自动驾驶网络的参考架构
时间：2022-03-22 16:57:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-22 16:57:01 来源：行业动态
汽车自动驾驶解决的核心难点是传感器和面对各种不确定性的计算处理能力。无论是在高速公路还是乡间小道行驶，都需要车辆能够非常精准的识别周围的环境，并且在极短的时间内作出精准的反应。通过雷达，微波，激光等多种类型的传感器，精准的感知周边路况信息；通过本地计算、边缘计算和云端计算，汽车可以对前方的急刹车、横穿马路的行人、上下坡等各种情况作出准确的反应。
当前的电信网络在走向自动驾驶过程中也存在类似的问题，从感知上来看，存在电信网络状态看不清、看不准等问题；从运营运维的角度，离散和封闭的系统导致数据碎片化、流程割裂，跨领域、跨厂商的数据流很难流转并产生价值；同时电信网络的智能化程度不足，对不确定性的决策和处理几乎都需要依赖工程师和专家的经验，面对如此困境，我们的解决之道是什么呢？
我们认为，电信行业的自动驾驶需要从架构和关键技术层面进行系统性思考和创新，构建三层智能的系统架构。
1. 首先，需要在物理网络层构建一个能实时感知态势的边缘智能层，并通过简化网络架构和协议提升网络自动化执行的能力；
2. 其次，通过统一建模在物理网络之上构建一张数字孪生网络，实现全局态势的可回溯和可预测，基于AI实现预测性运维和主动闭环优化；
3. 最后，基于开放的云端平台实现AI算法训练和优化，并支撑规划、设计、业务发放、运维保障和网络优化等各类应用的敏捷开发，支撑全生命周期的自动化闭环运营。
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