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|华为云地协同，是网络AI规模化复制的关键( 二 )


那么 ， 什么是云地协同？
按照官方的定义 ， 云地协同是指：云端和地端一起协作完成数据样本上云 ， 模型状态管理 ， 模型重训练 ， 模型/ 知识下发、择优更新等一系列的闭环任务 ， 同时把云端汇集的全局网络知识经验、全量数据训练得到的高精度模型 ， 持续注入地端 ， 让电信网络能够进行智能的迭代升级 ， 变得越来越聪明 。
简单的理解 ， 这种模式其实就是把数据服务和模型训练这些较“重”的工作放在云上去做处理 ， 然通过将一些较“轻”的本地模型推理放在边缘设备上 ， 一重一轻 ， 兼顾了高质量的同时做到了及时性 。
|华为云地协同，是网络AI规模化复制的关键
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也许很多人会有这样的疑问 ， 云地协同将AI的训练与推理进行了拆分 ， 这是不是本身对网络传输的要求就会更高 。 没错 ， 云地协同最关键的一点就是要保证云端和地端要有快速的通道 。 同时 ， 从地端到云端 ， 信息可以从运营商上传到云端 ， 而从云端到地端 ， 可以下发新的模型 。
在这个过程当中 ， 地端会对模型进行监控和评估 ， 而云端会存储超过3个月以上周期的样本生成相比本地更高质量的模型 。 同时 ， 云端通过汇集和沉淀专家经验和产品知识 ， 运用知识图谱等技术 ， 形成 “网络知识库” ， 这些知识又可以持续注入地端 ， 通过云与地之间的相互印证不断优化 ， 达到提升网络智能水平的目的 。
从场景化与用户视角 ， 解决网络AI规模复制难题
我们知道 ， 任何技术只有在场景中发挥价值 ， 才是商业化成功的基础 ， 网络AI化如此 ， 云地协同亦如此 。
所以 ， 针对电信网络的不同应用场景 ， 华为云地协同在实际应用部署时也提供了不同的模式 。
比如 ， 核心网变更在线机器值守这种模型简单 ， 算法结构稳定的场景 。 华为采取了云端进行初始模型的训练 ， 运行态由地端根据新增的样本进行在线学习 ， 持续保持模型的精度；
再比如 ， 无线KPI异常检测这一类模型相对复杂的场景 ， 华为则在云端进行模型的分发 ， 然后在地端根据新增样本进行在线学习；而如IP RAN/PTN智能告警 ， DC PUE优化等模型复杂、需要用到华为云端高质量标注数据 ， 知识图谱以及仿真等知识能力进行模型优化的场景 ， 华为则利用云地实时协同 ， 让模型可以自动化演进 。
|华为云地协同，是网络AI规模化复制的关键
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从效率的角度 ， 云地协同可以提升模型泛化能力和训练效率 ， 同时通过构建网络知识库 ， 会提升故障运维辅助效率 。 而从安全的角度 ， 因为建立了云端仿真 ， 所以模型及业务验证安全高效 ， 同时也会提升模型版本管理效率 ， 加速AI特性更新 。
不难总结 ， 云地协同可以实现一点生效 ， 全网复制 ， AI的特性在一个局点成功实施后 ， 快速 的形成知识和经验 ， 在其他局点进行复制 ， 实现在全网规模应用 。
客观地说 ， 云地协同模式 ， 是华为在网络AI化的趋势中 ， 通过具体应用场景的需求 ， 逆推出来的成果 ， 其对电信网络智能化升级的意义深远 。


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