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9月25日，在华为全联接大会2020第三日，华为发布的自动驾驶解决方案ADN成为了当天主角之一。这是一套全栈引入AI打造自动驾驶网络的解决方案，它并非汽车的自动驾驶，而是旨在帮助电信业建立以人工智能为核心的自治网络，让企业网络实现“自动驾驶”。
国信证券观点认为，未来自动驾驶网络将对现有网络架构和运维模式产生深远的变革，而华为ADN自动驾驶网络战略是继华为全云化战略之后，面向未来十年的关键战略之一。
在政企行业，电信运营商是华为最大的客户群体。而在运营商电信领域，最大的AI应用场景就是网络运维。大会当天，华为还发布了AIOps系列云服务，使能智能运维，聚焦提升电信运营商和企业专网的智能化运维能力。
在普通用户眼中，运维并不是个容易接触到的概念。通俗地说，企业的数字化程度越高，IT规模越大也越复杂，就越需要快捷、高效、精准的运维管理平台作为业务的有效支撑。而电信运维，则与上亿用户的网络稳定息息相关。
电信运维网络挑战正在加剧。一方面，运营商网络2G、3G、4G、5G四代同堂，网络越来越复杂，运维成本也相应升高，运营商迫切希望引入AIOPS技术来提高运维效率。目前，有63% 的电信运营商已经开始投资AI、大数据分析等技术，实现故障“自愈”与进行主动维护，这也是华为切入这项业务的初衷。
另一方面，运维自动化程度低，人工参与环节占比极高，导致运营商人力成本激增。而人工积累的经验难以应对网络复杂化带来的新问题，使得75%的网络问题都是由用户发现，严重影响用户在终端的使用体验。
“运维能力的演进成为电信网络能否持续发挥效能的关键因素”，华为NAIE产品部总经理韩雨发在接受界面新闻采访时表示。
目前，63%的电信运营商已经开始投资AI、大数据分析等技术，实现故障“自愈”与进行主动维护，推进运维模式向智能转型。其中，AIOps成为电信网络运维智能化转型的核心手段，也是行业转型的共识。
AIOps的概念最早出现在Gartner的报告上，即将人工智能应用于运维领域，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。简单地说，过去需要花费数个小时、数天甚至数周才能完成的故障诊断和修复工作，AIOps可能只需要花几秒钟，而且判断更加精准。
Gartner相关报告预测，AIOps的全球部署率将从2017年的10%增加到2020年的50%。到了2022年，部署AIOps平台的大型企业数量将2017年的不足5%，迅速提升到40％左右。其应用行业，除了电信之外，还包括互联网、金融、电力、物联网、 医疗等多个涉及IT运维的领域。
目前，包括华为、平安、BATJ、360在内的多家科技企业都推出了自研的AIOps服务，但AIOps行业也一直存在没有标准产品形态、落地效果差等争议。为此，各大厂商也在对AIOps能力进行更新迭代。
华为AIOps服务背后是华为网络人工智能（NAIE）业务团队。官网信息显示，华为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。2019年8月，华为网络人工智能引擎宣布商用，目前已落地近100个AI应用。
NAIE的核心能力就是AIOps服务。据韩雨发介绍，华为AIOps服务主要面向运营商电信网络，目前已实现规模应用，共覆盖6个网络领域、30+个现网局点，每月API调动次数达到3.2亿次，是国内AIOps服务的主要供应商之一。
韩雨发认为，相比起同行，华为AIOps服务的优势在于，并非简单的算法，而是与电信运维系统相结合，在电信行业具备较丰富的运维经验。他总结，目前华为已经培养起了电信领域AIOps原子能力、组合编排与DevOps能力、通信领域主流数据对接、场景组合服务这四大核心竞争力。
“具体而言，华为AIOps服务支持多个电信领域运维系统的主流数据及对接方式，能够基于华为在电信领域的运营经验，有效地将领域知识与AI算法融合，解决当前通用算法模型在具体行业落地效果差的难题。而通过组合编排与DevOps能力，可助力各运维系统的应用快速上线”，韩雨发解释道。
基于AIOps的核心能力，华为AIOps为运营商提供开箱即用的多项服务，包括KPI异常检测、故障识别与根因定位、日志异常检测以及硬盘异常预测服务等。
以典型的KPI异常检测为例，传统的运维工作是被动式的，问题先发生再排查，缺乏对网络故障预测能力。AIOps通过对典型KPI持续数据监控和算法拟合，能够在异常苗头出现时就掐灭。
这种异常检测的能力，在用户层面最直观的反应就是网络稳定，不影响日常的工作和生活。韩雨发提到，今年4月，在某运营商网络，华为AIOps服务的异常检测模块提前5小时发现网络异常行为，而后来运维团队也准确识别到了故障根因，并提前修改配置参数，避免在早高峰时候引起更大的用户体验问题。
在提升运维效率的同时，华为也在和运营商探讨更多AIOps服务使能变现的可能性，比如家庭终端业务识别。“举个例子，疫情期间大家都在家里上课、打游戏，这两件事对网络稳定要求都很高。我们通过AI识别可以把不同业务识别出来，对重点业务做重点保障。这样运营商可以面向消费者提供教育、游戏套餐，丰富增收渠道。”