AI技术给无线网络智能化带来了什么？

无线网络智能化，已经成为互联网产业发展的一大新趋势。利用AI、5G等技术，实现无线网络高效、快速、稳定的互联与互通，正为家居娱乐、电子商务等产业发展带来新能量。

近日，中兴通讯发布《无线网络智能化白皮书》，将AI与无线网络生命周期的各个发展阶段相融合，帮助客户应对在5G新时代所面临的各层面挑战。白皮书指出，网络智能化的演进是一个长期的过程，需要结合客户网络现状、5G技术成熟度以及网络演进策略等逐步推进。

针对客户当前关注的一些重点场景，无线网络智能化方案的应用可以给客户带来明显的收益。例如，在自动部署方案中，将传统的单站开站20分钟缩减到100个站点开站仅需3分钟，并且实现自动监控，确保数据不会漏配，效率提升上百倍;AI节能方案在实际应用中，平均节电时间是传统节电方案的2.5倍。

引入人工智能后，数据+学习会产生一个决策，使网络能满足用户需求，达到网络高效率的标准。智能在无线网络中可以分三层考虑，即接入层、终端层或边缘层、云端层。从运营商的角度来看，网络智能化核心的是网络参数(QoS参数、带宽、功率、调制方式、传输速率等)和形态(路由、切片、接入方式等)。而这些可以随着网络资源使用状态、业务类型、用户等级以及位置等参数而自动调整，以此更好地适应业务的需要。

其中，在网络和业务控制层，AI可以优先集成AI的推理能力，对网络和业务实现智能网络优化、运维、管控和安全。实现网络各层级的KPI优化、路由优化、网络策略优化等,例如无线的容量优化、覆盖优化、负荷优化等。

5G等技术的进步，也对无线网络应用造成了一定的影响。5G有三个场景，一是增强了移动宽带;二是低时延高可靠;三是海量物联网。出现这三个场景，应该归因于无线网络发展越来越遍布多个角落和场景，也就是泛在化;随着需求不断的增加，越来越场景化。

与此同时，对于5G面对的低时延、高可靠需求，越贴近用户做出决策越好，这就引入了移动边缘计算。移动边缘计算就是在基站侧引入更好的智能，及时汇总用户的信息，以及无线侧信息来做边缘的智能化处理，可以有效地降低智能处理成本。移动边缘智能不能满足所有业务需求，有一些业务还需要在云端引入智能。