18、自动驾驶网络：分布式AI架构与内在安全解析

自动驾驶网络：分布式AI架构与内在安全解析

1. 分布式AI架构核心设计原则

在电信网络服务中，数据会因不同的通信服务提供商（CSPs）、服务场景和站点而有显著差异。为适应这些变化，分布式AI架构的核心设计原则应运而生。

1.1 AI持续学习机制

电信网络服务数据在不同CSPs、服务场景和站点间差异显著。例如，同一AI模型在不同站点表现不同，KPI异常检测模型在核心网络域准确率可达95%以上，而在无线域可能仅70%以下。即使是同一站点，AI数据特征分布也可能随季节变化，像数据中心节能，冬春季节制冷模式改变会导致节能模式数据变化，若直接使用冬季的AI节能模型在春季，性能会变差。
因此，AI模型需基于新数据特征重新训练，以适应服务和数据变化带来的模型改变。随着AI应用增多，传统手动解决方案无法适应快速的服务变化，AI模型必须具备持续学习机制，能像生物进化一样响应环境并自动启动优化机制。
持续学习机制流程如下：
1. 从AI模型运行开始，基于模型运行监控状态和服务策略启动模型重新训练。
2. 对重新训练的模型进行验证和评估。
3. 评估通过后，比较新旧AI模型，选择最优模型部署和运行。
这个优化过程形成自动闭环，实现持续学习，使分布式AI架构能自动适应各种场景，优化和进化AI模型，满足自动驾驶网络（ADN）目标。

1.2 AI在不同网络层流动和异构环境运行

为支持AI快速大规模应用，分布式AI需支持AI模型在设备或节点上的移动性和分布式部署。架构要支持AI模型描述规范，统一定义AI模型，实现服务应用与AI模型解耦，让AI模型在不同环境中执行和持续优化。
AI模型的开发和