报告概述
本报告由NGMN Alliance发布，面向移动网络运营商（MNO），旨在提供实现网络简化的框架。报告聚焦于识别云原生、Agentic/Gen AI、联邦网络服务及光传输等关键技术趋势，并分析各技术域（RAN、核心网、传输、服务创建与管理）采纳这些技术时面临的挑战。报告提出一个三步走的方法论：理解技术趋势、识别挑战、根据运营商5G演进阶段（早期、中期、高级）优先部署。此外，报告还强调了非技术因素（如组织敏捷转型）的重要性。对于希望降低网络TCO、简化运营并开拓新服务的运营商，本报告提供了关键指导。
报告的核心结论
云原生和AI是网络简化的核心技术驱动力
报告指出，从虚拟化向云原生架构演进，以及从AI/ML分析向Agentic/Generative AI驱动的网络运营演进，是MNO实现网络简化、降低TCO和运营复杂性的关键。云原生提升可扩展性和效率，AI实现自动化运维。
网络简化需要分三步走：理解趋势、识别挑战、优先部署
报告提出一个三步骤框架：第一步了解关键技术趋势及其简化潜力；第二步识别各技术域采纳挑战（如性能、集成、数据就绪等）；第三步根据运营商自身5G网络演进阶段（早期、中期、高级）优先选择技术和域。
不同5G阶段的运营商应差异化优先网络简化举措
报告定义了三种典型运营商场景：高级5G阶段（已部署云原生5G核心）应优先服务创建与保障、RAN AI运营；中期阶段（5G NSA向SA演进）应优先完善核心网云化、传输光纤化；早期阶段（以LTE为主）应优先硬件整合、AI网络规划、组织敏捷转型。
非技术因素（组织文化与技能）是网络简化成功的关键
报告强调，MNO需转向敏捷工作方式，克服传统风险回避文化，并提升员工在云和AI方面的技能。此外，高额的初始投资和供应商合同限制也是重要挑战，需要运营商在转型过程中予以重视。
报告回答的关键问题
网络简化的核心技术趋势有哪些？
报告指出四大技术趋势：从虚拟化向云原生架构演进；从AI/ML分析向Agentic/Generative AI驱动运营演进；传输网络技术（如DWDM、PON）演进；以及联邦网络服务的暴露（如GSMA Open Gateway）。这些技术共同推动网络简化。
5G运营商在网络简化中面临哪些主要挑战？
报告总结了各技术域挑战：RAN域面临云化性能差距、多供应商集成、AI数据就绪及遗留技术兼容等问题；核心网域面临云平台碎片化、遗留OSS/BSS共存、分布式架构安全等挑战；传输域面临多供应商及安全升级压力；服务创建域面临API标准化不足。
不同5G发展阶段的运营商如何优先网络简化？
报告基于三种典型场景给出建议：高级5G阶段优先服务创建与AI运营；中期阶段优先核心网云化、传输光纤化及组织敏捷转型；早期阶段优先硬件整合、AI网络规划、跳过虚拟化直接上云。具体优先级可参考报告中的表格。
AI在RAN和核心网中分别能带来哪些简化？
在RAN域，AI可自动化规划、部署、优化和运维，降低能耗并提升性能；在核心网域，AI可优化资源动态缩放、保障多样化服务SLA，并通过NWDAF实现数据就绪。但两者都面临数据孤岛、模型适应性和接口开放等挑战。
完整报告包含什么
- 完整分析RAN、核心网、传输、服务创建与管理四个技术域的具体挑战，包括云化性能、API标准化、遗留技术迁移等。
- 提供三类5G演进阶段（早期、中期、高级）运营商的技术与域优先级表格，指导运营商根据自身情况选择优先举措。
- 详细阐述云原生架构（微服务、CI/CD）和Agentic/Gen AI在网络自动化中的具体应用场景。
- 讨论非技术挑战，如组织变革阻力、合同限制、高投资成本、技能缺乏以及AI能耗对可持续发展的影响。
- 介绍3GPP NWDAF、GSMA Open Gateway、CAMARA、ADUNA等标准化和产业协作进展。
- 提出数字孪生在RAN中的应用潜力与多孪生模型对齐的挑战。
- 对比虚拟化与云原生的差异，并指出跳过VNF阶段直接采用云原生核心网的可能性。
- 包含完整的缩略语列表和参考文献，涵盖3GPP、TM Forum、GSMA等标准组织的相关文献。
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