根據ITU定義的5G網絡適用的eMBB、uRLLC及mMTC三大技術應用領域，大規模天線陣列、新型網絡架構、新型多址技術、超密集組網技術、D2D通信技術等十二項關鍵技術，網絡的規模和復雜程度都遠超以往。快速變動的動態業務使得通過人力進行參數配置與使用專家經驗制定策略的方法已經無法滿足需求，將5G 網絡與AI相結合，可有效提高5G 網絡的智能化程度，使網絡從人工配置參數與使用專家經驗制定策略變為網絡智能配置參數與智能策略自動生成成為可能。

　　人工智能應用于5G基站覆蓋智能優化。目前5G技術研制和標準制定工作正有條不紊的進行，但是其商用化部署仍存在許多實際困難。大規模MIMO、非正交技術、超密集組網等5G核心技術在大幅度提升頻譜效率的同時，也使得網絡拓撲更加復雜，干擾控制、小區間協調、傳輸資源及部署成本等問題越發突出。僅依靠人工采集和分析各項數據，不僅耗時耗力，而且難以保證得到最優方案。利用AI技術，自動對數據進行分析，可以在極短的時間內，從上萬種參數組合中找到最優解，大大降低5G商用化部署難度和成本。

　　人工智能應用于5G異構網絡接入控制。未來5G網絡將是宏基站與微基站結合，4G、5G、WiFi、D2D等多種接入方式并存的異構網絡。與此同時，隨著業務范圍的增加，用戶的需求更加復雜多變，僅采用Wifi優先的接入規則難以滿足以用戶為中心和資源利用率最優化的業務需求。AI技術可以通過主動分析用戶的業務需求和網絡環境，自動選擇最優的接入網絡。并且可以根據用戶的移動軌跡和接入歷史，進行預設置，實現不同網絡、不同小區之間的平滑過渡，進一步提升用戶體驗。

　　人工智能應用于5G網絡切片資源管理。網絡切片即根據不同業務的場景需求，將網絡中的基礎設施及相關資源利用虛擬化技術分割為若干虛擬網絡，其中每個切片根據業務場景需求和話務模型不同，可以單獨的定制、剪裁與編排相關資源，已滿足其業務需求。利用AI技術可以識別不同業務場景，匹配網絡切片模板，并根據業務需求規模申請所需的網絡資源，使用虛擬化分割技術根據切片模板實現虛擬網絡、服務編排與接口實例化等功能。在運行過程中實時監測切片狀態，提高資源調整的速度，加快功能升級的部署，業務下線后迅速撤銷并回收切片資源，進一步提升網絡靈活性和網絡資源利用率。

　　人工智能應用于5G網絡運行維護。5G的一個重要特征是將人與人之間的互聯擴展到萬物互聯，網絡規模與復雜程度空前龐大，運行與維護成本大幅度提升，傳統依靠人工和預先策略的運行維護機制已無法滿足需求。在網絡運維中引入人工智能，可以通過對歷史數據的深度挖掘，建立網絡健康度模型，對網絡的運行態勢進行評估和預測；通過人工智能的時序推理能力，可以對網絡的流量趨勢進行預測，實現網絡資源的合理調配與預留，在高效服務保障的同時大幅度節省能耗；通過對監視與告警信息的關聯性分析，可以精準的定位到故障位置及根因，實現網絡故障的快速維護。

　　人工智能應用于5G網絡安全防護。5G時代面臨著嚴峻的安全形勢：一方面大規模、復雜網絡環境中入侵檢測、病毒防御更加困難。另一方面，隨著車聯網、工業物聯網等萬物互聯模式的發展，網絡攻擊行為造成的危害也將更加嚴重。傳統網絡防御工具通過匹配已知惡意代碼進行防御，黑客或病毒只需修改此前惡意代碼的一小部分即可繞開這種針對性的防御。人工智能網絡防御工具可以識別網絡中行為模式的變化并檢測異常情況，能應對未知攻擊方法。這些工具將使防御方更具前瞻性，同時更有效地對抗新型、有創造性的網絡攻擊方式，而不僅是簡單監視已知的攻擊方式。同時，利用AI技術還可以自動識別并修補系統漏洞，強化網絡安全性和可靠性。