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人工智能AI正在驱动5G发展

　　　　　　大概浏览一下2019年的技术头条新闻，您可能会认为机器人确实正在接管这个世界。在每个垂直市场领域和所有最热门的市场领域---云，物联网（IoT），金融科技，大数据 - 大笔资金正在流向人工智能' target='_blank'>人工智能（AI）。　　　　目前为止，在大多数细分市场中，只使用了一种最基本的人工智能（AI）,这就是机器自动化，它能够更快，更准确，更低成本的执行需要人类的任务。一些技术非常依赖于机器智能，如果没有它，这些技术将无法真正发挥作用，因此人工智能（AI）将被充分利用在各行各业,包括当下最热门的新兴技术：5G。　　　　人工智能(AI)为何能成为5G的重要组成部分？我们仔细看看。　　

　　5G网络太复杂

　　　　5G网络需要人工智能(AI)的最大原因是它们比上一代网络复杂得多。从无线电技术本身开始，它以更高的频率工作，引入更复杂的天线配置，并采用更复杂的连接机制。　　　　在网络和服务设计层面，5G还增加了新的复杂层次。在之前的网络中，所有内容都朝着相同的基本目标进行了调整：高质量的语音和数据体验。5G网络必须支持多种用例（增强型移动宽带，超低延迟应用，机器通信），每种都服务于不同的垂直行业，具有不同的要求。　　　　与上一代基础设施不同，5G网络也更具活力。现在，网络资源可以实时地向上或向下扩展 - 甚至在单个网络切片的级别上，以响应不断变化的现实条件。它们也是非确定性的，其性能根据位置，时间，设备，应用和其他因素而波动。　　

　　5G网络将带来全新体验

　　　　5G应用在许多方面都应该具备人来所达不到的分析能力和响应能力。例如，5G的基本创新之一：上下文感知服务。如果运营商希望优化每个设备和应用的每个连接，他们需要将网络规划和监控工具从以网络为中心转变为以用户为中心的视图。这需要连续的，端到端的实时网络行为视图。反过来，这需要能够将大量网络测试和统计数据关联起来，以准确描述QoE(用户体验质量)。　　　　同样，实现5G在新垂直领域（联网汽车，工业物联网等）的价值,需要超人类的分析能力。确保这些不同应用程序的性能需要基于准确的端到端网络行为视图进行持续的网络监控，故障排除和优化。这意味着需要同时,实时地从各种令人眼花缭乱的来源收集和处理数据。　　

　　机器的崛起

　　　　最重要的是，5G网络将产生大量数据，运营商需要能够理解并处理这些数据。管理，优化和操作这种网络中的数据需要跨多个源自动关联数据，包括网络规划数据和持续测试和遥测统计。运营商还需要跟踪比上一代网络更广泛，更多样化的关键绩效指标（KPI），并跟踪这些KPI如何实时互动。　　　　除了机器,人类无法完成这些,这就是为什么每个5G技术的供应商以及每个部署它的运营商都在努力实现闭环自动化。　　　　最终，5G网络将能够在没有人为干预的情况下识别问题（服务或网络故障，负载中断，覆盖问题），诊断原因并自动修复。通过观察网络行为，5G网络中的人工智能AI应该随着时间的推移变得更加智能。最终，它甚至可以在问题发生之前对其进行预测，并主动优化网络资源，以最低的成本提供最佳性能。　　

　　始终专注于大局

　　　　5G网络确实将提供出色的新体验，人工智能（AI）将在实现这一目标方面发挥关键作用。认识到人工智能(AI)对5G的重要性，运营商应该尽可能地寻找具有更广泛，更全面的数据功能的解决方案。最后，运营商需要5G测试工具，使机器学习技术能够实时检测和评估嵌入网络中的人工智能AI的性能。　　　　通过正确的数据和模型，人工智能(AI)可以帮助运营商在其5G网络中实现前所未有的性能和自动化水平。人工智能(AI)的驱动,将使5G技术有着更高的QoE(用户体验质量)，更低的成本，更低的风险和明显的竞争优势。

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