飛象網訊（源初/文）隨著移動網絡技術的不斷進步和人工智能（AI）技術的快速發展，5G網絡與AI的結合成為未來通信網絡的重要趨勢。這種融合不僅提升了網絡的智能化程度，還顯著改善了用戶體驗和網絡性能。

九成運營商計劃將AI納入戰略

移動網絡的應用從傳統的語音、數據、視頻業務擴展到裸眼3D、XR等新興業務，對網絡提出了更高的高速率和低時延要求。此外，行業應用對大上行和精準定位的需求也日益增長。AI技術的快速發展，使其在數據分析、模型構建、智能決策等領域的能力持續增強，從而推動5G與AI的深度融合。

根據中國移動發布的《5G 網絡 AI 應用典型場景技術解決方案白皮書(2024)》中提及，未來三年，全球91%的運營商計劃將網絡智能化納入其戰略并持續投資。通過將AI技術應用于5G網絡，可以實現智能化業務感知與保障、智能網絡優化和智慧節能等多方面的價值。AI可以實時監測和分析用戶業務，確保服務質量；基于AI的網絡優化技術，可以實現資源的高效利用；通過AI預測網絡負載，動態調整設備功耗，降低能耗。

AI在5G網絡中的典型應用場景

在無線網絡中，AI的應用技術架構包括無線OMC平臺和基站的分層處理。無線OMC平臺負責單域內的網絡智能，基站則負責網元智能，通過分層處理實現高效的AI應用。無線網絡中的AI應用主要包括智能業務實時保障、智能網絡優化和智能節能。結合通信與AI技術，提升用戶業務體驗；基于智能化技術優化網絡，實現資源合理化使用；通過智能化節能系統，預測并調整基站的運行狀態，降低閑時能耗。

核心網作為業務連接的中心，其AI應用技術架構包括內生AI、智能聯合控制與決策、智能感知及可視化三部分。通過用戶行為分析和定制化QoS決策，實現智能用戶體驗感知和業務識別，形成體驗質差感知-保障優化-體驗狀態感知的閉環。支持AI模型在網絡中的部署應用，通過智能決策能力生成策略建議，實現全局的策略智能推薦。實時感知應用類型、KPI/KQI數據和網絡負載狀態，并將部分數據及分析結果開放給業務平臺，提升用戶體驗的可視化水平。

在重大活動和賽事等靈活場景中，AI技術可以通過流量預測與資源調度、快速網絡部署與優化、智能化網絡狀態監測與調整等方式保障網絡質量。基于實時流量監測和歷史數據分析，預測活動期間的流量需求，提前調度網絡資源；通過自動化網絡規劃和部署工具，快速完成網絡部署和優化，確保緊迫場景中的網絡服務質量；實時監測網絡運行狀態，及時調整網絡資源，確保用戶的網絡體驗。

5G+AI帶來優質網絡體驗

《5G 網絡 AI 應用典型場景技術解決方案白皮書(2024)》中認為，未來的無線網絡AI技術將繼續提升智能化水平，進一步融合AI與通信技術，實現更高效的網絡優化和智能化業務保障。核心網AI技術將繼續優化智能控制面和用戶體驗，推動AI在網絡中的廣泛應用，提高網絡的智能化決策能力。終端和芯片的AI技術也將不斷發展，提升終端的智能化水平，為用戶提供更加智能的應用體驗。

在無線網絡方面，AI技術將推動新技術智能化的演進。例如，伴隨通感一體、低空智聯、無源物聯等5G-A新技術的發展，AI的結合將進一步提升新場景下的網絡性能，驅動5G-A智能化網絡步入新階段 。通感一體是5G-A網絡的關鍵價值之一，利用移動通信網絡已經廣泛部署的站點資源，提供廣域泛在的感知能力。但在復雜環境中，AI技術將有效應對各種挑戰，如減少反射雜波的影響，提高無人機識別的準確性 。

核心網方面，隨著網絡數據分析功能（NWDAF）的引入，核心網將進一步實現智能化控制。通過機器學習和大模型技術，核心網將具備實時數據采集、智能感知、分析推理和決策閉環的能力，提升網絡的整體智能化水平 。此外，AI在核心網中的應用還包括信令風暴的數字孿生仿真，通過高度仿真的虛擬環境和先進算法，提供網絡管理的預測和解決方案，提升網絡穩定性和用戶體驗 。

終端和芯片的AI技術也將持續進步，提升終端信道信息反饋的準確性和波束管理的效率。未來網絡中，大規模MIMO技術與AI的結合將顯著提升系統性能，通過AI技術進行CSI壓縮和預測，減少上行鏈路資源開銷 。此外，終端波束預測及管理技術的優化也將進一步提高系統性能，減少波束管理的開銷，提升波束選擇的準確性 。

通過無線網絡、核心網、終端及芯片的智能化應用，5G網絡與AI技術的深度融合將不斷提升網絡的智能化水平，為用戶帶來更加優質的網絡服務體驗。在此過程中，通信行業應積極探索和應用AI技術，推動5G網絡與AI技術的進一步融合與發展，為未來的智能通信網絡奠定堅實基礎。