移動網絡中，無線基站數量遠大于其他設備數量，且隨著覆蓋范圍和容量的增大，其能耗占比甚至可高達80%；而在5G時代，由于射頻模塊MIMO數量大且輸出功率高，5G基站的功耗是當前4G基站的數倍，或將成為新一代的“電老虎”。高耗電同時意味著高碳排放，僅以中國為例，每年的碳排放量約為8,000萬噸。節能減排，實現低碳生活成為擺在運營商面前亟待解決的挑戰。中興通訊和中國聯通合作研發的AI智能節電解決方案，為實現5G綠色網絡提供了可能。

內置三大AI能力，中興AIEngine實現網絡運維智能化

傳統的節能方案缺乏2G/3G/4G/5G以及相鄰站點之間的有效協同，缺乏網絡話務負荷自適應節能策略，反而帶來了一部分性能的負效應。根據不完全統計，傳統的節能解決方案只能節省全網約5%的電力，遠遠無法滿足運營商降低OPEX的需求。

中國聯通與中興通訊聯合研發的AI智能節電解決方案，借助三大AI人工智能能力--數據感知能力、AI人工智能分析能力、意圖洞察能力，在網絡設備層引入AI加速器，為網絡設備的操作維護提供快速的人工智能訓練，實現網絡運維智能化。

真金白銀看得見，AI智能節電成果初顯

2019年6月起，中國聯通采用本AI智能節電方案在山東進行試點，范圍從100+小區擴展到1000+小區，直至10000+小區，經過三個階段的商用試驗，節能減排效果顯著：

一周時間即可實現節能和網絡性能的平衡，相較傳統節電方案半年的部署時間，大大節省人力成本；

節電有效激活時間增加了150%至300%，平均節電時間是傳統節電方案 的2.5倍；

整個網絡（10000多個小區）每周可節省超過21,000度電，相當于每周節省20.6噸碳排放，全網節能效果可達10%。

智能節能開啟后，相比人工節能，系統KPI更平穩、用戶感知更好。

根據山東案例測試結果我們可以簡單計算：若中國全網400萬站點中60%開啟AI智能節電，則每年可節約7.8億度電；如按商業用電平均1元/度計算，每年可節省電費約7.8億元。

降能耗，不降性能，AI自動找平衡

區別于傳統節能方案常見的參數可修改性低、方案可適配性低等弊端，本AI智能節電方案通過將網絡話務預測、參數部署選擇、性能調整優化形成閉環，在節電和網絡性能之間找到平衡，從而幫助中國聯通大大降低資本支出。基于自主研發的AI引擎，將不同AI算法進行調整適配，使之更為匹配通信系統需求，以實現節能方案中時間序列預測、參數識別、話務預測等功能。

基于配置參數的智能節能：通過歷史數據分析進行網絡負荷及用戶行為預測；通過預測流量（RRC連接、PRB利用率和數據吞吐量），針對不同場景訓練相應的參數觸發閾值，預測流量與實時流量匹配度超過90%；以小區為粒度調整節能時間窗及參數配置，并可按工作日、周末及節假日分別適配，細化每個站點每個小區的真實情況，取代傳統的區域性無差別參數門限設置，顯著延長節電開啟時間；

基于場景識別的智能節能：通過用戶行為分析適配場景，并對鄰區信息檢測識別G/U/L/NR多層覆蓋網絡與節能小區，實現網絡間協同節能，這對于即將到來的高能耗5G時代尤為重要，4G/5G協同節能將很大程度的平衡5G業務需求與用電量之間的矛盾。場景識別亦可隨著網絡的不斷發展同時改進策略機制；

基于KPI與用戶體驗的智能節能：實時監控網絡KPI（覆蓋、性能、能耗）及用戶體驗，在線優化節能策略，在網絡性能及節能效率間選取平衡：無損網絡性能時最大化網絡節能效果；每15分鐘執行一次省電策略，網絡性能出現波動時支持實時策略回退。

聯合創新，目標全自治網絡

中國聯通與中興通訊的AI智能節電合作已經效果初顯，但全網智能化無法一蹴而就，需要經過一個長期的發展過程，雙方聯合成立智能網絡聯合創新實驗室，以此為基地，進行人才培養，AI節能分級演進研究。

隨著大量的商用數據樣本不斷累積收集，人工智能可以逐步無限地逼近最佳算法實現閉環自學習，最終實現全自治閉環時代全面代替傳統人工節能時代，節省人力成本，降低網絡碳足跡/能源消耗，打造更為綠色環保的智能網絡。
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