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5G与AI完美结合,革新未来通信的技术革命

2024年7月12日 08:16  CCTIME飞象网  作 者:源初

飞象网讯(源初/文)随着移动网络技术的不断进步和人工智能(AI)技术的快速发展,5G网络与AI的结合成为未来通信网络的重要趋势。这种融合不仅提升了网络的智能化程度,还显著改善了用户体验和网络性能。

九成运营商计划将AI纳入战略

移动网络的应用从传统的语音、数据、视频业务扩展到裸眼3D、XR等新兴业务,对网络提出了更高的高速率和低时延要求。此外,行业应用对大上行和精准定位的需求也日益增长。AI技术的快速发展,使其在数据分析、模型构建、智能决策等领域的能力持续增强,从而推动5G与AI的深度融合。

根据中国移动发布的《5G 网络 AI 应用典型场景技术解决方案白皮书(2024)》中提及,未来三年,全球91%的运营商计划将网络智能化纳入其战略并持续投资。通过将AI技术应用于5G网络,可以实现智能化业务感知与保障、智能网络优化和智慧节能等多方面的价值。AI可以实时监测和分析用户业务,确保服务质量;基于AI的网络优化技术,可以实现资源的高效利用;通过AI预测网络负载,动态调整设备功耗,降低能耗。

AI在5G网络中的典型应用场景

在无线网络中,AI的应用技术架构包括无线OMC平台和基站的分层处理。无线OMC平台负责单域内的网络智能,基站则负责网元智能,通过分层处理实现高效的AI应用。无线网络中的AI应用主要包括智能业务实时保障、智能网络优化和智能节能。结合通信与AI技术,提升用户业务体验;基于智能化技术优化网络,实现资源合理化使用;通过智能化节能系统,预测并调整基站的运行状态,降低闲时能耗。

核心网作为业务连接的中心,其AI应用技术架构包括内生AI、智能联合控制与决策、智能感知及可视化三部分。通过用户行为分析和定制化QoS决策,实现智能用户体验感知和业务识别,形成体验质差感知-保障优化-体验状态感知的闭环。支持AI模型在网络中的部署应用,通过智能决策能力生成策略建议,实现全局的策略智能推荐。实时感知应用类型、KPI/KQI数据和网络负载状态,并将部分数据及分析结果开放给业务平台,提升用户体验的可视化水平。

在重大活动和赛事等灵活场景中,AI技术可以通过流量预测与资源调度、快速网络部署与优化、智能化网络状态监测与调整等方式保障网络质量。基于实时流量监测和历史数据分析,预测活动期间的流量需求,提前调度网络资源;通过自动化网络规划和部署工具,快速完成网络部署和优化,确保紧迫场景中的网络服务质量;实时监测网络运行状态,及时调整网络资源,确保用户的网络体验。

5G+AI带来优质网络体验

《5G 网络 AI 应用典型场景技术解决方案白皮书(2024)》中认为,未来的无线网络AI技术将继续提升智能化水平,进一步融合AI与通信技术,实现更高效的网络优化和智能化业务保障。核心网AI技术将继续优化智能控制面和用户体验,推动AI在网络中的广泛应用,提高网络的智能化决策能力。终端和芯片的AI技术也将不断发展,提升终端的智能化水平,为用户提供更加智能的应用体验。

在无线网络方面,AI技术将推动新技术智能化的演进。例如,伴随通感一体、低空智联、无源物联等5G-A新技术的发展,AI的结合将进一步提升新场景下的网络性能,驱动5G-A智能化网络步入新阶段 。通感一体是5G-A网络的关键价值之一,利用移动通信网络已经广泛部署的站点资源,提供广域泛在的感知能力。但在复杂环境中,AI技术将有效应对各种挑战,如减少反射杂波的影响,提高无人机识别的准确性 。

核心网方面,随着网络数据分析功能(NWDAF)的引入,核心网将进一步实现智能化控制。通过机器学习和大模型技术,核心网将具备实时数据采集、智能感知、分析推理和决策闭环的能力,提升网络的整体智能化水平 。此外,AI在核心网中的应用还包括信令风暴的数字孪生仿真,通过高度仿真的虚拟环境和先进算法,提供网络管理的预测和解决方案,提升网络稳定性和用户体验 。

终端和芯片的AI技术也将持续进步,提升终端信道信息反馈的准确性和波束管理的效率。未来网络中,大规模MIMO技术与AI的结合将显著提升系统性能,通过AI技术进行CSI压缩和预测,减少上行链路资源开销 。此外,终端波束预测及管理技术的优化也将进一步提高系统性能,减少波束管理的开销,提升波束选择的准确性 。

通过无线网络、核心网、终端及芯片的智能化应用,5G网络与AI技术的深度融合将不断提升网络的智能化水平,为用户带来更加优质的网络服务体验。在此过程中,通信行业应积极探索和应用AI技术,推动5G网络与AI技术的进一步融合与发展,为未来的智能通信网络奠定坚实基础。

编 辑:路金娣
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