姓名：杨其鹏 学号：16019110048
嵌牛导读：
华为诺亚方舟实验室昨天首次对外公布了 Network Mind——全球网络通信业界首个基于机器学习的网络大脑，实现智能化的网络控制与管理。Network Mind 原型的研发成功将促进机器学习、人工智能技术在通信网络的应用，推动下一代通信网络自动化、智能化的进程。
2016 年 10 月 26 日，华为诺亚方舟实验室对外公布了他们的最新研究成果——全球网络通信业界首个基于机器学习的网络大脑（Network Mind），可以自动检测、准确预测网络流量的变化，智能地实现网络流量的自动控制。
嵌牛鼻子：华为、NETWORK MIND、人工智能
嵌牛提问：华为如何利用新发布的NETWORK MIND平台进行通信网络方面的应用
嵌牛正文：
华为利用机器学习，实现智能化网络流量管理
随着 5G、物联网、SDN、AR/VR等技术的出现，通信网络中的数据量飞速增长、网络复杂度也急剧提升，为通信网络的控制与管理带来了巨大的挑战。但同时，巨大的信息流量也是华为——在全球通信网络中占有 1/3 份额的公司的大机会。
2016年8月10日，华为总裁任正非在诺亚方舟实验室座谈会上提到，人工智能是管理网络最重要的工具之一。任正非说：“发展人工智能与发展主航道是同等重要的发展，我们把人工智能放在这样的高度上来看。”
华为 Network Mind 的技术核心是基于在线深度强化学习，利用深度学习的强大抽象表达能力以及强化学习的自我适配、自我进化能力，让网络具有基于数据自我学习、自我更新的特性，进而实现网络控制管理的自动化和智能化。Network Mind 核心研究成果可以参见华为诺亚方舟实验室 2016 年在国际顶级学术会议 Sigcomm 发表的论文 “CODA: Toward Automatically Identifying and Scheduling Coflows in the Dark”。
Network Mind 也符合华为研发目标从产品开发转向支持商业变现的规划。据悉，Network Mind 可以帮助运营商及企业解决超大规模网络中复杂业务的差异化自适应控制挑战，实现百万级规模网元管理、毫秒级响应时间控制、业务自动适配优化等目标。
2015年12月，华为诺亚方舟实验室首次开发出 Network Mind 原型系统，与运营商网络实测结果显示：相比传统控制方式（比如网络的模板式或启发式优化算法），Network Mind能将一些关键业务指标最高提升 500%；特别是光网络，大规模光网络路径分析效率提升超过 50 倍，使光网络抗故障等典型用例分析时间从原有的 5个多小时降低到 6分钟。
“Network Mind 的一些成果预计会在华为的某些特定产品线逐步商用（1-2年内），首先会在企业网以及光传输网络领域应用，”Network Mind 项目经理耿彦辉告诉新智元：“长期目标是取代现有的网络控制系统，但这是个相当长期而且极富挑战的目标。”
针对机器学习的黑箱问题，Network Mind 项目经理耿彦辉告诉新智元，他们在实际部署系统时采用了机器学习+启发式算法双核心的做法，一来启发式算法可以给强化学习提供热启动，加速学习过程并且提供安全边际，如果因为环境变化太快或其他原因导致基于机器学习的控制效果低于阈值，系统将会自动切换到启发式控制模式，同时更新机器学习模型直到满足条件。换句话说，Network Mind 在网络状况以及业务模型发生变化时，可以自适应地更新模型，对现有业务的冲击达到最小化。
耿彦辉还表示，另一个因素是，在网络控制中即使策略不是最优，通常只会导致效率下降，与自动驾驶类似场景不同，不会产生灾难性后果。
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