5G時代，各行業都在積極探索數字化轉型道路，通信網絡也走向全面服務于數字化社會。旺盛的需求給電信產業帶來了新的機遇，也給網絡運維運營、降本增效等方面帶來了挑戰。一方面多頻多制式多種站型使得網絡越來越復雜，同時各種新技術的引入，使得網絡復雜度幾何倍增；另一方面，大量不同類型不同能力的終端接入，各種toC和toB業務需求的開展，使得網絡數據量空前增大。在此背景下，自智網絡以自動化和智能化為核心特征，以提高通信網絡的質量和效率為目標，實現行業數據的智能升級，成為5G與未來通信網絡和人工智能深度融合的重要發展趨勢。

中信科移動自智網絡解決方案是通過數字化、智能化、敏捷化的理念牽引體系設計和技術發展，采用云端智能、網絡智能、網元智能的三層架構，構建“分層治理、協同智能”體系，使能智能移動網絡，漸進實現高階自智。

其中，云端智能基于x86云化平臺，借助專家經驗和全局數據轉換成模型，使能跨域、整網的閉環控制，承載規建維優業務數智化。網絡智能是在網元設備內部構建算法框架和平臺，進行AI小模型訓練和推理，對結構化數據進行處理，實現準實時智能。網元智能是在網元設備內部，基于可獲得的局部數據進行網元自身的感知分析推理，并執行預置的 AI 算法，進行網元服務范圍內的自環分析決策。

同時，中信科移動基于Nexicloud自智網絡全域應用在多個省份和運營商客戶聯合開展自智網絡實踐。Nexicloud以大數據、算力基站為支撐，結合神經網絡、知識圖譜等AI技術，打造網絡自規劃、業務自開通、網絡自維護、質量自優化等四個自動化構建閉環自智網絡，賦能“規建維優”的多個場景，推動網絡質量和用戶體驗的快速上升。

該方案具有三大創新點：

§網絡自規劃

面向現網弱覆蓋精準補點難、增強覆蓋競爭力難、站點投資評估難等痛點，推出價值站點規劃應用FAN（Fast Autoplaning Network ），可基于MR等數據結合流量預測、建筑物識別，精準評估現網，輸出扇區級規劃及建設優先級，從而指導網絡建設價值最大化，提升網絡覆蓋競爭力。

§網絡自維護

基于大數據分析及AI模型訓練，建立設備健康度模型，對設備進行智能健康體檢，提前防范風險，提高網絡可用性。

§質量自優化

質差小區根因分析應用CRCA（Cell root cause analysis），助力高效的質差小區治理；RF自智應用（Auto RF）暨MassiveMIMO權值優化，利用天饋軟調參數，結合機器學習尋優算法，實現“覆蓋問題自動發現-自動分析-自動優化”，助力高效低成本天饋組網覆蓋優化；智能干擾分析通過AI算法進行干擾類型自動識別和外部干擾源定位，快速排查和定位干擾，提升網絡質量；智能節電基于AI預測小區業務負荷、小區共覆蓋識別、節能策略智能推薦和及時喚醒，實現動態高效節能與保障網絡性能的最佳平衡。