爱立信（Ericsson）：2021年下一代互联系统中的人工智能 （英文版）（20页）.pdf

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1、下一代网络将能够几乎自主地感知、计算、学习、推理和根据商业意图采取行动，并管理来自不断增加的连接智能设备的不断爆炸的数据。人工智能(AI)在实现自动化、管理复杂性和可扩展性以及实时利用分布式系统的数据方面发挥着关键作用。这份白皮书反映了研发部门需要解决的技术挑战，以帮助通信服务提供商(CSPs)和其他行业参与者充分利用人工智能的潜力。数以亿计的连接设备、千万亿级计算和先进的通信能力的结合，使实时交互成为可能，这将导致系统的创建，其规模和复杂性超出了人类完全理解和控制的能力。这些系统的管理和运行要求极高的智能化自动化程度。不断增长的规模和大量的交互导致系统复杂性的增加，其中的一个好处是，它们使从

2、系统的不同部分收集大量数据成为可能。收集到的数据可以被输入到模型中，并用于获取深入的见解，这些见解可以用来优化和定制系统的行为。最终，系统能够从自身行为的结果中学习。我们相信，来自人工智能领域的机器学习、机器推理和其他技术，为实现管理复杂性和优化系统性能所需的高水平自动化提供了最好的机会。其中一些工作已经开始，我们可以看到在标准开发组织中支持人工智能的倡议，如第三代合作伙伴项目(3GPP)和开放无线接入网络(ORAN)联盟。然而，要充分利用人工智能的潜力，我们必须首先克服白皮书中列出的5个技术挑战。在全球范围内，csp正在部署第五代3GPP移动网络换句话说，就是5G)，也为下一代做好了准备，下一代将能够几乎自主地感知、计算、学习、推理，并根据商业意图采取行动，从而移动迈向零接触认知网络。未来的网络将能够管理不断增长的连接、智能设备和网络边缘和云的多种新用例的数据爆炸，以及复杂的网络拓扑结构。这将给网络操作、设计和推出1带来复杂性、可伸缩性、健壮性和可信性等方面的新挑战。传统上，移动网络是由电信专家设计和管理的，他们严重依赖于他们对网络拓扑结构、用户移动性和使用模式的广泛知识，以及无线电传播模型来设计和配置持续优化网络的策略。在5G中，由于更小的蜂窝和更先进的无线电技术，这些拓扑结构变得更加复杂。使用模式变得越来越少