过该平台，华为解决方案平台和服务可以将当前的AI应用开发效率提高80％。培训服务部。随着下一代5G网络的出现物联网，基站数量和终端连接数量将呈现爆炸性增长。到2025年，网络终端连接的数量预计将达到750亿，这将为电信网络的运营和维护带来很多好处。挑战。根据IDC的研究，63％的电信组织已开始对AI进行投资，探索使用AI来应对未来的挑战，并且电信网络的自动驾驶已逐渐在业界形成共识。对于自动驾驶电信网络，华为的SoftCOM AI解决方案将AI引入电信网络，旨在构建“工业4.0”网络。在网络领域中，实现网络“自动驾驶”。从结构的角度来看，顶层是一个统一的云培训平台，负责AI模型的培训和更新。中间层是跨域控制和网络技术域控制。可以通过中间层的推断来发布训练后的模型。下层是每个网络单元（例如无线，固定网络，核心网络，数据中心等），它根据指令完成推理的执行，同时可以反馈新产生的数据执行后到云端，以进一步优化模型的泛化模型效果；从构建单元的分段自治到高层操作系统的跨域自治，再到整个网络的自治，最后是整个网络的自我优化，自我修复和自动化。实现。作为支持自动驾驶电信网络的核心技术，华为的SoftCOM AI解决方案已经从概念变为现实。 SoftCOM AI解决方案包括四个方面：数据湖，培训平台，推理框架和AI市场。数据湖提供数据资产管理和数据收集服务。数据资产管理服务是将电信领域的原始数据处理成训练数据集，提供数据收集，分析，建模，集成，标记，发布等工具服务，以帮助用户提高数据处理效率；为每个业务团队提供数据集服务，涵盖全球高质量数据集的浏览，查询和订阅服务，例如设备网络元素，网络状态，网络拓扑，用户体验，GIS地图，外部交通流，施工信息和重大事件，并支持用户人工智能领域的快速创新;培训平台，整合了嵌入电信领域的经验，将专家的经验转化为工具，并在数据收集，数据建模，特征提取，模型训练和参数调整的每个步骤提供相关建议，降低了AI开发的门槛并提供了帮助开发更有效地开发和部署新应用程序。推理框架支持自动模型安装和更新部署，灰度发布，跨网络数据收集和传输，多模型推理执行，时序安排和有效的推理评估等，以实现敏捷的推理服务。此外，推理框架的部署非常灵活，相对独立的AI推理模块可以集成到单域网络管理系统中，也可以跨域独立部署。主要支持4种部署方法：ü设备嵌入：应用程序嵌入形式，在本地实时执行ü网络管理集成：流处理形式，嵌入在每个单个域控制系统或设备边缘ü私有云部署：数据湖形式，运营商整个网络集中部署ü公共云部署：分布式数据联合，华为的公共云部署AI Market，主要负责管理训练有素的模型，支持完整的商业发布过程和模型评估反馈； “我们已经计划了20多个AI模型，去年，我们完成了十多个场景的测试，并取得了明显的成果。”华为AI模型与技术总监杨健培训服务部在其讲话中提到