5G已來。不再是坐而論道，而是起而行之。當下要做的事，就是拿出實實在在的產品和解決方案建設5G、運維5G。

但5G是一個矛盾且復雜的家伙。5G速率與覆蓋是相互矛盾的，高速率依靠高頻段和大帶寬，但頻段越高，無線信號覆蓋范圍越小，運營商不得不建設更多的基站及相關配套設施，且網絡越來越復雜，業務越加多樣化，日益高企的建網和運維成本是擺在運營商面前的兩大攔路虎。

新的矛盾和復雜性促使新的技術進步，要實現網絡可持續演進和業務創新，考驗設備商的技術和解決方案的產品能力。作為全球第一大電信設備商，華為是如何解決的？

SingleRAN Pro：不止是4G/5G共站平滑演進

在2/3G時代，不同制式的無線接入網彼此獨立，網絡演進意味著在2G網絡上疊加建設3G，基站及配套資源成倍增長，網絡結構越加復雜，成本也越來越高。

2007年，華為發布了SingleRAN解決方案，一個基站融合支持GSM、UMTS、LTE等多種制式，實現向4G時代“一張網絡”、“一個構架”的平滑演進，從而降低復雜性和節省成本。

進入5G時代，運營商面臨的不僅是成本和復雜性問題，5G還要像瑞士軍刀一般，一張網絡使能業務多樣化、服務多個行業，這對無線接入網提出了新的要求。

為此，華為對SingleRAN的理念再次延伸，已發布面向5G時代的SingleRAN Pro 解決方案，其具備三大亮點：

1、統一硬件平臺支持5G兼容2G、3G、4G

一體化BBU等硬件平臺高度集成，支持多制式、多頻段、多天線，從而簡化站點空間，降低能耗和維護成本。

2、全云化構架支撐網絡敏捷性

全云化架構包括：①網絡架構云化部署，一套軟件架構靈活支持DRAN（基站分布式）、CRAN（基站集中式）和CU-DU分離（基站分離部署）多個部署場景；②頻譜資源云化，通過CloudAIR實現頻譜資源按需動態分配，快速引入新制式，提升頻譜利用率；③空口能力云化，通過網絡切片實現按需定義空口、按業務定義網絡。

3、引入SoftCOM AI使能網絡智能化

通過引入人工智能，將網絡管理化繁為簡，推動網絡運維智能化，并使能更多新業務新能力。

在4/5G共站平滑演進上，SingleRAN Pro不僅降低了網絡復雜性和減少了部署成本，還面向未來使能新業務和降低運維成本。、

3D MIMO/64T64R+上下行解耦:解決容量與覆蓋的矛盾

5G要兼顧容量與覆蓋，Massive MIMO(3D MIMO，大規模多入多出)是關鍵技術之一。

64T64R的Massive MIMO通過在規模天線陣列技術，控制每一個天線單元傳輸的相位和幅度來產生具有高度指向性的窄波束，使信號能量更集中，實現三維精準波束賦形和多流多用戶復用技術，從而大幅提升單站的容量和覆蓋能力，充分釋放了現有站點能力，解決了運營商面臨的選址難、建站難和深度覆蓋難等痛點。

華為多年前就開始對Massive MIMO技術研究，于2014年聯合中國移動推出全球首臺實驗室Demo測試樣機，于2015年推出第一臺Massive MIMO商用樣機，于2016年攜手中國移動、軟銀成功在商用網絡部署Massive MIMO技術。如今華為已與全球多家運營商合作部署了Massive MIMO，可謂發力早、規模大、技術成熟。

上下行解耦是提升網絡覆蓋和降低5G部署成本的另一大利器。

眾所周知，傳統蜂窩網絡技術上下行綁定于同一（或相近）頻段，相同的頻段的無線傳播特性相近，但手機的發射功率低于基站發射功率，因此小區覆蓋范圍受限于上行，為此，華為與業界合作伙伴共同提出上下行解耦，利用低頻段傳播距離更遠的特性，采用低頻段作為5G上行傳輸，提升上行覆蓋，從而補齊5G中高頻段的上行覆蓋短板，解決5G覆蓋問題，節省部署成本。

2018年1月，華為與英國運營商EE在倫敦商用網絡上進行了上下行解耦的外場試驗，試驗結果表明，采用了上下行解耦后，3.5GHz的覆蓋半徑提升了73%，在用戶體驗提升10倍的前提下達到了與1.8GHz的同覆蓋。

此外，由于5G頻段高，信號覆蓋難以抵達室內，而現有無源室分無法支持MIMO多天線演進，針對5G室內覆蓋gap，華為已發布新一代5G Lampsite產品，以更簡單靈活、更具擴展性的方式部署5G數字室分系統，使能5G時代智慧家庭、智能工廠、VR等豐富多彩的室內業務。

SoftCOM AI：降低運維成本，提升運維效率

電信業推動著各行各業數字化轉型，但自身的運維系統還處于“石器時代”。說“石器時代”，可能太夸張，但運維效率低是不爭的事實。

舉個我們工作中常見的例子。半夜基站斷站了，監控發現告警，派單給維護，維護人員從睡夢中驚醒，匆忙聯系車輛，借鑰匙，直奔基站，一路顛簸終于到站，結果發現鑰匙拿錯了。

這個故事告訴我們，電信業迫切需要從“被動運維”向可預測的“主動運維”轉型，乃至實現自動、自優、自愈和自治的“自動駕駛”網絡，以提升運維和運營效率。

隨著NFV/SDN、云計算、大數據、人工智能等技術卷席而來，業界已一致認同5G時代的運維系統將逐步實現這一轉變。面對現實，日趨復雜的網絡，不斷攀升的OPEX，也在倒逼電信業數字化轉型。

華為已先行一步提出SoftCOM AI解決方案。

華為SoftCOM AI在全云化網絡構架上，引入以機器學習為核心的AI技術。整個構架有兩個核心，一是AI訓練平臺，訓練數據，輸出模型或算法；另一個是推理平臺，收集數據，根據模型或算法推理網絡動作指令并執行。SoftCOM AI旨在推動網絡從自動化業務部署和動作執行，走向智能化的故障自愈、自我優化和自我管理，提升網絡運維效率、能源效率和資源效率。

在運維效率方面，SoftCOM AI通過“智能故障預測，網絡負荷分擔”變搶修為基于狀態計劃性維護，通過“人工開環轉為設備閉環”實現非物理故障恢復自動化。

比如，網絡故障中超過70%的問題源自無源設備，例如光纖彎曲老化、接口松動等，通常從性能逐漸惡化到觸發故障的過程中信號會發生變化，通過引入AI學習這些變化的特征，就可提前進行預測，用有源解決無源的故障問題。

在資源效率方面，當下網絡資源管理是網絡建設好后，流量隨之流動，資源利用可能不合理，通過AI對流量趨勢預測、路徑性能預測等，可根據實時變動的流量來選擇最佳流向路徑，從而提升資源利用率。

比如，無線網絡可根據用戶、終端、業務分布等實現空口頻譜最大程度利用；骨干網DC間的IP骨干網絡利用率接近70%，而非熱點DC間的網絡利用率不到30%，可通過AI優化實現彈性流量削峰填谷，測試證明，AI優化的骨干網線路忙時利用率可從平均30%提升50%以上。

電費是運營商OPEX里的一筆主要開支，提升能耗效率也是5G的KPI之一。

從網絡能耗分布看，站點能耗占65%，數據中心占20%；10%的站點產生50%的流量，50%的站點產生5%的流量，網絡流量分布在時間和空間上不均衡。SoftCOM AI旨在實現“比特決定瓦特”，即網絡流量大小決定能耗多少，從而使整網的能耗效率達到最佳：在機房/站點，AI訓練生成散熱與環境及業務負荷模型，使日照、溫度與油機、太陽能和電池等達到最佳能效；在設備層，根據業務負載進行動態能量投放，無流量時隙關斷、RF深度休眠、載頻關斷等減少耗電量；在網絡系統層，構建準確的業務負荷預測模型，使整網流量最優達到能效最佳。

總結一下，3D MIMO/64T64R+上下行解耦解決5G容量與覆蓋的矛盾，降低建網成本；SingleRAN Pro進一步解決建網成本過高的問題，且使能未來新業務；softcom AI降低運維成本，提升運維效率。面對5G矛盾與復雜性，這是華為對5G建設和運維開出的新藥方。