一直以来，人工智能和无线通讯技术都在各自的轨道发展，各自经历萌芽、爆发、沉寂、复兴，彼此却没有太大关联。

历史发展至今，深度学习与大数据引领的第三次AI浪潮正在进行，无线通讯技术已经走过1G、2G、3G、4G，全球的运营商都开始谈论5G网络。在这样一个时点，两项备受瞩目的技术出现了交汇的契机。

5G促进AI应用发展

相比4G网络，5G主要是在用户的吞吐量、端到端时延与连接密度方面有非常大的增强。正是因为这种增强，5G网络能承载许多4G网络现在无法承载的智能业务。

比如智能医疗，像远程手术这类场景对时延、图像识别的要求非常高，用4G网络承载可能满足不了图像传输的时延、带宽的要求，而5G具备低时延、大带宽的特点，它可以针对智能医疗中的远程手术做很好的承载。

比如智能交通，未来在5G uRLLC低时延的场景下，自动驾驶也可以得到更好的支持。还包括智能家居、智能电网、智能农业这种IoT类的，它们对连接密度有非常高的要求。5G面向高密度连接的mMTC场景也能为这些智能业务提供非常好的承载。还有工业自动化，它对时延的要求和自动驾驶不相上下，需要精确地控制一些工业设备来完成各个零件的组合和装配。

未来有了5G网络，这些AI驱动的智能化业务都能得到更好的发展。

AI促进5G商用部署

另外一方面我们来看，为什么5G网络的商用部署离不开人工智能。人工智能已经发展了60多年，我们的通信网络也不是现在才有的。那为什么人工智能到了5G就成为必不可少的技术呢？我们从三方面来看：1. 新型网络架构；2. 新型空口技术；3. 新型部署方式。

• 新型网络架构

在5G网络，我们引入了SBA(Service-based Architecture)网络架构和网络切片。网络切片可以针对用户的需求，来组合切片中用到的网元和虚拟网元；根据业务量的变化动态地分配虚拟网元的资源或者是承载资源。但这种按需分配和网络架构层面的动态调整是传统的人工手段无法支持的。

传统的网络架构调整，周期是以年计的，一般以年为周期来规划和部署，一旦部署下去，长时间内不会改变。未来，这种网络资源方面的调整，很可能会以小时计。这种高频率的，针对网络资源的精确投放，就需要人工智能技术来辅助实现。

• 新型空口技术

5G空口两个最重要的特征：一个是Massive MIMO或者3D Massive MIMO（大规模天线）；另一个是高频通信。Massive MIMO带来天线数量的增加，功率的增加。按已经能看到5G频率和4G频率的对比来说， 5G频率比4G频率基本上会高至少一倍。4G从1.8G到2.5G，5G从2.6G到4.9G。这个频率的升高意味着，每个站点覆盖的面积会变小，站点的数量会变多。

据我们已经了解的，5G基站的耗电量最低也在2700千瓦左右，至少是4G基站的3倍。所以大量地部署5G基站，会给我们带来非常高的耗电成本。因此，我们一定要引入基于人工智能的手段来做5G基站的节能，包括Massive MIMO智能化的配置，根据用户分布和场景的智能化识别，来考虑的一些智能化的载波关断技术等等来优化无线网络。

• 新型部署方式

5G核心网都是基于虚拟云化部署的，另外引入了一个重要的概念，边缘计算(Multi-access Edge Computing, MEC)。未来有很多5G网元会以虚拟化的形式部署在数据中心，而且这个数据中心的数量会很多，除了大区的省市的，还会有一些边缘的，甚至下沉到接入局所，一些有条件的机房，也会放这些服务器，比如去做5G UPF(User plane Function，用户面功能)的下次，面向本地业务的平台部署和流量卸载等等。

在承载同样业务量的情况下，服务器的耗电相比传统的网络设备来说，也会有较大的增加。所以，从部署方式来讲，我们也需要引入一些人工智能和大数据的手段去做数据中心的节能，对机房整体制冷系统的控制和节能，来减少OPEX(Operating Expense)的支出。

从以上三个大的方面来讲，5G是运营商面临的最复杂的网络，需要大量的投资，包括固定投资和运营的投资。很多5G网络的维护工作是传统的人工方式没有办法满足的，迫切地需要引入人工智能手段来支撑5G网络真正的大规模商用部署。

AI在5G中的应用场景

5G端到端切片智能编排和运营

• 5G端到端切片智能编排

• 5G端到端切片智能运营

基于AI的Massive MIMO参数优化

• 智能权值搜索和监控

• UE位置估算和预测

• 场景自学习

AI辅助的智能无线网络规划

基于AI的智能边缘计算

• 本地缓存

• 智能定位

• 频谱感知

• 业务感知

智能基础设施节能

• 基于AI的智能基站节能

• 基于AI的数据中心(DC)节能

AI辅助的运维优化

• 网络故障预测

• 网络健康度检查

• 网络告警关联和故障定位

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