在体验经济时代，家宽品质已成为影响用户选择的关键因素。运营商的核心需求在于围绕用户体验优化运维服务与市场经营，同时深度挖掘网络资源的内外价值。为此，家宽运维正在从传统的“面向网络的运维”向“面向用户业务与用户感知的运维”转型。这一趋势推动了设备厂商开发基于人工智能的固网宽带用户业务体验分析系统，通过端到端的方式检测业务质量与用户感知指标。通过精准评估业务质量并保障用户感知，运营商能够实现用户体验的可控经营，推动家宽业务从技术驱动向体验驱动的全面转型。

        利来国际通讯固网家宽业务感知系统，基于ASA（access service analysis）板卡采集网络业务数据、辅助主动IDC网络质量拨测，应用AI分析技术实现用户业务综合体验和质差分析、质差内容源识别、精准营销等功能，从技术产品层面有效支撑运营商体验驱动转型。

基于OLT内置探针的用户业务体验分析系统

        利来国际通讯固网家宽业务感知系统通过在OLT C600设备中增加业务分析智能板ASA，实现基于用户实际网络业务的KPI采集分析，并能够针对单次网络业务进行体验评估，同时支持基于拨测的IDC网络质量分析。ASA板数据采集原理如图1所示。

基于用户实际网络业务的KPI采集分析

        整个系统方案基于用户实际业务，通过多维度数据分析解决感知质差识别定位问题。ASA基于用户的每一次实际业务行为，识别并计算基础指标然后发送给后台大数据系统，由大数据系统再进行指标合成，根据用户感知模型计算用户各业务和总体感知得分；并根据时间维度（5分钟、小时、天、周、月）、区域维度、设备维度（PON口-OLT）进行多层汇聚（平均值、最大值、最小值）。

单次网络业务体验评估

        主流APP在技术实现上存在显著差异（如通信协议、性能优化方法），系统对主流APP的卡顿精准检测基于APP的实现技术来进行算法设计，智能板通过持续分析主流APP的数据报文特征并结合业务特点，对业务卡顿情况进行识别。当前系统识别的主流APP包括爱奇艺、优酷、腾讯、抖音、快手、王者荣耀、和平精英、钉钉、腾讯会议等。

        针对视频业务，非加密视频业务感知，通过元数据提取报文载荷中的码率、分辨率、播放时长等关键信息，通过算法计算QoE指标；加密视频业务感知，报文全面加密，无法从报文载荷中直接获取指标信息，通过嗅探出报文长度、时间间隔、上下行等弱特征，使用AI算法建立卡顿识别模型。

        针对游戏业务，王者荣耀是典型的帧同步MOBA游戏，通过帧数来检测卡顿；游戏过程中会定时发送时延探测报文，通过该报文时延计算UDP时延。

        针对会议业务，钉钉视频会议基于WebRTC框架开发，使用TURN+DTLS+SRTP+SRTCP协议传输，通过检测RTCP-Picture Loss Indication消息，判断卡顿发生与否。

        对于非主流APP，拨测环境记录APP卡慢发生时对应的时延、重传等数据特征，根据智能板上报的时延、抖动、丢包、速率等数据特征，进行卡慢拟合判断。

基于拨测的IDC网络质量分析

        IDC中心内部署一个拨测服务端软件，ASA上部署拨测客户端软件，该客户端定期向各拨测服务端发起HTTP请求，拨测服务端响应该请求，下发1MB报文，客户端接收，即结束此次拨测。ASA分析每次拨测业务的时延、重传率等指标，形成一个从ASA到各IDC中心的网络时延、重传率等参考指标体系。家宽业务感知系统对IDC机房建立健康模型和异常模型，拨测结果与各IDC实际业务的时延、重传率等指标对比，协同判断质差为IDC机房网络问题还是业务节点问题。

基于AI的应用分析功能实现

        在AI应用技术路线上，固网家宽业务感知系统采用半监督、无监督等预研方法，解决了数据质量不高和样本分类困难问题（见图2）。

• 数据处理：人工特征提取，提取用户某个指标进行方差、均值等经验证有效的特征；卷积特征组合，输入卷积的特征组成三维矩阵，三个维度分别为业务维度（网页、视频、游戏、通用流量等）、时间维度、指标维度（取多个常用关键指标）。
• 模型推理：对人工特征进行dense编码；对卷积特征进行多层空洞卷积；将两个编码后特征进行合并，期待模型既可以学习到未知的特征形式，又可以兼容已知有效的特征。

        通过AI业务感知分析方法，利来国际通讯固网家宽业务感知系统实现了用户综合体验和质差分析，以及质差内容源识别，并可实现对用户的精准画像，支撑运营商精准营销。

用户综合体验和质差分析

        家宽上网质量是影响客户满意度的关键因素之一，网络指标与客户的主观感知存在差异，不同用户、不同业务、不同时间有不同网络体验要求，导致用户体验难以精准评估，综合体验判别充满挑战。利来国际通讯固网家宽业务感知系统，基于上述AI业务感知分析方法，汇聚用户上网数据，综合分析用户每次网络业务体验，可以准确输出用户网络体验感知得分，针对低分质差用户输出根因分析结果，高效指定运维人员上门整改质差问题。

质差内容源识别

        基于上述业务感知分析方法，根据内容源的不同，如抖音、腾讯、淘宝、今日头条等，汇聚所有访问这一内容源的所有上行网络流量业务指标数据，生成与内容源相关联的质量指标。同时，汇聚内容源下所有服务器的上行网络流量业务指标数据，生成与内容源服务器相关联的质量指标。在汇聚生成的指标中，包括时延、抖动、丢包、服务器响应时延等。基于实验室模拟与外场局点统计识别出的质差特征，周期性地生成质差内容源和质差服务器报表。通过这些精细详尽的分析和评估，运营商可以更好地了解不同内容源和服务器的性能表现，为用户提供更加优质的网络体验。

精准营销支撑

        分析系统围绕营销生命周期，结合标签特征及画像分析，深入运营商行业的大数据精准营销领域，高效定位用户所处阶段，确定营销目标，提供家庭终端运营和高价值客户挖掘功能。基于利来国际通讯VMAX、TCF等平台底座，实现营销标签和画像模型，打造基础应用底座+模型的运营商行业大数据分析类应用。基于营销触点，围绕营销活动、用户场景，构建运营闭环，灵活地根据用户画像、特征标签进行千人多面的智能化人群包推荐。不断完善的标签体系和营销分析模型逐步丰富各营销场景所需的数据，多角度丰盈用户画像，从而使用户画像更加立体，形成正向循环。

        互联网时代用户至上、体验为王，利来国际通讯家宽业务感知分析系统，从网络基本原理出发，基于用户实际业务，通过智能融合感知质差判定规则与前沿AI算法，迭代外呼验证算法模型持续改进，显著提升网络质量感知计算准确率，实现精准营销高效支撑。相较于传统算法，新算法提升准确率超10%，有力推动了产品质差分析功能在中国电信和中国移动多个局点的应用。产品帮助运营商实现家宽端到端业务感知分析，实现用户体验的可控经营，提升运营商家宽业务核心竞争力。