中国移动研究院专网AI业务质量感知方案助力专网快速定位故障

中国移动启动“AI+行动计划”，中国移动研究院面向5G专网，开展了AI+应用专网业务质量智能感知研发工作。

随着垂直行业的迅速发展，5G专网园区具有连接终端数量多，业务场景复杂的特点。同时，小样本故障容易被淹没在庞大的数据海洋中，难以快速定位到真正的故障点，但往往会对行业生产带来明显的负面影响；告警信息孤立存在，告警间缺乏关联性，难以在短时间内综合快速解决问题。

中国移动研究院自研专网业务质量智能感知应用，以客户深度体验为目标，通过深入分析终端业务数据，提取多维度空间关键业务特征，面向视频业务、AGV小车等多种场景，可以精确捕捉业务状态和趋势，已累计发现7大类78项感知异常问题，为行业网提供了精准业务感知保障，解决了5G专网园区终端数量多、业务场景复杂，小样本故障易淹没以及告警关联性难难题。

智能感知应用具备如下特点：一是主动预测发现感知异常。根据不同用户或不同业务场景的需求，通过历史数据和当前数据的对比分析，挖掘数据的波动性和周期性，应用长、短时预测算法，自动调整其监测和预警策略，找出终端差异化异常，在部分园区可主动发现5.2%的质差终端。二是精细化多维度感知分析。通过终端品牌、子业务场景等感知细分属性的相关性分析，多维度刻画众多属性对异常指标的影响，对网络质量进行细致监测，识别出微小的性能变化。以AGV终端频繁掉线问题为例，依据多样化终端品牌感知，可以节省不同品牌质差对比测试2人天。三是告警压减缩短故障处理时长。针对偶发异常进行模式识别，实现周期性故障预警及告警压减功能，并详尽化提供压减信息，助力运维人员更快地了解问题的本质和上下文，实现同类告警最多可压缩75%。