劉韻潔：人工智能將引發(fā)未來網絡產業(yè)變革

現在，互聯(lián)網技術在商業(yè)消費領域取得了巨大的成功，互聯(lián)網應用正在從消費領域向生產領域擴展，與工業(yè)、能源等實體經濟領域深度融合。這對網絡通信的實時性、安全性、服務等級、海量數據處理和資源調度能力提出了更高的要求，網絡可持續(xù)發(fā)展已逐漸成為全球關注的焦點。

為滿足互聯(lián)網業(yè)務模式的根本性轉變，我們需要從多層次、多維度研究新的基礎理論和技術方法，包括：設計克服現有互聯(lián)網缺陷的新型網絡體系結構，研究適合未來網絡應用創(chuàng)新的關鍵技術，研發(fā)未來網絡核心設備及系統(tǒng)，并進行大規(guī)模組網驗證。

目前，國內外紛紛布局未來網絡體系架構和關鍵技術的研究，其中軟件定義網絡（SDN）受到了全球范圍的廣泛關注與重視。受益于集中式控制機制和數據平面白盒化趨勢，SDN能夠極大地提升現有網絡的可控可管性和靈活性，可有效降低網絡服務提供者的投資成本和運營管理成本，并具備實時收集數據平面的海量網絡數據的能力。

隨著未來網絡規(guī)模越來越大，技術復雜度越來越強，物聯(lián)網等新型應用場景越來越多，單純依靠人類編寫的集中式控制程序將無法有效應對可能出現的各種形勢。通過引入人工智能技術，利用SDN控制器采集的大數據進行深度學習，具備人工智能能力的計算機就能對90%的網絡故障或安全隱患進行排查，并給出供參考的解決方法。

人類專家只需要集中智慧和精力解決機器無法給出答案的剩下的百分之十的難題。并且，這個解決難題的過程可以進行反復迭代，使得機器處理復雜網絡問題的能力越來越高。

在路徑規(guī)劃和流量調度方面，未來網絡需要滿足應用高吞吐、低時延的要求，使用傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法很難根據鏈路負載的動態(tài)情況實時地給出最優(yōu)的流量調度方案。而人工智能技術有希望基于歷史的海量數據，對鏈路承載的流量進行主動預測和有效調度。

可以說，人工智能在網絡管理、故障檢測、網絡安全、路徑規(guī)劃、流量調度等領域大有可為。“網絡大腦”的智力高低正成為制約網絡規(guī)模和復雜度可持續(xù)發(fā)展的關鍵因素。

在未來網絡中引入人工智能這樣的新事物可能會遇到一些技術挑戰(zhàn)，其中比較重要的一項是如何提高人工智能決策的可靠性。例如，網絡中的路徑規(guī)劃和流量調度與語音識別等消費終端業(yè)務具有較大區(qū)別。人工智能訓練的深度學習模型在做語音識別時可以允許存在一定的誤差，而在網絡中這通常是不被允許的。路徑規(guī)劃的失誤將有可能導致大規(guī)模的網絡癱瘓，造成重大損失。因此，在未來網絡中引入人工智能技術應該是分階段逐步開展的。

第一階段應實現突破性使用人工智能技術，基于大數據分析實現網絡故障檢測和網絡安全診斷。在這一階段，人工智能將自主解決一些簡單的網絡問題，并輔助人類專家分析解決復雜網絡問題。第二階段，等到人工智能技術獲得更大突破之后，具有足夠高可靠性的“網絡大腦”將對網絡路徑進行主動規(guī)劃，其對高動態(tài)網絡的優(yōu)化效率將有可能超過傳統(tǒng)網絡算法。

我們相信，隨著人工智能技術的不斷成熟，未來必將會在網絡產業(yè)界掀起一場革命，也必將給我國打造自主、可控、安全的新型網絡提供一個重要的歷史機遇。