上週參加 MWC，給人最大的感受，就是撲面而來的網路開放化、虛擬化、智慧化浪潮。

從接入網到核心網，幾乎所有的傳統通訊裝置都有了雲化解決方案。“白盒”、“雲化”、“輕量化”…… 類似的字眼在展會上幾乎隨處可見。彷彿一夜之間，所有的企業都成為了基站裝置商、核心網裝置商，整個行業進入了 “人人皆 Vendor（裝置廠家）”的時代。

對於傳統通訊裝置商來說，這無疑是雪上加霜。原本就競爭激烈的市場，又湧入了這麼多的新對手，將會導致利潤進一步削薄，日子更加難過。

然而，對於運營商，卻是喜聞樂見。他們盼望已久的網路開放、解耦，終於到了開花結果的階段。越來越多的 Vendor，意味著自己可以擺脫那幾家裝置商的 “綁架”，能夠更靈活地部署網路。運營商的網路綜合成本（TCO，Total Cost of Ownership），也有望進一步降低。

說到網路開放，就不得不提到 Open RAN。

一直以來，RAN（無線接入網）的開放和解耦，都是運營商的關注重點。在運營商看來，RAN 的雲化，比核心網更加意義重大。

RAN 的開銷，佔了運營商 TCO 的 60% 以上。

在一年多以前，小棗君給大家介紹過 O-RAN（連結）。後來，我也一直在密切關注 Open RAN 的發展和變化。

今天，基於從 MWC 上獲取的最新資訊，我想從技術和架構的角度，再和大家聊聊這個話題。

在這次 MWC 上，有一個概念被反覆提及，而這個概念和 Open RAN 的架構有非常密切的關係，那就是——RIC。

RIC 是 Open RAN 架構體系的關鍵。看懂了 RIC，就看懂了 Open RAN 的架構。

早在 2018 年 O-RAN 聯盟創立的時候，為了制定開放的 RAN 規範標準，成立了 9 個小組（Work Group，WG），分別研究對應的介面和技術。

▲O-RAN 工作組

其中 WG2 和 WG3，分別負責的是非實時 RIC 和近實時 RIC。

RIC 到底是什麼？RAN Intelligent Controller，也就是無線接入網智慧控制器。

在繼續介紹它之前，我們先看一下 O-RAN 的整體架構。

上面這張圖，是 5G O-RAN 相比 4G 的主要架構變化。從圖中可以看出，4G LTE RAN 的主要元件 BBU 和 RRH，變成了 5G O-RAN 裡的 O-CU、O-DU、O-RU。

• O-CU：負責協議的分組資料匯聚協議 (PDCP)層。

• O-DU：負責所有基帶處理、排程、無線電鏈路控制 (RLC)、媒體訪問控制 (MAC)和物理層 (PHY)的上部。

• O-RU：負責底層物理層處理的元件，包括無線電傳送器和接收器的模擬元件。

• O-RAN 使用開放協議的可互操作硬體，取代了傳統的封閉介面和專有硬體及協議，使得 RAN 架構變成更加靈活、開放、解耦。

我們通常所說的 RAN 虛擬化，其實主要是指 O-CU 和 O-DU 的虛擬化。也就是說，它們是可以搭建在 x86 伺服器平臺上的。O-RU 是射頻收發，這塊現在講的是軟體無線電、白盒無線電，還沒有辦法虛擬化。

我們深入看一下 O-RAN 架構的內部，如下圖所示：

（圖片來自 O-RAN 聯盟）

這個圖就有點複雜了，因為它列出了 3GPP 的標準介面（X2、Xn、NG、E1、F1 等），還有我們剛才所說的 RIC 以及對應新增介面。

我還找到一張圖，O-RAN 和 3GPP RAN 的架構對比，看得就更加清楚了：

（圖片來自愛立信）

很明顯，在服務管理和編排（Service Management and Orchestration，SMO，類似 NFV 裡面的 MANO）中，有一個非實時 RIC（Non-Real-Time RIC）。而在 CU 中，多了一個近實時 RIC（Near-Real-Time RIC）。

非實時 RIC 是一個功能，並非物理硬體。它負責 RAN 中所有網路元素的配置管理、裝置管理、故障管理、效能管理和生命週期管理。非實時 RIC，負責處理時延要求大於 1 秒的業務，比如資料分析、AI 模型訓練等。

近實時 RIC，也就是接近實時 RIC。它負責處理時延要求小於 1 秒（50ms-200ms）的業務，比如無線資源管理、切換決策、雙連線控制、負載均衡等。

非實時 RIC 通過從 RAN 和應用伺服器收集全域相關資料，進行資料分析和 AI 訓練，並將推理和策略通過 A1 介面下發、部署於近實時 RIC。

近實時 RIC 負責收集和分析 RAN 的即時資訊，結合非實時 RIC 提供的額外或全域性資訊，並通過非實時 RIC 下發的推理模型和策略，實時監控和預測網路和使用者行為變化，並根據策略（比如 QoE 目標）實時對 RAN 引數進行調整，包括調整資源分配、優先順序、切換等。

近實時 RIC 中包括了很多 xAPP。顧名思義，xAPP 就是由第三方獨立部署的 APP（應用），它將 AI 推理模型和策略部署於其中，並且不同的 xAPP 與不同的 RAN 功能關聯，從而使得 RAN 的功能元件具備靈活的可程式設計性和可擴充套件性。

在 MWC 上，佰才邦、英特爾、中國移動就共同演示了基於 RIC 的 “5G+AI”應用場景案例，如下圖所示：

案例中，集成了人工智慧的非實時 RIC，通過學習推理，把演算法推送到近實時 RIC 平臺。近實時 RIC 通過 E2 介面，控制 RAN 的功能元件，從而對 RAN 進行精確、合理的排程和控制。準確來說，控制的目標就是切換（HO）門限，從而讓 UE（使用者終端）進行更合理的切換，大幅降低掉話率，提升使用者的網路體驗。

這個案例，充滿詮釋了什麼是 5G 和 AI 的結合。

可想而知，RIC 不僅是 Open RAN 架構順利實現全面解耦開放的關鍵，也是 AI 賦能 5G 接入網的關鍵。

作為最早加入 O-RAN 的傳統裝置商，諾基亞也在 MWC 上展示了自己對 RIC 的運用：

從圖中可以看出，RIC 不僅可以用於改善使用者網路體驗，還可以監測網路執行異常，甚至幫助進行智慧節能。

開放解耦是 O-RAN 和 Open RAN 的首要目標，但不是唯一目標。

隨著 5G 的不斷建設，運營商網路變得空前複雜和龐大。純人工運維的方式，肯定是死路一條。運營商的唯一出路，就是向 AI 人工智慧求助。

所以說，不管是 3GPP 還是 O-RAN，都會將人工智慧與網路的結合放在首要位置，認真研究如何利用 AI 賦能網路建設和運維。這幾年頻繁提出的 “自動駕駛網路”（這裡的自動駕駛和車聯網無關，是指網路自己 “駕駛（管理）”自己），其實就是這樣，將 AI 嵌入傳統通訊網路，管理資源分配，識別外部環境變化，建立演算法模型，生成策略結果，自動對引數進行調整，從而降低人工干預，縮減成本。

吹了半天，我們還是要先回到現實。現實是什麼？Open RAN 架構目前在現網中的佔比，遠不到 10%。也就是說，不要高興得太早。

Open RAN 本身也不是完美無缺的。愛立信就曾提出，Open RAN 引入了 RIC 控制器，新增了 A1、E2、O1、O2 等介面，使得架構更加複雜，可能會增加安全風險。

華為不加入 O-RAN 聯盟，則是認為 Open RAN 架構的能耗表現並不理想。

之前搞 Open RAN 最風生水起的日本樂天移動（Rakuten Mobile），近期也傳出了不少的負面新聞。

Open RAN 到底何去何從，我們還是靜觀其變吧！