摘要：智能化網(wǎng)絡是網(wǎng)絡技術與人工智能技術深度融合的產(chǎn)物，可以使網(wǎng)絡具備感知、思考、學習和行動的能力。首先分析艦艇裝備對網(wǎng)絡智能化發(fā)展提出的要求，其次介紹智能化網(wǎng)絡相關概念及標準化進展，從ICT設備廠商、電信運營商、學術研究團隊、美國海軍等維度介紹智能化網(wǎng)絡研究進展，最后總結(jié)艦艇網(wǎng)絡發(fā)展現(xiàn)狀，探討分析艦艇網(wǎng)絡智能化發(fā)展趨勢，為推動艦艇網(wǎng)絡向高效能、智能化方向演進提供支撐。

隨著艦艇網(wǎng)絡規(guī)模的不斷擴大，網(wǎng)絡流量的迅速增加，業(yè)務類型的多樣化，網(wǎng)絡管理的復雜性急劇上升，傳統(tǒng)“人工需求分析，人工部署實施，人工故障排除”的網(wǎng)絡管理模式對人員要求高，難以消除高層業(yè)務需求與底層設備配置之間的鴻溝，無法實現(xiàn)網(wǎng)絡資源調(diào)配與實際業(yè)務需求的最佳匹配，面向業(yè)務的服務定制能力不足，故障定位周期長，網(wǎng)絡整體效能不高。

軟件定義網(wǎng)絡技術通過控制平面和數(shù)據(jù)平面解耦，進而實現(xiàn)網(wǎng)絡可編程，大幅提升了網(wǎng)絡管理的自動化程度。但是，實施網(wǎng)絡編程的人員通常需要了解底層網(wǎng)絡設備的相關實現(xiàn)細節(jié)，極大地限制了非網(wǎng)絡專業(yè)人員對網(wǎng)絡的感知和控制。

隨著云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術在艦艇裝備中的落地應用，各類業(yè)務對艦艇網(wǎng)絡的多樣化、差異化需求日益增長，實現(xiàn)高效網(wǎng)絡資源調(diào)配與多樣化業(yè)務需求的最佳匹配尤為必要。智能化網(wǎng)絡將人工智能與網(wǎng)絡技術進行高效融合，可以使網(wǎng)絡具備感知、思考、學習和行動的能力［2］，提供比軟件定義網(wǎng)絡更加靈活、智能、自動化的網(wǎng)絡模型，為艦艇網(wǎng)絡的智能化發(fā)展提供了高效解決方案。

1 概念內(nèi)涵及標準化進展

智能化網(wǎng)絡是網(wǎng)絡技術與人工智能技術深度融合的產(chǎn)物，相關概念主要包括基于意圖的網(wǎng)絡（Intent-Based Network，IBN）、意圖驅(qū)動網(wǎng)絡（Intent-Driven Network，IDN）、自動駕駛網(wǎng)絡（Autonomous Driving Network，ADN）、自智網(wǎng)絡（Autonomous Network，AN）等，主要推動者包括IETF、ONF、TMForum、CCSA等標準化組織，思科、華為等ICT設備廠商，以及中國移動、中國聯(lián)通等電信運營商。

1.1 基于意圖的網(wǎng)絡

2015年6月，RFC7575在自主網(wǎng)絡上下文中引入術語“意圖”，它被定義為“用于操作網(wǎng)絡的高級策略抽象”。

2016年10月，開放網(wǎng)絡基金會ONF發(fā)布了《Intent NBI-Definition and Principles》，這是第一份描述“基于意圖的北向接口（NBIs）”文檔，該文檔定義Intent NBI是服務消費者和服務提供者之間交互的聲明性范例/方法。

2017年，思科發(fā)布《向基于意圖的網(wǎng)絡邁進》白皮書，首次給出基于意圖的網(wǎng)絡的定義：網(wǎng)絡團隊可以用簡明的語言描述業(yè)務意圖，然后網(wǎng)絡就能夠?qū)I(yè)務意圖轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡策略，進而在復雜異構(gòu)的網(wǎng)絡環(huán)境中建立適當?shù)呐渲谩?/p>

2021年12月，IETF網(wǎng)絡管理研究小組NMRG發(fā)布“Intent-Based Networking-Concepts and Definitions”草案，推動意圖網(wǎng)絡術語、概念和功能的共同理解，指導相關研究和工程問題及其解決方案的進一步定義。該草案定義意圖是網(wǎng)絡應該滿足的一組操作目標和應該交付的結(jié)果的聲明。

1.2 意圖驅(qū)動網(wǎng)絡

2018年2月，華為發(fā)布意圖驅(qū)動網(wǎng)絡解決方案，通過在物理網(wǎng)絡和業(yè)務意圖之間構(gòu)建一個數(shù)字孿生世界，驅(qū)動網(wǎng)絡從軟件定義網(wǎng)絡向意圖驅(qū)動演進。

2019年4月，華為發(fā)布《智簡網(wǎng)絡白皮書》，指出意圖驅(qū)動網(wǎng)絡（IDN）旨在構(gòu)筑一個全生命周期自動化、智能閉環(huán)的新一代網(wǎng)絡。

1.3 自動駕駛網(wǎng)絡

2020年5月，中國聯(lián)通攜手電信管理論壇TMForum、華為發(fā)布《中國聯(lián)通自動駕駛網(wǎng)絡白皮書1.0》，首次公布了構(gòu)建中國聯(lián)通自動駕駛網(wǎng)絡目標架構(gòu)的關鍵要素和網(wǎng)絡智能化指數(shù)的分級評估方法。

2020年5月，華為發(fā)布《自動駕駛網(wǎng)絡解決方案白皮書》，系統(tǒng)闡述未來網(wǎng)絡架構(gòu)、運維架構(gòu)及其關鍵技術。

2020年9月，華為發(fā)布《數(shù)據(jù)中心自動駕駛網(wǎng)絡白皮書》，全面闡述數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡的未來愿景、目標架構(gòu)、分級標準和應用實踐，白皮書指出，數(shù)據(jù)中心自動駕駛網(wǎng)絡劃分為L0~L5級，每個級別具備不同的關鍵能力特征。

2022年，華為發(fā)布2022版自動駕駛網(wǎng)絡解決方案概覽，進一步闡述自動駕駛網(wǎng)絡探索與實踐，對自動駕駛網(wǎng)絡戰(zhàn)略與架構(gòu)、自動駕駛網(wǎng)絡系列解決方案進行歸納總結(jié)。

1.4 自智網(wǎng)絡

2019年5月，TMForum聯(lián)合產(chǎn)業(yè)合作伙伴率先提出自智網(wǎng)絡理念，發(fā)布“Autonomous Networks： Empowering Digital Transformation For The Telecoms Industry”白皮書，目標為簡化電信網(wǎng)絡基礎設施、自動化和智能運營以及創(chuàng)新服務，并就自治網(wǎng)絡概念和自動化分類達成共識，首次提出自動駕駛網(wǎng)絡智能分級標準。

2021年10月，TM Forum聯(lián)合CCSA、中國信通院、中國移動、中國電信、中國聯(lián)通、華為等35家產(chǎn)業(yè)合作伙伴，共同發(fā)布《自智網(wǎng)絡白皮書3.0-助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型》中文版，全面闡述自智網(wǎng)絡領域最新的業(yè)務需求、架構(gòu)、能力以及行業(yè)動態(tài)和進展，并給出參考實現(xiàn)方法和行業(yè)最佳實踐。

2021年12月，中國聯(lián)通發(fā)布《中國聯(lián)通自智網(wǎng)絡白皮書2.0》，從目標架構(gòu)、方法體系、創(chuàng)新場景、技術展望等方面分享中國聯(lián)通在自智網(wǎng)絡領域的最新探索經(jīng)驗與實踐成果。

2 智能化網(wǎng)絡研究進展

在智能化網(wǎng)絡解決方案方面，思科、華為、新華三、中興等ICT設備廠商均提出了代表性的解決方案;同時中國移動、中國聯(lián)通等電信運營商通過白皮書形式公開了相關研究成果和發(fā)展愿景;國內(nèi)學術研究團隊圍繞關鍵技術突破開展積極的研究探索;美國海軍在艦艇網(wǎng)絡的人工智能應用方面取得了一定進展。

2.1 ICT設備廠商代表性解決方案

2.1.1 思科

思科認為基于意圖的網(wǎng)絡在如何規(guī)劃、設計和操作網(wǎng)絡方面提供一個重要的范式轉(zhuǎn)變，一個完整的基于意圖的網(wǎng)絡需要提供以下基本功能：

1）轉(zhuǎn)換：主要完成意圖的表征，使網(wǎng)絡操作員能夠以聲明性和靈活的方式表達意圖，將捕獲的意圖解釋為可以在網(wǎng)絡上應用的策略。

2）激活：使用全網(wǎng)自動化將這些策略安裝到物理與虛擬網(wǎng)絡基礎設施中。

3）保障：使用數(shù)據(jù)的情景分析來提供驗證，檢查操作與意圖的一致性，并不斷驗證所期望的結(jié)果是否已實現(xiàn)。思科提出基于意圖的網(wǎng)絡解決方案如圖1所示。

2.1.2 華為

得益于云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能技術的成熟，華為推出了意圖驅(qū)動的智簡網(wǎng)絡（Intent-Driven Network，IDN）解決方案。IDN旨在構(gòu)筑一個全生命周期自動化、智能運維、面向商業(yè)邏輯和意圖閉環(huán)的新一代網(wǎng)絡，實現(xiàn)網(wǎng)絡自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如圖2所示。

1）意圖引擎：接收業(yè)務意圖并將其翻譯成網(wǎng)絡策略，同時進行策略驗證。

2）自動化引擎：將網(wǎng)絡策略變成具體的網(wǎng)絡命令，通過標準的接口讓網(wǎng)絡設備自動化執(zhí)行。

3）分析引擎：基于Telemetry等技術實現(xiàn)對速率、延遲、丟包等網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的采集、分析。

4）智能引擎：基于AI算法和專家系統(tǒng)，將風險預測和處置建議提供給意圖引擎。

華為認為IDN將圍繞智能化和自動化的終極目標進行階段式迭代發(fā)展，逐步演進到全面智能自治的自動駕駛網(wǎng)絡。通過將AI、大數(shù)據(jù)、自動化等技術與數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡領域深度結(jié)合，華為推出數(shù)據(jù)中心自動駕駛網(wǎng)絡，如圖3所示。

意圖決策模塊識別用戶意圖并轉(zhuǎn)化為相應網(wǎng)絡策略，通過自動化模塊和仿真驗證模塊進行網(wǎng)絡配置部署和仿真驗證。智能分析模塊結(jié)合實時采集到的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，進行大數(shù)據(jù)分析，并將分析結(jié)果反饋至意圖決策模塊進行決策變更，從而提供數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡規(guī)劃、建、維、優(yōu)等各階段的網(wǎng)絡智能化。

2.1.3 新華三

新華三提出了具有智能化屬性的先知網(wǎng)絡架構(gòu)（Seer Network Architecture，SNA），該架構(gòu)可通過“感知-分析-決策”的模式，將豐富的網(wǎng)絡運維數(shù)據(jù)通過人工智能的訓練和推理，轉(zhuǎn)化為更優(yōu)的網(wǎng)絡策略，來幫助最終用戶有效提升網(wǎng)絡智能分析和業(yè)務編排能力。

如圖4所示，SNA主要包括先知網(wǎng)絡中心、先知分析器以及網(wǎng)絡控制器三大模塊。

1）先知網(wǎng)絡中心：作為網(wǎng)絡智能管理、控制和編排的核心，不僅可根據(jù)用戶的業(yè)務需求實現(xiàn)智能編排、業(yè)務協(xié)同和資源調(diào)度，更能匯總各個網(wǎng)絡設備的數(shù)據(jù)，在其內(nèi)部AI平臺中進行建模、評估、訓練和調(diào)優(yōu)，并形成一系列智能網(wǎng)絡模型供調(diào)用。

2）先知分析器：通過Telemetry等毫秒級采集技術，從網(wǎng)絡基礎架構(gòu)中感知和采集各類數(shù)據(jù)，并經(jīng)清洗、抽取、轉(zhuǎn)換等處理，上傳到先知網(wǎng)絡中心。

3）網(wǎng)絡控制器：根據(jù)先知分析器形成的自動化網(wǎng)絡部署和調(diào)優(yōu)策略，以可編程的方式對網(wǎng)絡基礎架構(gòu)實施管理，從而實現(xiàn)業(yè)務的自動化部署。

2.1.4 中興

中興提出了基于意圖的全生命周期智能化網(wǎng)絡解決方案，通過提供網(wǎng)絡規(guī)劃、網(wǎng)絡構(gòu)建、網(wǎng)絡仿真、網(wǎng)絡預測、網(wǎng)絡優(yōu)化等智能服務，全面提升網(wǎng)絡智能化水平。主要包括意圖、自動化、感知三大引擎，如圖5所示。

1）意圖引擎：接收用戶意圖，驅(qū)動自動化引擎進行網(wǎng)絡的編排和控制，并根據(jù)感知引擎的分析，進行用戶意圖的主動性保障，從而形成用戶意圖的全生命周期的智能化閉環(huán)。

2）自動化引擎：接收意圖引擎下發(fā)的配置信息，經(jīng)內(nèi)部處理后下發(fā)到實際設備上，完成意圖所對應業(yè)務的創(chuàng)建。

3）感知引擎：采集全網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)、存儲，使用機器學習算法對海量數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析，深度挖掘，預測，然后將分析結(jié)果發(fā)送給意圖引擎。

2.2 電信運營商研究成果和發(fā)展愿景

2.2.1 中國移動

針對生產(chǎn)網(wǎng)絡的復雜性和自動化能力的多樣性，中國移動采取“分而治之”的方法，實現(xiàn)網(wǎng)絡自治能力的“螺旋上升”。

參考TM Forum自動駕駛網(wǎng)絡層次化架構(gòu)，結(jié)合具體實踐，中國移動提出“四層三閉環(huán)”目標框架，如圖6所示。

四個層次主要包括：1）網(wǎng)元管理：實現(xiàn)網(wǎng)元自動化運維;2）網(wǎng)絡管理：實現(xiàn)網(wǎng)絡的自動化運維;3）業(yè)務管理：實現(xiàn)業(yè)務自動化運維;4）商務管理：實現(xiàn)用戶自動化服務。

三個閉環(huán)主要包括：1）資源閉環(huán)：實現(xiàn)單域自治;2）業(yè)務閉環(huán)：實現(xiàn)跨域協(xié)同;3）用戶閉環(huán)：實現(xiàn)用戶與商務管理。

2.2.2 中國聯(lián)通

基于市場需求和技術發(fā)展，中國聯(lián)通定義了自智網(wǎng)絡目標架構(gòu)，如圖7所示。

該架構(gòu)以“單域自治、跨域協(xié)同”理念為指導，圍繞“應用層-平臺層-網(wǎng)絡層”構(gòu)建自動化、智能化能力，牽引自智網(wǎng)絡演進。

1）應用層：是網(wǎng)絡運營數(shù)字化轉(zhuǎn)型的錨點，面向市場、客戶和網(wǎng)絡，提供集約化網(wǎng)絡運營能力和業(yè)務賦能能力。

2）平臺層：是解決復雜生態(tài)中協(xié)作問題的核心引擎，面向多個自治域，通過數(shù)字孿生、意圖引擎、智能編排、AI、大數(shù)據(jù)等能力，提供網(wǎng)絡規(guī)劃、設計、上線、發(fā)放、保障和優(yōu)化運營能力，使能網(wǎng)絡智能化分析與運營。

3）網(wǎng)絡層：是自智網(wǎng)絡的基礎，面向單個自治域提供網(wǎng)絡資源和能力的自動化調(diào)用。通過算網(wǎng)一體、服務內(nèi)生、網(wǎng)元自治、融合感知、智慧內(nèi)生的網(wǎng)絡能力，構(gòu)建自學習、自適應、自優(yōu)化、自演進的新一代網(wǎng)絡基礎設施。

2.3 國內(nèi)學術團隊研究探索

在網(wǎng)絡智能化學術研究方面比較活躍的國內(nèi)學術研究團隊主要包括西安電子科技大學楊春剛教授團隊、西安電子科技大學虞紅芳教授團隊、東北大學李福亮副教授團隊以及北京郵電大學彭木根教授團隊等。

楊春剛教授團隊圍繞人工智能信息通信網(wǎng)絡、意圖驅(qū)動6G智簡網(wǎng)絡、無人立體空天地自組織網(wǎng)絡和認知異構(gòu)融合跨域組網(wǎng)等方向開展了大量的研究，承擔了多項科技部、工信部意圖網(wǎng)絡相關研究項目，尤其在意圖轉(zhuǎn)譯和策略驗證方面形成了豐碩研究成果，構(gòu)建了意圖驅(qū)動信息通信網(wǎng)絡演示驗證系統(tǒng)，是國內(nèi)意圖驅(qū)動網(wǎng)絡最為活躍的研究團隊。

虞紅芳教授團隊在智能網(wǎng)絡等方面開展了相關研究，“面向應用QoE的意圖網(wǎng)絡部署”針對服務質(zhì)量參數(shù)對QoE的影響程度無法感知等體驗質(zhì)量管理問題，設計意圖框架對應用的QoE進行管理;“支持多類策略的意圖網(wǎng)絡設計”研究支持多類策略的意圖網(wǎng)絡中時變意圖配置等問題，提出了時變意圖配置算法。

李福亮副教授團隊聯(lián)合華為、北郵、中國電信等單位在《軟件學報》發(fā)表“基于意圖的網(wǎng)絡研究綜述”，介紹了學術界及產(chǎn)業(yè)界對IBN范疇及體系結(jié)構(gòu)的描述，并概述了IBN實現(xiàn)的閉環(huán)，詳細闡述IBN關鍵技術的研究現(xiàn)狀，舉例說明IBN在網(wǎng)絡測量和網(wǎng)絡業(yè)務編排中的應用。

彭木根教授團隊圍繞意圖驅(qū)動無線接入網(wǎng)絡中有效支持多樣化業(yè)務需求并持續(xù)保障網(wǎng)絡性能目標，提出一種基于自然語言描述的意圖轉(zhuǎn)譯方法，解決了基于網(wǎng)絡語言描述意圖造成的轉(zhuǎn)譯僵化問題;構(gòu)建了一種基于機器學習的自優(yōu)化方法，解決了各類網(wǎng)絡參數(shù)“維度爆炸”造成的性能優(yōu)化算法復雜度高問題。

2.4 美國海軍艦艇網(wǎng)絡人工智能應用進展

2.4.1 利用人工智能進行CANES加固

美海軍正在采取技術措施擴大人工智能的應用，對“統(tǒng)一海上網(wǎng)絡與企業(yè)業(yè)務”（CANES）進行加固。

CANES正被安裝在航母、兩棲攻擊艦、驅(qū)逐艦和潛艇上，美海軍已經(jīng)完成了至少50個CANES，并且還有更多的CANES正在生產(chǎn)中。

升級后的CANES依靠強化的網(wǎng)絡、IT連接、無線電及其他通信技術，進行專門配置，提高在不需要操作員干預的情況下能夠執(zhí)行分析決策的自動化程度。美海軍高級領導人認為，CANES的連接性和人工智能的分析對艦載系統(tǒng)的運行至關重要，CANES的功能通過應用人工智能新算法得到不斷提升。

2.4.2 利用人工智能建設數(shù)字化基礎設施

美海軍利用人工智能和機器學習技術，著手建設數(shù)字化基礎設施，以最大程度利用智能化的優(yōu)勢，解決數(shù)據(jù)訪問、維修保障等領域的挑戰(zhàn)。

美海軍新型“福特”級航空母艦使用先進的人工智能算法來完成診斷、維護和程序性任務，使得美海軍可以在每艘航母上減少900名水手，并在一艘艦船的壽命周期內(nèi)節(jié)省40億美元。

為最大程度發(fā)揮AI的潛能，美國海軍成立Hopper特遣部隊，致力于確保海軍數(shù)字化基礎設施可快速按需、按規(guī)模使用AI，以便在未來以算法戰(zhàn)為特征的作戰(zhàn)環(huán)境中保持競爭力。

3 艦艇網(wǎng)絡發(fā)展現(xiàn)狀及智能化演進分析

3.1 艦艇網(wǎng)絡發(fā)展現(xiàn)狀

在裝備需求和技術發(fā)展的雙重驅(qū)動下，艦艇網(wǎng)絡大致經(jīng)歷了數(shù)據(jù)總線互聯(lián)、業(yè)務專用網(wǎng)絡、全艇網(wǎng)絡一體化三個典型的發(fā)展階段，目前處于從業(yè)務專用網(wǎng)絡向全艇一體化網(wǎng)絡過渡的發(fā)展階段。

1）數(shù)據(jù)總線互聯(lián)階段

20世紀80年代，艦艇裝備主要采用分立式體系結(jié)構(gòu)，通過串、并口等點對點通信方式實現(xiàn)系統(tǒng)設備間以及與傳感器、武器、導航等系統(tǒng)設備間的互聯(lián)互通。20世紀90年代，隨著艦艇內(nèi)部傳輸?shù)男畔⒘恐饾u增加，1553B數(shù)據(jù)總線開始應用于艦艇作戰(zhàn)系統(tǒng)，將分布于各處的本地資源變成全系統(tǒng)的共享資源，一定程度上實現(xiàn)艦艇裝備綜合集成。

2）業(yè)務專用網(wǎng)絡階段

隨著作戰(zhàn)需求的演變，艦艇裝備系統(tǒng)間及系統(tǒng)內(nèi)部傳輸?shù)男畔⒘窟M一步增加，對信息傳輸?shù)膸捯笤絹碓酱?，低速的?shù)據(jù)總線已經(jīng)不能滿足艦艇裝備互聯(lián)互通的需求。2000年初，網(wǎng)絡技術開始應用于艦艇裝備。由于各專業(yè)任務分工不同，艦艇裝備網(wǎng)絡獨立建設、各自發(fā)展，逐步形成了“作戰(zhàn)系統(tǒng)網(wǎng)、通信系統(tǒng)網(wǎng)、平臺系統(tǒng)網(wǎng)”三個不同技術體制的業(yè)務專用網(wǎng)絡。其中，作戰(zhàn)系統(tǒng)網(wǎng)主要基于以太網(wǎng)技術發(fā)展，側(cè)重高帶寬，通過“路寬輕載”兼顧各業(yè)務融合傳輸;通信系統(tǒng)網(wǎng)主要基于PTN技術發(fā)展，側(cè)重OAM，兼顧以太網(wǎng)接入和傳統(tǒng)話音的E1接入;平臺系統(tǒng)采用以太網(wǎng)+現(xiàn)場總線異構(gòu)組網(wǎng)，側(cè)重實時，底層控制采用現(xiàn)場總線，上層信息管理采用以太網(wǎng)，整體呈現(xiàn)“多網(wǎng)分散、網(wǎng)間隔離、互不兼容”現(xiàn)狀。

3）全艦一體化網(wǎng)絡階段

為實現(xiàn)信息基礎設施的顯著提升，打破各系統(tǒng)之間互聯(lián)互通瓶頸，統(tǒng)一技術體制，通過一體化網(wǎng)絡構(gòu)建艦艇各類業(yè)務共網(wǎng)傳輸和資源共享平臺成為艦艇網(wǎng)絡的發(fā)展趨勢。

一體化網(wǎng)絡是承載艦艇內(nèi)各類業(yè)務系統(tǒng)、實施信息統(tǒng)一交換的重要基礎，采用“兩級扁平化”體系結(jié)構(gòu)，減少網(wǎng)絡層級，提高傳輸效率，將網(wǎng)絡資源和業(yè)務系統(tǒng)解耦;通過“物理分布、就近接入”實現(xiàn)各業(yè)務系統(tǒng)的統(tǒng)一接入、統(tǒng)一IP承載;通過多級別服務質(zhì)量保障，實現(xiàn)網(wǎng)絡資源按需精細調(diào)控，滿足多樣化業(yè)務傳輸質(zhì)量要求;通過集中管控，實現(xiàn)網(wǎng)絡規(guī)劃配置、運行狀態(tài)監(jiān)視、資源狀態(tài)感知和業(yè)務傳輸監(jiān)控等功能，提供細粒度可視、可管、可控的網(wǎng)絡管理能力。

3.2 艦艇網(wǎng)絡智能化演進分析

基于意圖的智能化網(wǎng)絡針對不同的網(wǎng)絡環(huán)境與應用場景，有不同的部署方式與獨特的功能設計，研究其在特定場景下的具體需求對意圖網(wǎng)絡技術的落地具有重要意義。

圍繞艦艇網(wǎng)絡智能化演進，立足實現(xiàn)智能化網(wǎng)絡在艦艇中的落地應用，重點從目標圖像、技術架構(gòu)、關鍵技術、發(fā)展思路等方面進行分析探討。

1）目標圖像

借鑒行業(yè)網(wǎng)絡智能化應用相關研究成果，結(jié)合艦艇網(wǎng)絡場景特點，建立智能艦艇網(wǎng)絡意圖模型，將高層多樣化業(yè)務需求抽象為意圖，通過感知推理轉(zhuǎn)譯將意圖轉(zhuǎn)化為底層網(wǎng)絡設備配置策略，自動下發(fā)部署實施，持續(xù)監(jiān)測、實時感知網(wǎng)絡狀態(tài)，自動調(diào)整網(wǎng)絡策略，實現(xiàn)艦艇網(wǎng)絡的自分析、自優(yōu)化、自演進的智能化閉環(huán)。

2）技術架構(gòu)

在技術架構(gòu)方面，不同的標準化組織和ICT設備廠商給出的技術架構(gòu)各有側(cè)重，需要結(jié)合艦艇網(wǎng)絡在一體融合承載，服務質(zhì)量保障，高可靠冗余交換，細粒度可管可控等方面的需求，研究提出智能化艦艇網(wǎng)絡技術架構(gòu)，完成頂層架構(gòu)設計，指導關鍵技術攻關。

3）關鍵技術

基于意圖的網(wǎng)絡等智能化網(wǎng)絡以意圖為核心驅(qū)動網(wǎng)絡自動化運行，重點需要突破意圖感知獲取，意圖推理轉(zhuǎn)譯，配置策略驗證，實時反饋優(yōu)化等關鍵技術，實現(xiàn)智能控制閉環(huán)，確保網(wǎng)絡始終滿足用戶意圖。

4）發(fā)展思路

考慮基于意圖的網(wǎng)絡等智能化網(wǎng)絡演進進程和技術成熟度，立足國產(chǎn)基礎軟硬件生態(tài)，結(jié)合艦艇的發(fā)展現(xiàn)狀，艦艇網(wǎng)絡智能化可按照“智能管控-智能交換-系統(tǒng)智能”路線演進。

①智能管控：重點提升網(wǎng)管平臺的體驗質(zhì)量，在硬件不升級情況下實現(xiàn)“集中管控”向“智能管控”的提升。

②智能交換：重點提升網(wǎng)絡交換設備的智能水平，硬件架構(gòu)從“CPU+Switch”向“CPU+AI+Switch”演進，實現(xiàn)網(wǎng)絡設備的智能交換。

③系統(tǒng)智能：在智能管控和智能交換基礎上實現(xiàn)網(wǎng)絡系統(tǒng)級智能，向自分析、自優(yōu)化、自演進的智能閉環(huán)方向演進。

3.3 艦艇網(wǎng)絡應用人工智能的典型場景

人工智能在艦艇網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)分析、特性挖掘、策略生成、趨勢預測等方面具備天然優(yōu)勢，其在艦艇網(wǎng)絡的應用典型場景主要包括智能配置生成、智能故障預測、智能參數(shù)調(diào)優(yōu)等。

1）智能配置生成

業(yè)務應用的多樣性、多變性導致艦艇網(wǎng)絡配置的復雜性急劇上升，傳統(tǒng)人工需求分析、人工逐設備配置方式對人員要求高、耗時耗力、效率低下?；诂F(xiàn)有艦艇網(wǎng)絡系統(tǒng)訓練人工智能網(wǎng)絡模型，針對典型應用需求自動生成配置策略，并根據(jù)業(yè)務需求變化自動進行配置調(diào)整，實現(xiàn)高效智能配置。

2）智能故障預測

艦艇網(wǎng)絡故障排查和修復通常是在網(wǎng)絡故障發(fā)生之后進行的，這種事后補救的故障排除方式會對系統(tǒng)運行和任務執(zhí)行造成較大的影響。

利用人工智能對艦艇網(wǎng)絡歷史故障信息進行特征提取，對未來一段時間內(nèi)的系統(tǒng)故障進行主動預測，從而有效降低網(wǎng)絡故障造成的影響。

3）智能參數(shù)調(diào)優(yōu)

通過對網(wǎng)絡性能參數(shù)的實時采集分析，根據(jù)網(wǎng)絡狀態(tài)變化基于人工智能算法動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡參數(shù)，實現(xiàn)帶寬、延遲、抖動等性能參數(shù)的智能調(diào)優(yōu)，精準匹配業(yè)務對網(wǎng)絡服務質(zhì)量要求。

4 結(jié)束語

以基于意圖的網(wǎng)絡為代表的智能化網(wǎng)絡是當前網(wǎng)絡領域的研究熱點，相關研究及成果實踐主要聚焦電信運營商場景應用，聚焦裝備網(wǎng)絡智能化的研究多數(shù)還處于起步階段。聚焦艦艇網(wǎng)絡應用，匯聚產(chǎn)學研優(yōu)勢力量，基于國產(chǎn)基礎軟硬件生態(tài)，突破相關關鍵技術，最終才能實現(xiàn)艦艇網(wǎng)絡智能化落地應用，走向自分析、自優(yōu)化、自演進的智能化。