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周日,凌晨一点。

华为坂田基地三楼,那间十五平米的项目办公室灯火通明,像个小型作战指挥部。

空气中弥漫着三种味道:康师傅红烧牛肉面的汤料味、红双喜香烟的焦油味、还有热敏打印机刚吐出来的纸张的油墨味。

林辰蹲在地上,周围铺满了整整二十八张A3纸——那是过去一周调研的全部成果,每张纸上都密密麻麻记录着数据、草图、照片和手写分析。

左边九张是广州天河的覆盖优化问题,右上角贴着从写字楼顶拍的照片,能看到天线不合理的倾角;

右边七张是深圳华强北的干扰对抗,频谱仪截图上的杂散信号像心电图一样乱跳;

中间六张是东莞工业区的维护短板,那张基站被雷劈后焦黑外壳的照片触目惊心;

下面还有粤北山区、珠三角农村、水乡河网……

“分类完成了。”林辰直起腰,脊椎发出咔哒一声响——蹲太久了。

办公室里其他三个人从各自的工位上转过头来。

周峰掐灭今天的不知道第几支烟,从电脑前起身走过来。他还是那件格子衬衫,但领口更皱了,头发乱得像被风吹过的稻草堆。

“按问题类型分的?”

“按表面问题类型分的,”林辰纠正,“但我觉得,这些都不是真问题。”

“什么意思?”张涛推了推黑框眼镜,从白板那边走过来。他已经在白板上写满了数学公式和算法框图,粉笔灰沾了一手。

王哲和刘博也从门口进来——他俩刚去车间借了台热敏打印机,搬上来时气喘吁吁。

“打印机来了,”王哲放下那个铁疙瘩,“博哥调好了,打图特别清楚。”

“正好,”林辰指着地上的纸张,“我们需要把这些数据可视化。”

五个人围成一圈,蹲在地上看那些铺开的调研记录。凌晨一点的办公室安静得能听见日光灯镇流器的嗡嗡声。

“先从广州开始,”林辰拿起天河的照片,“表面问题是覆盖漏洞导致掉话。我们当时在天台测的数据显示,低层用户掉话率是高层用户的三倍。”

“传统解法是调天线倾角,”周峰说,“但你们发现调了也没用,因为会引发新问题。”

“对,这就是关键,”林辰用红笔在纸上画圈,“一个问题被解决,会引发新的问题。为什么?因为GSm网络是个复杂系统,每个参数都相互关联。调天线倾角影响覆盖范围,覆盖范围影响干扰水平,干扰水平影响掉话率……这是个死循环。”

张涛若有所思:“就像治病,头痛医头,脚痛医脚,但病人全身都是病。”

“比喻得好,”林辰点头,“而且更糟的是,每个医生(每个优化工程师)只懂自己那部分。调天线的不懂频率规划,搞频率的不懂功率控制,做功率控制的不懂切换算法……”

刘博突然开口:“孤岛。”

所有人都看向他。 刘博指着地上的纸:“这些问题的解决方法,现在是孤岛。每个人,只管自己的岛。”

“精辟!”林辰眼睛亮了,“博哥一句话说透了——孤岛式优化思维,这就是我们发现的第一个核心问题。”

他在一张空白纸上写下这几个字,贴在墙上最中央。

第一个核心问题:五个孤岛与一堵墙

凌晨两点,办公室变成了临时作战室。白板被推到墙边,五个人或坐或站,面前是那二十八张调研记录。

“来,我们把这些‘孤岛’标出来。”林辰拿起蓝色白板笔。

他在白板上画了五个圆圈,分别写上:

1. 覆盖优化岛(天线工、塔工)

2. 频率规划岛(频率工程师)

3. 参数调优岛(网优工程师)

4. 硬件维护岛(维护队)

5. 投诉处理岛(客服、一线)

“这五个岛,在现在的GSm网络优化体系里,基本上是割裂的。”林辰用虚线把五个圆圈隔开,“每个岛有自己的数据、自己的工具、自己的考核指标,甚至有自己的利益诉求。”

周峰冷笑一声:“我太熟悉了。在成都研究所,我们做数据分析的,想要基站实时测量数据,频率规划组不给,说是‘涉密’;想要用户投诉数据,客服部门不给,说是‘客户隐私’。最后我们只能拿到阉割过的性能报表,能分析出个屁。”

“广州天河那个案例,”林辰指着相应的调研记录,“天线工把倾角调到十五度,解决了远处用户抢资源的问题,但制造了低层覆盖漏洞。他完成自己的KpI了吗?完成了——基站话务量分布更均匀了。但网络整体变好了吗?没有——掉话率上去了。”

“深圳华强北,”张涛接话,“频率工程师按规范做了清频,完成了自己的工作。但市场里的无线设备天天在变,清频永远清不完。他的KpI是‘完成年度清频计划’,他完成了,但干扰问题解决了吗?没有。”

“东莞工业区,”王哲说,“维护队的KpI是‘故障修复及时率’。他们雷击后四小时修好了基站,很棒。但为什么年年被雷劈?因为防雷改造要花钱,这不是他们的KpI,是建设部门的KpI。”

每个人都在说,越说越激动。刘博虽然话少,但每句都切中要害:“考核,导向。考核什么,做什么。没考核的,不做。”

林辰在白板上画了一堵厚厚的墙,把五个岛彻底隔开:“这就是现状——一堵无形的组织墙和技术墙,让网络优化变成了拆东墙补西墙的游戏。”

办公室里安静下来。五个人看着白板上那堵墙,突然都感到一种深深的无力感——原来过去这么多年,大家一直在墙的两边各自忙碌,却从未真正连通。

“所以,”周峰打破沉默,“第一个核心问题找到了:孤岛式优化思维,导致局部优化,整体恶化。解决方案呢?”

“拆墙。”林辰说。

“怎么拆?”

“建桥。”林辰在白板上的五个岛之间画线,“我们需要一座桥,能让数据、算法、指令自由流动。这座桥就是——”

他转身,在那堵墙旁边写下两个大字:

平台

第二个核心问题:经验主义与数据贫血

凌晨三点,第二箱方便面被打开。

王哲去水房打热水,回来时拎着五个热水瓶——他知道今晚是场持久战。刘博从工具箱里拿出几包榨菜,分给大家就着面吃。

“第一个核心问题是组织和技术割裂,”林辰一边泡面一边说,“第二个核心问题,在调研中更隐蔽,但更致命。”

他调出电脑里的一张表格——那是他汇总的各地优化工程师常用的“经验法则”:

· “天线倾角=8度最合适”(广州陈工说的)

· “农村基站功率调最大,覆盖远就行”(惠州小赵说的)

· “干扰大的地方就换频点,换到不干扰为止”(深圳华强北老师傅说的)

· “山区直放站增益调到30db,信号就强了”(韶关老李说的)

“看出问题了吗?”林辰问。 “都是经验,”张涛皱眉,“没有量化依据。”

“更糟的是,”周峰吐出一口烟,“这些经验可能已经过时了。天线倾角8度可能是五年前的标准,那时用户密度低,现在用户密度翻了几倍,还适用吗?没人验证。”

林辰点头,调出另一组数据——是他用测试手机在各地实测的结果:

· 广州天河,天线倾角15度时,低层用户信号强度比8度时低12db

· 惠州农村,基站功率最大时,远处用户信噪比比适度功率时反而低3db(因为干扰增大)

· 深圳华强北,单纯换频点只能暂时解决问题,三天后新频点也被污染

· 韶关山区,直放站增益30db时,噪声被放大到无法忍受的程度

“经验和数据打架了,”林辰说,“而且数据赢了。”

“这就是第二个核心问题:经验主义主导,数据严重贫血。”

他在白板上写下这几个字,“优化决策靠老师傅的经验,而不是实时数据;问题分析靠‘我觉得’,而不是‘数据显示’。”

王哲想起什么:“我在2012实验室也发现类似问题。赵工带我们做智能天线算法时,很多老工程师说‘波束成型没用,我用手调天线就行’。后来我们做了对比实验,用数据证明算法比人工调优性能提升41%,他们才闭嘴。”

“但那是实验室,”周峰摇头,“现网中,数据更难获取。基站测量数据不上报,用户投诉数据不开放,话务统计数据延迟三天……巧妇难为无米之炊。”

“所以我们要造‘米’,”林辰说,“而且要造新鲜的米。”

“怎么做?”所有人看向他。

林辰走到白板前,在“平台”两个字下面画了三个模块:

1. 数据湖(data Lake)

· 实时采集基站测量数据

· 对接客服投诉系统

· 集成话务统计平台

· 融合地理信息系统

2. 分析引擎(Analytics Engine)

· 问题自动诊断

· 根因分析

· 方案智能推荐

· 效果预测

3. 执行框架(Execution Framework)

· 方案自动化下发

· 多厂商设备兼容

· 安全回滚机制

· 效果闭环验证

“这个平台,”林辰用笔敲着白板,“就是拆墙的桥,也是治贫血的药。”

第三个核心问题:人肉运维与自动化缺失

凌晨四点,第三轮讨论开始。

方便面吃完了,烟也抽光了,但五个人的精神反而越来越亢奋。这种从一团乱麻中理出清晰脉络的过程,像解密,像探险,让人上瘾。

“前两个问题说的是‘怎么做’,第三个问题要说‘谁来做’。”林辰调出几张照片——都是他在调研中拍的:

东莞维护队的黄师傅,五十多岁,蹲在基站旁用万用表测电压,老花镜滑到鼻尖;

广州天河的陈工,三十多岁,背着十几斤的测试设备爬二十八层楼,汗湿透后背;

深圳华强北的老师傅,在楼顶调天线,手冻得通红,还要应付商户的抱怨……

“看到这些照片,我想到一个词:人肉运维。”林辰说,“所有优化工作,高度依赖人工。调参数要人爬到楼顶,测干扰要人拿着设备扫频,处理投诉要人一个个回访……效率低,成本高,而且不可复制。”

张涛推了推眼镜:“我在学校做研究时,最头疼的就是数据采集。要雇学生去各地测信号,成本高,数据还不准。”

“我在移动见过更夸张的,”周峰冷笑,“为了搞清一个区域的干扰源,派了五个人蹲点三天,最后发现是旁边工厂新装了台电焊机。这三天的工时成本,够买十台频谱仪了。”

刘博突然开口:“自动化,可以。但怕错。”

“对,这是关键,”林辰说,“为什么不用自动化?因为怕出错。基站是7x24小时运行的,一旦优化指令出错,可能引发大规模故障。所以宁可用慢但保险的人工,也不用快但有风险的自动。”

“但人工就不会错吗?”王哲问。 “会错,而且可能错得更离谱,”林辰调出一份报告,“这是广东移动去年的优化事故统计:人为操作失误导致的故障,占所有故障的38%。包括但不限于:参数配错、天线调反、频点设重……”

“所以第三个核心问题是:过度依赖人肉运维,自动化程度低,导致效率低下且风险不降反升。”

他在白板上写下这个结论,然后在“执行框架”模块旁边,加了一行字:

自动化 + 智能化 + 安全化

“我们的平台,要解决的不只是优化效果问题,还有优化效率和安全问题。”林辰说,“理想状态是:系统自动发现问题,自动分析根因,自动生成方案,在模拟环境验证安全后,自动下发执行,然后自动监控效果,形成闭环。”

“这……”张涛想了想,“这需要很强的算法能力和工程能力。”

“所以我们才聚在这里,”林辰看着围在身边的四个人,“周工的数据能力,张师兄的算法能力,哲哥的通信知识,博哥的工程实现能力,再加上我的产品思维和现场经验——我们就是这个平台的最佳组合。”

这话说得很平静,但很有力量。五个人互相看了看,都从彼此眼中看到了认同和决心。

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