中国移动5G网络AI应用典型场景技术解决方案总结
1. 5G网络AI应用概述
- 发展背景：随着移动网络应用的多样化发展，对网络提出了更高的性能和智能性要求，AI技术因其强大的数据分析和智能决策能力，成为增强5G网络能力的关键。
- 技术挑战：包括信道模型复杂性、数据处理量巨大、网络需求多样化和跨域融合难度高等。
- 技术原理：AI技术通过数据分析、模型构建和智能决策，解决5G网络面临的挑战，实现网络的智能化升级。
2. 高价值应用场景及解决方案
- 无线网络AI应用：
- 技术架构：采用分层处理架构，包括基站内的网元智能和无线OMC平台的网络智能。
- 具体场景：
- 基于业务的体验升级：智能业务感知和体验优化，通过深度学习、注意力机制和迁移学习等技术实现业务特征的自动提取和优化。
- 智能网络优化：利用AI实现资源的合理分配和网络性能的提升。
- 智能网络节能：通过AI预测和优化，实现节能的同时保证关键业务的体验。
- 核心网智能控制面AI应用：
- 技术架构：基于NWDAF的核心网网络智能化架构。
- 具体场景：
- 5G+AI用户画像：生成个性化用户画像，提升个性化服务和安全防护。
- 基于客户及特定场景的资源保障：精准预测流量需求，实现高效资源分配。
- 网络AI技术演进愿景：
- 无线网络AI技术：演进至智能化、自主优化的网络管理。
- 核心网智能控制面AI演进：聚焦用户体验升级和资源高效分配。
- 终端及芯片AI技术：支持更高效、更智能的网络交互和应用执行。
3. 总结与展望
- 中国移动通过实施“5G网络AI应用”技术方案，旨在构建“内生智能”的核心能力，解决5G网络发展的重大挑战，推动网络向以智为先的方向演进。
- 未来趋势：AI与5G的深度融合将推动网络智能化，实现业务、体验和网络规建维优的全面升级，加速经济社会的数智化转型。
此总结基于提供的文字内容进行归纳，完整涵盖了5G网络AI应用的主要内容、关键数据和技术方向，突出了无线网络AI应用、核心网智能控制面AI应用以及未来技术演进的愿景。
