5G在AI的技术结合探索-产业应用问题是关键

  • 2019-06-11
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5G技术的出现将会直接影响现在的科技发展路径,相关技术将能在更多场景中得以运用,通过和5G技术的结合,AI行业能够在垂直领域中进行新的应用探索和发掘。


5G技术的出现将会直接影响现在的科技发展路径,相关技术将能在更多场景中得以运用,通过和5G技术的结合,AI行业能够在垂直领域中进行新的应用探索和发掘。

AI在5G中的应用场景

应用场景1:5G端到端切片智能编排和运营

5G端到端切片智能编排采集数据,掌握网络的实时运行状况利用人工智能技术,根据历史数据和实时数据对网络业务以及相应的资源需求进行预测和评估给出恰当的建议措施(如网络切片的扩容、缩容、变更等)5G端到端切片智能运营)

应用场景2:基于AI的Massive MIMO参数优化

5G 引入Massive MIMO技术后,无线侧配置参数的pattern组合有了指数级的增加。我们了解到,3G无线配置的组合是13种,4G大概有283种,5G大约是13000种。就算可以梳理一些基本的配置模板,但在后面的优化过程中,也还是会涉及各个参数的调整。所以,需要在这件事上引入人工智能的技术,来实现5G大规模天线复杂参数的智能化配置。

应用场景3:AI辅助的智能无线网络规划

这件事其实在4G网络上已经在开展了。无线网络开通前后要做路测和评估,根据收集上来的MR信息,对多个场景进行识别和分析。综合用户投诉、各种网络优化的KPI等要素做大数据分析以及AI辅助的决策,帮助运维人员更好地确定把站点部署在哪里,如何配置参数,哪些质差小区能通过扩容来解决,以及哪些是无法通过扩容来解决的……并会给到一个整体的网络部署的评估。在5G网络部署的时候,也一定会考虑基于4G网络的大数据和AI分析,来决定应该在哪里部署5G的站点,以及一些4G、5G协同的调整。

应用场景4:基于AI的智能边缘计算

边缘计算在5G阶段是非常重要的发展方向,它在边缘的DC(数据中心)里引入了服务器,也引入了支持AI运算的能力,使得可以在边缘节点上,配合中心的DC以及用户的终端来做AI业务的智能优化。主要有以下四点:1. 本地缓存 2. 智能定位3. 频谱感知 4. 业务感知

应用场景5:智能基础设施节能 1. 基于AI的智能基站节能 2. 基于AI的数据中心(DC)节能

应用场景6:AI辅助的运维优化 1. 网络故障预测 2. 网络健康度检查3. 网络告警关联和故障定位

AI与5G融合的五大要点

1. 网络数据规范化

首先要形成统一数据标准,降低数据处理的复杂度;其次是提取高价值数据,减少数据存储和计算所需的硬件资源;再次是数据脱敏,对于含有用户隐私或涉及信息安全的数据加密编码,这将有效保护个人隐私,并且不影响AI算法对数据的分析;最后需要加强分布式并行处理,对于大体量的无线数据集,建立分布式系统,并行处理数据,提高处理效率。

2. 能力开放融合

运营商需要结合AI产业界的力量,一方面发挥自身在“云、管、端”和大数据应用等方面的优势,另一方面积极与互联网行业、AI产品公司等具有深厚技术积累的外界伙伴合作,不断积累AI技术知识,学习互联网行业在AI应用方面的经验,以便更快、更好地将AI应用于5G网络,推动网络向智能化方向发展。

3. 引入技术的创新化

已有的AI算法在复杂的通信场景中未必适用,需要根据通信网络特点对AI算法进行改进或创新,应对多样化的多媒体业务挑战。

4. AI应用的边缘化

5G网络将面向丰富的垂直行业应用提供服务,带来更多的边缘服务需求。多接入边缘计算(MEC)是5G的重要技术之一,通过在靠近移动用户的位置上提供信息技术服务环境和云计算能力,可以更好地支持5G网络中低时延和高带宽的业务要求。同时,MEC天然具有与AI结合的基因,它更接近数据源和基站这样的网络神经末梢,因此可以和5G基站、边缘大数据系统配合。AI技术在边缘业务场景智能化、无线网络的开放化等方面将发挥重要作用。

5. 网络环境的模型化

传统网络的路损计算、覆盖规划、波束成型等都涉及到对网络环境的计算,在5G复杂网络环境的背景下,引入AI解决与网络环境相关的规划优化等问题是必经之路,这需要将传统代数计算的方法进行基于AI的建模,AI算法中的准确建模对算法的实际应用效果至关重要。针对通信网络的多场景、时变性强等特点,进行精准化的建模,建立动态学习、持续学习的算法模型,以应对通信场景中的突发问题。

众所周知,5G网络可以为AI提供物理支撑,进而催生行业的多样性。例如,5G可以为大视频业务提供大带宽,并且为视频AI分析提供边缘计算能力;5G车联网通信技术为车载智能体与道路智能体检的信息交互提供了低时延、高带宽和高可靠的连接。AI能够应用在巡检设备、智能电报的各个流程,而5GmMTC和5G网络切片可以为实现智能电能调度,提供网络保障。

目前,5G网络的基站数量激增、网络解耦、业务多样化、多制式并存的现状需要引入AI以实现自动化、智能化运营。张博山讲到:“赋能5G网络已经成为企业、政府、开源基金会等进行技术研究和探究的重要领域。”

随着5G时代的到来,在5G和人工智能的结合过程中,怎样利用好5G和AI技术的优势,在产业发展中发挥其最大的作用,在技术和产业结合的道路上,还有其他问题要思考。


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