张悠雨生殖器随着5G商用落地，临近不惑之年的移动通信技术与过了甲子之年的人工智能技术，从独立演进开始走向深度融合发展。

　　“5G+AI”已经被业界视为一组最新的通用目的技术（指那些可以对全球或者国家经济体产生影响的技术）组合，被寄望能够赋能各个垂直行业，以应对各行各业随着技术发展面临的复杂问题，实现降本增效的目的。

　　尤其近一年多的时间里，随着大模型技术的突飞猛进，人们对于AI加持千行百业的现实性和推进速度也更加乐观，期待着远景快速变为现实。

　　移动通信为什么需要与AI融合，这种融合的背后有着怎样的必然性？AI会如何影响移动通信，这些影响有哪些是已经发生的现实？大模型的出现，又会对通信行业带来哪些新的机遇？AI和通信的未来将会如何发展？

　　在本文中，我们将翻开一部技术融合的叙事长卷，深入探讨AI和通信技术如何相互交织、相互促进，共同编织出一个全新的科技故事。从最初的相遇到如今的深度合作，AI与通信技术的结合不仅是技术领域的一次飞跃，更是人类探索智能化世界的一次宏大叙事。

　　通信的本质，在于通过各种通信技术（例如移动通信、卫星通信、固定网络通信等）将信号中封装的信息从出发点传到目的地。衡量通信质量的标准是信息从发送端到接收端是否可以精确、完美地复现。

　　在移动发展早期，通信业务以简单的语音处理为主。尤其是从1G到3G这个阶段，移动通信网络与业务的生态体系还不够完善，此时的主要任务是业务生态体系完整性的构建。

　　到4G阶段，生态系统基本实现了网络系统全IP 化，支持语音与数据业务，更重要的是，这一阶段，移动通信开始尝试赋能垂直行业，业界也开始提出移动通信网络自动化与智能化的需求和发展理念。

　　再往后，随着移动通信网络变得日益复杂以及通信业务生态日益多样化，通信网络基础设施和业务系统需要面对的复杂场景也越来越多。

　　这些复杂场景依靠传统的人工规则预定义与执行的处理和管理能力已经无法满足需求。由此，自动化、智能化的体系和手段也就成为通信系统中越来越突出的需求，唯有如此，才能保障网络与业务持续的运行与发展。

　　另一方面，自2001年3G商用，到2020年5G广泛商用，移动互联网及数据相关业务在这20年中得到了蓬勃发展，通信生态系统中产生的海量大数据，也为人工智能在通信领域的发展和应用提供了天然、高质量的数据源。

　　整体而言，现代移动通信系统经过近40年的发展，已经逼近香农极限，也即通信效率和性能已经非常接近理论上的最优性能。此时，区别于传统的分层自治方式，利用人工智能技术将通信系统考虑为一个整体模型进行分析与优化，则有可能将通信系统智能化的发展推向一个新的阶段。

　　受算法、算力、需求等方面的影响，早期的移动通信系统并不涉及人工智能应用。直到2008年，3GPP开始定义SON功能后，通信领域才开始探索各种人工智能算法对SON的应用。

　　SON是“Self-Organizing Network”的缩写，中文意思是“自组织网络”，是一种自动网络管理技术，主要目标是减少人工干预，通过自动化过程来优化和管理网络性能。

　　研究初期，主要利用遗传算法、进化算法、多目标优化算法等分布式优化算法对网络的覆盖和容量进行优化。后续，机器学习技术被引入，用于网络实现自组织、自配置、自优化、自治愈的关键方法。然而，通信人工智能线年，在国际电信标准组织3GPP RAN第78次全体会议上，5G NR首发版本正式发布，这也意味着全球第一个可商用部署的5G标准诞生。

　　此外，自组织网络（SON）应用通过人工智能实现了网络的自配置、自优化和自愈合，涉及到多个方面如网络覆盖、节能管理和移动性优化等。

　　另一方面，O-RAN平台推出了基于AI的无线智能控制器（RIC），旨在实现无线资源、移动性和连接管理的智能化。

　　此外，网络软件供应商Mavenir在今年年初宣布，推出了一款O-RAN联盟无线接入网智能控制器(RIC)。作为新一代开放式RAN网络智能产品，Mavenir O-RIC能够通过开放式应用编程接口(API)构建差异化服务，可实现智能闭环端到端网络调整，从而优化网络性能，提高成本效率，并尽可能改善用户体验。Mavenir O-RIC提供网络智能即服务(NIaaS)，可带来关于网络的细粒度深刻洞察，帮助客户通过先进的智能技术构建解决方案。

　　人工智能在这里主要应用于预测网络故障、缩短恢复时间、优化信号质量等方面。此外，为了适应5G时代的需求，构建基于IPv6的智能IP网络也成为发展趋势。这里的智能化涵盖了灵活的网络路由、保障网络服务水平、提升网络传输的确定性等方面，其中人工智能技术发挥着关键作用。

　　近年来，高通、紫光展锐等知名芯片生产商在智能芯片领域取得显著进展，相继推出了多款智能化产品。与此同时，模组生产企业如广和通、美格智能和有方科技等，也基于这些创新芯片技术推出了各式各样的智能模组产品。

　　根据中兴通讯发布的《5G网络智能化白皮书》，未来5G网络的智能化应用场景可分为四大类别：网元智能、预测智能、运维智能和边缘智能

　　通过AI技术的应用，5G网络能够实现业务体验的全面优化闭环。这包括对用户体验进行智能评估和监测，结合业务需求和网络能力进行综合分析，以及通过反馈机制进行策略调整和跟踪，以实现成本和体验的最优匹配。

　　通过智能数据分析，建立用户体验指标和QoS（服务质量）指标之间的关系模型

　　此外，网络智能技术还能利用电信行业的算力、数据和应用场景优势，推动端管云生态的重新定义，构建新的商业模式

　　在AI大模型成为焦点之前，无线AI领域的研究主要集中在使用小型模型解决特定、局部问题。这些小模型专注于细分场景，处理特定的问题。与小模型相比，大模型展现出更强的通用性和泛化能力，以及显著降低AI应用门槛的潜力。大模型能够利用少量数据进行微调，或者甚至无需微调即可应对多种场景的任务。

　　AI大模型在移动通信网络中的应用预示着门槛的降低和效率的提升。数据断点将被有效连接，专家的经验得以积累并融入网络中，网络的维护、运营和用户场景化需求适配将更加智能化和动态化。大模型在移动通信网络中的多重作用包括：

　　AI大模型的引入是通信行业迈向更高智能化水平的关键步骤，随着AI大模型与通信行业融合地不断深入，我们可以期待一个更加智能、高效和安全的通信网络环境，为用户和企业带来更多的创新和便利。

　　展望未来，AI在通信领域的应用不仅将更加深入和广泛，而且有望开启通信技术的新纪元。随着5G和即将到来的6G等新一代通信技术的不断发展，AI的角色将从一个辅助工具转变为网络的核心驱动力。在基础设施建设、网络管理、安全保护、以及最终用户体验的优化等各个层面，AI的影响将是全面且深远的。这种影响不仅限于提高网络的性能和可靠性，更关键的是，它将为用户带来更为丰富、个性化和智能化的通信服务。

　　此外，通信也不再仅仅是信息的传递者，而是成为了智能化社会的枢纽和基石。AI的加入，将赋予通信网络以前所未有的智能化和自适应能力，使之不仅能够处理当前的需求，更能够预见和适应未来的变化。这种前所未有的融合，将是一个持续演进的过程，每一步的进展都将对我们的生活和工作方式带来深刻的影响。

　　《通信人工智能的下一个十年》，电信科学《AI赋能网络智能化转型，行业迎来新机遇增持》，东吴证券《6G 移动通信网络数据服务与数据面》，物联网学报《基于人工智能的5G 无线网络智能规划和优化》，智能城市应用《5G网络智能化白皮书》，中兴通讯《大模型时代，AI如何助力移动通信？》，C114《从R18进展看5G-A架构演进》，华为技术专栏《浙江移动联合华为率先完成5G核心网智能化网元NWDAF首个直播业务创新试点》，C114