在5G牌照發放后，基于5G未來廣闊的市場前景以及改變社會的美好愿景，更多的人投入到5G建設中來。但是5G發展，從頭到腳都是“新”的，越來越多的問題在5G網絡建設中暴露出來。5G網絡如何降本增效？大帶寬、低時延、高可靠性能如何保證？碎片化5G應用如何更好地進行管理，從而讓行業客戶便利地使用？

辦法總比問題多。人工智能/機器學習（AI/ML）正在成為解決5G發展問題的“神兵利器”。這毫不夸張，人工智能是這幾年最廣為人知的詞匯之一，人工智能也成為全球熱門的工作崗位，越來越多的人投入到人工智能的研發和工作當中。通信行業的很多專家也開始研究如何將人工智能的強大能力賦能到5G建設中去，目前已經取得了突破性成果。

在無線領域，網絡復雜性在4G時代就已經開始呈現增加的趨勢，隨著5G的到來，這種趨勢在加速。在大多數運營商市場，無線網絡仍然是集中、單體且同構的，且幾乎只傳輸語音，頂多傳輸數據，這些網絡在一定程度上經過優化，但優化的效果有限。

據諾基亞預測，一個典型的5G節點有超過2000個參數，當我們從4G遷移到5G時，這一操作的復雜性將增加50倍。事實上，網絡中所有位置和組件都使復雜性有所增加。未來，智能城市、遠程健康監控和自動化生產線不會容忍停機時間，消費者的生活也將通過可穿戴技術和智能媒體與網絡更加緊密地聯系在一起。

《Senza Fili深度解析：人工智能和機器學習為何正當時？》報告表示，我們正來到一個時間節點，依靠人類轉動這些變量的控制旋鈕是不可能的，或者說至少是比較浪費的。在這種情況下，人工智能/機器學習與自動化對于運行無線網絡不僅有益，而且必不可少。

“通過4G、MEC和最終的5G，我們將獲得更加復雜的多維網絡。這是我們目前在4G和MEC中面臨的問題，也是我們將在未來的5G和MEC中面臨的問題，同時也是我們已在不同類型應用中遇到的問題。”英特爾數據中心事業部副總裁兼5G網絡設施部總經理林怡顏表示。

人工智能和機器學習代表了強大的工具，可以增強人們分析和操作復雜系統的能力。隨著人工智能變得越來越聰明，5G將成為最大的受益者之一，為未來幾年媒體、交通和商業變革增添更多力量。

使用人工智能/機器學習可以使運營商以自動化的方式優化無線網絡、可處理大型輸入數據集、可推薦網絡或網元配置以滿足既定目標的工具。從長期來看，隨著人工智能/機器學習得到更廣泛的部署，預計將為端到端的網絡優化提供信息依據，用來補充或替代單一功能和網元。人工智能還可能會對網絡中每個網元和功能進行優化，最大限度實現諸如體驗質量或端到端延遲這類取決于多個網元或功能的目標。

人工智能/機器學習日益普及的一個例子是將邊緣計算與網絡切片結合，提高對多個服務和用例的支持，更重要的是，實現它們在同一位置的共存。例如，為了優化體驗質量，運營商不僅要協調網絡切片和邊緣計算，還要協調回程和前傳，并且必須考慮RAN條件（例如，擁塞和干擾、資源可用性、來自不同應用的流量負載），還需要從設備獲取性能數據，從而根據活躍應用提出的要求和需求，在應用層面為優化網絡提供建議。

如今，基于人工智能的強大能力，越來越多的企業和運營商開始表現出對人工智能的濃厚興趣。

“我們一直在和運營商討論利用人工智能和機器學習提高網絡效率并更好地為客戶提供服務。企業迫切希望利用人工智能和機器學習來收集更多數據并運行實時數據分析，從而提高運營效率。運營商和企業都在積極發展5G和人工智能。運營商意識到，未來需要利用人工智能來實現高效的網絡管理。”林怡顏表示。

AI能夠應用在5G網絡的六大業務場景

人工智能具有如此強大的優勢，如果真的要在5G網絡中落地，可以應用在哪些方面呢？ABI Research調查顯示，電信運營商人工智能的應用主要集中在六大領域，分別是：消費者管理、網絡加速、小區站址與基站管理、網絡自動化、運營商內部流程優化、網絡安全。

在消費者管理方面，AI可以輔助客服管理。由于大規模培訓數據庫相關聯的技術能力和效率得到了提升，電信公司正在尋找成熟的IT供應商。單一的基于云的環境為多通道平臺鋪平了道路，這些平臺利用一個統一的人工智能/機器學習環境來服務多個應用程序、門戶網站和外部通道。一個統一的人工智能/機器學習環境可以完善電信公司的連接主導地位，可以使電信公司更深入地進入企業市場。Facebook和谷歌已經采用AURA來進行用戶管理。

在基站和站址管理方面，很多運營商都在探索人工智能如何改善蜂窩網絡的性能和管理能力。在該場景下，人工智能可以用于流量優化、VoLTE質量優化和智能能源節省，但目前的應用還僅限于試驗階段。自主蜂窩網絡是基站自動化的最終目標，人工智能有望加速這一目標的實現，華為和愛立信正在使用大數據和自學習能力提升基站管理的自動化水平。

在網絡安全方面，小公司和初創企業正在展示人工智能/機器學習如何幫助企業提升網絡安全能力。谷歌、AT&T、埃森哲和Verizon等公司則專注于調整內部安全策略以增強網絡彈性。運營商、供應商和初創企業之間開展合作可以創造更大的網絡彈性并帶來新的機會。人工智能對于安全應用的優先級不高，不過人們對自動化威脅越來越感興趣，這種“實時”的人工智能安全層，可以用于監控網絡。

在OSS/BSS現代化方面，供應商正在推出一系列支持人工智能的分析平臺，推動下一代OSS/BSS發展。這些平臺有些是內部開發的，有些是與大型的認知智能和云提供商合作開發的。電信公司正在采取一種“狹義的人工智能”方法，即調整人工智能/機器學習產品，以解決當前針對服務層和OSS/BSS級別的部門或領域級別的特定業務問題。

在網絡自動化方面，人工智能輔助網絡自動化仍處于初級階段，跨多個網絡域建立統一的數據標準還有待完成。目前該領域的研究焦點在于虛擬化、人工智能輔助服務和網絡編排。在這些方面，電信運營商主要與網絡供應商合作試點項目，初創企業參與較少，電信公司既可以為網絡自動化構建內部人工智能，也可以與ONAP和ETSI OSM等平臺的專業網絡供應商合作。

“未來開展面向5G的網絡智能要從三方面努力，一是統一的自動化戰略和頂層設計，二是NFV/SDN是網絡智能的基石，三是行業生態的開放合作是必要條件。”日前，英特爾數據中心和銷售事業部技術方案專家（TSS）、電信NFV/SDN/MANO/AIOPS解決方案架構師董杰表示。

5G≠4G+1G

在近日舉辦的MWC19上海上，多位運營商高層表示，5G≠4G+1G，5G網絡將成為寬闊的高速公路，讓更多垂直行業客戶在這張網絡上開展豐富多彩的應用，從而實現傳統網絡的轉型升級，帶動整個社會的發展。人工智能在5G應用方面也將大展身手。

人工智能可以改善5G時代業務應用的體驗。如無人零售可以通過人臉識別、數據收集、自動扣費等人工智能的能力來降低成本，提高支付效率和門店運營的效率；在工業領域，可以采用人工智能實現物品識別、物件快速分揀，甚至可以讓機器人完成流水線工作，并通過數據分析優化產品線效率；在交通領域，基于人工智能的無人駕駛，可以提高交通運行效率，使出行更便捷。因此人工智能應用在垂直行業場景中，可以更好地實現減員增效，創造新的商業模式。

基于人工智能與5G的緊密關系，英特爾認為，作為當下最重要的兩股變革力量，5G與AI的歷史性交匯將產生“乘法效應”，“兩者是相輔相成的”，林怡顏強調，AI可以幫助5G在部署規劃、運行維護等方面實現高度的自動化和智能化，并進一步推動5G技術的演進和發展；同時5G對AI的落地至關重要，還能幫助實現在整個AI架構上把邊緣利用起來的可能，帶動端到端、全面的智能升級，讓智能無處不在。

因此，相信在未來的5G網絡建設和5G應用推廣中，人工智能的身影將隨處可見。二者的交匯將迸發出更加強大的能量，更好地改善人們的生活。