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  • PPT下载 | 华为5G+C-V2X车联网解决方案

    千次阅读 2020-06-14 14:23:50
    随着5G、C-V2X车联网、自动驾驶等新技术的不断涌现,道路的数字化、网联化、智能化的需求日渐迫切。以“聪明的车”和“智慧的路”相互辅助提高安全效率、提升自动驾驶能力的车路协同技术成为社...

    随着5G、C-V2X车联网、自动驾驶等新技术的不断涌现,道路的数字化、网联化、智能化的需求日渐迫切。以“聪明的车”和“智慧的路”相互辅助提高安全效率、提升自动驾驶能力的车路协同技术成为社会关注的热点。

    为此,华为5G+C-V2X车联网解决方案应时而出,成为新基建的重要组成部分,提升城市道路、高速公路以及园区、停车场等特殊场景的驾驶安全。

    下面我们一起来看看华为C-V2X与车路协同领域总经理缪军海分享的《华为5G+C-V2X车联网解决方案》。

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    如需下载《华为5G+C-V2X车联网解决方案》30页PDF文件,请前往我们公众号对话页面回复“614”。

    本文由5G产业圈编辑整理,本次分享仅供学习交流,不作商业用途,如有问题,请留言。


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  • 今年6月,我国5G牌照正式发放,5G开始全面在中国落地。不完全统计,短短几个月,三大运营商及广电已经在全国上百个城市展开5G试点,越来越多的企业、个人正在享受5G带来的效...
        
    今年6月,我国5G牌照正式发放,5G开始全面在中国落地。不完全统计,短短几个月,三大运营商及广电已经在全国上百个城市展开5G试点,越来越多的企业、个人正在享受5G带来的效率提升。

    但是,当前5G最大的压力不是各类应用厂商而是在运营商。由于5G技术、设备的复杂度、成本、运维难题以及长期与现有网络并存,这让运营商“很头疼”。要想让更多企业和个人享受到5G的便利,唯有大幅度减少运营商构建5G的成本,提高效率,快速变现,才能让运营商有更多的动力。

    有没有办法做到这一点?这就是华为最新发布的自动驾驶网络解决方案(Autonomous Driving Network,AND)和iMaster智能运维系列产品,它将未来网络与自动驾驶的等级联系起来,一下让未来网络的方向清晰起来。这究竟能为运营商带来何种价值?

    5G是一个巨大的市场。

    TM Forum 2018年8月发布的一份调研报告《5G Monetization Research Report》中指出,就“更敏捷的服务实时企业”这一项,5G至少会带来5000亿美元的增量市场。不过与此同时,报告也强调,想要在5G时代赢得成功也没有那么容易,需要深度转型才有可能实现。

    为什么这么说?5G带来的好处毋庸置疑,传输速率更快、传输时延更低、连接规模更大等,但问题也很突出。

    比如,未来很长一段时间内,5G网络将长期与存量的2G/3G/4G网络并存,这将为5G网络的运营和维护带来前所未有的挑战。

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    再比如,尽管4G时代移动流量使用呈指数级增长,但每比特流量单价却不断降低。因此进入到5G时代,仅依靠传统数据业务将很难带来收入上的新增长,而建设5G却需要投入大量的成本。运营商如果不在商业模式上求变革,很难在5G市场有持续的作为。


    换句话说,在建设5G的过程中,运营商正面临CAPEX(资本性支出)和OPEX(运营成本)不断攀升带来的严峻挑战。

    怎么解?唯有变革。越复杂的网络越需要运维模式的革新,而智能自治网络是其中最重要的演进方向。

    在2018年Analysis Mason所做的调查中,76家受访运营商中有近80%认为采用人工智能辅助网络自动化能够帮助降低运营成本。这也难怪业界会将自动化网络运营能力称为5G时代除eMBB、mMTC、URLLC之外不可缺少的第四维,太重要了。

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    事实上,随着5G的商用进程逐步加快,一些运营商已经在网络流程中引入了自动化能力,最常见的如运维、规划和优化等网络应用场景。

    根据Analysis Mason的调查和预测,虽然当下全球56%的移动运营商在其网络中几乎没有自动化,但到2025年,近80%的运营商希望网络运营商实现40%以上自动化,三分之一的运营商预期自动化率超过80%。

    通信网络的复杂性决定了智能自治网络是无法一蹴而就的,应该循序渐进,分步骤推进。其实业界已经形成了一套方法论,分六个阶段,即人工运营网络(L0)、 辅助运营网络(L1)、初级智能自治网络(L2)、中级智能自治网络(L3)、高级智能自治网络(L4)和完全智能自治网络(L5)。

    每个阶段都有一些特征指标:

    • Level 0 人工运营网络:系统只提供辅助监控功能,所有动态任务都必须手动执行。

    • Level 1 辅助运营网络:系统根据现有规则执行某个子任务,以提高执行效率。

    • Level 2 初级智能自治网络:系统在某些外部环境下为某些单元启用闭环运营,降低对人员经验和技能的要求。

    • Level 3 中级智能自治网络:系统可以感知实时环境变化,并在某些领域中,优化并调整自身以适应外部环境,以实现基于意图的闭环管理。

    • Level 4 高级智能自治网络:系统可以在更复杂的跨域环境中实现对服务和客户体验驱动网络的预测或主动闭环管理。

    • Level 5 完全智能自治网络:电信网络发展的最终目标。该系统拥有跨多个服务,多个域和整个生命周期的闭环自我设计、自我实施、自我优化、自我演进,实现智能自治网络,支持对运营商和用户意图的感知和实现。

    目前,运营商网络大多处于L2、L3阶段,亟待向更高阶的智能自治迈进。

    针对未来这种趋势,华为发布了自动驾驶网络解决方案ADN旗下iMaster智能运维的四款产品,包括:面向MBB和FBB的自动驾驶网络管控单元iMaster MAE和iMaster NCE,跨域智能运维单元iMaster AUTIN,以及基于华为公有云服务的iMaster NAIE网络人工智能单元。

    如果从当前发布的产品来解读,先从网元级别做到自动驾驶,整合了华为过去的NCE产品解决方案,这就是两张网络的管控单元;再高级别则是跨网络之上的智能运维,最后则是基于云、数据的云端、网络和AI协同,与运营商核心BSS密切相关。

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    图注:发布会现场

    这里面的逻辑很清楚。从技术角度来说,由于全栈引入AI功能(设备、网络、云端等),就会让智能驱动网络。从视角来看,从过去单域的网络变成跨域协同,让网络抽象成为一个个能力而不是一张张不同的网。从构建和运维来说,让网络更简单——极简网络。

    在发布会中,有几个试点运营商的分享令人深刻。

    • 河南移动重点看重如何提高效率,可以做到故障处理效率提高90%,这个数据令人吃惊。当前正在从L2级别走向L3级别。

    • 内蒙联通地广人稀,面临是从规划到设备到运维、优化等9大问题,希望与华为联合创新,最终实现网络的自动化和智能化,以此解决幅员辽阔、设备覆盖等问题。

    • 广东电信是5G基础较好的区域,则有一个长远的规划和设计等,从智能告警压缩、核心网KPI异常检测等问题出发,以场景化为突破口走向自动驾驶。

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    对于华为来说,自动驾驶网络的解决方案为运营商带来的价值是:“首先,不能让5G网络太复杂,如果太复杂,就会给运营商带来太多的问题,这就要求运营商有详尽的规划。其次,在建设中能迅速投产,而不能存在太多工单、流程和调试,耽误周期。第三,让运维更简单,不能因为5G的复杂而让运维更复杂。”

    简单来说,自动驾驶网络可以帮助运营商在规划、建设、维护、优化、节能几个方面全面提升效益。

    从当前试点的几个区域来看,运营商最看重的是能有效解决故障告警的问题。自动驾驶网络能主动将故障告警归类,杜绝虚假告警信息,让员工从被动工作变为主动工作,这为下一步从事后处理变成事前预防打下基础。第二是智能网络优化,最具明显的是,一个运营商有成千上百个网元和不同设备,怎么让网络性能最佳,彼此的影响太多。第三是节能。

    当然,运营商要上线自动驾驶网络解决方案,这个不能着急。华为最强调的是在战略上趋同,逐步认可自动驾驶网络之后,才联合创新,等业内看到好处,就会大规模推广。具体对运营商的要求是:

    • 首先是有需求,需要自动驾驶网络解决实际的问题。
    • 其次是有战略考虑,战略要匹配、相互有认可,这样才能调集资源;信息开放、团队之间相互信任,放眼3年5年甚至是更长的阶段。
    • 第三是要有条件,比如在人、财、技术力量方面的准备。
    • 第四是,有行动,双方合作,将战略逐步落地。

    其实,我们看华为每一条具有战略意义的解决方案,都是经过长时间的磨合,在技术上不断升级、在标准上有所调整、在落地中不断与合作伙伴联合创新,以开放的心态、不断学习的态度和快速响应的行动力,就能让这个“智能 自恰”的网络成为业内标准。

    按照预期规划,华为希望在三年的时间,让业内普遍的水平达到L3级别、4年达到L4级别、10年达到L5级别。我们可以一起努力,一起再看看。

    但愿在5年之后,5G随处可用,个人和企业享受便利的时候,运营商不再烦恼。

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  • 二、没别的,就聊聊两个华为自动驾驶网络平台 文章目录系列文章零、前言一、智简园区网络是什么?二、NAIE平台是什么?三、最后 零、前言 之前咱们聊过网络通信与人工智能之间的关系,可见随着5G普及、各种智慧...

    系列文章

    “没别的,就聊聊自动驾驶网络”



    零、前言

    之前咱们聊过网络通信与人工智能之间的关系,可见随着5G普及、各种智慧家居走入人们生活,网络与人工智能的完美融合也就是时间问题罢了,但我们能在这段时间里都做些什么呢?今天来聊聊两个为 ADN (Autonomous Driving Network,自动驾驶网络)打造的平台———— 智简园区网络iMaster NAIE

    iMaster智能运维


    一、智简园区网络是什么?

    华为智简园区网络(CloudCampus)解决方案提供了7大类430+开放的API接口,以及二次开发视频与教程、API Explorer、API Studio、远程实验室、DevOps开发IDE与SDK等开发资源,帮助开发者快速开发、集成和上线各行业应用。

    iMaster NCE-Campus是智简园区网络(CloudCampus)解决方案的重要组成,是华为推出的新一代园区与分支网络控制器,支持网络部署自动化,策略自动化,SD-WAN等创新方案,帮助企业降低OPEX运维成本,加速业务上云与数字化转型,让网络管理更便捷,让网络运维更智能。

    其实看到这一段来自华为智简园区网络的介绍就明白了,说白了,就是提供一系列API接口,在编程时可以更方便的实现编程控制设备,同时也提供一定的图形化界面助力初期网络搭建与后期网络运维,这一研究方向将助力上一篇文章所说的IDN(意图定义网络),从而做到统一且支持批量配置设备,从而减少很大一部分重复的手工配置工作,并且通过封装的API,将实现功能的细节隐藏,使得开发者只需要专注网络本身而非网络配置,其中包含五个场景下的RESTful API介绍:

    • 基础网络:主要针对网络侧的控制管理运维等,适用于MSP集成代理场景,包含基础服务、网络配置、策略服务、运维监控几大类API。
    • 增值业务:主要针对终端用户信息统计类场景,包括客户端信息、流量信息等接口。
    • 第三方认证:主要应用于商业Wi-Fi终端用户在商场、大型综超、酒店、机场等场所通过Wi-Fi访问互联网的场景。第三方合作伙伴为终端用户提供认证Portal页面,并调用第三方认证API或通过标准RADIUS协议对用户授权,使能终端用户接入网络。从而实现认证、计费等基础服务,以及用户分析、市场营销等增值服务。
    • 位置服务:包括CloudCampus位置服务类接口和WLAN 设备南北向位置接口,主要应用场景是华为提供Wi-Fi/蓝牙位置数据给LBS服务器,由LBS服务器解析位置数据,为最终客户提供热力图、轨迹跟踪、客流分析等增值业务应用。
    • IoT:用于物联插卡与终端的连接,以及物联插卡与物联服务器的连接。您可以基于接口,实现不同行业、不同场景、不同需求的数字化解决方案。

    而这个平台最贴心最实用之处在于提供了远程实验室,申请的资源使用起来也挺方便的,我这里就简单上一张物理拓扑下的图,感兴趣的话还是推荐自己去远程实验室自己玩玩,同时官方也提供了视频资源与文档资源。不过这个平台偏向于数据通信这块,也就是我们所说的SDN技术,要想让网络智能起来,还是得看下面介绍的NAIE平台。
    远程实验室

    二、NAIE平台是什么?

    网络人工智能引擎iMaster NAIE是自动驾驶网络的网络AI设计和开发基础平台,支持对上传到云端的各种网络数据,持续进行AI训练和知识提取生成AI模型和网络知识成果,并可注入到网络基础设施、网络管控单元和跨域智能运维单元中,让网络更好用,越用越智能。也是运营商智力资产共享中心,统一管理各种AI模型和网络知识等成果,充分共享和重复使用,减少重复开发和训练。NAIE主要包含数据服务、训练服务、AI市场和网络AI应用,以云服务的方式,向运营商和第三方业务应用开发者提供各项AI服务,降低AI应用开发的门槛。让网络AI开发更简单、应用更高效,使能自动驾驶网络!

    上次我们就聊到了华为公开的NAIE平台(Network AI Engine,网络人工智能引擎),但没具体说明这个平台,如果说上面的智简园区网络是为自动驾驶网络快速修建道路的“施工队”与坚守岗位的“交警”,那NAIE平台则是提供一个足够智能的导航,将网络中存在的诸多的“堵塞路段”一一排查出来,并预测未来可能“拥堵的路段”,从而方便iMaster NCE进行动态“调整驾驶路线”。
    所以这个平台更倾向于人工智能方向,提供的模型训练功能也已经分好模块区域:

    • 数据集查看
    • 特征工程
    • 模型训练
    • 模型管理
    • 模型验证

    同时也提供已经训练好的服务,只需要购买相关服务就能使用,当前支持:

    • KPI异常检测模型服务
    • 硬盘异常检测模型服务
    • 故障识别及根因定位服务
    • 日志异常检测模型服务

    NAIE平台上经常举办各种大赛,感兴趣的伙伴还是可以去玩玩的,不说一定拿个什么名次,就算是参与也能锻炼锻炼自己的思维。果然还是人工智能相关平台的活动火热,看看iMaster NCE相关活动都没消息
    NAIE


    三、最后

    这次就聊到这,聊完两个平台,之后得说说网络协议以及Python基础,毕竟咱们才是让网络自动驾驶的人呐,这条路还长着呢,还是各位还是一起努力吧。没别的,就聊聊而已。

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  • 乾明 发自 置地广场量子位 报道 | 公众号 QbitAI自动驾驶方面,特斯拉和通用等第一梯队相比,就相当于“中甲”与“巴塞罗纳”。这是计算机科学家吴军,在其新书《全球...
        
    乾明 发自 置地广场 
    量子位 报道 | 公众号 QbitAI

    自动驾驶方面,特斯拉和通用等第一梯队相比,就相当于“中甲”与“巴塞罗纳”。

    这是计算机科学家吴军,在其新书《全球科技通史》见面会上抛出的观点。

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    吴军,曾担任谷歌资深研究员、腾讯副总裁,是谷歌中日韩搜索算法的主要设计者,也是《浪潮之巅》、《数学之美》、《文明之光》、《智能时代》等多部畅销书的作者。

    现在,他在得到上开设专栏课程的同时,也在硅谷做风险投资,是丰元资本的创始合伙人。

    为什么他会得出这样的观点?还要从其对科技发展历程的研究开始说起。

    “历史总在重演,科技永远向前。”

    这是他在研究人类几十万年的科技发展历程后得出的结论。

    在他看来,科技是唯一可叠加式进步的文明动力。

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    以上这些洞察,不仅仅只停留在科技这一宏观层面上。

    他也结合自己的观察,分享了对5G、AI、自动驾驶等当下的热门科技话题的看法。

    如果你对科技行业发展趋势感兴趣,他的观点颇具参考价值。

    怎样理解科技的可叠加式进步?

    吴军举了一个例子:

    今天每一个三甲医院的大夫都敢说,自己的水平比50年前同一个科室的医生要高,但却没有一个中医敢说自己看病的水平比李时珍高。

    这背后的区别就在于,前者是系统性发展的产物,是具备叠加式进步的技术。

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    在谈到对自动驾驶领域的观察时,他提到了几家不同类型的“玩家”。

    无人驾驶领域的第一梯队是谷歌的Waymo、通用(GM)和福特。第二梯队是英特尔、博世等技术供应商。

    而特斯拉,并不算是无人驾驶领域特别有实力的玩家。

    他说,特斯拉和通用的差距相当于“中甲”和“巴塞罗那”球队的差距。

    特斯拉宣扬基于视觉的自动驾驶系统并反对激光雷达。在他看来,体现出了其技术背后不同思路。

    他说,人类依靠双脚就能让车辆向前行驶,为什么还要内燃机驱动的汽车呢?

    这背后反映出了他对新产业诞生的观点,在技术变革的驱动下:

    原有产业(98%)+新技术(2%)=新产业(100%)。

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    吴军说,科技企业做无人车很困难,需要与车厂合作,这种合作将是发展趋势。

    从某种程度上来说,这需要一种“可叠加式”的进步。

    他的新书中,将科技的发展归为了两条线:能量和信息。而5G恰恰也是一个能量和信息的结合。

    他认为,5G时代必定会有大公司出现,但现在还不清楚它们在哪里。

    现在,他最看好的是华为,因为它是一家“固有”的企业,在5G时代能够获得长足发展,正是可叠加式进步促就的。

    科技永远向前

    在正式演讲一开始,吴军就抛出了这样的一个问题:

    有史以来到现在,人类历史上最伟大的事件是什么?

    不是罗马帝国诞生、秦始皇统一中国等等,而是工业革命。

    为什么?在他看来,无论政治制度是什么,宗教是什么,人种是什么,对于整个社会的发展,其实都没有太大的帮助,因为历史总在重演。

    真正重要的,是科技的发展,科技永远向前。

    支撑他观点的,是工业革命给人类社会带来的三个结果:

    第一,收入的巨大递增。从罗马帝国到18世纪英国工业革命之前,人均GDP的发展不过是从600美元到了800美元,1800年增长了大约30%。工业革命到现在,英国的人均GDP达到了四万多美元,200多年涨了几十倍。

    第二,人均寿命的巨大延长。工业革命之前,人均寿命为三四十岁,1949年中国人均寿命只有39岁。今天,人均寿命基本上接近80岁,从1949到现在,70年的时间寿命涨了一倍。

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    第三,彻底改变思维方式。工业革命以前,世界上的发明创造带有很大的偶然性。而瓦特,正是在修习了高等数学、力学、物理学等知识,才顺利改进了蒸汽机,并推动其大规模应用,因为背后是有规律可循的。

    为什么科技的影响会这么大?

    吴军说,因为科技是我们能找到的人类各种文明因素中,唯一可以获得可叠加式进步的动力。

    正是这种叠加式进步,给科技带来了强大的推动力量。

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