网络人工智能应用白皮书_37页_1mb

报告摘要

网络人工智能应用白皮书总结

核心内容

本白皮书由中国联通与中兴通讯股份有限公司联合编撰，旨在阐述人工智能（AI）技术在网络中的应用及其对通信网络智能化、业务创新和行业转型的深远影响。白皮书围绕人工智能在通信网络中的技术发展、标准组织进展、主要应用场景、面向5G的创新应用以及网络AI能力平台等方面展开，提出AI与通信网络深度融合是实现网络智能化、提升运营效率、优化用户体验的关键路径。

主要观点

AI技术的发展：
- 人工智能技术经历了60多年的发展，从早期的专家系统到如今的深度学习、机器学习等技术，已进入新的发展阶段。
- AI技术正与移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等技术深度融合，成为第四次技术革命的重要驱动力。
网络人工智能的定义：
- 网络人工智能（Network AI）是将AI技术应用于运营商网络中，通过智能化或智能子系统替代或优化人工操作，提升网络运营效率和用户体验。
- 网络AI化演进分为三个阶段：资源统一部署、网络预测性感知与保障、运营意图驱动的智能闭环自治。
AI在通信网络中的主要应用场景：
- 网络规划：利用AI进行容量评估、自动站址规划和覆盖效果评估，提升5G网络规划效率。
- 网络运维：通过智能故障溯源、健康度预测、工单管理、DevOps等技术，实现从被动响应到主动预测的运维模式转变。
- 网络优化：借助AI进行无线覆盖智能优化、智能流量预测与路径调优，提升网络性能与资源利用率。
AI在运营商业务创新中的应用：
- 边缘智能：结合MEC与AI技术，实现无线感知服务、TCP优化、本地缓存等，提升边缘计算场景下的服务质量。
- 物联网（IoT）：AI助力工业自动化、设备感知与智能控制，推动智能终端与网络的深度融合。
- 创新业务：围绕5G三大应用方向（eMBB、mMTC、uRLLC），AI赋能自动驾驶、VR/AR、智慧家庭等新兴业务场景。
面向5G的人工智能应用：
- 网络编排：通过AI实现业务与资源的智能编排，提升网络自动化和智能化水平。
- 网络节能：基于AI的网络智能节能技术，通过预测网络业务量，实现基站和服务器的动态休眠与唤醒，降低能耗。
- 基站调优：利用AI对Massive MIMO等技术进行参数优化，提升网络覆盖与用户体验。
网络AI能力平台：
- 中国联通推出“智立方”（CUBE-AI）平台，作为AI即服务（NAIaaS）的云化平台，支持AI模型的开发、共享与能力开放。
- 平台采用分层架构，涵盖基础设施层、存储计算层、服务支撑层、应用层和系统管理与非功能属性，实现多场景部署与应用。