意图驱动自智网络白皮书.pdf

1/46目录一、引言.3二、意图驱动自智网络必要性与发展历程.42.1 研究背景与必要性.42.1.1 用户业务需求的多样性和变化性挑战.52.1.2 未来智慧网络的异构性和复杂性挑战.52.1.3 全场景按需服务个性化和定制化挑战.52.2 意图驱动自智网络的发展历程.6三、意图驱动自智网络概念内涵与优势分析.73.1 意图驱动自智网络的概念.73.2 意图驱动自智网络的技术内涵.83.3 意图驱动自智网络的优势分析.9四、意图驱动自智网络的架构与实验验证.104.1 意图驱动自智网络运营分层架构.104.2 意图驱动自智网络技术实现架构.114.3 意图驱动自智网络端到端处理流程.124.4 意图驱动光网络架构的实验验证.134.4.1 部署方案的设计与优化.134.4.2 运营和维护方法与策略.164.4.3 现有网络兼容集成方式.17五、意图驱动自智网络关键环路技术.195.1 自顶而下的意图实现.205.1.1 意图建模.205.1.2 意图理解.215.1.3 策略验证.235.2 意图实现知识管理.24六、意图驱动自智网络应用实例.266.1 应用实例-意图驱动 CLL 云专线案例.266.2 应用实例-中国联通.306.2.1 意图驱动智能编排案例.306.2.2 意图驱动智能节能案例.306.2.3 自动路测智能评估方案.316.3 应用实例-中国移动.326.3.1 意图驱动业务分级保障案例.326.3.2 意图驱动感知确定性保障案例.342/466.3.3 智能意图运维保障高品质行业专线.356.3.4 ONAP 实现通用意图解决方案.366.4 应用实例-应急通信网络.396.4.1 会话初始协议通话案例分析.396.4.2 空天地一体化应急救援通信网络.39七、意图驱动自智网络技术挑战与应用挑战.407.1 技术瓶颈分析与讨论.407.1.1 全局信息未知性.407.1.2 动态意图可变性.417.1.3 全生命周期闭环.417.2 未来探索领域与方向.417.2.1 自底而上的意图保障.417.2.2 意图驱动网络大模型.427.2.3 意图驱动的跨域自智.43缩略语.44参考文献.45参与单位及人员.463/46一、引言一、引言面向全场景按需服务诉求，未来网络有望实现服务随心所想、网络随需而变、资源随愿共享。未来网络全场景并存，全域网络参数繁多，且存在多样化资源冲突、网络配置复杂度高和交付失配，需实现网络随着服务意图的智能管控。智能化网络是网络与人工智能等深度融合的产物，相关新型网络概念包括基于意图的网络（Intent-Based Network，IBN）、意图驱动网络（Intent-Driven Network，IDN）、自动驾驶网络（Autonomous Driving Network，ADN）和自智网络（Autonomous Network，AN）等。本白皮书认为意图驱动网络是实现未来网络完全高阶自智的关键技术，因此定义意图驱动自智网络；旨在探讨概念、架构、技术和用例，并总结未来发展方向。意图驱动自智网络的愿景已成为行业共识。通信业各标准组织、行业组织、开源社区等积极推进自智网络的产业应用布局，覆盖通信运营商、通信设备制造商等产业各领域，意图驱动自智网络的技术研发和商用落地不断加快，产业呈现蓬勃发展态势。意图驱动自智网络通过自顶而下的的正向意图实现与自底而上的反向意图保障，形成了从用户空间数字空间物理空间的分空间、多层次的意图驱动网络全生命周期闭环机制；基于零信任原则，采取一步一反馈的方法，对整个循环进行持续监控，从而实现动态优化。意图驱动自智网络通过构建网络全生命周期的自动化、智能化运维能力，为网络服务的客户提供“零等待、零故障、零接触”的极致业务体验，为网络生产一线打造“自配置、自修复、自优化”的高效运维手段。意图驱动自智网络将人工智能技术与通信网络的硬件、软件、系统等深度融合，助力使能业务敏捷创新、网络运营智能、构建智慧内生网络。打造意图驱动自智网络是一项复杂的系统工程，需要完整的顶层设计、统一的标准定义和技术流程。本白皮书全面分析了意图驱动自智网络发展态势，梳理了意图驱动自智网络关键技术的演进趋势，探讨了运营商、设备商自智网络产业应用，分析了意图驱动自智网络应用技术挑战和工程难题，为后续研究与应用提供方向。4/46二、二、意图驱动自智网络必要性与发展历程意图驱动自智网络必要性与发展历程在数字经济高速发展的推动下，全球电信业正加速网络向自动化、智能化转型升级。随着网络规模部署和快速商用，快速发展的数字经济打开了数字时代的大门。自智网络能够将通信网络与人工智能深度融合，面向消费者和垂直行业用户提供数字化体验的创新网络服务1。运营商日益认识到部署意图驱动的自智网络至关重要。中国移动将自智网络视为提升通信网络质量和效率、助力行业数字化升级的关键趋势，通过意图驱动网络等技术助力网络实现感知和控制策略的自动化部署，实现高阶自智网络演进。中国联通强调为满足用户多元化的业务需求，网络需要具有负载应对和全场景服务定制化的特性。引入意图驱动的概念可以简化网络操作、提升自动化程度，更有效地满足业务需求。中国电信在 2019 年 SDN/NFV/AI大会上提出了“随愿网络”的概念，其目标是通过意图驱动，实现网络服务的个性化、网络资源的弹性分配和共享。该网络旨在涵盖全社会、全行业、全生态，并定义全场景、全域的智能管控体系结构。中国运营商正在不断引领自智网络的创新实践，并推动全球产业形成共识。自 2021 年中国移动首次提出在 2025 年达到 L4 级别的目标以来，中国联通、中国电信等多家公司均设立了相关目标，希望在高价值场景或全网范围内实现 L4 级别。设备商正推出意图驱动相应产品和解决方案。华为在业界提出自动驾驶网络的理念及分级标准，从业务体验，解放人力的程度和网络环境复杂性等方面，定义了通信网络的自动驾驶分级标准，其中 L5 级完全自治网络作为电信网络的发展终极目标也是意图驱动自智网络的发展目标。中兴于提出“自主进化网络”解决方案，以泛在人工智能推进未来网络整网的智能化，采用分层闭环的原则建设网元级、单域级、跨域级的智能网络体系，目标是使网络系统逐步实现自主操作，通过数据驱动进行自学习、自演进，实现网络系统的智能自治，使得网络投资效率、运营运维效率达到最优。中兴规划了覆盖“规/建/维/优/营”全业务流程，超过 60 个智能化应用场景，涵盖无线、承载、核心网等各专业域的单域智能化场景与端到端跨专业拉通的数字化运营场景。各高校正探索在自智网络单技术点的突破。北京邮电大学在知识定义的意图驱动网络方面进行了研究。西安电子科技大学正试图从自上而下的意图实现、和自底而上的意图保障两条技术路线，实现意图生命周期闭环。电子科技大学深入探索了意图表征、分类与建模技术，并将意图驱动理念应用到应急通信中。企业为了抢占先机，持续地进行调整和变革。运营商为了在未来网络、云计算和边缘计算等关键技术所带来的市场机会中获得收益，也必须主动进行变革，并全面投身其中。未来业务场景不仅需要具备低时延、高可靠和支撑海量设备连接的网络，还期待运营商能够提供包括海量数据分析、图像识别、精准定位等附加服务。高校对意图驱动智能网络的研究活动也在如火如荼地进行中，这表明该领域的发展潜力巨大且不可阻挡。2.12.1 研究背景与必要性研究背景与必要性全球数字经济发展正迈向“深化应用、规范发展、普惠共享”的新阶段，千行百业数字化转型持续深入，由办公、营销服务场景扩展至核心生产、制造场景，由效率变革转向价值变革，由企业内部数字化转型延伸至产业链、价值链协同转型。在此背景下，政府和企业对5/465G 应用、上云用数赋智的需求更加普遍和迫切。近十年来，我国数字经济取得了举世瞩目的发展成就，2022 年，我国数字经济规模达到 50.2 万亿元，同比名义增长 10.3%，已连续 11 年显著高于同期 GDP 名义增速，数字经济占 GDP 比重相当于第二产业占国民经济的比重，达到 41.5%，整体规模位居全球第二，对经济社会发展的引领支撑作用日益凸显。2023 年，通信运营商所提供的算网融合、车联网、HDICT 等数字化新业务，以及网络即服务、业务定制化、项目化交付等新的商业模式不断涌现，对网络基础设施和自动化、智能化运营水平提出了更高要求。在数字经济高速发展的推动下，全球电信业正加速网络向自动化、智能化转型升级，自智网络因此诞生。为满足垂直行业数字化和消费者生活数字化的多样需求，行业提出了自智网络框架和关键特性。然而，网络技术演进和运维管理提升带来了诸多挑战。2.1.1 用户业务需求的多样性和变化性挑战用户业务需求的多样性和变化性挑战随着科技的不断发展，各行业对技术创新的需求日益迫切。例如，新能源、人工智能、大数据等领域的发展为传统行业带来了转型升级的机会。用户对网络服务的需求变化也越来越快。用户对产品和服务的需求更加多样化，追求个性化、定制化的消费体验。运营商网络服务需要敏锐地捕捉用户意图，基于用户意图智能灵活调整资源配置及运营策略，提升产品和服务质量，以满足不断变化的用户需求，提升用户体验。随着个人用户市场的饱和，垂直行业数字化和消费者生活数字化成为被寄予厚望的潜在增长点，对网络服务从连通性、带宽、延迟、可靠性等各方面均提出了更为严格的多样性需求。2.1.2 未来智慧网络的异构性和复杂性挑战未来智慧网络的异构性和复杂性挑战网络连接的设备数量将急剧增加，导致网络规模的不断扩大。这将给网络管理带来巨大的挑战，如何确保网络资源的合理分配、提高网络性能等。同时，未来的智慧异构网络将涵盖多种接入技术、多种应用场景，以及跨行业、跨领域的深度融合。这将使得网络架构变得更加复杂，对网络管理提出了更高的要求。如何简化网络管理、提高运维效率将成为一大挑战。2.1.3 全场景按需服务个性化和定制化挑战全场景按需服务个性化和定制化挑战全场景按需服务旨在为用户提供个性化、定制化的网络服务，满足不同场景下的需求。基于意图驱动的智能策略可以通过人工智能技术更好感知用户需求，实现网络资源的智能调度和优化，提高网络性能和用户体验。全场景按需服务与智能策略相结合，可以更好地满足用户在不同场景下的网络需求，提高网络资源的利用率。自智网络具备自主学习、自适应调整和自我优化的网络系统。它能够根据用户行为和网络状况，自动调整网络参数，实现网络资源的合理分配和优化。意图驱动网络是以用户需求和意图为核心，驱动网络行为的调整和优化。自智网络和意图驱动网络的融合具备提高网络性能、提升用户体验、提高网络安全防护、降低管理成本、适应未来网络发展需求等优势。综上所述，为满足用户业务多样化需求，未来网络负载型特征和全场景服务定制化发展，引入意图成为解决问题的关键，以简化网络操作、提高自动化水平，更好地满足业务需求。6/462.22.2 意图驱动自智网络的发展历程意图驱动自智网络的发展历程TM Forum、3GPP、ITU-T、ETSI、CCSA 等国内外标准组织纷纷开展了自智网络相关工作，产业界积极推进自智网络的标准化布局，争夺自智网络的产业话语权5-7。2015 年，开放网络基金组织的北向接口工作组发布了基于意图的网络白皮书。Gartner、思科、华为先后提出 IDN（Intent Driven Network，意图驱动网络）的定义，明确 IDN 中意图转译、意图验证、自动实施、全息感知等基本组成要素710。IDN 是一种全新的网络模型，通过分析用户意图，将意图转译为相应的网络策略，最终实现网络感知和控制策略的自动化部署，将网络从一个静态资源系统演变成为一个能持续满足商业目标的动态系统。2015 年，ONF 发布了一篇名为Intent：Dont Tell Me What to Do!Tell Me What YouWant的标准提案：在基于意图的网络中，智能软件将决定如何把意图转化为针对特定基础设施的配置，从而使网络以满足期望的方式运行。2017 年，思科在向基于意图的网络迈进白皮书提出：网络团队可以用简明的语言描述想要完成的工作，然后网络能够将此意图转化为众多策略，这些策略将利用自动化功能在复杂的异构环境中建立适当的配置和设置变更。2017 年，国际互联网研究任务组 IRTF 的网络管理研究小组（NMRG）启动意图研究，重点就概念定义、主要原则、意图分类、生命周期管理进行分析，发布了 RFC 9315、RFC 9316，定义意图为：用于操作网络的抽象高级策略5。2018 年，3GPP SA5 发起的 IDMS_MN 项目针对移动通信网络管理层次，描述意图驱动的管理概念、意图驱动的管理场景，以及在规范阶段实现意图标准化表达的建议。3GPP 在 R18阶段发布 TS 28.312 标准。2024 年，R19 启动 FS_IDMS_MN_Ph3 项目，对移动网络增强型意图驱动管理服务进行进一步研究。2019 年，ETSI 全面启动意图的标准研究工作，率先发布的 ETSI GS ENI 005 中给出了ENI 系统策略管理模型定义，支持声明式策略、命令式策略及意图策略。在 2022 年发布的ETSI GR ENI 013 中聚焦意图信息模型标准化针对产业现状展开差距分析，同期启动的 ETSIIFA 050 主要研究意图驱动的接口与模型标准。2023 年启动 ETSI SOL 021 的研究主要关于意图管理服务接口要求的 RESTful 协议和数据模型规范。自智网络 2019 年由 TM Forum 联合产业伙伴共同提出，旨在引领网络基础设施和运营体系的自动化、智能化转型。经过 4 年多的发展，自智网络已形成体系化的理念、标准、实现方法和应用案例，在产业共识、标准制定、实践部署等方面取得显著成果7。（1）产业共识：Zero-X/Self-X 愿景、L0-L5 分级、三层四闭环架构、单域自治-跨域协同、意图驱动-全栈 AI 等诸多理念成为广泛的产业共识；（2）标准制定：TM Forum、3GPP、CCSA、ETSI 等 9 大标准组织聚焦 5 大标准方向，累计立项/发布 80 多个标准/研究课题，并依托多标准组织 M-SDO，确保架构同源、标准统一；（3）实践部署：中国移动、中国电信、中国联通、德国电信、沃达丰等 14 家领先运营商将自智网络纳入集团战略，以商业价值和运营成效为牵引，朝着 2025-2027 年 L4 级自智的目标，迭代开展分级评估和自智能力规划建设。2021 年，TMF 正式启动跨层跨域通用意图相关标准工作，同年交付 IG1253 及一系列意7/46图相关规范，针对意图建模、意图信息模型、意图生命周期管理和接口及意图用例开展深入研究4。2022 年启动 TR290 意图通用模型、TR291 意图扩展模型、TR292 意图管理本体的研究工作。同时分别于 2021 年和 2022 年发布自智网络：赋能数字化转型从战略到实施、自智网络中的意图两份关于自智网络中的意图发展研究报告8。CCSA的NFV特设项目组SP1于2021年启动网络功能虚拟化管理编排技术要求系列标准，规定网络功能虚拟化管理编排技术要求中的意图管理总体架构及功能需求、意图管理信息模型与意图管理接口。CCSA 的网管技术委员会 TC7 于 2022 年 6 月启动自智网络意图管理技术研究，重点对意图管理架构和相关参考点、意图表达模型、意图生命周期管理等进行研究和讨论。并于 2023 年 6 月正式启动自智网络意图管理技术要求标准的制定工作9。在上述标准化研究的过程中，各个标准组织和厂商积极投入到了意图驱动网络的研究中，提出了各自的解决方案。意图驱动网络正在逐步从理论走向实践，并且在实践中不断得到完善和优化，展现出在网络管理、自动化部署、优化网络资源配置等方面的巨大潜力。然而，目前针对意图驱动网络的研究和实践，仍存在一些挑战和问题。例如，如何准确理解和转译用户的意图？如何保证意图的验证和实施的准确性？如何实现网络的全面感知和动态调整？这些问题都需要我们在未来的研究和实践中不断探索和解决。此外，自智网络作为意图驱动网络的一个重要应用场景，正在受到越来越多的关注。自智网络通过引入意图的概念，可以实现网络的自动化、智能化和动态化，从而更好地满足用户的需求和业务的发展。因此，如何在自智网络中实现意图的有效管理和应用，也将是未来需要重点研究的问题。三、三、意图驱动自智网络概念内涵与优势分析意图驱动自智网络概念内涵与优势分析基于上述已有的标准化研究成果，亟需对自智网络中的意图、意图驱动网络的定义、架构和关键技术形成共识，通过不断完善和优化意图驱动网络的理论和技术体系，以更好地推动网络的发展和进步。本章介绍意图驱动自智网络的基本概念，包括总体框架、核心理念和关键能力。3.13.1 意图驱动自智网络的概念意图驱动自智网络的概念根据 TMF IG12534的定义，意图是所有期望的正式规范，包括对技术系统的要求、目标和约束。意图所有者是意图的创建者，负责管理意图的生命周期。意图处理者是意图的接收者，负责意图的实现与满足，并管理意图实例的生命周期。意图驱动自智网络，是意图驱动网络的进阶版，强调网络不再是被动地接收业务指令，而是试图主动地理解人类管理员的意图，尽可能做到料人先机、随意而动，兼顾意图准确性和网络优化目标。根据网络环境和用户需求，动态调整网络参数，提高网络性能。按照自智网络分级标准，在 L4（高级自智网络）阶段，通过引入意图实现意图驱动自智网络，其内涵包括以下几个方面：用户意图为核心：网络系统的设计和运行以用户意图为主要考虑因素，通过分析和理解用户需求，自动调整网络资源。提供最优化的服务同样需要时间，所有意图并非是同等优先的，因此为每一个意图配置优先级，为高优先级的意图预留。自动化和智能化：利用先进的自动化和智能化技术，如人工智能、机器学习等，实现网8/46络资源最佳配置。意图优先级的自动配置、优化和故障恢复。这些技术能够自主地学习、感知和决策，提高网络的自适应性。零等待、零接触、零故障：通过精准的资源掌控和自动化运维能力，实现业务的实时开通、即购即用，提供零等待的体验；通过网络端到端的监控和智能化的配置故障恢复机制，提供零故障的体验；通过网络数据与能力的开放和自助服务，提供零接触的体验。全场景网络自治：基于网元、资源、服务与业务四个管理层次，构建体系化能力，实现全场景网络自治。通过分层次构建体系化能力，实现不同管理层次之间的协同和闭环控制，促进外部商业增长与内部效率提升。3.23.2 意图驱动自智网络的技术内涵意图驱动自智网络的技术内涵自智网络是集智能化和自动化于一体的网络基础设施、运营管理系统和业务系统2。目前，自智网络的自动化运维能力在很大程度上依赖于预设的、由专家精心设计的经验规则。然而，这些基于规则的自动化策略在现实应用中遭遇诸多挑战。首先，规则设计难以涵盖所有场景，导致在特定或复杂环境下效果欠佳。其次，参数配置通常是静态的，无法适应网络环境的即时变化，降低了系统适应性和反应速度。此外，参数配置往往是固定分档的，无法根据实际需求精细调整，影响资源利用效率。最后，规则间的潜在冲突需要专家介入以识别和解决，增加了运维复杂性和成本。因此，为了应对这些问题，自智网络需要发展更加智能和灵活的技术，以适应不断变化的网络环境和需求。这是实现意图驱动自智网络的关键技术研究方向。（1）外部输入意图和内生意图意图驱动自智网络中的意图按照产生方式可分为人为产生的意图和自动产生的意图。可将人为产生的意图称为外部输入意图，将自动演化出的意图称为内生意图。人为产生的意图主要涉及的关键技术是意图理解，自动产生的意图通常是为了更好地完成人为意图而繁衍出的内生意图，涉及的关键技术称为意图预测。“自智”体现在意图理解和预测过程中。在意图理解中，系统需要具备对用户输入进行分析和理解的能力，这可能涉及到自然语言处理、图像识别、语音识别等技术。而在意图预测中，系统需要通过数据分析、模型训练等方式，预测用户可能的下一个意图或者根据用户当前意图演化出次级意图配合完成当前业务。这些操作使系统具备了对用户意图的智能感知和预测能力，使网络更智能更好地为用户服务。（2）基于意图的预测技术意图预测技术尤其在应急场景下发挥独特作用，在自然灾害、人为事故或基础设施故障等突发应急场景下，意图驱动自智网络能够自动快速调度网络资源以处理事故。以突发森林火灾的预防和响应为例，紧急灾情通常需要毫秒级快速响应，但空、天、地融合的复杂网络状况需要大量网络配置操作，这对人类操作员造成巨大的负担。通过意图驱动自智网络，大量传感器、卫星图像可以借助意图驱动代理异构接入，自动收集来自物理网络的警告信息，通过高效的意图转译和快速决策，自动准确地下发意图以指导相关人员采取紧急措施，自动调度全网相关资源提供即时的通信和协调支持。此外，在大数据分析和机器学习技术支持下，自智网络可以预测火灾蔓延方向，提前预测火灾可能的发展趋势，为人类管理员生成各种预案，有助于采取更及时有效的紧急措施。9/46（3）意图驱动的管理服务意图驱动管理服务是实现意图驱动自智功能的关键部件，在基于 SDN 的实现中，可以实现在 SDN 网关上，向上与意图转译功能通过南向接口交互，将自然语言描述的意图转换为意图模型描述的意图。意图驱动控制器负责解析意图和将意图下发，控制器将意图下发到意图驱动的管理服务，由代理负责具体的网络配置。意图驱动代理向下通过物理网络接口为卫星链路、自组织网络、集群网络等末端链路提供接入和互联支持。（4）意图优先级网络资源总是有限的，网络资源的调度通常需要时间，各种通信业务并非是同等优先的，因此可以为重要的意图配置更高的优先级，从而通过预留网络资源等手段优先保障关键的通信业务。意图优先级的配置在紧急通信中消解意图冲突具有重要作用。用户意图的明确性、上下文、紧急性、系统策略、用户期望和任务复杂性等都会影响意图的优先级。即便是相同意图，如果在不同时间、由不同用户发布，其优先级也不一定相同。（5）意图金字塔模型是以 SNMP 为代表的配置细节管理阶段，其注重对底层网络设备的基本监控和配置。其次是以 PBNM 为代表的系统策略管理阶段，该阶段引入了较为复杂的策略，使网络管理更具目的性和灵活性。最后是以 IDNM 为代表的服务意图管理阶段，该阶段强调针对用户的服务意图实现更高层次的自适应网络管理。该三个阶段的演进过程中，对底层设施的抽象级别逐渐提升，从而不断屏蔽繁杂的技术细节，最终实现以最高级别抽象的服务意图对网络进行管理，形成从“意图”到“策略”再到最终的“配置”的映射，为网络管理提供了更加灵活和智能的手段。“意图-策略-配置”的金字塔模型，如图 1 所示。图 1“意图-策略-配置”金字塔模型示意图3.33.3 意图驱动自智网络的优势分析意图驱动自智网络的优势分析意图驱动自智网络展现出四大显著的价值亮点。首先，它赋予业务模式更大的灵活性、智能性和高效性，为用户提供更为创新和有价值的产品与服务，为企业带来崭新的商机和增10/46长空间。其次，通过实时捕捉全网数据，借助海量数据进行分析、深度洞察、预测和知识提取，释放数据流动的潜力，助力基于数据的产品创新。再者，它升级了资源调度、自动化和智能化水平，有效降低人力成本、提升终端、基站和计算中心的利用效率，实现企业运营成本的降低。最后，意图驱动自智网络具备卓越的风险识别、预判和应急响应能力，可显著减少潜在风险并降低损失。通过采用自动化和智能化手段，动态平衡全网的使用需求，实现了显著的节能减排效果3。意图驱动自智网络以其独特的优势，正在重塑传统的网络运营模式11。意图驱动自智网络在提高网络性能、优化资源利用、提供个性化服务等方面具有显著优势，有助于推动网络技术的创新与发展，主要包括：（1）提高网络资源利用率：通过实时监测网络状态和用户需求，意图驱动自智网络能够智能地调整网络资源分配，实现资源的高效利用，降低浪费。（2）优化网络性能：意图驱动自智网络基于先进算法和模型，对网络性能进行持续优化。这有助于提高网络稳定性、降低延迟和丢包率，提升用户体验。（3）自动化与智能化：意图驱动自智网络具备自主学习能力，能够从海量数据中提取有价值的信息，自动调整网络参数和策略。这使得网络管理更加便捷，降低了人工干预的成本。（4）个性化服务：意图驱动自智网络可以根据用户行为和偏好，为用户提供个性化、定制化的网络服务。这有助于提高用户满意度和忠诚度，促进业务发展的重要方向。（5）开放与可扩展：意图驱动自智网络具有良好的开放性和可扩展性，可以与其他网络技术和应用无缝集成，适应不断变化的网络需求。这为网络创新和发展提供了有力支持。（6）应对复杂场景：意图驱动自智网络能够应对多样化的网络环境和复杂场景，实现对各类应用的优化支持。这有助于提升网络的适应性和灵活性四、四、意图驱动自智网络的架构与实验验证意图驱动自智网络的架构与实验验证4.14.1 意图驱动自智网络运营分层架构意图驱动自智网络运营分层架构多边接入网关与自智网络的部署实践围绕“单域自治，跨域协同”的核心思想，分层次构建体系化能力，实现全场景网络自智，其目标架构自下而上包含网元管理（对设备组件和运行状态动态感知和自动优化，并开放自动化操作能力）、网络管理（基于网络管理、控制和分析能力，自动将上层业务和应用意图驱动控制器转化为网络行为，通过南向感知/分析/决策/执行的域内控制闭环能力，结合本地智能，持续保证网络连接或功能的 SLA 承诺，实现单域网络的自治闭环管理）、服务管理（基于规划、建设、维护、优化的端到端流程，结合业务协同、保障、分析三大能力，实现跨厂商、跨领域的服务层自治和闭环管理）和业务管理（主要面向自智网络业务提供客户、生态和合作伙伴业务使能和运营能力）4 个层次，以及资源闭环（单专业资源管理，实现单域自治）、业务闭环（面向业务的、跨专业的端到端管理，实现跨域协同）与用户闭环（用户与商务管理，包括用户信息、营业、计费、客服等）3 个闭环2。分层架构模式降低了整体系统的复杂性，每层可独立演进与自治运行，并向接口其消费者层隐藏域实现技术、域内操作和域内功能细节，如图 2 所示。其中 A 类参11/46考点，位于分层解耦的管理架构层次之间，可作为自治域北向，对上层提供意图处理能力的调用与管理入口。K 类参考点，位于集中自智节点与分层解耦的管理层次之间，对后者提供实现意图管理所需的集中式智能支撑能力的调用与管理入口。图 2 意图驱动自智网络架构自智网络各个层次均可以引入意图叠加层，并对层间交互，为卫星链路、自组织网络、集群网络等末端链路提供接入和互联支持。多边接入网关为异构网络接口提供接入接口，意图驱动控制器简化与抽象，在自智网络演进的智能化阶段，系统基于用户指定意图目标，结合 AI 技术，层内提供自动闭环，层间通过网关控制异构网络意图接口交互，使上层服务调用独立于下层实现，从而意图下发和意图实现自智网络跨层跨域的意图覆盖，进一步减少人为操作、提升管理效率、加速技术迭代。4.24.2 意图驱动自智网络技术实现架构意图驱动自智网络技术实现架构意图驱动自智网络的技术实现参考架构如图 3 所示，其设计采用分层策略，按照各层的功能抽象程度和业务逻辑，自底向上分为基础设施层、服务管理管理层和业务管理层。同时，分布式人工智能模块横跨各层，为各个流程环节提供强大的支持。基础设施层可视为意图驱动自智网络的基石，由各类硬件设施、软件系统和数据等构成。这一层面对全网的算力资源、网络资源和存储资源进行统一感知管理，并能够根据业务需求对计算和存储资源进行高质量的管理和调度。通过分布式人工智能，基础设施层拓展了对自身信息的感知深度与维度，包括资源感知、性能感知和故障感知，为网络管理层提供可靠全面的决策输入。同时，通过在数据源头进行分析决策，实现实时不间断的业务响应、设备能耗的智能调节和算网故障感知和修复等功能，提升系统的自响应、自修复和自优化能力。网络管理层被视为意图驱动自智网络的大脑，负责具体实现系统功能。该层通过南北向接口分别接收基础设施层的状态信息和业务意图，进行分析决策和网络控制，包括状态感知、资源调度、算力管理、服务编排、故障分析和自修复等。网络管理层采用单域自治与跨域协同的分层渐进策略，强调对系统子功能模块的自动化和智能化执行，同时支持根据资源状态12/46和用户意图等进行自适演进。跨域协同将各自治域拉通互联，通过多域协同解决复杂问题，实现功能流程的自动化和业务高层智能化闭环处理。网络管理层将 AI 技术深度嵌入算网的各个层面，提升各功能模块的智能化学习及场景适应能力，确保算网对当前和未来新业务的服务质量。图 3 意图驱动自智网络设计框架业务应用层用于实现面向用户的服务能力开放，承载抽象的业务功能。从用户角度看，业务应用层能够根据用户意图将服务应用调度到合适的节点，实现资源利用率最优并保证卓越的用户体验。分布式人工智能模块通过数据管理、学习训练、智能分发和持续学习等形成完整的智能闭环，为基础设施层、网络管理层和业务应用层提供全方位的智能服务。作为智能能力管理与知识统一中心，分布式人工智能模块深度融合在各层级，将 AI 的设计训练、推理验证、部署应用和迭代优化等全生命周期都设在意图驱动自智网络内部，实现了 AI 的内部诞生和服务。通过对算网运行过程中产生的数据进行深度挖掘，分布式人工智能模块协同整合不同网络层之间的数据、资源和功能方面的差异，产生有效解决方案，并综合考虑意图驱动自智网络的运行效率、自动化水平和服务质量等。同时，该模块支持 AI 的持续学习，能够自适应地进行知识演进，并进行知识融合与推理，从而创造新的知识。4 4.3 3 意图驱动自智网络端到端处理流程意图驱动自智网络端到端处理流程一个完整的意图处理流程包括如下几个阶段，开始阶段、评估阶段、下发阶段、实施阶段，如图 4 所示。在开始阶段，意图所有者通过检测需求满足情况确定是否需要定义新的或更改现有意图，孵化出新的意图对象。若不需要创建新的意图对象，则处理流程结束。在评估阶段，意图所有者和潜在的意图处理者通过调查协商确定意图对象的可行实现方13/46案，包括意图处理者的选择以及意图对象的参数协商，同时对相应方案产生的影响进行验证和评估。如果评估不可行，则处理流程结束。如果评估可行，则意图所有者确定实现意图对象所需的意图处理者及对应的参数信息。在下发阶段，意图所有者将评估后的意图对象下发给意图处理者请求新建意图实例。如果意图处理者接受该意图对象，则新建意图实例成功，意图生命周期进入实施阶段；如果意图处理者不接受该意图对象，则新建实例失败，处理流程结束。在实施阶段，意图处理者根据接受的意图操作其责任域，实现意图的期望目标。在意图实例被删除之前持续保障意图对应的期望得到满足。按需向意图所有者报告意图处理完成情况、执行状态和未满足原因等。当意图处理者接收到意图实例更新请求，通过调查协商确定更新操作的可行方案，并对相应方案产生的影响进行验证和评估，如果更新不可行，则处理流程结束；如果更新可行，则进行相应意图实例的更新。当意图处理者接收到意图实例删除请求，则处理流程结束。图 4 端到端意图处理流程示意图在意图驱动网络中，针对业务管理、服务管理、资源管理、网元管理不同层次，上层意图管理功能可以作为意图所有者，下层意图管理功能可以作为意图处理者，层间通过调用意图接口，实现自顶向下的意图调用流程，从而使用户端到端的意图得以满足。4.44.4 意图驱动光网络架构的实验验证意图驱动光网络架构的实验验证基于意图驱动自智网络框架开发了意图驱动光网络平台(IDONP)，包括从意图到策略的部署方案优化设计，高精度意图保障的故障定位机制，和面向意图保障的快速切片重构方法。4.4.1 部署方案的设计与优化部署方案的设计与优化本小节展示意图驱动自智网络的需求分析，以及两种从意图到策略的实现方法，包括基于强意图约束的智能策略生成(PG-RL)、基于意图约束的智能切片策略生成，实现了意图与策略的最优适配。随着接入用户基数和业务种类的增长，光网络的流量呈阶段性、区域性变化，而建拆路的代价很大，难以保证实时性。故需要网络可以在现有网络基础设施上适当自动变更，通过网络自动化或网络编排完成，需要：1）在强意图约束条件下自动化生成配置策略，满足光网络业务服务需求；2）建立高鲁棒性意图保障机制；3）实现智能策略与光网络环境的实时适配。14/46技术原理：意图到切片策略实现的映射通常需配置连接拓扑（连接到服务节点），交换数据以更新内容，并分配足够的计算，存储和传输资源来保持一定的 QoS 级别。光网络切片可以适应多样性业务的灵活需求，提供定制的服务保证，网络切片使基础设施提供商(Infrastructure Provider，InP)能够在公共平台上支持异构服务(即为每个服务创建一个定制的切片)。并且可以动态地放大/缩小片，以匹配其服务需求的变化。根据意图的解析结果要求(如延迟、容量、可靠性等)来创建切片，在切片中汇总的流量存在时间和/或空间变化的情况下，InP 可以通过动态地向上/向下扩展所供应的片，以匹配服务需求的变化，从而提高其资源使用效率。并且受益于网络功能虚拟化（NFV）和软件定义网络（SDN）技术的发展，网络切片已被提出作为意图驱动光与无线融合网络的关键体系结构技术。DRL 通过与网络交互从经验中学习不断寻找、调整合适的策略，动态调整分配给各个片的资源，从而在保证意图约束的同时最大程度地利用资源。部署方案：意图驱动光与无线融合网络架构主要包括意图表达，转换，验证和部署；在意图形式转换方面，形成了“自然语言，意图原语，可执行策略，可靠配置”的意图流。在层次关系方面，结合 Open Daylight(ODL)和 Open Network Operating System（ONOS）的最新实践，意图驱动光与无线融合网络主要包括服务应用层，意图北向接口，意图策略层，意图保障层和基础设施层，如图 5 所示。图 5 意图驱动光与无线融合网络架构业务应用层生成业务意图，包括在不同场景中的不同服务。业务意图可以直接或间接产生。业务应用层通过意图策略层提供的编程接口对底层设备进行编程，从而抽象化网络元素的功能。此外，该层提供管理接口以实现多样化的业务创新。意图北向接口 Northbound Interface(NBI)是用于转译意图的模块，它连接业务应用层和意图策略层。此外，南向接口 Southbound Interface(SBI)基于虚拟化技术，并连接到各种网络元素设备，各种计算资源和通信资源被虚拟化。它主要用作基础结构层和意图策15/46略层之间的交互。意图策略层是架构的核心，具有管理控制和决策能力。该层解析并检查通过意图北向接口转换的业务意图。用户意图被处理为可以由当前网络执行的规则化意图请求，网络中的特定资源需求是通过意图和资源的映射算法获得的。该层采用基于意图的管理和编排系统来实现资源的统一调度进行切片配置。并且将闭环配置引入到网元的生命周期管理中。借助智能引擎，完成网络状态数据收集，数据存储，数据处理，模型训练和参数调整之类的功能。基础设施层包括各种物理设备实体。它还部署了大量网络数据收集工具，以提供反馈信息和策略配置所需的参数。优化设计：(1)基于强意图约束的智能策略生成(PG-RL)通过研究意图关键词提取，并设计意图请求报文对意图关键词进行封装，实现了对意图的精准表述；在意图请求报文约束下，研究基于强化学习(RL)的策略生成，通过组合细粒度策略生成对光网络新的配置手段，实现了意图与策略的最优适配。图 6 用于意图转译的知识图谱匹配体系结构（2）基于意图约束的智能切片策略生成(SPG-RL)通过研究意图与网络资源需求的映射，捕获业务意图并将其转换为网络策略，实现了对意图到网络状态需求的精准转换；并在意图的约束下，研究基于强化学习(DRL)的切片策略生成，通过有效地将用户的性能要求转换为光与无线融合网络的切片配置策略，实现多维感测要求，实现了意图与策略的最优适配，克服了传统光网络资源分配策略静态固化的缺点。16/46图 7 意图驱动融合网络智能切片工作流程图 8 执行意图解析和切片策略结果4.4.2 运营和维护方法与策略运营和维护方法与策略基于意图驱动光网络平台(IDONP)架构进行网