Репортаж от Wedoany，Samsung и KDDI провели эксперимент по оптимизации с использованием ИИ в коммерческой сети 5G Standalone (SA) в Японии. Результаты показали увеличение средней пропускной способности нисходящего канала в часы пик на 31%, а в плотной городской застройке — на 52%. Тестирование охватило сотни сот в окрестностях Токио с использованием спектра 100 МГц в диапазоне TDD 3,7 ГГц, включая различные условия развертывания и сценарии трафика.
Для операторов полевые испытания могут зависеть от зоны тестирования, базовых показателей, комбинации оборудования и временных окон, поэтому реальная ценность должна оцениваться с учетом конкретных эксплуатационных условий. Ключевой вопрос заключается в том, сможет ли ИИ взять на себя те аспекты мобильных сетей, которые до сих пор считаются медленными, локализованными и требующими ручного вмешательства, а именно — настройку каждой соты без ущерба для соседних зон.
Оптимизатор RAN Speed Optimizer (RSO) от Samsung тестировался в коммерческой сети 5G Standalone KDDI в течение нескольких месяцев, начиная с конца 2025 года. Сетевые проблемы в плотной городской застройке Токио кардинально отличаются от проблем в пригородных зонах на границе покрытия или в сельской местности. Эксперимент использовал эти смешанные условия для обучения и проверки модели ИИ на реальном трафике. RSO способен рекомендовать индивидуальные параметры для каждой соты вместо использования общих настроек для кластеров сот. Если такая работа окажется эффективной в масштабе, это приведет к трансформации операционной деятельности.
В мобильной индустрии давно обсуждаются самооптимизирующиеся сети, но большинство инструментов по-прежнему требуют вмешательства инженеров. Samsung позиционирует оптимизацию на основе ИИ как более точный и адаптивный подход. Его система анализирует данные об окружении сайта, прогнозирует эффект от изменения параметров и рекомендует настройки, адаптированные для каждой соты. RSO входит в состав пакета сетевого управления CognitiV Network Operations Suite от Samsung, который включает инструменты автоматизации на базе ИИ, агенты и сетевые приложения.
Операторы сталкиваются с необходимостью повышения производительности 5G при ограниченных капитальных затратах: спектр дорог, получение разрешений на установку базовых станций идет медленно, а затраты на электроэнергию значительны. Если ИИ сможет извлечь больше пропускной способности из существующих радиоресурсов, это станет стратегией увеличения емкости. Однако у такой стратегии есть последствия: повышение пропускной способности нисходящего канала не обязательно улучшает сквозной пользовательский опыт. Такие факторы, как задержка, производительность восходящего канала, поведение при хэндовере и управление перегрузками, остаются важными. Операторам необходимы защитные механизмы, контроль отката и аудиторские журналы, чтобы гарантировать, что модель не оптимизирует узкие KPI, создавая скрытые проблемы.
Эксперимент проводился в сети 5G Standalone, что обеспечивает более чистую архитектуру для продвинутых функций, а также надежную основу для сетевых операций на базе ИИ, сетевого слайсинга и детального контроля услуг. Однако многие операторы по всему миру все еще работают в гибридных средах, где традиционные RAN, зависимость от 4G и разнообразие поставщиков усложняют автоматизацию сети. Samsung и KDDI имеют долгосрочное сотрудничество в области развертывания полностью виртуализированных сетей, что способствовало проведению эксперимента, но не каждый оператор обладает такой инфраструктурой.
Оптимизация RAN на основе ИИ может потребовать не просто покупки программного модуля, но и зависит от чистоты телеметрии, последовательного управления конфигурацией и современных операционных процессов. Для разработчиков и команд сетевого ПО направление уже ясно: беспроводные сети становятся платформами данных, а ценность смещается в сторону прогностических моделей, замкнутой автоматизации и механизмов политик. Samsung нуждается в таком успехе: рынок сетевого оборудования высококонкурентен, и AI-RAN становится новым полем битвы.
Роль KDDI также важна: японские операторы обычно являются ранними последователями передовых сетевых архитектур. Увеличение средней скорости нисходящего канала в часы пик на 31% может иметь коммерческую ценность, если оно воспроизводимо за пределами экспериментальной зоны, потенциально снижая жалобы на перегрузку и улучшая воспринимаемое качество 5G. Samsung и KDDI заявляют, что продолжат оценку оптимизации на основе ИИ для более широкого коммерческого использования, и следующий этап будет важнее результатов эксперимента.
Операторам следует рассматривать 31-процентное увеличение пропускной способности как многообещающий сигнал от эксперимента, а не как гарантированный результат для всей сети. Базовые показатели, географическое положение и операционный контроль определяют реальную ценность. Оптимизация на уровне сот может извлечь больше емкости из существующих активов RAN и сократить объем ручной инженерной работы. Существуют операционные риски при настройке параметров RAN с помощью ИИ: плохо управляемая автоматизация может навредить задержке, хэндоверу или пользовательскому опыту. Архитектура 5G Standalone обеспечивает более четкую основу для автоматизации. Инфраструктура. Покупатели должны спрашивать поставщиков о механизмах отката, объяснимости и поддержке нескольких поставщиков.
