研究表明，94%的受访服务提供商计划在其自动化战略中使用软件定义网络（SDN）技术。
此外，92%的受访者认为人工智能和机器学习（AI/ML）的集成对于发展这些能力至关重要。

然而，结果表明，在部署能够分析网络状态并以自动化方式执行操作的系统方面存在技术和操作上的困难。.

83% 的受访者指出数据问题。
报告强调的主要障碍之一是不同网络系统信息的一致性问题。83
% 的受访服务提供商认为，数据质量差或数据不一致是其基础设施中实施人工智能的一大障碍。
宽带网络通常整合了来自不同供应商的设备、软件平台、云服务和管理系统。
为了在自动化流程中使用这些信息，系统需要能够被一致解读并与网络资源、服务和事件关联的数据。
报告指出，这种需求与使用通用数据定义、标识符和模型密切相关，这些定义、标识符和模型能够建立基础设施不同组件之间的联系。

SDN 作为自动化基础：
研究表明，SDN 技术是运营商计划用于构建更高自主性网络的重要要素之一。94
% 的受访者表示计划在其战略中使用 SDN。
这种方法可以将某些控制功能与物理基础设施分离，并通过软件管理网络行为。
人工智能和机器学习可用于分析运行信息，并为服务运营决策提供支持。
然而，采用 SDN 和集成人工智能本身并不能保证网络能够完全自主运行。自动化程度还取决于可用接口、数据质量以及系统执行计划操作的能力。
预测性维护和异常检测：
该报告指出，运营商已经在使用或计划使用人工智能和机器学习的多个功能领域。

人工智能/机器学习的实际应用：
预测性维护：90%；
异常检测：72%；
自动故障解决：69%

根据上述报告，以下列出了在各项功能中使用或计划使用人工智能/机器学习的供应商百分比。
预测性维护（90% 的受访者提及）似乎是最广泛或计划中的运营应用。
其次是异常检测（72%）和自动故障解决（69%）。
这些数据包括当前和计划中的应用，因此并非仅代表已投入运营的部署。
客户体验和服务保障
：当被问及人工智能的主要应用场景时，报告指出，87% 的受访者提到了客户体验优化，85% 的受访者提到了服务保障。
这些领域涉及监控服务质量、分析事件以及管理影响用户的各种情况。

78% 的受访者提到互操作性问题。
不同厂商的设备和系统之间的兼容性是自动化面临的另一大障碍。78
% 的受访者认为，不同厂商之间缺乏互操作性是一个重大障碍。
该问题源于需要集成使用不同接口、数据模型和操作规程的控制和管理平台。
这种异构性使得难以将通用的自动化机制应用于网络的所有元素。

与现有DSL、HFC和光纤网络集成：
90%的受访供应商认为与现有系统集成是一项重大挑战。
该报告特别提到了DSL基础设施、有线/HFC网络以及不同代的光纤设备。

运营商必须将新的软件定义网络 (SDN) 和自动化平台与这些技术集成，而不能假定所有设备都具有相同的控制功能或管理接口。
多代技术的共存增加了兼容性要求，这些要求必须在实施过程中加以解决。

标准化和互操作性测试：
该报告强调了标准在建立不同厂商系统间通用接口、定义和模型方面的作用。
宽带论坛将这种标准化与在自动化架构中集成硬件、软件和管理组件的可能性联系起来。
报告还指出，需要使用参考实现、互操作性测试和概念验证项目来补充规范。
这些活动有助于在特定场景下验证系统行为，并在大规模部署之前发现集成问题。然而，
在提供的摘录中，该研究并未明确指出评估了哪些具体标准，也没有提供互操作性测试结果。

已发布数据的局限性：
报告中的百分比显示人们对 SDN 和 AI/ML 持积极态度，但也指出了它们实施过程中存在的障碍。