หัวเว่ยแนะอัพเกรดเครือข่ายรองรับการขับขี่อัตโนมัติ

มร. หวัง กล่าวต่อว่า "แต่ภาคโทรคมนาคมกลับต้องเผชิญกับปัญหาด้านโครงสร้างขนานใหญ่ เพราะเครือข่ายขยายตัวเพิ่มขึ้นทุกปี ในขณะที่ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ (OPEX) กลับพุ่งสูงขึ้นเร็วกว่ารายได้ ยิ่งไปกว่านั้น โอเปอเรเตอร์ยังต้องใช้เม็ดเงินในการดูแลเครือข่ายของตนมากกว่า OTT ถึง 100 เท่า โอเปอเรเตอร์จึงจำเป็นต้องสร้างเครือข่ายการขับเคลื่อนอัตโนมัติ"

มนุษย์เราไม่เคยหยุดที่จะแสวงหาสิ่งที่ดีกว่า ในปี พ.ศ. 2490 สหรัฐอเมริกาประสบความสำเร็จในการบินข้ามมหาสมุทรแอตแลนติกโดยไร้คนขับเป็นครั้งแรก ในปี พ.ศ. 2526 เป็นครั้งแรกของโลกที่ได้เห็นรถไฟที่ขับเคลื่อนเองโดยไม่มีคนขับ ซึ่งก็คือ รถไฟสาย Metro de Lille ในฝรั่งเศส ในปี พ.ศ. 2555 Google ได้รับใบอนุญาตขับขี่สำหรับรถขับเคลื่อนอัตโนมัติเป็นครั้งแรกของโลกที่รัฐเนวาด้า และจากข้อมูล ณ เดือนมีนาคม พ.ศ. 2561 รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติของ Google ได้วิ่งเป็นระยะทางรวม 8 ล้านกิโลเมตรแล้ว สะท้อนให้เห็นว่า การเปลี่ยนแปลงทุกอย่างที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมต่าง ๆ กำลังผลักดันสังคมให้ก้าวไปสู่ยุคใหม่

อุตสาหกรรมโทรคมนาคมต้องเผชิญกับความซับซ้อนที่มีลักษณะจำเพาะหลายอย่าง ซึ่งแตกต่างไปจากยานยนต์อัตโนมัติ ในแง่ความหลากหลายของบริการ เครือข่ายโทรคมนาคมหนึ่งเครือข่ายประกอบไปด้วยบริการหลายประเภท เช่น บริการโทรศัพท์มือถือ บริการบรอดแบนด์ภายในบ้าน และบริการระดับองค์กร ดังนั้น ระบบขับขี่อัตโนมัติจึงต้องทำความเข้าใจถึงจุดมุ่งหมายของบริการต่าง ๆ ให้ถูกต้อง เพราะสำหรับสภาพแวดล้อมในการปฏิบัติการและสภาพถนน ซึ่งมีทางหลวงต่างๆ ทำหน้าที่เป็นเสมือนศูนย์ข้อมูล ถนนในเมืองหรือในชนบททำหน้าที่ให้การเข้าถึงบรอดแบนด์แก่ประชากร ดังนั้นระบบขับขี่อัตโนมัติจึงต้องสามารถปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนซึ่งมีการผสมผสานเทคโนโลยีหลายตัวเข้าด้วยกัน ตั้งแต่เรื่องของการปฏิบัติการตลอดวงจรชีวิต บทบาทต่างๆ เช่น การวางแผน, ระบบ O&M และการจัดหาบริการนั้น ล้วนมีความท้าทายที่แตกต่างกันออกไป

มร. หวัง ได้กล่าวว่า "การพัฒนาสู่เครือข่ายการขับขี่อัตโนมัติจะต้องก้าวหน้าไปตามรูปแบบการใช้งาน และปฏิบัติตามหลักการสำคัญ 3 ประการ คือ 1) เราควรมุ่งเน้นประเด็นสำคัญที่เกี่ยวข้องกับ OPEX 2) เราต้องเริ่มต้นจากเทคโนโลยีหนึ่ง แล้วจึงค่อยๆ ขยายไปสู่หลายๆ เทคโนโลยี จากงานเดียวไปสู่การทำหลายๆ งานพร้อมๆ กัน แล้วค่อยสร้างระบบวงจรปิด และ 3) เราต้องพัฒนารูปแบบข้อมูลจากประสบการณ์และจากบนลงล่าง รวมถึงประสิทธิภาพในการใช้งานร่วมกัน"

เครือข่ายการขับขี่อัตโนมัติไม่ได้ต้องการแค่นวัตกรรมด้านผลิตภัณฑ์เท่านั้น แต่เป็นเรื่องของสถาปัตยกรรมระบบอันล้ำสมัยและโมเดลธุรกิจใหม่ๆ มากกว่า หัวเว่ยจึงได้เชิญชวนผู้ประกอบการทั้งหมดในอุตสาหกรรมมาร่วมกันทำงานเพื่อกำหนดมาตรฐานที่ชัดเจน แนะนำนวัตกรรมและการใช้งานด้านเทคโนโลยี สำหรับอุตสาหกรรมโทรคมนาคมนั้น จากประสบการณ์ในการให้บริการและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน หัวเว่ยได้เสนอเครือข่ายการขับขี่อัตโนมัติ 5 ระดับด้วยกัน คือ

ระดับ 0 – Manual O&M: ระบบนี้มีคุณสมบัติในการเฝ้าติดตาม ซึ่งต้องดำเนินงานทั้งหมดด้วยระบบแมนวล

ระดับ 1- Assisted O&M: ระบบจะทำงานย่อยๆ บางอย่างตามเกณฑ์ที่ตั้งไว้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการดำเนินการ

ระดับ 2 - Partial Autonomous Network: ระบบเครือข่ายอัตโนมัติบางส่วน ช่วยให้สามารถทำ O&M แบบวงจรปิดสำหรับบางยูนิตได้ภายใต้สภาพแวดล้อมภายนอกบางอย่าง ลดปัญหาเรื่องประสบการณ์และทักษะของพนักงาน

ระดับ 3 - Conditional Autonomous Network: เครือข่ายอัตโนมัติแบบมีเงื่อนไขอัพเกรดจากเครือข่ายระดับ 2 ระบบสามารถรับรู้ถึงการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมได้แบบเรียลไทม์ และในเทคโนโลยีบางอย่าง สามารถเพิ่มหรือปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมภายนอกเพื่อให้สามารถบริหารจัดการวงจรปิดได้อย่างที่ตั้งใจ

ระดับ 4 - Highly Autonomous Network: พัฒนาขึ้นจากระดับ 3 ช่วยให้สามารถบริหารจัดการเครือข่ายบริการแบบคาดการณ์ล่วงหน้าหรือแบบระบบปิด รวมถึงเครือข่ายที่ขับเคลื่อนด้วยประสบการณ์ของลูกค้าได้ในสภาพแวดล้อมที่มีความซับซ้อนมากยิ่งขึ้น ทำให้ผู้ประกอบการสามารถแก้ไขข้อบกพร่องของเครือข่ายได้ก่อนที่จะได้รับการร้องเรียนจากลูกค้า ลดปัญหาการหยุดชะงักของบริการและข้อร้องเรียนของลูกค้า ทำให้ลูกค้าได้รับความพึงพอใจมากขึ้น

ระดับ 5 - Full Autonomous Network: เครือข่ายอัตโนมัติเต็มสูบคือเป้าหมายสูงสุดของการพัฒนาเครือข่ายโทรคมนาคม ระบบจะมีขีดความสามารถในการทำงานอัตโนมัติแบบวงจรปิด ครอบคลุมทั้งบริการและเทคโนโลยีต่างๆ ตลอดวงจรชีวิต ทำให้เป็นเครือข่ายการขับขี่อัตโนมัติอย่างแท้จริง

"บนเส้นทางของการพัฒนาสู่การขับขี่อัตโนมัติ เครือข่ายโทรคมนาคมต้องเผชิญกับความท้าทายมากมายรวมถึงการที่เราไม่อาจทราบถึงสถานะของเครือข่าย และการแยกระบบปฏิบัติการและบำรุงรักษาออกจากกัน" มร. หวัง กล่าว "สิ่งนี้ทำให้เราต้องปรับโครงสร้าง รังสรรค์สถาปัตยกรรมเครือข่ายและเทคโนโลยีที่สำคัญ ๆ อย่างเป็นระบบ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง อันดับแรกคือ เราจำเป็นต้องสร้าง Edge Intelligence ขึ้นมาบนเครือข่ายทางกายภาพ เพื่อตรวจจับสถานะเครือข่ายในแบบเรียลไทม์ และลดความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมและโปรโตคอลของระบบเครือข่าย ประการที่สองคือ เราจะใช้โมเดลแบบครบวงจรเพื่อสร้างเครือข่ายดิจิทัลแฝด ทำให้สามารถตรวจสอบและคาดการณ์สถานะของเครือข่ายได้ และเรายังสามารถนำเทคโนโลยี AI มาใช้ ณ จุดนี้ เพื่อเพิ่มคุณสมบัติด้านการคาดการณ์ให้กับ O&M และเสริมประสิทธิภาพของระบบปิดให้ได้มากที่สุด ประการที่สามคือ ต้องมีแพลตฟอร์มคลาวด์แบบเปิดเพื่อรองรับการฝึกอบรมและการเพิ่มพูนขีดความสามารถด้านอัลกอริธึ่มของ AI รวมถึงการพัฒนาแอพพลิเคชันต่าง ๆ เช่น การวางแผน การออกแบบ การจัดหาบริการ การรับประกันระบบ O&M และการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้การดำเนินงานของเครือข่ายแบบระบบปิดดำเนินไปโดยอัตโนมัติตลอดวงจรชีวิตการใช้งาน"

หัวเว่ยได้สร้างนวัตกรรมและการค้นคว้าในเรื่องเครือข่ายการขับขี่อัตโนมัติอย่างจริงจัง และได้พัฒนาเครือข่าย Intent-Driven Network (IDN) และโซลูชันอื่น ๆ โซลูชันเหล่านี้ครอบคลุมลักษณะการใช้งานในรูปแบบต่าง ๆ เช่น การเข้าถึงบรอดแบนด์ เครือข่าย IP เครือข่ายใยแก้วนำแสง เครือข่ายศูนย์ข้อมูล และการสื่อสารความเร็วสูงส่วนบุคคลขององค์กร โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยผู้ประกอบการและองค์กรต่างๆ ปรับเปลี่ยนระบบเครือข่ายของตนให้เป็นระบบดิจิทัลที่เน้นประสบการณ์ด้านบริการ หัวเว่ยและผู้ประกอบการชั้นนำระดับโลกได้ร่วมกันเปิดตัวโครงการ NetCity เพื่อกำหนดรูปแบบทางธุรกิจและรังสรรค์นวัตกรรมต่างๆ ตามรูปแบบ DevOps เพื่อปรับใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยอย่างรวดเร็ว

มร. หวัง กล่าวสรุปว่า "มันเป็นการเดินทางที่ยาวนานเพื่อก้าวไปสู่เครือข่ายการขับขี่อัตโนมัติ เพื่อทำความฝันของเราให้เป็นจริง อุตสาหกรรมต้องทำงานร่วมกันและก้าวต่อไปข้างหน้า หัวเว่ยมีความมุ่งมั่นที่จะพัฒนาโซลูชั่นไอซีทีชั้นนำด้วยการรังสรรค์นวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง และจัดการความซับซ้อนด้วยตัวเราเอง เพื่อมอบความเรียบง่ายให้กับลูกค้า เมื่อผนึกกำลังร่วมกัน เราจะสามารถสร้างโลกอัจฉริยะที่เชื่อมโยงถึงกันอย่างเต็มรูปแบบ"