【精選】有線電視網絡IP化關鍵指標體系的智能建模與優化研究

本文精選自《廣播與電視技術》2025第11期，閱讀原文請訪問“廣電獵酷”小程序“”。

隨著廣播電視網絡向IP化、云化、智慧化方向持續演進，傳統以廣播為中心、單向傳輸的封閉式架構已逐步轉型為支持多業務協同和內容交互的開放式融合網絡。然而，當前廣電網絡中仍普遍采用基于RFC2544、ITU-TY.1541等標準構建的網絡質量評估體系，這些體系以鏈路性能為核心，側重帶寬、時延、丟包率、抖動等物理層指標[1][2]。面對超高清視頻、云游戲、智慧家庭等新業務時，這類指標難以全面反映服務質量與用戶體驗之間的復雜關系，傳統“可用性導向”的網絡評價模式正面臨從“體驗感知導向”向“智能預測閉環調優”范式的轉變。

本文聚焦于IP化環境下的廣電網絡關鍵指標體系重構，提出基于AI的三類核心指標（感知體驗類、智能推理類、服務行為類）劃分方法，構建多模型融合的指標建模與重構，旨在為廣電行業實現以用戶體驗為中心的智能服務保障體系提供理論基礎與技術支撐。

本文作者：

趙明，曹凱

國家廣播電視總局廣播電視科學研究院

第一作者簡介：

趙明，男，1979年生，高級工程師，主要從事有線電視網絡、業務系統和大數據技術研究工作。

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廣電網絡IP化的演進特征與指標重構需求

廣播電視網絡的IP化不僅是底層傳輸協議向IP協議的轉變，更是推動網絡結構由單向廣播體系向面向用戶需求、支持交互、兼容互聯網協議棧的智能化架構演進。

這一體系的核心特征包括：網絡承載向全業務協同拓展（支持視頻、數據、語音等多類型負載），傳輸協議向統一標準演進（支持IPv6、QUIC、HTTP/3等），網絡邊界向用戶終端延伸（強調多屏互動與家庭智能節點協同），網絡控制向中心智能調度和邊緣自適應結合的架構轉型[3]。

在網絡IP化進程的推動下，傳統“性能描述型指標體系”亟需轉向“行為預測與控制導向指標體系”，為后續的AI重構路徑提供理論準備與實踐。

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廣電網絡關鍵指標體系的AI重構路徑設計

為適應內容播控、互動服務、智能終端接入等多場景運行需求，需從指標對象、采集維度、生成邏輯和反饋能力等方面對現有體系進行重構。AI技術為重構提供了模型支撐與方法路徑，根據指標的生成方式和支撐目標，本文提出將AI驅動的廣電網絡關鍵指標劃分為以下三類：

第一類為感知體驗驅動指標（QoE-awareKPIs），旨在將用戶主觀體驗映射為可觀測、可預測的數值型指標。這類指標主要包括：基于視頻觀看行為預測的主觀評分（如MOS）、播放卡頓率、互動響應時延、視頻清晰度等。典型建模方法為支持向量回歸（SVR）、多層感知機（MLP）與時序模型（如長短記憶網絡LSTM）[4]。

第二類為智能推理類指標（AI-inferred KPIs），用于補充傳統方法難以直接測量的性能要素，如節點健康度、鏈路退化趨勢、負載平衡壓力等。這類指標需依賴AI算法對歷史數據進行學習與歸納，如使用圖神經網絡（GNN）建模拓撲依賴關系，使用無監督算法（如Isolation Forest）識別異常模式，形成對網絡運行狀態的高維抽象與風險預測能力。

第三類為服務行為驅動指標（Service-actionable KPIs），強調指標對調度控制、資源分配等策略機制的實時支撐能力。典型代表包括：視頻編碼參數動態調整頻次、智能分發路徑切換頻次、局部流量控制成功率等。這類指標通常由強化學習模型（如Q-learning）學習并驅動，實現服務行為與性能反饋的動態閉環控制。

上述三類AI重構指標，不僅在定義方式上區別于靜態KPI，更強調其“感知-推理-響應”能力的一體化聯動。未來指標體系設計應兼顧可測量性、可預測性與可反饋性，并基于AI模型持續迭代優化，使指標成為驅動廣電網絡智能運行的核心算子。

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指標體系在典型業務場景中的融合應用

交互視頻服務與家庭寬帶業務作為廣電網絡IP化轉型中的核心業務形態，隨著業務形態由“線性廣播”向“個性化點播”擴展，原有以鏈路穩定性為核心的保障模式難以支撐服務體驗的動態優化需求。在交互視頻業務場景中，通過基于AI的智能編碼控制系統可實現對碼率、分辨率、GOP結構等參數的實時調優，從而有效降低網絡波動對播放體驗的影響。通過MOS評分變化趨勢判斷用戶體驗波動后，系統可動態調用服務行為類指標對應的調度策略，自動完成視頻清晰度、碼率或路徑的調整，從而實現體驗驅動下的智能決策過程。

在家庭寬帶業務中，借助AI技術對終端行為、用戶訪問模式、帶寬使用趨勢等數據的學習與聚類，系統能夠識別出潛在網絡瓶頸（如信道擁堵、功率不足等），并據此主動進行頻段切換、功率調整、限速策略重配置等操作，提升家庭Wi-Fi服務的自適應與穩健性。其中，K-means聚類方法常用于感知用戶接入環境，其目標函數如下：

在該場景中，可表示為用戶終端采集的信道干擾強度、接入速率等特征向量，表示該聚類區域內的平均接入條件。通過最小化聚類內異質性，系統能夠識別出信道擁擠區或接入質量邊緣區，進而推動邊緣智能設備對接入參數進行優化調整，最終提升整體覆蓋均衡性與資源調度效率。

總之， AI 驅動的關鍵指標體系在廣電 IP 化業務中并非孤立存在，而是與具體業務流程深度融合。通過交互視頻服務和家庭寬帶兩個典型應用場景的闡述，展示了感知類、推理類、行為類指標在實際業務中的聯動機制與決策作用，體現了從技術建模到落地應用的完整鏈條。

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指標體系變革趨勢與未來發展建議

AI技術正在深刻變革廣電網絡質量評估體系，從指標類型的多元化、模型體系的復雜化到運行機制的閉環化，廣電網絡正逐步建立起以“感知-推理-響應”為主線的智能服務保障能力結構。

在AI驅動下，關鍵指標體系正向三個方向加速演進：一是從靜態觀測向動態預測過渡，強調指標的實時性和趨勢感知能力；二是從單點反饋向多模型融合推進，通過多維特征聯合建模實現服務態勢的綜合判斷；三是從被動支撐向主動調優轉化，形成“指標即策略”的運行邏輯，為網絡調度、用戶服務與系統配置提供智能依據。面向未來發展，建議從以下四個方面持續推進關鍵指標體系的演進與應用：

第一，構建廣電行業統一的AI指標標準體系，明確指標分類、建模規范與接口格式，推動技術體系的可復制、可遷移和跨平臺兼容。

第二，強化邊緣智能部署能力，將指標模型部署至網絡邊緣側，實現數據本地處理、服務實時響應與調度閉環優化，提升指標的實效性與經濟性。

第三，探索大模型與多模態融合機制，結合語言、圖像、結構化網絡數據，提升指標體系對復雜場景下用戶體驗的感知與解釋能力，拓展AI模型在服務感知、內容識別、行為預測等方向的適配力。

第四，加強數據安全與AI模型治理，建立廣電領域數據采集、使用與模型訓練中的合規機制，確保指標體系在服務個性化與用戶隱私之間實現可控平衡。

通過持續推進AI驅動的指標體系演化，廣電網絡將在服務智能化、運維自動化和體驗精準化等方面構建更加堅實的支撐基礎。

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結束語

在廣電網絡IP化背景下，AI技術在指標體系重構與業務融合中起到了核心作用。AI算法的引入不僅增強了廣電網絡對復雜業務狀態的認知能力，也為網絡自適應調度與服務質量優化提供了技術支撐。未來，隨著AI模型泛化能力、數據治理能力的提升，以及跨域指標協同的進一步深化，廣電行業有望借助面向全業務鏈條、全生命周期的智能化指標體系，實現廣播電視網絡的高質量、智能化發展。

本文受廣播電視科學研究院2024年度基本科研業務費項目“有線電視網絡IP化關鍵指標及測評方法研究”支持（項目編號：JBKY20240150）。

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參考文獻

[1]RFC2544.BenchmarkingMethodologyforNetworkInterconnectDevices[S].IETF,1999.

[2]ITU-T.Y.1541:NetworkperformanceobjectivesforIP-basedservices

[S].Geneva:InternationalTelecommunicationUnion,2011.

[3]中興通訊股份有限公司.IP網絡未來演進技術白皮書[R].2021.

[4]ZhangH,DongL,GaoG,etal.DeepQoE:AMultimodalLearningFrameworkforVideoQualityofExperience(QoE)Prediction[J].IEEETransactionsonMultimedia,2020,

[5]HochreiterS,SchmidhuberJ.LongShort-TermMemory[J].NeuralComputation,1997,9(8).

[6]KipfTN,WellingM.Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks[J].2016.

[7]SuttonR,BartoA.ReinforcementLearning:AnIntroduction[M].MITPress,1998.

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