近日，日本领先的移动运营商软银公司（SoftBank）采用爱立信的创新解决方案，基于机器。该服务将蜂窝进行分组，并考虑了蜂窝重叠覆盖的情况以及蜂窝之间使用载波的可行性，能够减少运营开支，提升网络性能。与传统的网络设计方法相比，该方案可将交付周期缩短40%。

　　软银在东海地区波段复杂的密集城市群采用了爱立信的服务，其效果超出了我们的预期。我们正与爱立信展开紧密合作，计划在其他地区部署同样的服务。

　　该方法基于对实际无线网络环境的全面分析，涵盖了蜂窝重叠覆盖、信号强度和接收分集等多个方面。考虑到蜂窝之间各种可能的联系以及网络演进的需求，无线网络设计需要强大的计算能力和一流的机器学习技术。

　　为了完成这项复杂且充满挑战的任务，爱立信采用了专利认证的网络图表机器学习算法（社区发现）的尖端设计理念。

　　尽管面临挑战，软银成功利用爱立信的服务实现了无线接入网设计流程的自动化，将大数据应用于由2000个无线蜂窝组成的集群，并分析数据以获得优化配置。

　　机器学习在电信行业的应用潜力巨大，爱立信已在这项技术上投入了大量资源。我们非常高兴看到这些新方法成功应用于软银的网络。其他地区的顶级运营商也对部署这种解决方案表现出了强烈需求。

　　爱立信将广泛的无线网络能力与最新的机器学习进展相结合，为客户在自动化道路上提供了关键的差异化因素。爱立信网络设计和优化部门在日本和瑞典运营的人工智能加速器研究室正在开发这些用例，进而支持爱立信将机器智能引入不同领域的全球战略。

　　爱立信集中且灵活的无线接入网络设计方法将以服务的形式售出并支持LTE网络。

　　自2007年以来，爱立信的研究实验室一直在探索机器智能驱动的自动化技术，现已取得了数百项相关专利。爱立信积极布局，志在引领通信行业的自动化革命。

　　过去，世界各地的所有网络都由人类手动管理。网络运营中心的屏幕上每天出现成千上万个警报，工程师需要监测这些警报、创建故障单并解决这些问题。在如今的网络运营中心，只有5%的故障单是手动创建的，其余都是自动化创建的。此前，工程师必须浏览所有故障单后才能评估需要采取哪些矫正任务，并在工单中做出相应描述。2017年我们处理了5100万张故障单，可想而知，如果人工检查这些故障并分配工单对于工程师而言有多艰巨。

　　此外，我们在网络中建立了自动化规则，系统会实时处理信息，并在触发特定活动时准确执行设计好的自动化任务序列。该自动化引擎每天向网络发送约一百万条指令，并自动处理70%的警报。

　　“智能网络运营”的概念也应运而生。利用网络中的可用数据以及如天气条件等各种其他形式的外部数据，加以机器智能技术，使网络运营更加智能，有助于企业更高效地应对复杂的通信系统。利用高级分析、深度学习、机器学习和人工智能等机器智能技术可以创造出人类无法独立创建的预报和模型，并将自动化提升至新的水平——智能自动化，智能自动化可以在事件发生前进行预测，采取预防或纠正措施避免事故发生。

　　爱立信将在机器学习和机器推理方面不断投入，充分利用新兴网络技术的内在机会。爱立信在全球影响力、行业洞察力、专业知识以及机器智能理念等方面拥有独一无二的优势，致力于让智能网络运营成为现实。

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