9、自动驾驶网络：基础理论与关键要素解析

自动驾驶网络：基础理论与关键要素解析

1. 自动驾驶网络的服务优化与自我验证

在网络运行中，对于未固定或埋于地下的光纤，可依据其部署范围生成新的服务重路由策略。该策略会自动延长误码确认时间，避免服务重路由到不稳定光纤后因误码再次触发重路由请求，从而提升服务质量稳定性和网络系统可靠性。

在自我验证方面，应对不确定性的关键在于网络知识、目标涌现以及在线评估与验证。面对用户和运维人员的动态网络请求，以及网络环境中的未知或不确定事件，未来自动驾驶网络（ADN）的发展和研究需聚焦于动态适应和迭代验证系统目标，以持续满足和维护系统目标。

2. 网络认知理论的重要性

网络认知是解决通信网络演进中静态规则与确定性约束、网络复杂性与动态性不匹配问题的有效途径。它涵盖了网络认知系统和人工智能等领域的基础科学问题和理论基础。

当前通信网络发展面临诸多挑战：
- 网络环境高动态性 ：需充分感知内外部环境变化，动态改进网络配置，而非仅依赖静态自动化规则和确定性因素。
- 运维复杂度高 ：要应对异构网络、不同代际和层次设备、多区域协作以及多样化严格网络服务要求带来的运维复杂性，加强流程协作、信息识别和自动执行。
- 运维知识经验积累不足 ：网络运维依赖大量人力和专家经验，但专家经验未数字化，机器无法利用其做出可靠决策。
- 可信人工智能面临挑战 ：尽管人工智能在通信网络子领域有广泛应用，但构建可管理、可控和可信的数据安全治理技术支持系统仍面临诸多挑战。

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