（文章來源：C114通信網）
機器學習、AI和Wi-Fi 6的結合，將為服務提供商帶來前所未有的能力，從而推動家庭Wi-Fi網絡市場的新革命。家庭Wi-Fi技術遵循可預測的升級周期，來支持新的無線技術和遠程管理功能。但是，升級周期正在加快，因為服務提供商意識到，在寬帶競爭日益激烈、利潤率逐漸開始下降的當今世界，改善客戶的家庭Wi-Fi體驗是一個至關重要的需求。

最近和正在進行的家庭網絡設備升級的一個主要部分，是集中的、基于云的管理、以及機器學習和人工智能（AI）功能的集成，由此可以更有效地了解家庭網絡需求和消耗，并優化家庭內的服務，以確保一致的用戶體驗。與此同時，隨著機器學習和基于云的CPE管理的引入，Wi-Fi 6正迅速地被集成到下一代家庭網關和路由器中，以提高千兆位時代的物理層吞吐量。為了最大限度地提供理論上最大10Gbps的吞吐量，Wi-Fi 6的主要目標之一是確保客戶的Wi-Fi網絡不會阻礙高帶寬和對延遲敏感的服務的交付，例如云游戲、8K視頻和云VR服務等。

機器學習、AI和Wi-Fi 6的結合，為服務提供商提供了一種前所未有的工具集，不僅可以改善他們向家庭寬帶用戶提供Wi-Fi服務的方式，而且可以基于用戶消耗需求改善他們向每個客戶提供定制化寬帶和Wi-Fi服務的方式。最終結果是家庭Wi-Fi發生了一場強大的新革命。機器學習和AI結合的最有效領域之一是降低整個家庭Wi-Fi網絡的延遲，從而實現包括云游戲和云VR服務之類的高價值服務。

Wi-Fi 6引入了OFDMA（正交頻多分址），該技術允許路由器和接入點將多個信道劃分為被稱為資源單元（RU）的較小分配。然后，每個RU可以被劃分為更小的信道，且同時為多個終端設備分配流量。最終結果是降低了聯網設備的延遲，并增加了整個無線網絡的總吞吐量。

利用OFDMA的粒度，服務提供商可以將他們此前在自己運營商和企業Wi-Fi網絡上使用的網絡切片功能應用到家庭網絡中。在這種場景下，可以將VLAN分配給與特定用戶、終端或服務相關聯的特定數據包流。使用機器學習，VLAN或網絡切片可以根據上行和下行的數據包流以及終端和特定服務的延遲需求進行動態更改。VLAN還可以根據數據包和安全性進行優先級排序，從而使對延遲非常敏感的流量（如云游戲等服務）能夠始終獲得優先級。此外，VLAN切片可以在使用同一Wi-Fi網絡的不同網絡切片之間或是使用同一網絡切片的不同Wi-Fi終端設備之間提供完全的流量隔離。

一些運營商已經通過推廣專用游戲廣域網（WAN）來利用這種類型的服務，其網絡切片可以確保流量優先級和最低延遲，不僅在整個家庭網絡中可以做到這樣，而且在整個運營商網絡當中也是如此。這是專門為游戲服務提供的WAN加速形式，運營商可以針對此收取額外的費用。

這些運營商也在通過使用機器學習來不斷提高其游戲服務的性能。當寬帶消耗在一天或一天中的特定時段內出現波動時，運營商可以自動、動態地重新路由高優先級流量。這種情況可能發生在他們自己的網絡中，也可能發生在家庭網絡中，在家庭中可以快速識別到不太擁擠的Wi-Fi信道，并將其用于傳輸對延遲敏感的流量。

這些功能超越了多數家庭路由器中包含的現有DPI（深度數據包檢測）功能。雖然DPI為路由器提供了快速識別和減輕家庭或物聯網環境中安全威脅的能力，但它通常不提供將數據包特征化為特定服務或應用的能力。直接集成到家庭CPE中的AI，根據學習到的流量模型，可以通過預測安全威脅，在這些威脅發生之前就增加額外的安全層。家庭網關上的AI可以識別家庭網絡上的終端設備，并檢測傳入的威脅，識別它們的來源網站和服務器地址。

AI還可以用來提供增強的家長控制功能，這些控制超出了用戶配置文件或設備MAC地址管理互聯網接入的基本功能。AI可以被用于提供Web內容過濾和文本分析，以識別包含不當內容或潛在有害的電子郵件、社交媒體帖子以及文本信息（在家庭Wi-Fi網絡上）。

所有這些基于AI的功能都可以幫助服務提供商以積極的方式改變家庭寬帶業務模式。首先，增強的安全性和服務識別功能，可通過減少針對常見的家庭Wi-Fi問題的客服呼叫和昂貴的上門診斷排查，來幫助提高運營效率。其次，先進的安全性、服務，應用識別與優先級，以及內容過濾能力，使服務提供商可以提供差異化服務。此外，隨著寬帶價格競爭的加劇，服務提供商可以通過提供一系列先進的服務來最大限度地提高客戶體驗，從而利用這些獨特服務帶來的優勢保持定價。

雖然速度、吞吐量和最低延遲是高端游戲和視頻服務的主要要求，但是隨著傳感器和家庭安全設備數量的增加，以及隨之而來的安全漏洞威脅，安全性和穩定性在家庭網絡中正變得同樣重要。因此，就像服務提供商可以提供基于整體性能的Wi-Fi網絡切片一樣，他們可以為關鍵任務的家庭物聯網設備（包括家庭安全和監控系統）提供Wi-Fi網絡切片。這一網絡切片將嚴重依賴于機器學習和AI來識別所有設備的使用情況和數據消耗模式，并預測傳感器和設備何時需要軟件和固件升級更新，從而確保它們不會出現問題。

但是，除了為高優先級家庭物聯網設備創建專用網絡切片外，家庭Wi-Fi網絡還必須依靠機器學習來了解外部云和移動應用程序何時、以何種頻率訪問物聯網設備。家用CPE中的機器學習算法可以同時監控進出網絡的設備的流量，從而建立一個整體的設備和生態系統配置文件，以便為用戶快速標記進出物聯網設備的異常流量。由此，用戶可以決定如何處理潛在的惡意流量和受感染的設備。這個特殊決策可以被學習，并在將來自動應用該決策，從而可以確保用戶在面對潛在的黑客攻擊和拒絕服務攻擊時，其設備仍將保持安全。

由于物聯網設備通常沒有處理能力和存儲能力來維護惡意軟件簽名庫，因此安全性的責任越來越多地落在了應用程序提供商或網絡運營商身上。隨著寬帶用戶越來越依賴于家庭中的物聯網設備，他們為確保這些設備的安全性和穩定性而支付額外費用的意愿可能會提升。

網絡運營商可以將機器學習的強大功能與Wi-Fi 6的附加功能結合起來，將物聯網設備管理服務進行打包，作為托管Wi-Fi服務的一部分或補充。具體來說，Wi-Fi 6包含了一個名為“目標喚醒時間”（TWT）的功能。TWT允許家庭網關為物聯網設備設置一個時間表，讓它們通過ping操作來報告其狀態。因此，不同設備不必為完成其通信而爭奪信道頻譜。可以確保每個設備都有一個最佳的時間點來ping路由器，并且它可以在較長一段時間內保持省電休眠模式。

機器學習、Wi-Fi 6和基于云的家庭網絡與物聯網設備管理的結合，為服務提供商提供了一個強大的解決方案，以確保其客戶不斷增長的物聯網和家庭安全和監控設備的性能、可靠性和安全性。

FTTH網絡部署在全球范圍內持續擴大。這樣做的原因不僅僅是為了提高速度和搭建面向未來的網絡。這些原因還包括由于網絡的基礎穩定性而使服務和應用具備靈活性成為可能。運營商可以在他們的FTTH網絡上交付更廣泛的應用和服務，因為他們可以在這些應用程序被大量使用時或者預期將被頻繁使用時，動態地將帶寬分配給這些單獨的應用程序。

但是，如果沒有能夠按照服務或應用程序類型來處理、識別和預測數據包的ONT，那么端到端的靈活性是無法實現的。在當今大多數的FTTH網絡中，服務提供商在物理光纖終端上仍然依賴于基本的橋接ONT，然后依賴于一個單獨的路由器來提供數據和應用程序的智能路由和管理。但是服務提供商現在意識到，將這些功能與AI功能集成到一個智能ONT中，將使他們擁有按應用分配帶寬的能力，同時可以識別、預測和糾正家庭網絡本身的瓶頸，并為家庭用戶以及家庭網絡中所有的物聯網設備提供一個額外的安全層。

AI和Wi-Fi 6的結合可以幫助將特定服務的延遲降低50%以上，這對于敏感的、高優先級的應用（例如在線游戲、4K/HDR和8K視頻以及遠程教育等）至關重要。在網絡中擁有這些設備并提供這些服務的運營商，通過提供有保證的QoE（體驗質量）來保持關鍵的競爭優勢。這種保證可以帶來更高的ARPU和更高的客戶滿意度。

盡管整個行業仍處于改善提供給家庭以及家庭內部的網絡連接和服務的早期階段，但推出或計劃推出這些能力的運營商名單正持續增長。這是說得通的，特別是當用戶越來越依賴于其家庭寬帶來處理重要的應用程序時，以及當這些用戶正越來越了解帶寬、吞吐量和延遲如何對每個應用程序產生影響時。

在5G的熱潮中，全球都在做出新的努力來加強Wi-Fi的電信級能力，并將其擴展到家庭環境中。如今，家庭寬帶和Wi-Fi已成為用戶的代名詞。你很少只有一個而沒有另一個。就像服務提供商已經提高了其固定寬帶網絡的吞吐量、可靠性和安全性一樣，他們在未來幾年的重點是在家庭Wi-Fi網絡上做同樣的事情。

新興的Wi-Fi 6網關設備和技術，以及基于云的管理和機器學習原理的結合，使家庭Wi-Fi網絡堅如磐石成為一個可以實現的目標。這不僅可以提高服務提供商在其寬帶用戶中的聲譽，而且通過全面托管的Wi-Fi服務產品以及通過針對特定用戶配置文件的單獨服務層，開辟了新的收入機會。

對于家庭網絡場景，華為已經做了很多創新，華為提供了業界首個eAI ONT系列，可以通過AI技術智能識別家庭用戶的服務類型。通過創新的Wi-Fi 6切片和優化的技術，ONT可以將特定服務的延遲降低50%以上，從而為游戲、線上學習、家庭/SOHO辦公等高優先級服務實現零幀凍結，通過利用這一優勢，運營商可以推出具有保證體驗的增值服務，以提高家庭寬帶用戶的ARPU。
（責任編輯：fqj）