传统的仅依赖监测特定告警标题发现重要故障的方法存在较大的局限性，无法主动监控到所有高危故障并提前预警，容易引发用户批量投诉，严重影响用户感知。同时传统的通信设备故障预测方法无法直接适用于虚拟化网络的故障预测。因此，本文提出一种基于AI的虚拟化网元的故障预测方法，通过采集告警数据、性能指标和工程状态等信息，利用随机森林算法开展故障预测，有效提升了高危故障的预警能力和预测准确率，保障了虚拟化网络的质量。