【精选】有线电视网络IP化关键指标体系的智能建模与优化研究

本文精选自《广播与电视技术》2025第11期，阅读原文请访问“广电猎酷”小程序“”。

随着广播电视网络向IP化、云化、智慧化方向持续演进，传统以广播为中心、单向传输的封闭式架构已逐步转型为支持多业务协同和内容交互的开放式融合网络。然而，当前广电网络中仍普遍采用基于RFC2544、ITU-TY.1541等标准构建的网络质量评估体系，这些体系以链路性能为核心，侧重带宽、时延、丢包率、抖动等物理层指标[1][2]。面对超高清视频、云游戏、智慧家庭等新业务时，这类指标难以全面反映服务质量与用户体验之间的复杂关系，传统“可用性导向”的网络评价模式正面临从“体验感知导向”向“智能预测闭环调优”范式的转变。

本文聚焦于IP化环境下的广电网络关键指标体系重构，提出基于AI的三类核心指标（感知体验类、智能推理类、服务行为类）划分方法，构建多模型融合的指标建模与重构，旨在为广电行业实现以用户体验为中心的智能服务保障体系提供理论基础与技术支撑。

本文作者：

赵明，曹凯

国家广播电视总局广播电视科学研究院

第一作者简介：

赵明，男，1979年生，高级工程师，主要从事有线电视网络、业务系统和大数据技术研究工作。

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广电网络IP化的演进特征与指标重构需求

广播电视网络的IP化不仅是底层传输协议向IP协议的转变，更是推动网络结构由单向广播体系向面向用户需求、支持交互、兼容互联网协议栈的智能化架构演进。

这一体系的核心特征包括：网络承载向全业务协同拓展（支持视频、数据、语音等多类型负载），传输协议向统一标准演进（支持IPv6、QUIC、HTTP/3等），网络边界向用户终端延伸（强调多屏互动与家庭智能节点协同），网络控制向中心智能调度和边缘自适应结合的架构转型[3]。

在网络IP化进程的推动下，传统“性能描述型指标体系”亟需转向“行为预测与控制导向指标体系”，为后续的AI重构路径提供理论准备与实践。

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广电网络关键指标体系的AI重构路径设计

为适应内容播控、互动服务、智能终端接入等多场景运行需求，需从指标对象、采集维度、生成逻辑和反馈能力等方面对现有体系进行重构。AI技术为重构提供了模型支撑与方法路径，根据指标的生成方式和支撑目标，本文提出将AI驱动的广电网络关键指标划分为以下三类：

第一类为感知体验驱动指标（QoE-awareKPIs），旨在将用户主观体验映射为可观测、可预测的数值型指标。这类指标主要包括：基于视频观看行为预测的主观评分（如MOS）、播放卡顿率、互动响应时延、视频清晰度等。典型建模方法为支持向量回归（SVR）、多层感知机（MLP）与时序模型（如长短记忆网络LSTM）[4]。

第二类为智能推理类指标（AI-inferred KPIs），用于补充传统方法难以直接测量的性能要素，如节点健康度、链路退化趋势、负载平衡压力等。这类指标需依赖AI算法对历史数据进行学习与归纳，如使用图神经网络（GNN）建模拓扑依赖关系，使用无监督算法（如Isolation Forest）识别异常模式，形成对网络运行状态的高维抽象与风险预测能力。

第三类为服务行为驱动指标（Service-actionable KPIs），强调指标对调度控制、资源分配等策略机制的实时支撑能力。典型代表包括：视频编码参数动态调整频次、智能分发路径切换频次、局部流量控制成功率等。这类指标通常由强化学习模型（如Q-learning）学习并驱动，实现服务行为与性能反馈的动态闭环控制。

上述三类AI重构指标，不仅在定义方式上区别于静态KPI，更强调其“感知-推理-响应”能力的一体化联动。未来指标体系设计应兼顾可测量性、可预测性与可反馈性，并基于AI模型持续迭代优化，使指标成为驱动广电网络智能运行的核心算子。

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指标体系在典型业务场景中的融合应用

交互视频服务与家庭宽带业务作为广电网络IP化转型中的核心业务形态，随着业务形态由“线性广播”向“个性化点播”扩展，原有以链路稳定性为核心的保障模式难以支撑服务体验的动态优化需求。在交互视频业务场景中，通过基于AI的智能编码控制系统可实现对码率、分辨率、GOP结构等参数的实时调优，从而有效降低网络波动对播放体验的影响。通过MOS评分变化趋势判断用户体验波动后，系统可动态调用服务行为类指标对应的调度策略，自动完成视频清晰度、码率或路径的调整，从而实现体验驱动下的智能决策过程。

在家庭宽带业务中，借助AI技术对终端行为、用户访问模式、带宽使用趋势等数据的学习与聚类，系统能够识别出潜在网络瓶颈（如信道拥堵、功率不足等），并据此主动进行频段切换、功率调整、限速策略重配置等操作，提升家庭Wi-Fi服务的自适应与稳健性。其中，K-means聚类方法常用于感知用户接入环境，其目标函数如下：

在该场景中，可表示为用户终端采集的信道干扰强度、接入速率等特征向量，表示该聚类区域内的平均接入条件。通过最小化聚类内异质性，系统能够识别出信道拥挤区或接入质量边缘区，进而推动边缘智能设备对接入参数进行优化调整，最终提升整体覆盖均衡性与资源调度效率。

总之， AI 驱动的关键指标体系在广电 IP 化业务中并非孤立存在，而是与具体业务流程深度融合。通过交互视频服务和家庭宽带两个典型应用场景的阐述，展示了感知类、推理类、行为类指标在实际业务中的联动机制与决策作用，体现了从技术建模到落地应用的完整链条。

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指标体系变革趋势与未来发展建议

AI技术正在深刻变革广电网络质量评估体系，从指标类型的多元化、模型体系的复杂化到运行机制的闭环化，广电网络正逐步建立起以“感知-推理-响应”为主线的智能服务保障能力结构。

在AI驱动下，关键指标体系正向三个方向加速演进：一是从静态观测向动态预测过渡，强调指标的实时性和趋势感知能力；二是从单点反馈向多模型融合推进，通过多维特征联合建模实现服务态势的综合判断；三是从被动支撑向主动调优转化，形成“指标即策略”的运行逻辑，为网络调度、用户服务与系统配置提供智能依据。面向未来发展，建议从以下四个方面持续推进关键指标体系的演进与应用：

第一，构建广电行业统一的AI指标标准体系，明确指标分类、建模规范与接口格式，推动技术体系的可复制、可迁移和跨平台兼容。

第二，强化边缘智能部署能力，将指标模型部署至网络边缘侧，实现数据本地处理、服务实时响应与调度闭环优化，提升指标的实效性与经济性。

第三，探索大模型与多模态融合机制，结合语言、图像、结构化网络数据，提升指标体系对复杂场景下用户体验的感知与解释能力，拓展AI模型在服务感知、内容识别、行为预测等方向的适配力。

第四，加强数据安全与AI模型治理，建立广电领域数据采集、使用与模型训练中的合规机制，确保指标体系在服务个性化与用户隐私之间实现可控平衡。

通过持续推进AI驱动的指标体系演化，广电网络将在服务智能化、运维自动化和体验精准化等方面构建更加坚实的支撑基础。

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结束语

在广电网络IP化背景下，AI技术在指标体系重构与业务融合中起到了核心作用。AI算法的引入不仅增强了广电网络对复杂业务状态的认知能力，也为网络自适应调度与服务质量优化提供了技术支撑。未来，随着AI模型泛化能力、数据治理能力的提升，以及跨域指标协同的进一步深化，广电行业有望借助面向全业务链条、全生命周期的智能化指标体系，实现广播电视网络的高质量、智能化发展。

本文受广播电视科学研究院2024年度基本科研业务费项目“有线电视网络IP化关键指标及测评方法研究”支持（项目编号：JBKY20240150）。

end

参考文献

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

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

[S].Geneva:InternationalTelecommunicationUnion,2011.

[3]中兴通讯股份有限公司.IP网络未来演进技术白皮书[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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