5G技術(shù)的出現(xiàn)將會直接影響現(xiàn)在的科技發(fā)展路徑，相關(guān)技術(shù)將能在更多場景中得以運用，通過和5G技術(shù)的結(jié)合，AI行業(yè)能夠在垂直領(lǐng)域中進行新的應(yīng)用探索和發(fā)掘。

AI在5G中的應(yīng)用場景

應(yīng)用場景1：5G端到端切片智能編排和運營

5G端到端切片智能編排采集數(shù)據(jù)，掌握網(wǎng)絡(luò)的實時運行狀況利用人工智能技術(shù)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)以及相應(yīng)的資源需求進行預測和評估給出恰當?shù)慕ㄗh措施(如網(wǎng)絡(luò)切片的擴容、縮容、變更等)5G端到端切片智能運營)

應(yīng)用場景2：基于AI的Massive MIMO參數(shù)優(yōu)化

5G 引入Massive MIMO技術(shù)后，無線側(cè)配置參數(shù)的pattern組合有了指數(shù)級的增加。我們了解到，3G無線配置的組合是13種，4G大概有283種，5G大約是13000種。就算可以梳理一些基本的配置模板，但在后面的優(yōu)化過程中，也還是會涉及各個參數(shù)的調(diào)整。所以，需要在這件事上引入人工智能的技術(shù)，來實現(xiàn)5G大規(guī)模天線復雜參數(shù)的智能化配置。

應(yīng)用場景3：AI輔助的智能無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃

這件事其實在4G網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)在開展了。無線網(wǎng)絡(luò)開通前后要做路測和評估，根據(jù)收集上來的MR信息，對多個場景進行識別和分析。綜合用戶投訴、各種網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的KPI等要素做大數(shù)據(jù)分析以及AI輔助的決策，幫助運維人員更好地確定把站點部署在哪里，如何配置參數(shù)，哪些質(zhì)差小區(qū)能通過擴容來解決，以及哪些是無法通過擴容來解決的……并會給到一個整體的網(wǎng)絡(luò)部署的評估。在5G網(wǎng)絡(luò)部署的時候，也一定會考慮基于4G網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)和AI分析，來決定應(yīng)該在哪里部署5G的站點，以及一些4G、5G協(xié)同的調(diào)整。

應(yīng)用場景4：基于AI的智能邊緣計算

邊緣計算在5G階段是非常重要的發(fā)展方向，它在邊緣的DC(數(shù)據(jù)中心)里引入了服務(wù)器，也引入了支持AI運算的能力，使得可以在邊緣節(jié)點上，配合中心的DC以及用戶的終端來做AI業(yè)務(wù)的智能優(yōu)化。主要有以下四點：1. 本地緩存 2. 智能定位3. 頻譜感知 4. 業(yè)務(wù)感知

應(yīng)用場景5：智能基礎(chǔ)設(shè)施節(jié)能 1. 基于AI的智能基站節(jié)能 2. 基于AI的數(shù)據(jù)中心(DC)節(jié)能

應(yīng)用場景6：AI輔助的運維優(yōu)化 1. 網(wǎng)絡(luò)故障預測 2. 網(wǎng)絡(luò)健康度檢查3. 網(wǎng)絡(luò)告警關(guān)聯(lián)和故障定位

AI與5G融合的五大要點

1. 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)規(guī)范化

首先要形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，降低數(shù)據(jù)處理的復雜度;其次是提取高價值數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)存儲和計算所需的硬件資源;再次是數(shù)據(jù)脫敏，對于含有用戶隱私或涉及信息安全的數(shù)據(jù)加密編碼，這將有效保護個人隱私，并且不影響AI算法對數(shù)據(jù)的分析;最后需要加強分布式并行處理，對于大體量的無線數(shù)據(jù)集，建立分布式系統(tǒng)，并行處理數(shù)據(jù)，提高處理效率。

2. 能力開放融合

運營商需要結(jié)合AI產(chǎn)業(yè)界的力量，一方面發(fā)揮自身在“云、管、端”和大數(shù)據(jù)應(yīng)用等方面的優(yōu)勢，另一方面積極與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、AI產(chǎn)品公司等具有深厚技術(shù)積累的外界伙伴合作，不斷積累AI技術(shù)知識，學習互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在AI應(yīng)用方面的經(jīng)驗，以便更快、更好地將AI應(yīng)用于5G網(wǎng)絡(luò)，推動網(wǎng)絡(luò)向智能化方向發(fā)展。

3. 引入技術(shù)的創(chuàng)新化

已有的AI算法在復雜的通信場景中未必適用，需要根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)特點對AI算法進行改進或創(chuàng)新，應(yīng)對多樣化的多媒體業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。

4. AI應(yīng)用的邊緣化

5G網(wǎng)絡(luò)將面向豐富的垂直行業(yè)應(yīng)用提供服務(wù)，帶來更多的邊緣服務(wù)需求。多接入邊緣計算(MEC)是5G的重要技術(shù)之一，通過在靠近移動用戶的位置上提供信息技術(shù)服務(wù)環(huán)境和云計算能力，可以更好地支持5G網(wǎng)絡(luò)中低時延和高帶寬的業(yè)務(wù)要求。同時，MEC天然具有與AI結(jié)合的基因，它更接近數(shù)據(jù)源和基站這樣的網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)末梢，因此可以和5G基站、邊緣大數(shù)據(jù)系統(tǒng)配合。AI技術(shù)在邊緣業(yè)務(wù)場景智能化、無線網(wǎng)絡(luò)的開放化等方面將發(fā)揮重要作用。

5. 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的模型化

傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的路損計算、覆蓋規(guī)劃、波束成型等都涉及到對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的計算，在5G復雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的背景下，引入AI解決與網(wǎng)絡(luò)環(huán)境相關(guān)的規(guī)劃優(yōu)化等問題是必經(jīng)之路，這需要將傳統(tǒng)代數(shù)計算的方法進行基于AI的建模，AI算法中的準確建模對算法的實際應(yīng)用效果至關(guān)重要。針對通信網(wǎng)絡(luò)的多場景、時變性強等特點，進行精準化的建模，建立動態(tài)學習、持續(xù)學習的算法模型，以應(yīng)對通信場景中的突發(fā)問題。

眾所周知，5G網(wǎng)絡(luò)可以為AI提供物理支撐，進而催生行業(yè)的多樣性。例如，5G可以為大視頻業(yè)務(wù)提供大帶寬，并且為視頻AI分析提供邊緣計算能力;5G車聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)為車載智能體與道路智能體檢的信息交互提供了低時延、高帶寬和高可靠的連接。AI能夠應(yīng)用在巡檢設(shè)備、智能電報的各個流程，而5GmMTC和5G網(wǎng)絡(luò)切片可以為實現(xiàn)智能電能調(diào)度，提供網(wǎng)絡(luò)保障。

目前，5G網(wǎng)絡(luò)的基站數(shù)量激增、網(wǎng)絡(luò)解耦、業(yè)務(wù)多樣化、多制式并存的現(xiàn)狀需要引入AI以實現(xiàn)自動化、智能化運營。張博山講到：“賦能5G網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為企業(yè)、政府、開源基金會等進行技術(shù)研究和探究的重要領(lǐng)域。”

隨著5G時代的到來，在5G和人工智能的結(jié)合過程中，怎樣利用好5G和AI技術(shù)的優(yōu)勢，在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中發(fā)揮其最大的作用，在技術(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)合的道路上，還有其他問題要思考。