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NR系统设计灵活且拓扑复杂，存在一系列难以建模的问题。人工智能（AI）与机器学习（ML）在近10年中得到了全产业的极大关注，因此，长春不封号电销卡 RAN也开始尝试探索AI/ML在通信网络中的应用，并在R17开启了针对无线AI/ML的研究工作，以期为运营商网络自动化与智能化提供新的思路与发展方向。该研究初步探索了AI/ML功能化框架的基本设计思路，根据最新进展，长春不封号电销卡后续工作将聚焦于数据采集具体参数定义、模型推理输入与输出的具体参数定义，以及多个模块之间交互流程的定义。同时，R17还将依托运营商最关注的网络节能、移动性优化和负载均衡三大网络自动化用例给出初步的流程性解决方案。R18将基于R17的研究成果，进行相应的标准化讨论，从而真正使能基于无线AI/ML的网络自动化与智能化部署。
面向工业无线传感网络、视频监控及智能可穿戴等场景，终端需要在保证一定的比特速率、时延及可靠性要求的前提下，降低成本并提升待机时间。因此长春不封号电销卡从R17便展开了长春不封号电销卡引入低能力终端设计的讨论，以此拓展长春不封号电销卡行业领域。同时R17还讨论了网络对低能力终端的识别设计和接入控制等方案，以保证网络的控制权及不同类型用户的体验。R18将面向资产追踪及一些无法经常更换电池的终端与场景，继续降低终端成本、能耗与复杂度。
