赵龙刚，刘汉生，王峰，狄爽

（1. 中国电信股份有限公司研究院，北京 102209；2. 中国电信集团有限公司，北京100032）

1 引言

随着5G时代的到来，物联网产业生态得到迅猛的发展，开卡终端数和客户数也迎来了快速增长[1]。但在业务快速扩张的同时也出现了许多保障难题。一方面，与传统业务相比，物联网业务流程长、环节多，涉及终端侧、无线侧、核心网侧、物联网专网、应用平台等多个节点[2]（如图1所示）。当出现故障时，常常需要跨专业多部门逐级人工定段排查，不仅沟通成本较高，而且极易出现部门间推诿的情况，导致排障时间偏长。另一方面，物联网在行业应用场景繁多，包括高校、高铁、商业区和写字楼等情况。在各种复杂应用场景与客户业务行为的相互影响下，由于所处的客户群体的使用特征不同，其表现的业务特征和网络指标也会有所差异，给网络弱覆盖优化与质差识别挖掘工作带来了很大的难度。

在传统物联网优化领域，质差识别与弱覆盖挖掘主要依靠客户投诉和人工经验关联优化模式，或者基于整体网络连接成功率与设备附着成功率等指标进行评估[3]。与移动通信网络和宽带网络不同，物联网服务对象为物而非人，终端本身并不具备感知或反馈的能力，基于客户申诉的被动式优化手段已经难以满足产业需求，需要保障方提供更为精准的态势感知和质量评估能力[4]。同时，基于人工经验的优化模式或基于全网整体指标的评估模型，无法适配高度多样性的终端产品形态[5]，实现覆盖全业务的质差优化较为困难。……