5G网络AI应用典型场景技术解决方案白皮书-43页_1mb

中国移动5G网络AI应用典型场景技术解决方案总结

一、概述

中国移动在5G网络中引入AI技术，重点发展“AI for Network”与“Network for AI”两大方向。“AI for Network”通过AI优化网络运维、提升用户体验和降低能耗；“Network for AI”则以5G网络为平台支撑AI应用，推动社会级智能化服务。

二、典型应用场景及解决方案

1. 基于业务的体验升级
   利用NWDAF（网络数据分析功能）实时采集用户行为和网络数据，结合AI算法自动生成保障策略，优先保障语音通话、高清视频等体验敏感业务，提升用户感知。

2. 智能网络优化
   AI实现从“功能”到“任务”的运维模式转变，支持自然语言交互和资源自动编排，优化网络性能，提升资源利用率。关键技术包括故障融合诊断和性能预测。

3. 智能网络节能
   AI动态调整网络资源，通过业务感知和预测模型精确节能，降低能耗30%以上，实现用户体验与节能的平衡。

4. 5G+AI用户画像
   基于用户位置、业务数据等生成精准画像，动态分配网络资源，支持个性化推荐和安全风险识别，提升用户满意度。

5. 特定场景资源保障
   针对高铁、景区等固定场景及赛事活动等灵活场景，AI通过流量预测和动态调度资源，保障网络在高峰需求下的稳定性。

三、发展规划

• 2024-2026年：聚焦AI for Network，推进典型场景如体验升级、网络优化、节能等技术验证，并启动AI与通感一体、空口AI等新技术的融合研究。
• 2025年后：启 动Network for AI，研究移动网络为AI提供的算力、数据支持等能力，推动5G网络作为AI基础设施的发展。

四、技术演进愿景

1. 无线网络AI：通感一体、意图驱动节能等技术将增强网络感知能力，降低杂波干扰，提升目标识别精度。
2. 核心网AI：构建平台化能力，推进数字孪生技术，实现策略验证与故障预测。
3. 终端侧AI：增强CSI反馈、波束管理等功能，提升终端弱信号预测与移动性管理能力。

五、总结

5G与AI的融合是降低运维成本、提升网络效率的核心路径。中国移动通过场景化创新和技术攻关，推动网络向智能化、自动化发展，并计划与产业协同，加速5G+AI生态系统构建，助力经济社会“AI+”转型。

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