5G时代，各行业都在积极探索数字化转型道路，通信网络也走向全面服务于数字化社会。旺盛的需求给电信产业带来了新的机遇，也给网络运维运营、降本增效等方面带来了挑战。一方面多频多制式多种站型使得网络越来越复杂，同时各种新技术的引入，使得网络复杂度几何倍增；另一方面，大量不同类型不同能力的终端接入，各种toC和toB业务需求的开展，使得网络数据量空前增大。在此背景下，自智网络以自动化和智能化为核心特征，以提高通信网络的质量和效率为目标，实现行业数据的智能升级，成为5G与未来通信网络和人工智能深度融合的重要发展趋势。
中信科移动自智网络解决方案是通过数字化、智能化、敏捷化的理念牵引体系设计和技术发展，采用云端智能、网络智能、网元智能的三层架构，构建“分层治理、协同智能”体系，使能智能移动网络，渐进实现高阶自智。
其中，云端智能基于x86云化平台，借助专家经验和全局数据转换成模型，使能跨域、整网的闭环控制，承载规建维优业务数智化。网络智能是在网元设备内部构建算法框架和平台，进行AI小模型训练和推理，对结构化数据进行处理，实现准实时智能。网元智能是在网元设备内部，基于可获得的局部数据进行网元自身的感知分析推理，并执行预置的 AI 算法，进行网元服务范围内的自环分析决策。
同时，中信科移动基于Nexicloud自智网络全域应用在多个省份和运营商客户联合开展自智网络实践。Nexicloud以大数据、算力基站为支撑，结合神经网络、知识图谱等AI技术，打造网络自规划、业务自开通、网络自维护、质量自优化等四个自动化构建闭环自智网络，赋能“规建维优”的多个场景，推动网络质量和用户体验的快速上升。
该方案具有三大创新点：
§网络自规划
面向现网弱覆盖精准补点难、增强覆盖竞争力难、站点投资评估难等痛点，推出价值站点规划应用FAN（Fast Autoplaning Network ），可基于MR等数据结合流量预测、建筑物识别，精准评估现网，输出扇区级规划及建设优先级，从而指导网络建设价值最大化，提升网络覆盖竞争力。
§网络自维护
基于大数据分析及AI模型训练，建立设备健康度模型，对设备进行智能健康体检，提前防范风险，提高网络可用性。
§质量自优化
质差小区根因分析应用CRCA（Cell root cause analysis），助力高效的质差小区治理；RF自智应用（Auto RF）暨MassiveMIMO权值优化，利用天馈软调参数，结合机器学习寻优算法，实现“覆盖问题自动发现-自动分析-自动优化”，助力高效低成本天馈组网覆盖优化；智能干扰分析通过AI算法进行干扰类型自动识别和外部干扰源定位，快速排查和定位干扰，提升网络质量；智能节电基于AI预测小区业务负荷、小区共覆盖识别、节能策略智能推荐和及时唤醒，实现动态高效节能与保障网络性能的最佳平衡。
