智能融合新型网络体系架构与关键技术研究

孙士勇

摘要：面向人机物泛在互连的新型智能网络，具有广域覆盖、泛在超宽带、智能弹性、云网协同等特性，是未来智能化社会信息网络演进发展的一个重要方向。文章首先简要介绍了人工智能引发民领域的发展变革状况以及人工智能在通信网络领域的发展现状，其次详细分析新应用驱动下新型智能网络的主要特征需求，然后依据特征需求提出了新型智能网络的设计思想、架构组成、协议结构，在此基础上给出了网络感知测量、智能路由算法、多维可编程交换转发三项关键技术的基本实现思路，最后总结了新型智能网络的主要应用方向。

关键词：人工智能;软件定义网络;网络功能虚拟化;云网协同

中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1672-9129（2020）06-0066-03

Researchonnewnetworkarchitectureandkeytechnologiesofintelligentconvergence

SUNShiyong

（The54thResearchInstituteofChinaElectronicTechnologyCorporation，ShiJiaZhuang，050086，China）

Abstract：Thenewintelligentnetworkfortheubiquitousinterconnectionofman-machineandobjecthasthecharacteristicsofwideareacoverage，ubiquitousultrawideband，intelligentelasticity，cloudnetworkcoordinationandsoon.Itisanimportantdirectionfortheevolutionanddevelopmentofintelligentsocialinformationnetworkinthefuture.Thispaperfirstbrieflyintroducesthedevelopmentandtransformationofartificialintelligenceinthefieldofcivildomain，aswellasthedevelopmentstatusofartificialintelligenceinthefieldofcommunicationnetwork.Secondly，itanalyzesindetailthemaincharacteristicrequirementsofnewintelligentnetworkdrivenbynewapplication，andthenputsforwardthedesignidea，architecturecompositionandprotocolstructureofthenewintelligentnetwork.Onthisbasis，thenetworksensingmeasurementandintelligentroutingaregivenFinally，themainapplicationdirectionofthenewintelligentnetworkissummarized

Keywords：AI;SDN;NFV;Cloudnetworkcollaboration

1引言

随着当前各类信息通信新技术得到加速突破发展和快速推广应用，人类社会正快步走入智能社会。作为智能社会的重要支撑，人工智能为人类社会的持续创新提供了强大的驱动力，开辟了广阔的发展空间。在民用领域，人工智能在持续催生5G、智能语音助手、AR/VR等新技术、新产品、新应用的同时，赋能生产制造、教育医疗、公共安全等社会领域，促进经济结构的重大变革和社会生产力的整体跃升。信息网络作为社会各领域信息通信的基础设施，随着无人驾驶、AR/VR/MR、工业“智造”等领域应用的深入发展，将具有发展和应用人工智能技术的巨大空间。如何将人工智能技术与通信网络充分结合，利用人工智能算法提供的强大分析、判决、预测能力，赋能通信网络系统的核心要素和关键过程，已成为当前通信网络领域关注的焦点。

2发展现状

目前，人工智能在机器翻译、智能控制、专家系统、语言和图像识别、大规模信息处理等领域得到了广泛应用。同时，针对当前通信网络存在架构僵化、组织形式固化、应用上线困难等诸多问题，以SDN、NFV为代表的新型网络技术不断涌现，人工智能的快速发展和逐步普及对通信网络系统的发展产生了积极影响。

系统架构方面，Cisco提出了IBN的网络智能拓扑结构方案，为智能化网络系统提供了有益借鉴;路由选择方面，出现了基于强化学习Q-learning算法指导路由选择的Q-routing方案，为网络路由选择的智能化作了初步探索。诺亚方舟实验室开发的NetworkMind系统，通过预测网络流量变化从而做出数据流的路由决策，使任务完成的平均时间较以往缩短了50%;数据平面可编程方面，出现了PISA、P4、POF等技术方案，有效提升了数据层面的可编程重构能力;流量调度方面，谷歌和微软分别开发了软件化数据中心负载均衡系统Maglev和Ananta，极大增强了系统的灵活性和扩展性;网络运维方面，著名IT研究与顾问咨询公司Gartner于2016年提出了AIOps概念，通过人工智能方式来支撑日益复杂的网络运维管理工作;网络安全方面，Oracle运用机器学习改进云安全服务产品，提高了产品自动检测威胁的能力;故障诊断方面，诺亚方舟实验室开发了智能故障诊断系统，通过从已有网络故障的历史记录数据里自动构建通信领域知识图谱与基于知识图谱的概率推理机制，辅助系统故障定位。

3特征需求

随着5G技术及AR/VR、人机协同、群体协同等新应用发展，应用环境日益復杂、网络构成要素快速增多、网络规模极度扩大，支撑环境、用户行为、系统性能变得更加动态和难以预测，传统网络核心功能与基础设施紧密绑定的组织模式面临诸多挑战，主要包括：

（1）链接数和流量增长推动网络规模快速膨胀。

未来万物互连将引入海量用户，连接无处不在，网络规模和链接数量将极速膨胀。同时，VR/AR、无人驾驶、态势共享等新业务广泛应用，单个业务流量与网络总体流量将急剧增加，业务对网络的带宽、时延、丢包率提出了更苛刻要求。另外，海量用户入网用网也将带来新的网络安全防护需求。

（2）业务云化、终端虚拟化、应用扁平化颠覆网络流量模型。

随着云计算的发展和大规模移动网络的建设，用户对宽带的需求已从基于覆盖的连接，转向基于内容和交互体验的连接。传统通信业务流量主要服务于网络终端之间的通信，符合泊松分布模型，而高移动网络流量随热点应用而动，难以准确预测。数据和计算服务中心网络节点流量呈现无尺度分布特性，与现有网络部署架构不匹配。同时，广泛存在的智能型云终端和虚拟终端具有部署、迁移灵活特性，逐渐成为用户接入主流，满足业务灵活提供，同时带来了网络流量模型的根本变革。

（3）多样化网络和网络设备极大增加网络运维复杂性。

随着通信网络系统覆盖范围不断扩大，网络规模日趋庞大，网络服务将由具有不同功能属性的多个异构网络组合提供。各型网络在组织形态和业务能力方面差异较大，导致业务端到端部署和优化存在较多困难。同时，软件化/云化网络架构引发了多维度管控复杂性，尤其是物理网元与虚拟网元的协同交互、虚拟网元生命周期管理、大容量多层次网络日志分析等，传统基于人工或半自动化运维管理模式难以有效适应，致使维护管理和分析处理能力弱，精准度低。

（4）网络业务向边缘和末端扩展加快驱动网络智能化转型。

5G、IoT、边缘计算的迅猛发展引发网络业务快速向边缘和末端延伸，移动大带宽、高可靠低时延、海量机器类通信成为未来机动型网络的三大业务形态，一方面要求边缘和末端通信具有大宽带无线传输、非正交多用户接入等能力，另一方面要求網络系统具有高可靠、强实时、确定时间的信息传送能力。另外，网络架构要具有灵活解耦与智能重构能力，实现异构网络功能按需编排和自动化部署，提高资源利用率，为虚拟网络、切片网络提供服务。

面对上述挑战，通过引入基于数据智能的人工智能技术，利用人工智能强大的数据分析、信息提取、任务决策能力，对内解决通信网络当前存在的效率和能力问题，对外提供灵活智能的数字和信息服务，逐步构建形成自动化、智能化的通信网络大脑，最终实现通信网络的智能化转型。

4总体方案

4.1总体设计思路。

（1）多维立体无缝覆盖的超广域智能网络。新型智能网络将在分布于全球的AI网络云的统一管控和调度下，综合利用天基、空基、陆基或海基多种通信网络平台，智能地融合光纤、卫星、短波、超短波、无线宽带、微波等多种通信手段，，提供高效、广域、立体覆盖，支持陆基、海基、空基、天基各类用户、子网或应用平台的随遇接入，实现全球可达的“广域通”、天空地海水下立体拓展的“纵深通”。

（2）面向用户多样化需求的泛在超宽带网络。新型智能网络将充分利用光纤通信、超宽带无线通信等技术，构建可提供大容量、可扩充、智能化通信网络服务的泛在超宽带网络，提供无缝超宽带的业务体验，满多样化用户的个性化应用需求，实现陆、海、空、天、电、网多维空间的人机物泛在互连，支持VR/AR、无人驾驶、态势共享等新业务应用。

（3）面向内容和资源服务的自主智能网络环境。新型智能网络将由连接型网络转变为基于计算的服务型网络，网络业务由语音、宽带和专线的传统模式，转型为搭建支持灵活多样服务的自主智能网络平台，按需灵活提供网络资源调度和内容分发能力，成为服务平台与最终用户的纽带，实现新型万物互连网络服务模式构建。

（4）自主智能、扁平简约的弹性网络体系架构。新型智能网络将以信息和数据服务为中心，采用云网协同的扁平化、简约型网络体系架构。借助人工智能、SDN/NFV网络技术，自主智能满足云计算、边缘计算、人机协作、群体协同等新应用服务对可靠、按需、实时、确定的多样化业务承载需求，支撑自主智能的网络运维管控，实现多样化网络服务“一点引入，全网覆盖”的应用目标。

4.2系统架构组成。新型智能网络系统架构如图1所示，主要由基于AI的云化网络服务、数据中心云网络服务、互联与交换云网络服务、用户中心云网络服务等四部分组成。该架构中，物理上分布于骨干、接入、边缘的AI网络云是组成核心，所有网络均在AI网络云的自主智能管控下有效运行，网络能力通过AI网络云向用户智能呈现，目标是实现用户按需智能获取网络资源和服务，并自主管理地址、链路、带宽、质量以及接入限制等专用虚拟网络资源，集中体现了信息化、网云化、智能化的架构理念。

新型智能网络体系架构中，首先，泛在超宽带是基础，一是无处不在的宽带接入，为接入和边缘等移动用户提供更高速率、更大容量、更好覆盖的网络接入与自组网服务。二是实现宽带卫星、宽带移动、无线宽带与光线的协同与融合，提供“无所不在、随需而取、优化利用、高效创造”宽带资源;其次，弹性智能是目标，一是网络的智能快速重构，包括物理资源快速生成与快速扩展或调配、云服务所需虚拟网络重构。二是智能弹性资源配置，实现资源的按需配置、灵活组合、弹性伸缩，达到最大化资源利用。三是自主智能运维管理，快速响应网络需求，提高运维管理效率，提升网络可靠性和自愈能力;另外，基于AI的云网协同是手段，一是部署协同，实现云数据中心、网络节点、AI网络云在物理部署上的协同。二是管控协同，实现感知探测资源、网络资源、计算/存储资源的协同控制。三是业务协同，实现用户应用与网络服务的协同感知与互动。

4.4网络协议结构。新型智能网络协议架构是一个兼容通用IP网络交换协议、扁平化网络协议以及AI云网络控制组网协议的融合架构，包含网络数据层和网络控制层，如图2所示。

（1）网络控制层。

系统运行于AI云网络组网模式时，网络协议部署于网络控制层，网络节点设备多数以通用化智能平台形式存在，包括链路发现协议、AI云控制器组网协议、南向接口协议集以及安全认证协议等。

（2）网络数据层。

系统运行于通用IP网络、扁平化网络两种组网模式时，网络协议部署于网络数据层，包含链路层路由协议、网路层路由协议。其中，网路层路由协议包括通用IP网络路由交换协和二层/三层扁平化路由协议，而二层扁平化路由协议实现虚拟云终端越广域二层网络的动态迁移，三层扁平路由协议实现虚拟云终端跨三层子网的动态迁移。在物理层、链路层、网络层，存在大量以物理或逻辑形态部署的网络传感器，构成了智能通信网络的触觉感知单元。

5关键技术

5.1网络感知测量技术。

网络感知测量系统是智能融合新型网络的神经末梢和信息来源，决定着通信网络系统的智能化能力水平。与通用人工智能系统采用光电、信号、红外、雷达、气象等物理传感器载荷执行感知探测功能不同，通信网络系统的探测感知单元是一系列层级化内嵌部署于物理层、链路层、网络层的感知测量模块，借助带内或带外资源，通过主动或被动测量手段实现网络自主感知，如图3所示。

物理层包括支持点对点、点对多点、多点对多点等物理传输形态的感知测量模块，对象涉及比特同步、链路通断、误码率、误比特率等;链路层包括支持点对点、点对多点、多点对多点等形态的逻辑链路测量模块，对象涉及链路帧同步、丢帧率、误帧率、帧时延、丢帧链路等;网络层包括符合网络拓扑连接关系的网络状态测量模块，对象涉及丢包率、包時延、时延抖动、网络拥塞、业务服务质量等。感知测量数据需要通过AI网络云提交给可用的智能计算处理单元进行融合处理、认知学习、语义表征和态势预测，为网络智能控制、路由策略生成提供支撑和依据。

5.2网络智能路由算法技术。

网络智能路由算法技术是实现未来新型网络自主智能互联的核心。未来人机物泛在互连的智能网络的状态瞬息万变，采集信息与路由策略间的关系难以通过数学建模表达出来，目前选用强化学习协助路由策略生成是最符合实际场景的方法。如图4所示的强化学习模型PPO算法是当前OpenAI推出的效率最高、训练效果最明显、最容易实现的算法。该算法在训练过程中，环境（environment）为数据平面采集的数据，经过预处理后，采集数据作为actor网络的输入数据，actor网络根据输入数据（state）输出一组链路权值（action）。Actor网络的输出结果好坏由critic网络评判。根据下一周期的采集数据，critic网络将对actor网络在前一周期做出的动作给出评判（reward），指导actor网络优化。

5.3多维可编程交换转发技术。

多维可编程交换转发技术是智能融合新型网络数据平面智能化的关键技术。该技术吸收了SDN数据平面与控制平面分离的思想，促进了网络节点基本组成要素与能力的开放性，实现了新协议与新应用的快速部署。与此同时，数据平面可编程技术具有可重配置、协议无关、平台无关等特性，进一步抽象了网络节点基本组成要素转发模型，提升了数据平面灵活性并降低了运维成本。

多维可编程交换转发系统架构主要包括动作集和协议配置两个组成部分，如图5所示。其中，动作集实现网络分组交换转发过程，主要包含解析器、多级流水线和缓冲区三部分，部署于CPU、FPGA、可编程交换芯片上;协议配置实现路由策略到转发规则的解析、配置、控制、形成等，一般运行于网络节点设备的控制CPU上。在智能融合新型通信网络中，节点通过多层级自主测量感知，实现高效决策重构，形成功能和能力不同的节点集合，以匹配当前网络的整体需求。控制层面根据拓扑、环境以及应用环境动态迁移，既可以构建基于域集中式控制，也可以构建分布式控制网络。

6结语

新型智能网络具有广域覆盖、泛在超宽带、智能弹性、云网协同等特性，一方面可用于现役信息网络的替补和延伸，快速形成自主智能、广域覆盖、超视距通信的通信网络能力，支撑天临空地各类用户或平台的超视距组网应用。另一方面，通过空地多种无人平台，在全球热点地区构建小规模智能物联网，提供遂行紧急任务的应急通信网络保障。另外，通过天空地多种无人平台，构建广域覆盖、机动延伸、边缘扩展的新型智能网络，为各类用户智能按需提供高效、可靠、实时的通信网络服务保障。

参考文献：

[1]中国电子学会，新一代人工智能发展白皮书（2017年修订版），中国电子学会，2017年，页15-28;

[2]中国信息通信研究院，人工智能安全白皮书，中国信息通信研究院安全所，2018年，页1-10;

[3]中国电子技术标准化研究院等，人工智能标准化白皮书，国家标准化管理委员会工业二部，2018年，页11-21;

[4]黄韬、刘江等，软件定义网络核心原理与应用实践，2014年9月，P12图2-3。