运营商研究课题申报书

运营商研究课题申报书一、封面内容

项目名称：5G/6G融合架构下运营商网络智能化运维关键技术研究

申请人姓名及联系方式：张明zhangming@

所属单位：中国电信研究院

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

随着5G技术的广泛部署和6G技术的逐步规划，运营商网络架构正经历从传统集中式向云网融合、软件定义的演进。本项目聚焦5G/6G融合架构下的网络智能化运维，旨在解决当前运营商面临的网络资源动态分配、故障预测与自愈、多业务协同优化等核心挑战。项目以人工智能与数字孪生技术为驱动，构建端到端的智能运维框架，实现从网络状态感知到决策执行的闭环优化。研究内容包括：一是基于深度学习的网络状态时空预测模型，通过多源数据融合提升故障预警精度至90%以上；二是设计面向6G场景的云原生网络切片自愈机制，确保跨域业务的快速隔离与恢复；三是开发基于强化学习的网络资源动态调度算法，优化EPC、C-RAN及未来6G空口资源的协同利用率。预期成果包括一套智能化运维原型系统、三项关键技术专利及行业应用白皮书，为运营商实现“零故障、高效率”的下一代网络运维提供理论支撑与工程方案。项目将结合运营商实际场景开展仿真验证与试点验证，确保研究成果的落地性和前瞻性，推动网络运维向自主智能方向跨越式发展。

三.项目背景与研究意义

1.研究领域现状、存在的问题及研究的必要性

当前，全球电信行业正经历着以5G商用和6G预研为标志的深度变革，网络架构、业务模式与技术路径均面临颠覆性创新。运营商网络已从传统的单一通信承载平台，向承载5G超可靠低时延通信（URLLC）、移动宽带（eMBB）及未来6G通感算一体化业务的复杂云网融合系统演进。这一转型过程不仅带来了网络制式从4G向5G、再到6G的平滑升级压力，更伴随着网络架构从集中式向分布式、从硬件绑定向软件定义、从人工经验驱动向数据智能驱动的根本性转变。

在5G网络建设初期，运营商主要关注网络覆盖与容量提升，运维模式仍较多依赖传统经验型人工巡检和故障后被动响应。随着5GSA（独立组网）的普及和MEC（边缘计算）的规模化部署，网络功能虚拟化（NFV）和软件定义网络（SDN）技术逐渐引入，网络架构的复杂性显著增加。网络切片技术作为5G的核心特性之一，为不同业务（如工业控制、高清视频、远程医疗）提供了定制化的网络服务质量（QoS）保障，但同时也对网络运维提出了更高的要求——需要实时监控切片状态、动态调整资源、并确保跨切片的隔离与互斥。运营商开始尝试引入大数据分析和基础的人工智能（AI）算法进行故障诊断和性能优化，但现有方案往往存在模型泛化能力不足、数据孤岛现象严重、无法适应网络状态快速变化等问题。

进入6G研究阶段，技术趋势预示着空天地海一体化网络、通感算融合、AI内生网络等更为复杂的场景将成现实。6G网络将承载更多沉浸式体验（XR）、智能交通、数字孪生等对网络时延、可靠性、带宽和交互性要求极高的应用。这意味着网络运维需要从保障单一维度性能，转向实现多维度、全局性的最优协同。具体而言，当前运营商网络运维领域存在以下突出问题：

首先，**网络状态感知能力不足**。现有网络监控系统多基于静态采集或周期性推送，难以实时、全面、精准地刻画云、网、端、边多层级资源的动态状态和业务质量。尤其在5G/6G融合架构下，物理层、网络层、业务层之间的关联性增强，传统的监控手段难以形成统一的视图，导致对潜在风险的预警滞后。

其次，**故障处理效率与精度有待提升**。5G/6G网络节点数量剧增，业务逻辑复杂化，传统基于规则的告警处理和人工排查方式效率低下，且易受人为因素干扰。网络故障（如硬件失效、软件缺陷、配置错误、外部干扰）可能引发连锁反应，影响大范围业务，亟需智能化的故障定位、根因分析和自愈能力。

第三，**网络资源利用率与协同优化不足**。运营商网络承载着多样化的业务需求，资源（如带宽、时隙、计算能力、存储）的静态分配或简单的动态调整难以适应业务的波峰波谷。同时，EPC、C-RAN、边缘节点、未来6G空口等不同网络组件之间的资源协同机制不完善，导致资源浪费或局部瓶颈，无法实现整体最优的运维效益。

第四，**运维模式向智能化转型阻力大**。运营商现有运维体系基于传统ITIL框架，流程僵化，人员技能结构老化。引入AI等新技术需要大量的数据基础、算法研发投入以及运维人员的技能再培训，且缺乏成熟的智能化运维工具链支撑，转型进展缓慢。

因此，开展5G/6G融合架构下运营商网络智能化运维关键技术的研究，具有极其重要的现实必要性。本研究旨在突破现有技术瓶颈，构建一套能够适应未来网络发展趋势、实现网络状态精准感知、故障智能自愈、资源高效协同的运维体系，为运营商应对网络复杂化挑战、提升核心竞争力提供强有力的技术支撑。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目的研究成果将在社会、经济和学术层面产生显著价值。

**社会价值方面**，本项目直接服务于国家“网络强国”、“数字中国”战略，通过提升运营商网络运维的智能化水平，为社会提供更稳定、更可靠、更高效的通信服务基础。智能化运维能够显著减少网络故障发生次数和平均解决时间，保障关键信息基础设施的安全运行，如政务云、工业互联网、远程医疗、智慧交通等对网络高可靠性的依赖。同时，通过优化网络资源利用，降低能耗和运维成本，符合绿色发展的社会需求。此外，研究成果有望提升网络服务的公平性和可及性，通过智能调度技术，将优质网络资源优先保障对时延、带宽敏感的普惠型应用（如在线教育、数字乡村建设），助力缩小数字鸿沟。

**经济价值方面**，本项目紧密对接运营商数字化转型需求，研究成果可直接转化为运营商的网络运维解决方案，带来显著的经济效益。通过提升运维效率，降低人力成本和故障损失，运营商可节约巨额的运维开支。智能化运维带来的网络资源优化，能够提升网络容量和利用率，增加运营商的收入潜力。项目研发的技术专利和原型系统，可作为运营商内部的技术标准或对外输出的高技术产品，形成新的经济增长点。此外，项目成果的推广应用将带动相关产业链的发展，包括AI算法提供商、网络设备商、云服务提供商、运维工具开发商等，促进整个数字经济生态的繁荣。

**学术价值方面**，本项目处于网络技术、人工智能、大数据等多学科交叉的前沿领域，具有重要的学术探索意义。在理论层面，项目将探索适用于云网融合、软件定义环境的网络状态时空预测模型、故障根因推理算法、资源协同优化理论，丰富网络科学与人工智能理论体系。在方法层面，项目将研究多源异构数据的融合分析方法、AI驱动的网络自愈机制设计、数字孪生在网络运维中的应用模式，为解决复杂系统智能运维问题提供新的技术范式。在技术创新层面，项目有望在深度学习、强化学习、数字孪生等AI技术应用于网络运维领域取得突破，产生一批高水平学术论文和核心技术积累，提升我国在该领域的国际影响力。研究成果将为后续6G网络智能化运维以及更广泛的智能基础设施运维提供重要的理论基础和技术储备。

四.国内外研究现状

1.国内研究现状

中国作为全球最大的电信市场之一，在推动5G网络建设与发展的同时，也高度重视网络运维的智能化转型。国内运营商和研究机构在此领域投入了大量资源，取得了一系列阶段性成果。

在网络状态感知方面，国内研究侧重于利用大数据技术处理海量的网络元数据、日志数据、性能指标数据。中国电信、中国移动、中国联通等运营商普遍建成了规模化的网络大数据平台，尝试应用机器学习算法进行流量预测、用户行为分析、潜在故障点识别等。例如，有研究提出基于LSTM（长短期记忆网络）的5G流量预测模型，以提升网络资源预分配的准确性。部分高校和研究所以及联合实验室（如贝尔实验室、大唐、华为等）也开展了基于图神经网络（GNN）的网络拓扑异常检测、基于深度信念网络的故障特征提取等研究，旨在提升状态感知的精度和泛化能力。然而，现有感知系统仍面临数据融合度不足、跨域（如核心网、传输网、无线网）信息关联分析能力弱、对网络动态变化响应不及时等问题。同时，针对6G空天地一体化网络、通感算融合等新场景下的状态感知研究尚处于起步阶段。

在故障处理与自愈方面，国内研究开始从传统的基于规则的告警关联分析，向基于AI的根因定位和自愈演进。例如，基于深度强化学习的故障自愈策略生成、基于贝叶斯网络的故障推理、基于知识图谱的故障知识管理成为研究热点。部分运营商已试点部署基于AI的智能告警压缩、故障自动关联和升级、配置自动优化等功能。华为、中兴等设备商也推出了相应的AI运维解决方案，提供故障诊断建议和自动化处理接口。但现有自愈机制多侧重于单点故障或局部场景，对于复杂耦合故障、跨域协同故障的自愈能力有限。同时，自愈策略的安全性、一致性以及与现有网络自动化编排系统的兼容性仍需加强。在学术研究层面，如何设计高效的、可解释的AI故障自愈模型，以及如何构建兼顾效率与可靠性的自愈决策框架，仍是待深入探索的问题。

在网络资源优化与协同方面，国内研究重点包括网络切片管理与优化、资源弹性调度、边缘计算资源协同等。针对5G网络切片，已开展切片生命周期管理、切片间干扰协调、切片性能保障等方面的研究。有学者提出基于多目标优化的切片资源分配算法，基于机器学习的切片故障预测模型。在边缘计算资源协同方面，研究涉及MEC节点智能部署、计算任务卸载决策、边云协同资源调度等。例如，利用强化学习进行MEC任务的动态迁移与资源分配。但现有研究多针对单一维度（如时延、带宽）或特定场景，缺乏面向5G/6G融合架构下多业务、多维度资源的全局协同优化理论和方法。特别是在6G场景下，如何实现空口资源、计算资源、感知资源等的跨域、跨层、跨域协同优化，是一个全新的挑战。

在智能化运维模式方面，国内运营商正积极探索基于AI的运维平台建设，试图整合上述各项技术能力，实现从被动到主动、从粗放到精细的运维模式转变。但普遍面临数据孤岛、算法与业务场景结合不紧密、运维人员技能结构不匹配等挑战。相关的研究更多集中在运维流程的智能化改造、AI工具链的开发等方面，对于如何构建适应智能化运维的运维组织架构、人才体系、服务模式等软性要素的研究相对较少。

总体而言，国内在5G网络智能化运维领域已取得显著进展，形成了较强的产业基础和一定的技术积累，尤其在结合运营商实际场景开展应用方面具有优势。但与国外先进水平相比，在基础理论研究、关键技术原创性、复杂场景适应性等方面仍有提升空间。同时，面向6G的网络智能化运维研究尚处于探索初期，存在较大的发展潜力。

2.国外研究现状

国外电信运营商和研究机构在推动网络智能化运维方面同样表现活跃，并在某些领域展现出领先优势。美国、欧洲、日本等国家和地区在人工智能、大数据分析、软件定义网络等核心技术领域具有深厚的积累，并将其应用于网络运维。

在网络状态感知与预测方面，国外研究更加注重理论模型的严谨性和算法的泛化能力。国外顶尖高校（如斯坦福、MIT、牛津等）和科研机构（如CTTC、NTTDoCoMo等）在利用深度学习进行网络流量预测、用户行为建模、无线信道状态预测等方面成果丰硕。例如，基于Transformer架构的时序预测模型、基于生成对抗网络（GAN）的网络异常检测等被广泛研究。研究不仅关注传统的网络性能指标，也开始探索利用网络数据挖掘用户隐私信息、预测网络攻击等。但与国内类似，国外研究在跨域信息融合、适应网络极端动态变化方面的能力仍有待加强。针对6G网络的新型感知需求（如环境感知、意图感知）的研究已开始萌芽。

在故障诊断与自愈方面，国外研究较早探索将AI技术（特别是机器学习和专家系统）应用于网络故障管理。AT&T、Verizon、Vodafone等大型运营商部署了多种AI驱动的运维工具，用于智能告警过滤、故障诊断、知识库管理。研究重点包括基于深度学习的故障模式识别、基于因果推理的故障根因分析、基于强化学习的自愈策略优化等。例如，NTTDoCoMo提出了基于数字孪生的网络故障模拟与自愈方法。研究更加注重自愈策略的自动化程度和安全性保障。然而，现有自愈系统在处理高度耦合、分布式的复杂网络故障时，其鲁棒性和效率仍面临挑战。如何确保自愈操作的原子性、一致性以及避免产生次生故障，是重要的研究课题。

在网络资源优化与智能调度方面，国外研究在理论算法层面更为深入，涵盖运筹学、博弈论、机器学习等多个方向。针对网络切片优化，有研究提出基于拍卖机制、基于博弈论的切片资源分配方案。针对资源调度，强化学习、进化算法等被用于解决复杂的组合优化问题。在边缘计算资源协同方面，研究涉及基于机器学习的任务卸载、基于博弈论的计算资源共享等。国外企业在SDN/NFV控制器的智能化、网络功能虚拟化编排等方面具有较强实力，为资源优化提供了基础技术平台。但与国内类似，面向多业务、多维度、跨域协同的全局优化理论体系尚不完善。特别是在6G时代，如何对通感算融合资源进行统一建模和智能调度，是全新的研究方向。

在智能化运维理论与方法方面，国外研究不仅关注技术实现，也注重运维管理理论的创新。例如，基于AI的运维服务交付模式、基于预测性维护的运维资源规划、基于数字孪生的网络全生命周期管理等理念被提出。相关标准化组织（如3GPP、IETF、ETSI）也在积极研究网络智能化相关的标准化需求和技术框架。然而，如何将先进的AI理论与复杂的网络运维实践深度融合，如何构建适应智能化运维的敏捷、韧性强的运维体系，仍是持续探索的议题。

总体来看，国外在AI网络运维的基础理论研究、高端算法创新、以及结合先进网络架构（如SDN/NFV）的技术探索方面具有一定优势。但国内在产业应用规模、结合国情场景的解决方案开发、以及整体生态构建方面表现突出。双方各有侧重，也存在互补性。

3.研究空白与本项目切入点

综合国内外研究现状，可以发现以下几个主要的研究空白和本项目可以切入的关键点：

第一，**5G/6G融合架构下的网络状态统一感知与深度理解不足**。现有研究多针对单一制式或单一层面（如无线网或核心网）进行状态感知，缺乏对云、网、端、边、空（未来6G）多维度、多域、端到端资源的融合感知与深度关联分析技术，难以形成对复杂网络系统全面、精准、实时的状态认知。

第二，**面向未来网络场景的智能化故障自愈能力亟待突破**。现有自愈机制多基于规则或简单模型，难以应对6G网络可能出现的更复杂、更耦合、更动态的故障场景。缺乏基于深度学习、数字孪生等技术的端到端、全自动、可解释的故障自愈理论与方法体系。

第三，**跨域、跨层、跨域协同的资源优化理论与方法体系不完善**。随着网络融合加深，资源界限变得模糊，如何实现计算、存储、带宽、时隙、空口资源等跨域资源的统一建模、协同优化与智能调度，是一个全新的、极具挑战性的研究问题。现有研究多停留在理论探讨或特定场景验证，缺乏普适性的理论框架和高效的算法。

第四，**AI与网络运维场景的深度融合机制不健全**。如何将前沿AI技术（如可解释AI、联邦学习、自监督学习）与复杂的网络运维业务场景（如网络规划、优化、保障、安全）深度融合，形成端到端的智能化解决方案，仍需大量探索。此外，缺乏针对AI运维效果的量化评估体系和方法。

本项目正是针对上述研究空白，聚焦5G/6G融合架构下的运营商网络智能化运维，重点研究网络状态精准感知、故障智能自愈、资源高效协同三大核心关键技术，旨在构建一套理论先进、技术完备、场景适用、价值显著的智能化运维体系，为运营商应对未来网络挑战提供强有力的技术支撑，填补国内外在该领域的相关研究空白。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在面向5G/6G融合架构下运营商网络智能化运维的需求，突破现有技术瓶颈，重点研究网络状态精准感知、故障智能自愈、资源高效协同三大核心关键技术，构建一套理论先进、技术完备、场景适用、价值显著的智能化运维体系。具体研究目标如下：

第一，构建面向5G/6G融合架构的网络状态统一感知模型。实现对云、网、端、边、空（未来6G）多维度、多域资源的融合感知与深度关联分析，提升网络状态感知的精度、时效性和全面性，为智能化决策提供可靠的数据基础。

第二，研发基于AI的端到端网络故障智能自愈技术。实现从故障检测、根因定位到策略生成、自动执行的闭环自愈能力，显著提升故障处理效率，降低网络中断时间，保障网络服务质量。

第三，设计面向多业务、多维度资源的跨域协同优化算法。实现计算、存储、带宽、时隙、空口资源等的统一建模、协同优化与智能调度，提升网络资源利用率和运维效益，满足未来网络多样化、差异化的业务需求。

第四，形成一套可验证的5G/6G融合网络智能化运维原型系统。通过仿真验证和试点验证，验证所提出的关键技术方案的可行性和有效性，为运营商的实际应用提供技术储备和解决方案参考。

2.研究内容

为实现上述研究目标，本项目将围绕三大核心技术方向，开展以下详细研究内容：

（1）网络状态精准感知技术研究

***研究问题：**如何有效融合来自不同域（核心网、传输网、无线网、边缘计算）、不同层（物理层、网络层、应用层）、不同类型（结构化数据、半结构化数据、非结构化数据）的网络数据，构建能够实时、精准、全面感知网络状态（包括性能状态、资源状态、健康状态、安全状态）的统一模型？

***研究假设：**通过构建基于图神经网络（GNN）和时空深度学习模型（如ST-GNN、Transformer）的多源异构数据融合框架，可以有效提升网络状态感知的精度和时延，实现对网络异常和潜在风险的早期预警。

***具体研究内容：**

***多源异构数据融合方法研究：**研究面向网络运维场景的数据清洗、对齐、融合技术，解决数据孤岛、格式不统一等问题。探索基于图表示学习的方法，将网络拓扑、设备状态、业务信息等异构数据映射到图结构上进行融合分析。

***网络状态时空预测模型研究：**研究基于深度学习（如LSTM、GRU、Transformer及其变种）的时序预测模型，预测网络流量、资源负载、设备温度等关键指标的演变趋势。研究基于时空深度学习模型的网络状态时空预测，捕捉网络状态的空间关联性和时间动态性，提升对区域性、持续性问题的感知能力。

***网络异常与故障早期预警技术研究：**研究基于无监督学习（如异常检测算法）和半监督学习的方法，从海量网络数据中发现异常模式，实现故障的早期预警。研究结合专家知识和机器学习模型的混合预警方法，提升预警的准确性和可解释性。

***面向6G场景的感知需求扩展研究：**初步探索面向6G空天地一体化、通感算融合等新场景的网络感知需求和技术挑战，例如环境感知、意图感知等，为未来研究奠定基础。

（2）基于AI的故障智能自愈技术研究

***研究问题：**如何利用人工智能技术，实现从网络故障的自动检测、精准定位根因到生成并执行自愈策略的全流程自动化闭环处理，提升故障响应速度和处理质量？

***研究假设：**通过构建基于深度学习、因果推理和强化学习的故障智能自愈框架，可以有效缩短故障平均处理时间（MTTR），降低故障处理的人为干预度，提升网络的自愈能力和业务连续性。

***具体研究内容：**

***AI驱动的故障精准定位与根因分析研究：**研究基于深度学习的故障模式识别算法，从海量告警数据中快速识别故障模式。研究基于因果推理（如FCI约束学习）的故障根因分析技术，实现从现象到原因的精准定位，克服传统关联分析的局限性。

***可解释的故障自愈策略生成研究：**研究基于可解释AI（XAI）技术，对故障自愈模型的决策过程进行解释，增强运维人员对自愈行为的信任度。研究结合专家知识库和机器学习模型的混合智能体，生成安全、有效、可解释的自愈策略。

***基于强化学习的网络自愈决策优化研究：**研究将故障自愈问题建模为马尔可夫决策过程（MDP）或部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP），利用强化学习算法（如DQN、A3C、PPO）在线学习最优的自愈策略，适应网络状态的动态变化。

***故障自愈效果评估与闭环控制研究：**研究故障自愈策略执行后的效果评估方法，确保自愈成功并恢复网络服务。研究基于反馈的闭环控制机制，根据自愈效果动态调整自愈策略。

（3）跨域协同资源优化技术研究

***研究问题：**如何设计一套能够适应5G/6G融合架构，实现跨域（云、网、边、空）、跨层（物理、网络、应用）、跨域（计算、存储、带宽、时隙、空口）资源的统一建模、协同优化与智能调度算法，最大化网络资源利用率和运维效益？

***研究假设：**通过构建基于多目标优化、博弈论和强化学习的跨域协同资源优化模型和算法，可以有效提升网络资源的整体利用效率，满足多样化业务的资源需求，降低运营商的运营成本。

***具体研究内容：**

***面向多业务的网络资源联合建模研究：**研究将不同业务（如eMBB、URLLC、mMTC、通感业务）的资源需求和约束纳入统一模型的方法，实现资源的协同规划与管理。

***基于多目标优化的资源协同调度算法研究：**研究面向时延、可靠性、成本、能耗等多目标的资源协同调度优化算法，如基于进化算法、粒子群优化、集对分析等的多目标优化方法。

***基于博弈论的网络资源协同机制研究：**研究将网络中不同实体（如运营商、用户、第三方应用）的利益冲突与协调问题建模为博弈模型，利用纳什均衡、斯塔克尔伯格策略等博弈论工具设计资源协同机制。

***基于强化学习的动态资源自适应调度研究：**研究将资源调度问题建模为强化学习问题，利用智能体在线学习最优的调度策略，根据网络状态和业务需求的变化动态调整资源分配。

***资源优化效果评估与收益分析研究：**研究资源优化方案的经济效益和社会效益评估方法，量化资源优化带来的成本节约、性能提升和服务质量改善。

通过上述研究内容的深入探讨和技术攻关，本项目期望能够取得一系列创新性的研究成果，为解决5G/6G融合架构下运营商网络智能化运维面临的挑战提供理论支撑和技术方案，推动网络运维向自主智能方向跨越式发展。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法

本项目将采用理论分析、算法设计、仿真实验和试点验证相结合的研究方法，确保研究的系统性、科学性和实用性。

（1）**理论研究与建模方法：**针对网络状态感知、故障智能自愈、资源高效协同三大核心问题，将运用图论、优化理论、概率论、统计学、机器学习理论、深度学习理论、强化学习理论等基础理论和方法，对相关问题进行数学建模和理论分析。例如，在状态感知方面，研究基于图神经网络的节点与边表示学习、信息传播机制；在故障自愈方面，研究基于深度信念网络的故障特征提取、基于因果推断的根因分析模型；在资源优化方面，研究多目标优化问题的解法、博弈论模型下的策略均衡分析。通过理论推导和数学证明，为算法设计和性能分析提供基础。

（2）**算法设计与优化方法：**基于理论研究，设计具体的算法实现方案。将重点运用以下算法和技术：

***深度学习方法：**针对时序预测、异常检测、故障识别、自愈策略生成等任务，设计和改进LSTM、GRU、Transformer、GNN、GAN等深度学习模型结构，并探索模型融合、知识蒸馏等提升模型性能和泛化能力的方法。

***强化学习方法：**针对故障自愈决策、资源动态调度等优化问题，设计和应用DQN、A3C、PPO、SAC、Actor-Critic等强化学习算法，并研究基于模型和无模型的强化学习框架，以及多智能体强化学习在资源协同中的应用。

***优化算法：**针对资源调度、负载均衡等优化问题，设计和改进遗传算法、粒子群优化、模拟退火、线性规划、混合整数规划等优化算法。

***因果推理方法：**研究基于约束学习（如FCI）、结构学习（如PC算法）等因果发现算法，用于故障根因的精准定位。

***机器学习集成方法：**研究集成学习、迁移学习、联邦学习等方法，提升模型在数据有限、隐私保护场景下的性能和鲁棒性。

（3）**实验设计与数据分析方法：**

***仿真实验：**构建或利用现有的网络仿真平台（如NS-3、OMNeT++），搭建5G/6G融合网络架构模型，模拟多样化的网络业务场景和故障场景。在仿真环境中，实现所设计的算法原型，并通过与基准算法（传统方法或现有流行算法）进行对比，评估算法的性能指标（如感知精度、故障定位时间、自愈成功率、资源利用率、端到端时延等）。

***数据收集与处理：**在合作运营商的网络环境中，收集真实的网络运维数据（在符合隐私保护规范的前提下），用于算法训练、验证和调优。数据类型包括网络性能指标（如吞吐量、时延、丢包率）、设备状态信息（如温度、功耗）、告警日志、业务数据、配置信息等。对收集到的数据进行清洗、归一化、特征工程等预处理操作。

***统计分析与模型评估：**运用统计分析方法（如假设检验、方差分析）评估不同算法或参数设置下的性能差异。采用交叉验证、留一法等机器学习方法评估模型的泛化能力。对深度学习等复杂模型，运用可视化技术（如注意力机制可视化、决策路径可视化）进行可解释性分析。

***试点验证：**选择运营商的实际网络场景进行试点部署，对原型系统进行压力测试和实际运行效果评估，收集运维人员的反馈，进一步优化系统性能和用户体验。

（4）**系统工程方法：**遵循系统工程方法论，采用需求分析、架构设计、模块开发、集成测试、迭代优化的思路，进行智能化运维原型系统的研发，确保系统的可靠性、可扩展性和易用性。

2.技术路线

本项目的研究将按照以下技术路线和流程展开：

（1）**第一阶段：现状调研与理论建模（第1-6个月）**

*深入调研国内外运营商网络智能化运维的最新进展和痛点，明确本项目的技术需求和挑战。

*收集和分析相关文献资料，梳理现有理论方法。

*针对三大核心问题，开展理论建模研究，明确关键技术路线和算法框架。例如，研究多源异构数据融合的图表示模型，设计基于时空深度学习的网络状态感知模型框架；研究故障自愈问题的MDP/POMDP建模方法，设计基于因果推理的根因定位模型框架；研究跨域资源协同的优化模型，设计基于博弈论或强化学习的协同调度模型框架。

（2）**第二阶段：关键算法研发与仿真验证（第7-24个月）**

***网络状态感知算法研发与验证：**设计并实现基于GNN和时空深度学习的数据融合与状态预测算法。在仿真环境中，利用合成数据或历史数据验证算法的感知精度和时延。针对故障早期预警，设计和实现相应的异常检测算法。

***故障智能自愈算法研发与验证：**设计并实现基于深度学习、因果推理和强化学习的故障定位、根因分析、自愈策略生成算法。在仿真环境中，构建故障场景库，验证自愈算法的有效性（成功率、时间）、精准性（根因定位）和可解释性。

***跨域协同资源优化算法研发与验证：**设计并实现面向多目标的多域资源协同调度算法、基于博弈论的资源分配机制、基于强化学习的动态自适应调度算法。在仿真环境中，模拟多样化的业务负载和资源约束场景，验证算法的资源利用率、性能均衡性和经济性。

***综合仿真平台搭建与测试：**整合各项算法模块，搭建初步的智能化运维仿真平台，进行系统级的功能和性能测试。

（3）**第三阶段：原型系统开发与试点验证（第25-42个月）**

***原型系统开发：**基于验证有效的核心算法，开发面向运营商的智能化运维原型系统。系统需具备数据接入、状态监控、故障诊断、自愈执行、资源调度、效果评估等功能模块。采用模块化、微服务架构设计，确保系统的可扩展性和可维护性。

***试点环境部署：**选择运营商的特定网络区域或业务场景（如某个核心网节点、某个5G专网、某个边缘计算集群），部署原型系统。

***试点运行与效果评估：**在试点环境中进行实际运行测试，收集运行数据和运维人员反馈。通过与人工运维方式进行对比，量化评估原型系统在状态感知准确性、故障处理效率、资源利用提升等方面的实际效果。根据试点结果，对原型系统进行迭代优化。

（4）**第四阶段：成果总结与推广（第43-48个月）**

*对项目研究成果进行系统性总结，包括理论创新、算法突破、系统实现、试点效果等。

*撰写研究报告、学术论文、技术白皮书，申请专利。

*形成可推广的智能化运维解决方案和实施指南，为运营商提供技术支撑和咨询服务。

*组织成果交流会，促进研究成果的转化应用。

在整个研究过程中，将建立定期的项目评审机制，邀请行业专家和运营商代表进行指导和评估，确保研究按计划推进并符合实际需求。

七．创新点

本项目针对5G/6G融合架构下运营商网络智能化运维面临的挑战，在理论、方法与应用层面均提出了一系列创新点，旨在推动该领域的技术进步和产业升级。

（1）**理论模型与框架的创新**

***构建统一的5G/6G融合网络状态时空感知框架：**现有研究多关注单一域或单一维度的网络状态感知，缺乏对云、网、边、端、空（未来6G）多维度、异构资源进行全面、统一、精准感知的理论框架。本项目创新性地提出基于图神经网络（GNN）与时空深度学习（STDL）的融合感知模型，旨在突破跨域、跨层数据融合的瓶颈，实现对网络拓扑、资源状态、业务质量、环境因素等多源异构信息的统一表征与时空动态演化预测。该框架不仅能够提升状态感知的精度和时效性，更能为理解网络复杂系统的整体行为、发现隐藏关联和早期预警提供全新的理论视角。

***提出面向复杂耦合故障的AI智能自愈理论体系：**现有自愈研究多基于规则或简单模型，难以应对未来网络中可能出现的更复杂、更耦合的故障场景。本项目创新性地将深度学习、因果推理与强化学习相结合，构建端到端的智能自愈理论体系。一方面，利用深度学习进行故障模式的精准识别和根因的深度挖掘；另一方面，运用因果推理保证自愈策略的逻辑正确性，避免误操作；同时，借助强化学习在线学习最优的自愈策略，适应网络的动态变化。这种多智能融合的自愈理论体系，旨在显著提升网络的自愈能力、鲁棒性和安全性。

***发展跨域协同资源优化的统一建模与优化理论：**现有资源优化研究多局限于单一域或特定资源类型，缺乏面向5G/6G融合架构下多业务、多维度资源的跨域协同优化理论。本项目创新性地提出将计算、存储、带宽、时隙、空口（未来6G）等异构资源统一建模为协同优化问题，并引入多目标优化、博弈论和强化学习等理论工具，研究跨域资源的联合规划、智能调度与动态调整机制。该理论框架旨在突破资源壁垒，实现网络资源的全局最优利用，满足未来多样化、差异化的业务需求，为构建高效、灵活、智能的网络资源管理体系提供理论基础。

（2）**研究方法与算法的创新**

***设计基于图神经网络与时空深度学习的多源异构数据融合新方法：**针对网络运维中数据来源广泛、类型多样、结构异构的问题，本项目创新性地将图神经网络（GNN）用于表征网络拓扑结构及其关联关系，捕捉节点间复杂的相互作用；同时，将时空深度学习（STDL）模型引入，处理网络状态随时间演变的动态特性。通过GNN学习数据间的结构依赖，利用STDL捕捉时间序列的长期依赖和异常模式，二者的结合能够更有效地融合异构数据，提升网络状态感知的准确性和鲁棒性。

***研发基于因果推断的网络故障根因分析新算法：**现有故障诊断多依赖关联分析，易受混杂因素的影响，难以确定真实的因果联系。本项目创新性地引入因果推断理论和方法（如FCI约束学习、结构学习算法），旨在从观测数据中学习网络变量间的因果关系，从而实现更精准的故障根因定位。该算法能够帮助运维人员深入理解故障发生的内在机制，减少误判，为制定更有效的预防措施提供依据。

***提出基于多智能体强化学习的跨域资源协同调度新策略：**面对跨域资源协同调度的复杂性和动态性，本项目创新性地采用多智能体强化学习（MARL）框架，模拟网络中不同资源实体（如计算节点、传输链路、无线时隙）作为独立智能体进行交互与协同。通过设计有效的MARL算法（如基于中心化训练的算法、基于独立学习的算法），使各智能体能够在无需全局信息的情况下，学习到局部最优且全局协调的协同调度策略，从而提升资源利用效率和系统整体性能。

***探索可解释的AI网络自愈决策生成新方法：**针对AI自愈决策的“黑箱”问题，本项目创新性地研究将可解释AI（XAI）技术（如LIME、SHAP、注意力机制可视化）与故障自愈模型相结合，实现对自愈决策过程和结果的可视化解释。这有助于增强运维人员对自愈行为的理解和信任，降低对AI系统的依赖心理，并为自愈策略的优化提供指导。

（3）**应用价值与推广前景的创新**

***构建面向运营商实际的智能化运维原型系统：**本项目不仅停留在理论研究和仿真层面，更强调与运营商实际需求的结合，致力于构建一套可验证的智能化运维原型系统。该系统整合了所研发的核心算法与关键技术，能够在接近真实的网络环境中进行测试与验证，为运营商提供一套具有实际应用潜力的解决方案雏形，缩短了从研究到产业应用的距离。

***形成一套完整的5G/6G融合网络智能化运维解决方案与评估体系：**本项目旨在形成一套涵盖理论模型、核心算法、系统架构、实施指南和效果评估方法在内的完整智能化运维解决方案。其中，效果评估体系将不仅关注技术指标的提升，还将尝试量化评估智能化运维带来的经济效益（如运维成本降低、资源利用率提升）和社会效益（如网络服务质量改善、用户满意度提高），为该技术的推广应用提供科学的评价依据。

***推动网络运维向自主智能方向跨越式发展：**本项目的成功实施，将有效提升运营商网络智能化运维的水平，降低对人工经验的依赖，提高故障处理速度和网络资源利用效率，增强网络的可靠性和安全性。这不仅对单个运营商提升竞争力具有重要意义，也将推动整个电信行业向更智能、更自主、更高效的网络运维模式转型，为数字经济的蓬勃发展提供坚实的网络基础保障。

八．预期成果

本项目旨在通过系统性的研究，在5G/6G融合架构下运营商网络智能化运维领域取得一系列具有理论创新性和实践应用价值的成果。

（1）**理论成果**

***构建一套完整的5G/6G融合网络状态时空感知理论框架：**预期提出基于图神经网络与时空深度学习的融合感知模型及其理论分析，明确模型的优势范围和性能边界。建立网络状态时空演化规律的数学描述，为理解复杂网络系统的动态行为提供理论依据。形成一套适用于多源异构数据融合的状态感知效果评估指标体系。

***发展一套面向复杂耦合故障的AI智能自愈理论体系：**预期阐明深度学习、因果推理与强化学习在故障自愈中各自的作用机制及其融合方式的理论基础。建立故障自愈过程的安全性、一致性理论模型与验证方法。形成基于AI的网络自愈策略可解释性理论分析框架。

***建立跨域协同资源优化的数学规划模型与算法理论：**预期提出面向多业务、多维度资源的跨域资源协同优化问题的形式化数学模型，解决多目标、多约束、非线性的复杂优化问题。发展基于多目标优化、博弈论和强化学习的协同调度算法理论，并分析其收敛性、稳定性等理论性质。形成跨域资源协同效果的理论评估方法。

***发表高水平学术论文：**预期在国内外顶级网络与通信、人工智能、运筹优化等领域的权威期刊和重要会议上发表系列高水平学术论文，累计不少于10篇（SCI/EI收录），提升项目在学术界的影响力。申请发明专利不少于5项，覆盖核心算法和系统架构创新点。

（2）**实践应用价值**

***研发一套可验证的智能化运维原型系统：**预期完成一套功能完善、性能稳定的智能化运维原型系统开发，具备网络状态实时监控、故障智能诊断与自愈、资源动态协同优化等功能模块。该系统将在仿真环境和运营商试点环境中得到验证，证明所提出技术方案的可行性和有效性。

***形成一套面向运营商的智能化运维解决方案：**基于原型系统的试点验证结果，形成一套包含技术白皮书、实施指南、运维建议等内容的智能化运维解决方案，为运营商提供从咨询、设计到部署、运维的全流程技术支撑。该方案将强调实用性和可操作性，助力运营商提升网络运维智能化水平。

***提升运营商网络运维效率与效益：**预期通过应用本项目成果，运营商的网络状态感知能力将得到显著提升，故障定位时间缩短XX%，故障自愈成功率提高XX%。网络资源利用率将得到有效优化，能耗降低XX%，运维成本节约XX%。网络服务质量（如时延、可靠性）将得到更好保障，提升用户满意度。具体效益将通过试点场景的量化对比数据来体现。

***推动行业技术进步与标准制定：**本项目的研究成果将为5G/6G网络智能化运维技术发展提供新的思路和方法，形成一批具有自主知识产权的核心技术，增强我国在相关领域的技术竞争力。项目的研究成果也将为未来相关行业标准的制定提供技术参考，推动行业技术规范的统一和进步。

***培养高水平专业人才：**通过项目实施，预期培养一批掌握5G/6G网络技术、人工智能技术和运维管理知识的复合型专业人才，为行业发展储备力量。项目将吸引和培养博士后、博士、硕士研究生，并组织开展技术培训，提升行业整体技术水平。

本项目的预期成果将紧密结合运营商的实际需求，注重理论创新与实践应用的结合，力求产生一批具有显著社会效益和经济效益的高水平研究成果，为我国运营商网络向智能化、自主化方向转型升级提供强有力的技术支撑。

九.项目实施计划

1.项目时间规划与任务分配

本项目计划总时长48个月，采用分阶段推进的方式，确保研究内容的系统性和成果的稳步产出。具体时间规划和任务分配如下：

（1）**第一阶段：现状调研与理论建模（第1-6个月）**

***任务分配：**项目组成立，明确分工，完成国内外文献梳理与行业调研；细化研究问题，完成理论建模框架设计。负责人：首席研究员；参与人：研究骨干A、研究骨干B。

***进度安排：**第1-2月：组建项目团队，完成文献调研和行业访谈，形成调研报告；第3-4月：明确具体研究问题和技术路线，完成理论建模框架设计；第5-6月：撰写理论模型详解文档，完成开题报告，明确阶段性目标。

（2）**第二阶段：关键算法研发与仿真验证（第7-24个月）**

***任务分配：**分解理论模型为具体算法，完成各项核心算法的原型设计与代码实现；搭建仿真环境，进行算法模块测试与集成；开展仿真实验，验证算法性能。负责人：研究骨干A、研究骨干B；参与人：研究助理C、研究助理D。

***进度安排：**第7-12月：完成网络状态感知算法（GNN+STDL模型、异常检测算法）研发与仿真验证；第13-18月：完成故障智能自愈算法（深度学习模型、因果推理算法、强化学习模型）研发与仿真验证；第19-24月：完成跨域协同资源优化算法（多目标优化算法、博弈论模型、强化学习模型）研发与仿真验证；第7-24月：同步进行仿真平台搭建、数据集准备、算法性能评估与对比分析；第15-24月：开展多场景仿真实验，包括故障注入、资源调度挑战场景，验证算法在实际复杂度下的鲁棒性和效率；第19-24月：完成算法集成与系统级仿真测试，形成阶段性技术报告。

（3）**第三阶段：原型系统开发与试点验证（第25-42个月）**

***任务分配：**基于验证有效的算法，完成原型系统架构设计；开发系统功能模块（数据接入、状态监控、故障诊断、自愈执行、资源调度、效果评估）；在运营商环境进行试点部署；收集运行数据，进行系统优化。负责人：首席研究员；参与人：研究骨干A、研究骨干B、系统工程师E、运维专家F。

***进度安排：**第25-30月：完成原型系统架构设计，制定详细开发计划；第31-36月：完成核心功能模块开发与系统集成；第37-42月：在运营商试点环境进行部署，开展压力测试和功能验证；第39-42月：根据试点反馈，对原型系统进行迭代优化，形成最终版本。

（4）**第四阶段：成果总结与推广（第43-48个月）**

***任务分配：**整理项目研究成果，撰写研究报告、学术论文、技术白皮书；申请专利；形成可推广的解决方案与实施指南；组织成果交流会。负责人：首席研究员；参与人：研究骨干A、研究骨干B、研究助理C、系统工程师E。

***进度安排：**第43-44月：完成项目研究报告和技术总结；第45-46月：完成学术论文初稿撰写，投稿至相关领域会议和期刊；第47-48月：完成专利申请材料准备与提交；第49-48月：形成智能化运维解决方案与实施指南；第49-48月：完成项目结题报告，组织成果交流会，完成项目验收。

（5）**中期评估与调整**

***任务分配：**在第18个月和第36个月分别进行中期评估，检验项目进展和成果，根据评估结果调整后续研究计划。负责人：首席研究员；参与人：所有项目成员。

***进度安排：**第19-20月：完成第一阶段中期评估；第37-38月：完成第二阶段中期评估；第55-56月：完成第三阶段中期评估。

2.风险管理策略

本项目涉及复杂的技术研发和产业应用，可能面临以下风险：

（1）**技术风险**

***风险描述**：关键技术（如AI模型精度、跨域协同算法收敛性）研发受阻，或仿真环境与实际网络差异导致算法效果不及预期。

***应对策略**：建立关键技术攻关机制，设置阶段性技术里程碑；加强理论验证，采用多种算法进行交叉验证；深化与运营商合作，获取真实数据用于算法调优；预留专项预算支持关键技术突破。

（2）**数据风险**

***风险描述**：运营商数据获取难度大，数据质量不高，或数据隐私保护要求高导致数据融合共享受限。

***应对策略**：与运营商签订详细数据共享协议，明确数据使用边界和隐私保护措施；采用联邦学习、差分隐私等技术，在保障数据安全前提下提升数据可用性；建立数据清洗与预处理流程，提高数据质量；开发轻量级数据采集工具，减少数据传输与存储压力。

（3）**资源风险**

***风险描述**：项目所需计算资源、试点环境部署资源与运营商现有资源冲突，或项目预算不足影响研发进度。

***应对策略**：制定详细资源需求计划，提前与运营商沟通协调资源分配；采用云计算资源弹性伸缩技术，降低硬件投入成本；建立项目成本控制机制，动态跟踪资源消耗，优化配置；探索多元化资金来源，争取产学研合作资金支持。

（4）**进度风险**

***风险描述**：因技术瓶颈、数据获取延迟或外部环境变化导致项目进度滞后。

***应对策略**：制定详细的项目进度计划，明确关键节点与依赖关系；建立动态监控与预警机制，及时发现并解决进度偏差；采用敏捷开发方法，快速迭代优化；加强与运营商运维团队沟通，提前识别潜在阻碍；预留缓冲时间，应对不确定性因素。

（5）**应用风险**

***风险描述**：原型系统在实际试点部署中，因环境兼容性、运维人员技能匹配度等问题导致应用效果不理想。

***应对策略**：在系统设计阶段即融入易用性与可维护性考量；开发可视化运维界面，降低使用门槛；制定运维人员培训计划，提升技能水平；建立反馈闭环机制，根据运维体验持续优化系统交互；提供完善的技术文档与知识库，支撑运维人员快速掌握系统操作。

项目组将建立风险管理委员会，定期评估风险等级，并制定针对性应对措施。通过技术攻关、资源协调、流程优化和跨界合作，确保项目顺利推进并达成预期目标。

十.项目团队

1.项目团队成员的专业背景与研究经验

本项目团队由来自中国电信研究院、顶尖高校及行业领先企业的资深专家组成，成员在通信网络、人工智能、大数据分析、云计算等核心领域具备深厚的理论积累和丰富的工程实践经验，能够确保项目研究的科学性、前瞻性和实用性。

***首席研究员**（通信网络专家）：具有超过15年的电信运营商网络规划、建设、优化与运维经验，曾主导多个5G核心网、承载网建设项目，对网络架构演进、技术标准演进有深入研究，发表多篇高水平学术论文，拥有多项网络领域发明专利。在项目团队中负责整体研究方向的把握、关键技术路线的规划与协调，以及与运营商的沟通与需求对接。

***研究骨干A**（人工智能与机器学习专家）：博士学历，研究方向包括深度学习、强化学习、可解释AI等，曾在顶级期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金项目，擅长将AI技术应用于复杂系统优化问题。在项目中负责网络状态感知算法、故障智能自愈算法、资源优化算法的理论研究、模型设计、算法实现与仿真验证。

***研究骨干B**（大数据与系统架构专家）：拥有超过12年的大数据平台架构设计和运维经验，精通Hadoop、Spark等大数据技术栈，熟悉电信网络数据体系。在项目中负责多源异构数据融合方法研究，搭建智能化运维原型系统的数据采集、存储、处理平台，并负责系统架构设计与系统集成。

***研究助理C**（网络运维与工程实施专家）：具有丰富的电信网络运维管理经验，熟悉电信运维流程、工具链及标准化要求，熟悉运营商网络环境。在项目中负责将理论研究与实际运维场景相结合，参与原型系统在运营商试点环境部署，收集运维数据，验证系统效果，并提供运维优化建议。

***研究助理D**（软件工程与系统集成专家）：具有多年的大型软件系统研发经验，擅长分布式系统设计、敏捷开发方法与系统集成技术。在项目中负责智能化运维原型系统的软件架构设计、模块开发与集成测试，确保系统稳定性与可扩展性。

项目团队成员均具有高级职称，部分成员拥有博士学位，共同承担国家级、省市级科研项目10余项，研究成果已在运营商网络中成功应用，积累了丰富的工程实践经验和跨学科协作能力，为项目的顺利实施提供了坚实的人才保障。团队成员长期深耕运营商网络智能化运维领域，对当前技术现状、存在问题及未来发展趋势有深刻理解，具备完成本项目研究任务的综合实力。

2.团队成员的角色分配与合作模式

本项目实行“核心团队+虚拟协同”的合作模式，明确角色分工，确保高效协作与资源共享。

***角色分配**

***首席研究员**：全面负责项