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RAN 中的人工智能
根据目标问题，最佳 ML 模型和支持生命周期 (E4) 的复杂性可能会有很大差异。对于较简单的问题，线性回归、较小的决策树和具有少量节点和层的简单神经网络 (NN) 就足够了。对于更复杂的问题，可能需要具有许多层和节点以及多个卷积层的大型决策树或深度神经网络 (DNN) 来实现所需的准确性。用于控制优化目标的 RL 方法和支持代理 (E7) 在学习新颖的 RAN 管理策略方面尤其有效。训练 RL 模型依赖于通过软件代理的反复试验进行主动探索，这在实时 RAN 系统中并不总是可行或合适的。为了帮助解决这个问题，并生成训练模型所需的数据量，我们在我们的软件推动器集中包含了模拟 (E6)。经过训练后，ML 模型可用于推理阶段（E3 的一部分），其中选择的数据被用作模型的输入，然后模型将产生一组预测、操作或规则，具体细节取决于 ML 算法类型。在 RAN 中，训练和推理阶段的硬件和软件要求可能大不相同。训练通常需要强大的中央处理单元或专用图形处理单元 (GPU) 硬件，具有大内存和数据存储。AI 软件平台（例如 TensorFlow、Keras 和 PyTorch）以及其他广泛的开源（E5）、通常基于 Python 的 ML 软件生态系统需要集成到软件工程流程中。在推理阶段，通过模型生命周期管理 (E4) 向 RAN 应用程序提供经过训练的模型（或多个模型）。对于延迟至关重要的 RAN 边缘应用，需要高效实现推理，具有低延迟、低功耗和内存占用，同时考虑目标硬件和软件架构的特性。我们的软件推动器与基于意图的管理解决方案完全兼容 [5]。
支持人工智能的 RAN 自动化
标准化意图表达语言的过程正在进行中（例如在 TM 论坛 [3] 中），但它尚未包含应用于不同应用领域所需的表达能力。其他标准化机构或工作组应指定意图扩展和意图信息模型来涵盖这一点。对于 RAN，这自然由 3GPP SA5 和 RAN3 组来完成，这将确保意图扩展允许与现有接口（例如 3GPP 切片接口）共存和演进。由于 RAN 意图应指导 RAN 自动化解决方案，因此 RAN 意图必须定义与 RAN 相关的目标关键性能指标 (KPI)，例如用户吞吐量、延迟和覆盖范围。目标 KPI 应被视为 RAN 自动化解决方案在部署资源的可能性范围内应满足的目标。每个目标 KPI 都必须以精确的细节和 RAN 自动化解决方案可以测量的数量为基础进行定义。这意味着意图的语言以及 RAN 中的相应测量都需要充分标准化。此外，由于 RAN 的性质，目标 KPI 需要以统计术语来表达 - 即作为具有期望消费者体验的一定百分比用户的目标。虽然目标 KPI 是必需的输入，但它们作为 RAN 意图是不够的。如果系统满足目标 KPI 并且仍有可用资源，则系统需要额外的意图，其中包含有关它还应优化哪些内容的信息，例如峰值吞吐量、容量或能源效率。这些是系统在满足所有 KPI 并且系统中仍有可用资源的情况下（例如在覆盖小区流量较低的时期）将如何表现的规则，以及在没有足够资源满足所有 KPI 的情况下（例如在流量高峰情况下）如何在 KPI 之间进行优先级排序。如果系统无法满足目标 KPI，则需要有关如何优先考虑可用资源的指南。如果某些服务或用户组
AI/ML 开放式 RAN
L. Bonati、M. Polese、S. D'Oro、S. Basagni 和 T. Melodia，“开放、可编程和虚拟化 5G 网络：最新技术与未来之路”，《计算机网络》，第 182 卷，2020 年 12 月。
Open的趋势和发展RAN 1
开放的无线电访问网络（Open RAN）行业正在动态发展，从专有的，封闭的架构转变为支持多供应商互操作性的开放的模块化设计。这种演变促进竞争，降低成本并鼓励创新，同时扩大生态系统。Open Ran的云本地体系结构提供了可扩展性，通过标准化操作简化了网络管理，并启用AI/ML驱动的分析以进行连续网络优化。这种开放式体系结构使不同的供应商可以贡献组件，从而使操作员能够混合不同制造商的设备。这促进了竞争并降低成本。此外，网络的开放性还可以一种集成新技术，促进创新并增强网络的方法。随着越来越多的部署，Open Ran正在获得动力，最初专注于Greenfield部署，现在扩展到BrownField Network Modernation。这种增长伴随着为新的垂直市场服务和电信行业进一步创新的机会。
移动电源弹性
a）在短时间内停电长达约1小时，大约三分之二的人口4将能够打电话。通过大约20％的英国所有桅杆站点的功率备份到至少一个小时，因此可以实现这种级别的保护，再加上手机将在可用的网络上漫游5，以进行紧急呼叫，因此不依赖他们的家庭网络。b）随着停电的持续时间增加，消费者的持续时间较少：只有[]在停电长达6个小时的情况下，只有在[]周围才能进行紧急呼叫。这是因为[]的备份设施至少为6小时，这是因为较少（5％）的站点。c）我们估计，升级移动网络的成本以确保几乎每个人都可以维持最多4小时的紧急服务访问费用约为10亿英镑。6的7个OFGEM数据表明，大多数（约90％）的停电持续3分钟至3小时。d）进一步的增强或网络硬化8，以增加保护的持续时间和/或允许更多服务（例如数据连接性或对任何数字进行调用而不是简单的999）的能力，将产生更高的成本。e）技术创新可以提供替代解决方案来维持连接性，例如“直接到设备”卫星通信的可用性不断增加。这种方法的地理范围，容量和时间表需要进一步研究，然后才能被视为当前移动备份措施的可行替代方案。f）在国际上，我们尚未看到关于如何确保在跑步上的弹性的共同共识，各个国家根据其情况采取不同的立场。例如，挑战天气条件促使澳大利亚和挪威实施移动网络备份，澳大利亚采取了自愿方法（有限的地点为12小时），挪威要求它（2个小时，在农村地区有4个小时），而瑞士则考虑授权高达72个小时的潜在服务限制的计划。
为欧洲构建开放的 RAN 生态系统
新老供应商之间的合作以及 5G 生态系统中对开放规范的强有力态度。Open RAN 为新老供应商创造了机会，通过帮助促进跨行业的创新来支持这些目标。这迅速增加了组件的选择，从而增加了创新的潜力，并满足了快速增长的各种不同用例和应用程序的需求。网络运营商需要更快、更广泛、更经济高效地部署具有先进功能和服务的灵活网络，这对于保持欧盟的竞争力和技术领先地位至关重要。这只能通过可互操作、模块化和开放的网络架构来实现，这些架构允许许多供应商竞争和创新。Open RAN 大大加速了这一发展，推动了整个移动网络价值链的创新，并为建立一个充满活力的欧洲参与者生态系统奠定了基础，该生态系统可以提供安全、有弹性和环境可持续的创新和定制解决方案；提高供应链的弹性和稳定性。批评者声称，Open RAN 将允许非欧盟参与者进入欧洲市场，从而危及欧洲的数字主权。这种说法具有误导性，因为它忽略了这样一个事实：无论欧洲做出什么决定，Open RAN 都即将到来——这只是时间问题，而不是是否会出现的问题。真正的问题是欧洲是想引领这种新方法，还是成为追随者。如果欧洲现在不采取行动，它就有可能再次出现技术差距，这将损害欧洲在创新高效的下一代网络中的未来竞争力，并最终损害其在本地区的领导地位和主权。随着技术的成熟和大规模工业规模的实现，Open RAN 的部署将逐步进行，这意味着传统 RAN 将在短期内仍然是 5G 部署的主导解决方案。然而，Open RAN 正在迅速成为下一个行业标准，该领域的创新正在迅速加速走向成熟。这意味着 Open RAN 将成为网络部署和现代化的首选技术。如果欧盟现在采取行动，投资可以帮助 Open RAN 成熟，以便进行大规模部署，尤其是在人口密集的城市地区。欧洲仍有时间确保其在 RAN 价值链中的当前全球领导地位转化为未来在 Open RAN 中的全球领导地位，但这只有欧盟立即采取行动才能实现。本文通过分析 Open RAN 价值链和当前参与者，描述了欧洲和 Open RAN 将在未来网络中发挥的作用，并强调了欧洲迫切需要将 Open RAN 列为战略重点。本文揭示了欧盟政策制定者需要考虑的重要优势和差距，并提出了一系列政策建议，以帮助欧洲在下一代移动网络的开发和部署中保持领先地位。这要求政策制定者和政府部门：
Ran Group Holding AS 和 Value Group AS
附录 5：Value Group 的年度报告和财务报表 附录 6：Sherpa Økonomi AS 的年度报告和财务报表 附录 7：Noba Consulting AS 的年度报告和财务报表
重大采购、Open RAN、多供应商部署
随着 Open RAN 产品与传统供应商产品的出现，电信设备供应市场正在不断发展。一些政府和监管机构对这些未来产品表现出兴趣，目的是进一步支持电信供应商供应链的多样化。这一趋势源于通过实施在云中运行的软件功能来提供网络功能的技术能力，以及提供除 3GPP 已定义的接口之外的开放接口。它可能提供更加多样化的供应生态系统，并被认为为运营商在其网络中实施创新提供了更大的灵活性。