宽带服务提供商正着手准备其网络，以实现 AI 驱动的自主运行，从而提供更优质的宽带服务。然而，宽带论坛的一份报告指出，技术和运营方面的障碍依然存在。该研究强调，设备兼容性差和数据不一致是宽带网络实现自主运行前必须解决的关键挑战。
报告显示，服务提供商对自主网络有着强烈的需求，94% 的服务提供商计划在其自主网络部署过程中采用软件定义网络（SDN），92%的服务提供商认为人工智能/机器学习（AI/ML）集成对这些战略至关重要。然而，83%的服务提供商指出，来自多个系统的数据质量差且不一致，是成功在其网络中部署 AI 的主要障碍。
“软件驱动的基础架构使网络能够自主执行指令，而 AI 则提供了智能，使其能够做出决策并自动适应不断变化的情况，”宽带论坛首席执行官 Craig Thomas 表示。
“宽带网络日益由不同供应商提供的硬件、软件、云平台和管理系统组成，而自动化则依赖于需要在所有这些系统中保持一致的数据和控制接口。标准通过减少技术和运营方面的摩擦，使这种复杂的环境更容易集成和大规模运行，从而降低变更实施的难度，”Thomas 继续说道。
服务提供商表示，预测性维护是他们正在或计划使用人工智能和机器学习的主要领域（90%），其次是异常检测（72%）和自动故障解决（69%）。AI 部署的主要用例是客户体验优化（87%）和服务保障（85%）。
“AI 需要理解这些数据的含义以及它们之间的相互联系，才能做出正确的自动化决策，”Incognito Software Systems 产品负责人 Craig Sinasac 表示。“标准通过创建一致的定义、标识符和模型来支持这种发展，这些定义、标识符和模型描述了网络资源与其提供的服务以及影响这些服务的事件之间的关系，”他评论道。
设备兼容性仍然是采用 AI 和自主系统所依赖的软件驱动基础架构的一大障碍，78% 的受访者认为供应商之间互操作性差是主要障碍。此外，还需要将新的 SDN 平台与包括 DSL、有线/HFC和多代光纤设备在内的传统基础设施集成，这进一步加剧了问题的复杂性。因此，90% 的受访者认为与现有系统集成是一项关键挑战。
Radisys Connect Modular Broadband 高级产品经理 Robert Soukup 补充道：“虽然标准可以减少服务提供商集成和扩展自动化系统的阻力，但他们的参与不应仅限于编写规范。参与参考实现、互操作性测试和概念验证项目，能够帮助服务提供商和供应商根据真实的网络生命周期验证通用方法，并将实际部署经验反馈到标准中。”
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