人工智能在提高能源效率方面的重要作用

2021年11月 GSMA 代表全球移动运营商的利益，联合了超过 750 家运营商以及近 400家公司，这些公司涵盖了更广泛的移动生态系统，包括手机和设备制造商、软件公司、设备供应商和互联网公司，以及相邻行业领域的组织。GSMA 还生产业界领先的 MWC 活动，该活动每年在巴塞罗那、洛杉矶和上海举行，以及移动 360 系列区域会议。 gsma Intelligence是全球移动运营商数据、分析、预测的权威来源，也是权威行业报告和研究的发布者。我们的数据涵盖全球每个国家的所有运营商集团、网络和mvno——从阿富汗到津巴布韦。它是目前最准确、最完整的行业指标集合，包含数千万个独立数据点，每日更新。 gsma Intelligence为领先的运营商、供应商、监管机构、金融机构和第三方行业参与者提供数据支持，以辅助战略决策和长期投资规划。该数据被用作行业参考基准，并经常被媒体和行业自身引用。 要获取更多信息，请访问GSMA企业网站：www.gsma.com 在推特上关注GSMA：@GSMA 我们的分析师和专家团队定期就各个行业主题发布具有思想引领性的研究报告。 www.gsmaintelligence.com info@gsmaintelligence.com 在诺基亚，我们创造帮助世界协同行动的技术。作为关键网络的受信任伙伴，我们致力于在移动、固定和云网络领域进行创新和技术领导。我们凭借知识财产和长期研究创造价值，并由屡获殊荣的诺基亚贝尔实验室领导。我们恪守最高道德和安全标准，助力构建更具生产性、可持续性和包容性的世界。www.nokia.com 作者： 埃曼纽尔·科尔塔，资深分析师 蒂姆·哈特，研究及咨询部负责人 这份报告由GSMA Intelligence撰写，并由诺基亚支持。 2 3 上下文 能源效率 电信部门 研究方法 2021年6月至7月，GSMA Intelligence对45个市场的103名受访者进行了调查。该调查包含了13个与人工智能和能源效率相关的话题。 •GSMA Intelligence 还添加了几个与人口统计相关的問題，以确保最终结果具有代表性。 •gsma智能网也进行了11次对供应商和网络运营商的研究访谈，以获取最新的见解，并通过定性行为分析补充了调查结果。 1 2 操作员对能效和可持续性的看法 3 驱动紧迫性的因素：预计移动网络将承受巨大压力 •对连接的需求日益增长。5g 升级将加速后疫情时代。到2025年，gsma Intelligence预计5g移动连接数将达到大约20亿，占全球客户基础的20%。这些用户每月的数据消费率可能高于lte用户。lte上的流量速率也在上升。连接数量的增加和数据流量的增加预计将增加对能源的需求。 •输出要求越高，网络越复杂。节能一直是一个艰巨的挑战，早在2G时代就已存在。随着5G的到来，大规模MIMO和高输出功率要求将加剧这一挑战。为了服务日益增多的连接和数据流量，所需的网络复杂性和密度意味着大规模MIMO和高输出功率要求将进一步增加能源需求。 •2025年底实现2.2亿个5G连接。gsma情报局的5g预测已更新，以反映全球市场的最新观点，包括尽管受到covid-19大流行的影响，部署的步伐仍然很快。 能源是未来三年唯一预计会增加的主要营业外支出项 • 根据我们的调查，67%的运营商预计未来能源成本将增加。从纯财务角度来看，运营商已经拥有足够的司机来提高能源效率。 • 由于不断上涨的电力价格，越来越多的运营商正投入相当大的努力来减少基站的动力消耗。 • 早期的阅读表明，5G基站的绝对功耗显著高于4G基站。尽管5G比先前的无线技术更节能，但由于流量需求更高以及5G新的用例复杂，绝对能耗更大。鉴于碳排放是行业参与者、监管机构、投资者和客户的首要关注点，有充分的动力来降低能耗以及转向可再生能源。 绿色是一种战略必需 • 绝大多数（83%）受访运营商表示，能效是他们网络转型战略中极其或非常重要的组成部分。能效位居三大转型驱动因素前列。多个因素促成了能效的势头：改进成本函数；满足利益相关者和监管期望；并支持外部公关要求。 • 为了符合这些绿色期望并改进成本函数，主要运营商最近实施了重大改进和新流程： 数据正在被收集以识别关键弱点o网络。网络设备通常不测量能耗。为此，运营商正考虑构建全面的数据管道并部署智能传感器。 许多运营商已开始一项复杂的绿色转型o与一个新团队一起制定计划，该团队由一个有责任心的、具有高度权威的领导者领导，并制定了雄心勃勃和切实可行的KPI。这些跨职能团队正在帮助运营商打破壁垒，专注于绿色网络转型，并实施最新的可持续技术。 操作员正从四面八方被拉拢 你的网络能源效率策略的主要目标是什么？ • 运营商网络二氧化碳排放已成为一个紧迫2由多种因素驱动的业务问题：政府要求；投资者和/或客户的期望；营销；以及成本函数。对大多数运营商而言，其能效战略正受这些因素综合影响。 • 识别运营商在网络能效策略中的主要目标，对供应商尤其有用。对于一半受访的运营商而言，满足客户期望（包括消费者和企业）是主要的驱动力。 • 一起满足客户期望和展现环保意识，占运营商在网络能源效率战略中的首要目标70%。因此，运营商的有效沟通至关重要。 • 运营商必须测量能耗，保持能源效率数据的最新状态，并更透明地沟通其进展和愿景。 提高能源效率的有效方法 • 运营商将最信任先进的基于人工智能的网络优化来提高他们的网络能效，与其他解决方案相比。 • 虽然大部分关于能效的提高都是时间密集型、资源密集型，并且通常需要超出运营商能力范围的努力，但人工智能驱动的网络优化解决方案部署迅速，并且有有利的融资选项。 • 人工智能（AI）和机器学习（ML）驱动的解决方案可以帮助运营商不仅快速减少其网络的碳足迹，而且高效地处理其数据，并将其转化为可操作的见解。 • 与其他硬件和资本支出（capex）密集型解决方案（如电池、柴油发电机或冷却系统）不同，人工智能驱动的解决方案提供了一种可扩展的选项，并具有有利的投资回报率。 成为绿色网络的途径 • 为了减少其环境足迹，运营商可以提高能源效率和/或使用更多可再生能源。如果可用，使用可再生能源是一种快速有效减少环境足迹的方法，同时不需要大量投资。 • 在减少其环境足迹方面，运营商对可再生能源抱有最大的期望。推动可再生能源位居榜首的是其对碳减排的即时影响、服务质量受影响的风险缺失以及边际资本支出需求。可再生能源的使用紧随其后的是人工智能（人工智能是减少能源消耗的首要措施）。 • 虽然能源效率的提升在全球各地方式相似，但可再生能源的使用严重依赖于外部因素，如气候、监管环境、可再生能源通过电网的可用性和价格。 • 柴油发电机在离网或电网恶劣场景下一直是发电最经济的方式。太阳能现在已成为取代柴油的选项，这是由于两个方面的发展：光伏板价格下降以及基站电池解决方案更加先进。 2 3 人工智能：仅仅是炒作还是长久之计？ • 能源管理和优化是一个特别依赖数据处理的领域。由于人工智能能够快速高效地分析来自不同来源的大量数据，它扩展了在整个网络中节能的潜力。 • 如果该算法能够评估与实时需求、交通模式和网络资源可用性相关的数据，人工智能可以支持快速、自动化的决策，以促进各种用例。这包括以更节能的方式管理和分配资源，甚至更高效地规划新网络。 • 运营商预计未来需要处理与其网络运营相关的越来越多信息。人工智能将成为高效分析、处理和翻译这些数据为可采取洞察力日益重要的工具。 人工智能驱动的网络优化并不普遍 • 2017-2018年开始出现首批专门的大规模部署的AI驱动能源管理解决方案。与其它能源效率提升措施相比，这些解决方案的成熟度较低：只有2%的网络运营商表示他们已经达到了AI驱动能源管理解决方案的商业部署阶段。 • 基于人工智能的网络管理应用程序并非一个新概念，但许多供应商和网络运营商最近推出了利用人工智能和高级数据分析来优化能源消耗的能源管理解决方案。 • 网络基础设施的端到端数字化至今一直是人工智能实施的关键推动因素。人工智能算法需要大量数据，而数据可用性的缺乏是目前最大的制约因素。直到运营商能够采集更多数据并远程控制不同的网络元素，人工智能驱动解决方案的增长将受到限制。 人工智能在能源管理方面仍需长远发展 • 利用人工智能驱动的优化解决方案来减少碳足迹是许多全球运营商的议程。 • 根据我们的调查，近10%的操作员因为没有制定任何人工智能驱动的网络优化计划来提高能源效率而正在冒险。 • 尽管运营商意识到了能源效率的重要性，但不到一半的人表示他们已经实现了商业化部署。 • 除了少数已实现规模化商业部署的方案外，大多数运营商仍处于规划、测试和初始部署阶段。 人工智能导致更均衡的网络能耗分布 • 基于人工智能的关机与休眠解决方案可根据历史模式、天气、附近事件和其他因素预测数据流量，然后确定必要的阈值和激活与休眠时段。根据这些信息，该算法可以关闭功率放大器、收发器和其他较大的网络元件以节省能源。 • 除了关机解决方案外，人工智能将能够通过新功能提高能源效率：负载均衡；更智能的波束成形；减少干扰；以及更好的频谱利用率。 • 减少现场访问和与能源相关的停机可以帮助节省不必要的交通和燃料消耗。现场访问和发电机柴油箱的加注需要运营商及其供应商投入大量资源，因为这些现场通常位于难以到达的地区。 • 即使移动服务（包括语音、数据和/或消息服务）发生短暂意外的中断，也会显著损害消费者体验。这些网络故障是由与能源相关的问题引起的，因此更有效的能源管理将有助于提高服务质量和客户满意度。 部署人工智能驱动优化解决方案的最佳方法 • 与物理网络设备不同，人工智能驱动的网络优化软件可以从不同来源获取。这包括运营商内部开发或甚至作为服务购买。与硬件相比，软件的市场进入成本较低，开发网络优化软件所需的承诺较少，并且资本支出密集型投资也较少。 • 一些网络运营商已经开始构建自己的解决方案。中国联通、中国电信、Elisa Automate和KT已依赖自己的数据，开始开发自己的平台。 • 传统网络设备供应商可以依靠其网络优化的过往经验，这包括在网络的其他领域规划和使用人工智能，并提供与其他现有网络优化软件功能集成的解决方案。 多种方式支付人工智能驱动节能解决方案 • 与运营商购买的许多其他产品不同，例如天线、电池或光纤电缆，人工智能驱动的节能解决方案是独特的，并且严重依赖于各自的部署场景。 • 每个运营商的监管环境、气候和既有网络状况的巨大差异意味着供应商必须提供独特且可定制的解决方案。 • 商业模式创新和提供恰当、定制化的价值结构对于有效推广市场人工智能驱动解决方案至关重要。每种商业模式都有其优缺点。供应商应针对每个运营商的财务状况定制其解决方案。 • 不存在主导商业模式，供应商需要灵活。最受欢迎的商业模型，即按固定运营费用支付，最适合规划费用。一次性投资模式适用于传统购买模式。基于结果的模型最适合风险规避的运营商。 人工智能是网络转型的驱动力 • 目前，AI驱动的节能解决方案的应用领域主要集中在无线接入网（RAN）中的关机解决方案。基站是该类应用中的“低垂果实”，因为它们占总能耗的70%以上。 • 操作员被期望开始在 RAN 外使用人工智能，并提供不仅仅是关机解决方案，包括： 预测性维护和增强型故障排除以减少现场访问次数并节省燃料和人力资源 网络规划支持不仅能够节省资源，而且能够创造更优化的最终结果 优化燃料消耗和减少发电机运行小时数设备寿命优化（从一个更广泛的可持续性角度）。 • 运营商的乐观预期是由新的AI用例、高级功能的增加以及在基于AI的能源管理中广泛集成被动基础设施后提高节约潜力的结合所驱动的。 大多数运营商预计未来两年将实现显著节约 • 运营商社区对人工智能驱动的网络管理解决方案的性能持显著乐观态度。 • 人工智能和机器学习的应用并