5G网络自动驾驶实践的启示
架构：集中式智能à多形态智能
•网管集中式数据采集和模型训练à网管/网元设备间数据和模型协同机制
•重塑网络数据和AI计算资源的分布架构，云边端多形态智能，提高模型训练和响应效率
场景：多样性发展需求
•以ToC业务为主的智能化应用相对成熟
•ToB场景业务智能化水平仍需提升，包括场景、数据、算法、效果，进一步增强网络切片差异化服务能力
效果：高度自治网络
•降本增效的运营智能à端到端高度服务智能
•响应速度：1小时/15分钟à秒/毫秒/微秒级
•优化提升维度：网元à用户、信道
•QoS级服务智能保障
环境：强大的模拟复现能力
•网络资源/参数的智能调度决策依赖精准的环境反馈
•缺乏可供智能体训练的试错环境，可依托海量历史数据建模，还原网络不同性能表现
数字孪生和内生AI实现6G网络高水平自治
6G网络以实现L5等级的自动驾驶网络为目标，面向消费者和垂直行业客户提供全自动、零等待、零接触、零故障的创新网络服务与ICT业务，打造自服务、自治愈、自优化、自演进的通信网络
【内容看点】
网络自治发展路径
5G网络自动驾驶实践的启示
数字孪生和内生AI实现6G网络高水平自治
6G内生AI网络逻辑功能架构设计
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