5G在AI的技術結合探索-產業應用問題是關鍵

  • 2019-06-11
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5G技術的出現將會直接影響現在的科技發展路徑,相關技術將能在更多場景中得以運用,通過和5G技術的結合,AI行業能夠在垂直領域中進行新的應用探索和發掘。


5G技術的出現將會直接影響現在的科技發展路徑,相關技術將能在更多場景中得以運用,通過和5G技術的結合,AI行業能夠在垂直領域中進行新的應用探索和發掘。

AI在5G中的應用場景

應用場景1:5G端到端切片智能編排和運營

5G端到端切片智能編排采集數據,掌握網絡的實時運行狀況利用人工智能技術,根據歷史數據和實時數據對網絡業務以及相應的資源需求進行預測和評估給出恰當的建議措施(如網絡切片的擴容、縮容、變更等)5G端到端切片智能運營)

應用場景2:基于AI的Massive MIMO參數優化

5G 引入Massive MIMO技術后,無線側配置參數的pattern組合有了指數級的增加。我們了解到,3G無線配置的組合是13種,4G大概有283種,5G大約是13000種。就算可以梳理一些基本的配置模板,但在后面的優化過程中,也還是會涉及各個參數的調整。所以,需要在這件事上引入人工智能的技術,來實現5G大規模天線復雜參數的智能化配置。

應用場景3:AI輔助的智能無線網絡規劃

這件事其實在4G網絡上已經在開展了。無線網絡開通前后要做路測和評估,根據收集上來的MR信息,對多個場景進行識別和分析。綜合用戶投訴、各種網絡優化的KPI等要素做大數據分析以及AI輔助的決策,幫助運維人員更好地確定把站點部署在哪里,如何配置參數,哪些質差小區能通過擴容來解決,以及哪些是無法通過擴容來解決的……并會給到一個整體的網絡部署的評估。在5G網絡部署的時候,也一定會考慮基于4G網絡的大數據和AI分析,來決定應該在哪里部署5G的站點,以及一些4G、5G協同的調整。

應用場景4:基于AI的智能邊緣計算

邊緣計算在5G階段是非常重要的發展方向,它在邊緣的DC(數據中心)里引入了服務器,也引入了支持AI運算的能力,使得可以在邊緣節點上,配合中心的DC以及用戶的終端來做AI業務的智能優化。主要有以下四點:1. 本地緩存 2. 智能定位3. 頻譜感知 4. 業務感知

應用場景5:智能基礎設施節能 1. 基于AI的智能基站節能 2. 基于AI的數據中心(DC)節能

應用場景6:AI輔助的運維優化 1. 網絡故障預測 2. 網絡健康度檢查3. 網絡告警關聯和故障定位

AI與5G融合的五大要點

1. 網絡數據規范化

首先要形成統一數據標準,降低數據處理的復雜度;其次是提取高價值數據,減少數據存儲和計算所需的硬件資源;再次是數據脫敏,對于含有用戶隱私或涉及信息安全的數據加密編碼,這將有效保護個人隱私,并且不影響AI算法對數據的分析;最后需要加強分布式并行處理,對于大體量的無線數據集,建立分布式系統,并行處理數據,提高處理效率。

2. 能力開放融合

運營商需要結合AI產業界的力量,一方面發揮自身在“云、管、端”和大數據應用等方面的優勢,另一方面積極與互聯網行業、AI產品公司等具有深厚技術積累的外界伙伴合作,不斷積累AI技術知識,學習互聯網行業在AI應用方面的經驗,以便更快、更好地將AI應用于5G網絡,推動網絡向智能化方向發展。

3. 引入技術的創新化

已有的AI算法在復雜的通信場景中未必適用,需要根據通信網絡特點對AI算法進行改進或創新,應對多樣化的多媒體業務挑戰。

4. AI應用的邊緣化

5G網絡將面向豐富的垂直行業應用提供服務,帶來更多的邊緣服務需求。多接入邊緣計算(MEC)是5G的重要技術之一,通過在靠近移動用戶的位置上提供信息技術服務環境和云計算能力,可以更好地支持5G網絡中低時延和高帶寬的業務要求。同時,MEC天然具有與AI結合的基因,它更接近數據源和基站這樣的網絡神經末梢,因此可以和5G基站、邊緣大數據系統配合。AI技術在邊緣業務場景智能化、無線網絡的開放化等方面將發揮重要作用。

5. 網絡環境的模型化

傳統網絡的路損計算、覆蓋規劃、波束成型等都涉及到對網絡環境的計算,在5G復雜網絡環境的背景下,引入AI解決與網絡環境相關的規劃優化等問題是必經之路,這需要將傳統代數計算的方法進行基于AI的建模,AI算法中的準確建模對算法的實際應用效果至關重要。針對通信網絡的多場景、時變性強等特點,進行精準化的建模,建立動態學習、持續學習的算法模型,以應對通信場景中的突發問題。

眾所周知,5G網絡可以為AI提供物理支撐,進而催生行業的多樣性。例如,5G可以為大視頻業務提供大帶寬,并且為視頻AI分析提供邊緣計算能力;5G車聯網通信技術為車載智能體與道路智能體檢的信息交互提供了低時延、高帶寬和高可靠的連接。AI能夠應用在巡檢設備、智能電報的各個流程,而5GmMTC和5G網絡切片可以為實現智能電能調度,提供網絡保障。

目前,5G網絡的基站數量激增、網絡解耦、業務多樣化、多制式并存的現狀需要引入AI以實現自動化、智能化運營。張博山講到:“賦能5G網絡已經成為企業、政府、開源基金會等進行技術研究和探究的重要領域。”

隨著5G時代的到來,在5G和人工智能的結合過程中,怎樣利用好5G和AI技術的優勢,在產業發展中發揮其最大的作用,在技術和產業結合的道路上,還有其他問題要思考。


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