基於AI的網絡智能化運維

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基於AI的網絡智能化運維中國電信股份有限公司研究院是中國電信集團公司為適應集團發展和需要而組建的重要科研機構，主要研究電信技術發展趨勢與戰略，研究技術發展政策，研究網絡、技術與業務發展規劃，研究技術體制和標準，負責新技術和新設備入網測試評估，進行決策軟科學研究和發展研究，網絡管理和業務管理等支撐系統的開發，應用軟件研究與系統集成，開發電信新業務和增值業務等，為集團公司和各省子公司提供決策支撐、技術支撐、信息支撐。

中國電信股份有限公司研究院以機制創新、技術創新和管理創新為手段，堅持人才至上、以人為本原則，實施人性化管理，力爭短期內在電信運營領域成為國際上比較知名、國內有重要影響力的研發機構。

目錄

成果概述

針對日益複雜的運營商網絡運維痛點，聚焦AI賦能的網絡智能化運維技術，在網絡故障檢測、運維工單處理、網絡業務保障、物聯網終端質差識別等場景探索差異化的AI能力研發和實踐。

1）網絡故障檢測：基於大數據分段收斂技術、LSTM、LightGBM、Prophet等AI技術實現告警精確定段定位，主動預見性維護，提高IPTV用戶體驗的智慧化運維，月均工單智能化解決率達到80%以上。

2）運維工單處理：基於多輪問答、NLP、OCR等技術輔助故障快速定位及工單自動化處理，工單處理及時率超過95%，處理時長壓降近30%，有效降低工單運維成本。

3）網絡業務保障：藉助無監督算法對多維度、多時序性能數據檢測識別無線網絡異常網元。完成異常網元檢測、派發、處理、審核、知識庫一站式流程設計，特殊小區處理策略算法準確率達80%以上，助力企業業務流程的智能化轉型。

4）物聯網終端質差識別：搭建基於大數據的質差量化感知指標體系，以及基於因果學習的質差根因定位方法，識別監測物聯網異常消除潛在隱患，質差小區識別準確率接近80%。

結合典型智慧化運維場景，形成近百項能力的運營商差異化AI能力體系，提升網絡智慧化運維水平。

成果突破性

藉助AI與大數據技術助力生產運維智能化轉型，打造網絡智能化運維AI能力體系：

1) 基於基尼算法的網絡告警精確定段定位（已申請專利保護），實現業務端到端告警快速定界、精確定段、根因精準定位等功能。

2) 形成全程AI賦能的一站式工單處理流程，將自然語言處理、深度學習、OCR圖像識別應用於工單數據標註、模型開發、訓練、模型能力加載，一站式的覆蓋了工單智能化主要環節。

3) 創新物聯網設備指紋畫像與質差識別技術，實現了對無線網及物聯網關鍵指標變化趨勢的自動檢測，快速發現異常變動，及時派發工單處理異常。

數字化轉型是企業轉型的重要階段，AI技術、大數據技術等幫助企業邁向新的台階，業務流程逐漸從自動化轉向智能化，全面提升運營商網絡運維的數字化水平。

技術要點

1. 總體概述

本項目立足解決運營商網絡運維痛點問題，為運營商打造差異化AI能力體系及智慧化應用。實施過程中對接了運營商數字能力平台、大數據平台、運維工單平台、綜合網管平台等，打通數據壁壘，探索自主研發運營商特色的AI算法庫、模型庫等；融合現網人工經驗，打造典型場景的數據標註集合，實現模型準確性、泛化能力在迭代檢測中的驗證與提升；藉助AI及大數據技術助力生產運維智慧化轉型，在核心業務場景打造差異化能力，重點在智慧家庭業務保障、智慧工單、無線網與物聯網業務保障等方向實現智能化運營賦能。

項目打造了近百個具有運營商特色的網絡AI能力，集約化統一部署後，可為中國電信全網進行集約賦能，同時平台提供數據標註、模型開發、訓練以及迭代可以快速生成定製化能力，支持現網差異化AI模型和能力的快速定製。

2.研究成果

2.1基於AI的網絡故障檢測

2.2.1行業痛點及解決思路

電信寬帶用戶數目前已達1.7億，天翼高清用戶數已達1.3億。關注用戶應用感知、提升業務質量，是當前用戶存量競爭的關鍵。傳統智慧家庭業務，數據存在較高壁壘；沒有統一、客觀的質量評價標準和用戶感知指標體系；沒有主動、預先發現及定位用戶感知故障問題的能力，無法較好的滿足智慧家庭實際生產需求。

從芯片層面定義視頻播放優良率、寬帶業務優良率等感知算法，打破不同省份、廠商平台、廠商終端的壁壘，可實現全國統一的質量監測探針。對各層級設備信息增益及基尼係數的關聯運算，構建基尼特徵庫，實現感知群障告警的精確定段。

2.2.2技術創新點及優勢

完成家庭業務端到端監測系統的數字化運營，推動運營商智慧家庭業務走向智能化、標準化方向。

1）單用戶判障：結合用戶行為數據、感知數據、資源數據等，對該用戶故障原因進行基本定位，實現單個用戶網絡質量排查的准實時性，精準把控用戶體驗，先於用戶投訴發現故障。

2）端到端判障：針對網絡告警關聯複雜度高的問題，摒棄原始人工排障方式，基於基尼算法，對各層級設備/網絡節點的下掛設備/網絡節點實現告警的精確定段。

3）預見性維護：基於AI和大數據技術，針對端到端業務流程中出現的群障定段定位、根因分析和用戶感知劣化預警等複雜問題逐一攻破，各場景算法準確率均在80%以上，現網實施後大大降低了人工排障成本，對電信智慧家庭用戶的存量也有一定的促進作用。

2.2.3成效及應用前景

1） 形成全國智慧家庭網絡中不同終端的業務質量統一感知，目前探針在全國均有部署，未來規模部署後可近一步打破數據壁壘。

2） 形成連接各省內前置平台與集團中心處理平台的一套標準化的數據採集、存儲、處理系統架構，當前日處理數據量超過5T。

3） 實現故障告警單實時派發、巡檢單按周派發到省內，派單有效率達到90%，發現業務隱患40類以上，有效節約運營商排障成本，獲得中國電信2020年度科技進步獎。

2.2基於AI的運維工單處理

2.2.1行業痛點及解決思路

近年來電信集約化不斷深入，生產維護工作量急劇增長，維護網元數和網絡故障工單同比增長迅猛。工單處理環節涉及多個環節，很多工作仍是由半自動化或全人工完成。人員投入遠不及工單增長量，導致工單不能及時有效解決。

工單處理是運營商網絡運維的關鍵環節，工單處理自動化的關鍵難點在於將工單智能地轉化成自然語言處理問題，為此探索了一套工單智能化算法研發框架。