中国电信任韦乐平表示AI正成为应对5G挑战的用力工具
在今日举行的中国电信智能5g创新发布会上，中国电信科学技术委员会主任韦乐平发表了题为《人工智能助力5g的发展》的主题演讲。在演讲中，韦乐平阐述了5g和ai的关系，他认为，ai正成为应对5g挑战的用力工具。
韦乐平指出，现阶段，ai技术迅猛发展，正在成为引发诸多领域产业颠覆性变革的前沿技术。人工智能正在从弱的智能走向强的智能，从专用智能向通用智能发展，从智能感知向智能认知迈进。
韦乐平认为，ai应用于通信领域的方向主要有四个层面。第一、前瞻性预测预防。对话务、故障、资源占用等实现预测预防，这对于改善网络质量、提高用户体验游很大的帮助。第二、高复杂度多维分析，5g来临之后，网络的复杂度将进一步提升，借助人工智能有望解决高复杂性跨域网络分析与故障定位。第三、寻找最优解。ai技术可以帮助可以在海量组合中寻找最佳网络资源配置方案。第四、减少重复人工任务。人工智能可以处理大量手工复杂业务，降低人为误操作。
“可以说，通过ai可实现网络全方位降本增效、价值挖掘、体验改善，ai已经成为行业重点关注的领域。”韦乐平表示。
对于ai和5g的关系，韦乐平认为，ai将成为应对5g挑战的有力工具，同样也可以从四个层面去理解。一是资源效率。5g无线资源（如天线参数配置）和网络虚拟化资源管理十分复杂，需要ai优化调度。二是运维效率。5g基站和业务场景更多，运维复杂，需要引入ai建立及时的预防性、主动性运维机制。三是能源效率。5g基站能耗至少是4g基站能耗的3倍，需要引入ai技术来降低基站和网络整体能耗。四是业务创新。5g将产生海量数据，需要ai技术提炼有价值的信息，开展个性化业务创新和价值经营。
韦乐平指出，ai可以从三个方面助力5g网络部署。无线资源管理方面，用现网大量无线数据来训练无线传输方案，切换参数、波束形状与信道特征、区域环境、业务分布间的匹配模型，用ai智能优化5g基站覆盖和容量。切片资源管理方面，用ai技术预测切片业务和相应资源需求，给出优化资源编排方案。边缘计算管理方面，用ai对业务和拥护移动模型间进行预测，确定边缘存储和计算资源，提高边缘资源效率。
同时，ai能助力5g网络节能。首先是基站节能，由于高频、大带宽、大规模天线等，5g基站能耗大约是4g的三倍。基于ai，可以实现节能场景识别，负荷智能的预测、节能策略的智能推荐，如通道、符号乃至芯片的关断等，实现智慧节能。其次是数据中心节能，服务器睡眠状态仅消耗20w，而工作状态消耗200-500w，耗能高几十倍。而ai可以基于深度学习，分析dc不同运维的负荷特征，在非峰值负荷期间触发负荷迁移，实现设备休眠和唤醒，达到绿色节能的目的。
除此之外，ai还能助力5g网络运维实现智慧化。如智慧告警关联和故障定位，传统方式是采用人工分析，而基于ai可实现5g网络端到端告警自动关联、智能根因分析，并实现智能排障，可大幅提升运维效率。还有预防性、主动性运维，以往现网运维为事后处理，而基于ai对网络健康指数进行预测、分析和预警，采用提前预防性、主动性运维，可大幅提升运维水平。
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韦乐平指出，现阶段，ai技术迅猛发展，正在成为引发诸多领域产业颠覆性变革的前沿技术。人工智能正在从弱的智能走向强的智能，从专用智能向通用智能发展，从智能感知向智能认知迈进。
韦乐平认为，ai应用于通信领域的方向主要有四个层面。第一、前瞻性预测预防。对话务、故障、资源占用等实现预测预防，这对于改善网络质量、提高用户体验游很大的帮助。第二、高复杂度多维分析，5g来临之后，网络的复杂度将进一步提升，借助人工智能有望解决高复杂性跨域网络分析与故障定位。第三、寻找最优解。ai技术可以帮助可以在海量组合中寻找最佳网络资源配置方案。第四、减少重复人工任务。人工智能可以处理大量手工复杂业务，降低人为误操作。
“可以说，通过ai可实现网络全方位降本增效、价值挖掘、体验改善，ai已经成为行业重点关注的领域。”韦乐平表示。
对于ai和5g的关系，韦乐平认为，ai将成为应对5g挑战的有力工具，同样也可以从四个层面去理解。一是资源效率。5g无线资源（如天线参数配置）和网络虚拟化资源管理十分复杂，需要ai优化调度。二是运维效率。5g基站和业务场景更多，运维复杂，需要引入ai建立及时的预防性、主动性运维机制。三是能源效率。5g基站能耗至少是4g基站能耗的3倍，需要引入ai技术来降低基站和网络整体能耗。四是业务创新。5g将产生海量数据，需要ai技术提炼有价值的信息，开展个性化业务创新和价值经营。
韦乐平指出，ai可以从三个方面助力5g网络部署。无线资源管理方面，用现网大量无线数据来训练无线传输方案，切换参数、波束形状与信道特征、区域环境、业务分布间的匹配模型，用ai智能优化5g基站覆盖和容量。切片资源管理方面，用ai技术预测切片业务和相应资源需求，给出优化资源编排方案。边缘计算管理方面，用ai对业务和拥护移动模型间进行预测，确定边缘存储和计算资源，提高边缘资源效率。
同时，ai能助力5g网络节能。首先是基站节能，由于高频、大带宽、大规模天线等，5g基站能耗大约是4g的三倍。基于ai，可以实现节能场景识别，负荷智能的预测、节能策略的智能推荐，如通道、符号乃至芯片的关断等，实现智慧节能。其次是数据中心节能，服务器睡眠状态仅消耗20w，而工作状态消耗200-500w，耗能高几十倍。而ai可以基于深度学习，分析dc不同运维的负荷特征，在非峰值负荷期间触发负荷迁移，实现设备休眠和唤醒，达到绿色节能的目的。
除此之外，ai还能助力5g网络运维实现智慧化。如智慧告警关联和故障定位，传统方式是采用人工分析，而基于ai可实现5g网络端到端告警自动关联、智能根因分析，并实现智能排障，可大幅提升运维效率。还有预防性、主动性运维，以往现网运维为事后处理，而基于ai对网络健康指数进行预测、分析和预警，采用提前预防性、主动性运维，可大幅提升运维水平。
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