第一千零六十一章:方案
“6G网络对承载网超低时延的要求比5G网络高许多,不仅需要对现有的IP路由转发策略进行优化,还要解决IP链路时延过高、无法满足6G超低时延场景等问题。
幸运的是,我们公司的AI技术领先于其他公司,而AI技术与6G的深度融合作是实现内生智能新型网络的重要基础。
目前我们对路由优化领域的研究心得主要有:路由优化方法,利用学习模型提取流量特征,预测未来流量,获取最佳路由策略,或者利用监督学习模型直接学习路径的研究;基于强化学习和启发式学习的路由优化算法。
我们部门科学家提出了一种面向6G承载网的基于AI和多种语言文字优化算法的路由优化算法,可实现在有效范围内大规模搜索最优方案,克服人工方案的局限性。
采用AI长期深度学习、训练拓展的算法对IP链路进行聚类分析,可有效缩小信息搜索范围,提高信息搜索对接效率。
这个方案在落地进行中,我们遇到了很大的问题,因为采用的数据有多个IP链路,每个IP链路的特征、时延、带宽、跨区、语言算法、标准都各有差异,导致我们的AI算法无法进行无缝转接,这让6G的零延时成为了笑话。”
听到赢数对地区IP和用户、客户端的差异性而困扰,会议室内的其他科学家、工程师们也陷入了沉思。
深度学习就类似于给AI程序玩题海战术,不需要了解具体的工作机制,只需要合适的网络和足够的训练数据就能解决问题,目前在处理非线性问题上已经显示出巨大的潜力。
自家公司AI深度学习的能力有多么强大,在坐都是长期使用的人,所以心中都十分讶然。
“仅仅是地区IP所包含的各种信息差异就让我们的AI无法计算了?”
“说是地区IP,其实可以看做是天气、经纬度、土壤成分、通讯环境所有需要考虑的一个总合代称吧,要实现比理论5G还要强大的通信能力,就势必要在更细致的方面做到更完美。”
“这不亚于让AI去设计出一个完整的大世界,这种计算量的确不是当前AI和硬件设备可以做到的,或许十年内都无法做到6G理论上的标准数值。”
“其实除此之外,我们还要考虑6G卫星发射的成本,以及卫星链路传输衰减很大,哪怕用的是近地轨道,要满足6G通信的高标准,这就要求地面和星上的通信设备都必须同步具有大功率发射机、高灵敏度接收机和高增益天线,这些都需要材料学的进步才行。”
“材料,我们钛坦星部门研发的无线通讯材料,刚好能应用到这个场景,只不过造价不低。”张天浩突然开口说道。
而半导体部门负责人李由,也在其之后说道:“国外这些企业从我们公布了碳基芯片之后,就一直在骚扰问询我们是否可以提供碳基芯片订单给他们,想来,他们也是在谋求跨级超车,毕竟5G话语权已经被我们大夏企业拿走了许多,如果在6G通信工程上,彻底落后我们,那对他们的打击不亚于神话中的灭世洪水袭击科技世界。
当然,我们部门在十年都不会给这些外资企业提供碳基芯片订单,并且我们在芯片出厂时,就对所有碳基芯片进行了加密与硬件级别的保密措施,保证芯片不会被其他企业利用。
所以他们只能依靠现有的硅基芯片来突破6G通信工程的种种限制。
而赢负责人,在我们多次的合作当中,我们的芯片设计师已经有了一个新预案,只不过这个预案是才提出来,没有经过实验论证,所以……”
大家都知道公司钛坦星部门和半导体部门是最卧虎藏龙的老部门,但大多数人都没有想到,通信工程部门没解决的难题,居然会被搞半导体的工程师给解决!
当李由把新方案上传到会议室大屏幕后,现场不少人都为之一惊。
没有什么特别高深的算法,也没有什么特殊的设计,这个预案就是简单粗暴的“统一数据”和“加服务器”。
不管什么地区差异,包括语言数据在内的那些差异数据都只采用一个单一标准,比如只记录大夏语言文字、大夏用语习惯、大夏通信工程特点。
愿意用6G的,就改设备,装新设备。不愿意用的,就继续用以前的老一套通信技术。
而加服务器就更是字面意思的增加服务器,增加通信基站,不仅是增强信号发射、传输,还要把自家公司生产的通信基站,插到所有愿意用6G通信网络的地区。
并且与5G通信基站不同,6G通信基站需要处理的数据更为庞大,涉及到的核心敏感数据和控制权限,都比5G通信基站多太多。
这两者要是能落实,那的确能够解决很多问题。
但不论是“统一数据”和“加服务器”,这根本就是不可能推行下去的,不仅可预料的在大夏推行困难,这两个方案放到国外,哪怕是平日里和大夏关系再好的伙伴郭嘉,也只会摇头拒绝。
数据安全早已经被纳入了郭嘉安全之中,哪个郭嘉愿意把自家的数据安全放到一个外国企业的手心当中?
赢数在仔仔细细的看了这个方案,并且与脑海中的那些方案对照后,也面露难色。
他感慨道:“这个方案很不错,但是就落实可能性来说,它反而是最难的。
当初我们的工程师也有过类似讨论,但是在看到夏为这些公司的例子后,还是选择了放弃。
科技一旦太过先进,就势必会触及最核心的郭嘉利益,我们公司目前已经让很多郭嘉、组织产生了仇恨和恐惧的情绪。”
赢数的表述,会议室现场有不少人都是认同的。
现在公司内部只要是涉及技术领域的高层,根本就没有办法出国,不论是出国旅游还是工作,都要面临可见和潜在的威胁。
人都这样了,那高级技术受到的限制,只会更多。
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幸运的是,我们公司的AI技术领先于其他公司,而AI技术与6G的深度融合作是实现内生智能新型网络的重要基础。
目前我们对路由优化领域的研究心得主要有:路由优化方法,利用学习模型提取流量特征,预测未来流量,获取最佳路由策略,或者利用监督学习模型直接学习路径的研究;基于强化学习和启发式学习的路由优化算法。
我们部门科学家提出了一种面向6G承载网的基于AI和多种语言文字优化算法的路由优化算法,可实现在有效范围内大规模搜索最优方案,克服人工方案的局限性。
采用AI长期深度学习、训练拓展的算法对IP链路进行聚类分析,可有效缩小信息搜索范围,提高信息搜索对接效率。
这个方案在落地进行中,我们遇到了很大的问题,因为采用的数据有多个IP链路,每个IP链路的特征、时延、带宽、跨区、语言算法、标准都各有差异,导致我们的AI算法无法进行无缝转接,这让6G的零延时成为了笑话。”
听到赢数对地区IP和用户、客户端的差异性而困扰,会议室内的其他科学家、工程师们也陷入了沉思。
深度学习就类似于给AI程序玩题海战术,不需要了解具体的工作机制,只需要合适的网络和足够的训练数据就能解决问题,目前在处理非线性问题上已经显示出巨大的潜力。
自家公司AI深度学习的能力有多么强大,在坐都是长期使用的人,所以心中都十分讶然。
“仅仅是地区IP所包含的各种信息差异就让我们的AI无法计算了?”
“说是地区IP,其实可以看做是天气、经纬度、土壤成分、通讯环境所有需要考虑的一个总合代称吧,要实现比理论5G还要强大的通信能力,就势必要在更细致的方面做到更完美。”
“这不亚于让AI去设计出一个完整的大世界,这种计算量的确不是当前AI和硬件设备可以做到的,或许十年内都无法做到6G理论上的标准数值。”
“其实除此之外,我们还要考虑6G卫星发射的成本,以及卫星链路传输衰减很大,哪怕用的是近地轨道,要满足6G通信的高标准,这就要求地面和星上的通信设备都必须同步具有大功率发射机、高灵敏度接收机和高增益天线,这些都需要材料学的进步才行。”
“材料,我们钛坦星部门研发的无线通讯材料,刚好能应用到这个场景,只不过造价不低。”张天浩突然开口说道。
而半导体部门负责人李由,也在其之后说道:“国外这些企业从我们公布了碳基芯片之后,就一直在骚扰问询我们是否可以提供碳基芯片订单给他们,想来,他们也是在谋求跨级超车,毕竟5G话语权已经被我们大夏企业拿走了许多,如果在6G通信工程上,彻底落后我们,那对他们的打击不亚于神话中的灭世洪水袭击科技世界。
当然,我们部门在十年都不会给这些外资企业提供碳基芯片订单,并且我们在芯片出厂时,就对所有碳基芯片进行了加密与硬件级别的保密措施,保证芯片不会被其他企业利用。
所以他们只能依靠现有的硅基芯片来突破6G通信工程的种种限制。
而赢负责人,在我们多次的合作当中,我们的芯片设计师已经有了一个新预案,只不过这个预案是才提出来,没有经过实验论证,所以……”
大家都知道公司钛坦星部门和半导体部门是最卧虎藏龙的老部门,但大多数人都没有想到,通信工程部门没解决的难题,居然会被搞半导体的工程师给解决!
当李由把新方案上传到会议室大屏幕后,现场不少人都为之一惊。
没有什么特别高深的算法,也没有什么特殊的设计,这个预案就是简单粗暴的“统一数据”和“加服务器”。
不管什么地区差异,包括语言数据在内的那些差异数据都只采用一个单一标准,比如只记录大夏语言文字、大夏用语习惯、大夏通信工程特点。
愿意用6G的,就改设备,装新设备。不愿意用的,就继续用以前的老一套通信技术。
而加服务器就更是字面意思的增加服务器,增加通信基站,不仅是增强信号发射、传输,还要把自家公司生产的通信基站,插到所有愿意用6G通信网络的地区。
并且与5G通信基站不同,6G通信基站需要处理的数据更为庞大,涉及到的核心敏感数据和控制权限,都比5G通信基站多太多。
这两者要是能落实,那的确能够解决很多问题。
但不论是“统一数据”和“加服务器”,这根本就是不可能推行下去的,不仅可预料的在大夏推行困难,这两个方案放到国外,哪怕是平日里和大夏关系再好的伙伴郭嘉,也只会摇头拒绝。
数据安全早已经被纳入了郭嘉安全之中,哪个郭嘉愿意把自家的数据安全放到一个外国企业的手心当中?
赢数在仔仔细细的看了这个方案,并且与脑海中的那些方案对照后,也面露难色。
他感慨道:“这个方案很不错,但是就落实可能性来说,它反而是最难的。
当初我们的工程师也有过类似讨论,但是在看到夏为这些公司的例子后,还是选择了放弃。
科技一旦太过先进,就势必会触及最核心的郭嘉利益,我们公司目前已经让很多郭嘉、组织产生了仇恨和恐惧的情绪。”
赢数的表述,会议室现场有不少人都是认同的。
现在公司内部只要是涉及技术领域的高层,根本就没有办法出国,不论是出国旅游还是工作,都要面临可见和潜在的威胁。
人都这样了,那高级技术受到的限制,只会更多。
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