應用背景

在5G-A網絡演進過程中，面對日益多元化的連接需求和復雜的網絡環境，業界已形成采用智能分層架構與分布式AI管理技術的統一認知。作為網絡智能化的關鍵基礎設施，基站側通過部署智算板，可系統性地構建業務感知、數字孿生和多維決策三大核心能力，最終實現網絡體驗、能源效率和運維效能的三重優化目標。

關鍵技術

01 基站內置AI模型推理 數據采集與標注

撥測系統抓取數據并自動打標簽，現網撥測抓取數據，手動打標簽，完成業務的APPid標簽添加，原始數據的樣本搜集。

特征提取

特征工程與建模：根據加密業務特性，以數據塊為單位進行特征工程與建模

精選高價值特征：根據機器學習在眾多特征中進行高價值特征選取

特征1：有規律的十六進制碼流

特征2：DNS關聯

特征3：事件關聯

特征4：IP地址匹配

特征5：SNI、Host等字段

業務模型庫構建

智算板基于深度業務特征分析與智能匹配技術，可實現高精度用戶業務識別，其協議庫覆蓋9000余種業務類型，綜合識別準確率超過95%。

02 基于業務識別廣義QoS調度

傳統5QI保障：

不同的業務(如游戲、視頻、直播、云/XR等)對速率、時延等保障要求不同

傳統5QI機制下，對用戶的不同業務流，會映射到到同一個邏輯信道優先級組，采用統一QoS策略調度，無法提供用戶業務的差異化體驗

無線智能融合板差異化保障：

基站提取每個業務流的關鍵特征報文，轉發給智能融合板分析

智能融合板內置AI模塊完成業務識別，基于業務特征聚合映射到不同type

針對不同type，執行差異化的廣義QoS調度策略，保障不同業務體驗

智算板通過智能業務識別技術，能夠動態優化網絡服務質量參數，針對短視頻、游戲、即時通訊等不同業務類型的特點，實施差異化的時延控制和資源調度策略，從而為各類業務提供精準的體驗保障。

03 基于視頻用戶體驗提升和智能調優

視頻業務是主流下行業務，且時延是影響短視頻高清分辨率占比的關鍵因素。

通過短視頻多段預緩存機制的特點采用多種時延壓縮策略，提升清晰度，激發流量。

當前運營商面臨無線網絡流量增長乏力的挑戰，需通過業務創新提升網絡價值。短視頻作為核心流量載體，可通過優化傳輸時延和畫質升級來有效刺激用戶流量消費。

04 AI使能節能效率最大化 智能預測

負荷預測： 準確預測節能區域業務負荷，助力節能策略編排。

智能尋優

業務策略編排：業務精準識別，差異化智能調度，擴大符號關斷時長使能全天節能。

參數尋優：節能門限迭代優化，尋找節能和性能最佳平衡點。

智能保障

快評保障：節能生效前、中、后多維實時評估，包括指標監控、性能保護和策略調整等。

智算板采用智能化的多維決策機制，能夠實現精準的節能調度優化。其核心技術在于通過業務流量預測和智能資源編排，在確保用戶感知質量的同時，動態調整射頻模塊的工作狀態，從而達成日間高效節能的目標。

05 業務感知可視運維

智算板的引入革新了傳統投訴處理模式。通過智能化的用戶軌跡還原和問題現象分析系統，可自動完成根因診斷并生成優化方案，實現問題時空回溯定位。這種數字化處理方式取代了傳統路測人員現場復現和復雜日志分析流程，將投訴處理效率從原來的48小時大幅減少至2小時。

后續演進

隨著通信及AI技術的持續發展，對智算板的各種能力構建還在持續進行中；期待作為5G-A時代智慧大腦的智算板能夠持續推動無線通信智能化迭代發展。在通信技術與人工智能的協同演進下，智算板的能力體系正在不斷完善。作為5G-A網絡的核心智能中樞，智算板將持續賦能無線通信系統，驅動網絡智能化水平實現階梯式躍升。