在5G移动通信系统中引入AI技术，不仅能够提升和增强传统网络业务和网络服务能力，更能进一步拓展5G应用新场景。在传统网络应用场景中，AI技术对提升5G网络的运维能力和用户体验起到关键作用ag真人线上地址。本白皮书重点介绍了5G网络AI应用的发展趋势★■、总体架构◆◆、典型场景特点及解决方案和未来演进，为5G网络引入AI应用提供指导。

　　典型应用场景：科学合理实现通信与AI技术相结合，赋能网络新能力，进行智能业务实时保障，提升用户业务体验■★■■■■；在网络优化场景中◆★★◆，基于智能网络优化技术细耕网络，实现资源合理化使用■◆★■◆◆；践行企业责任，基于智能化节能技术实现可持续发展，通过三个典型应用场景落实无线网络AI应用◆◆◆★★◆。

　　未来随着网络持续发展，后续部分场景下网络问题需要跨域协同解决，伴随着未来AI能力泛在，届时需要多网元间AI能力协同，重点需要无线与核心网配合★◆■■，协同实现网络问题的端到端解决。

　　用户行为预测：核心网AI通过对用户行为数据的深度分析和建模★■，可以提供精准的用户行为预测能力，进而优化网络资源分配、提高服务质量■◆★★◆■，并促进个性化服务的发展。

　　两级BBU架构：网络智能化技术对基站算力提出了新的挑战，需要基站为AI模型提供计算能力、存储能力等。通过在基站内部署新增算力，如新增智能融合板的方式■★，构建两级BBU部署架构，为无线网络AI应用提供硬件能力■■■★。

　　2024年◆★，5G-A 已经从愿景走向现实，商用元年正式开启◆◆■。面向未来，标准协议持续演进，赋予5G-A更强的生命力；业务应用不断扩展，带来更广阔的应用空间。在5G-A时代，无线网络首次明确构建“内生智能”的核心能力，针对多种业务需求如裸眼3D◆★★◆◆、工业大上行★■、沉浸式XR◆■■◆、通感一体★■、低空通信◆★★■■、高精定位等，引入通信大模型、意图驱动等智能化技术◆◆◆，此外随着3GPP标准的推进■★，终端及芯片也逐步关注内生AI在通信中的应用，旨在提升空口的性能，形成AI融合的立体智慧网络，推动无线网络数智化转型。

　　核心网作为业务连接中心★★■■★◆，是业务使能的关键■◆★。为推进核心网智能化演进■★，3GPP定义了NWDAF（网络数据分析功能）★★■◆，将数据采集、模型训练、推理分析等AI基本能力引入网络运行机制。基于3GPP的定义，NWDAF可与业务智能运行深入融合，实现逐用户、逐业务的实时数据采集◆■★■■、智能感知、分析推理◆■、决策闭环，为智能业务体验感知与保障提供了新思路。

　　三是网络需求差异大■◆◆。较之4G网络主要关注下行速率，5G网络还需要关注时延■■★■、接入用户数■◆◆、SLA保障等多种网络要求，不同业务★◆、场景对网络需求差异化大。

　　本白皮书对核心网中基于业务的体验升级场景■◆■、5G+AI用户画像场景、基于客户及特定场景的资源保障场景及其解决方案进行了深入挖掘和阐述■★■◆★★。

　　新一轮科技革命和产业变革深入发展★◆◆★，信息和能量融合创新纵深推进，数据、算力■★★★■、AI共同构成新质生产力的重要驱动因素。随着业务应用及场景的多样化发展，5G通信技术面临信道模型更复杂、数据处理更庞杂、网络需求差异大、跨域融合要求高等挑战。AI技术具备的海量数据603138）分析能力◆★◆、复杂任务处理能力、灵活适配能力◆★◆★、智能决策能力，可以有效增强5G网络能力。中国移动600941）提出“5G网络AI应用★■◆★”技术方案，旨在将5G通信技术与AI应用相融合，构建◆◆■★◆“内生智能”的核心能力，解决5G网络发展的重大挑战，实现网络提质增效，推动网络向以智为先方向演进。目前已在基于业务的体验升级、智能网络优化、智能网络节能、5G+AI用户画像★★、基于客户及特定场景的资源保障等方向进行重点布局■★◆，后续将驱动“+AI”向■★★◆“AI+”跨越式发展，推动5G网络与AI技术双向赋能，助力经济社会数智化转型。

　　5G及5G-A可提供更高的数据传输速率★★■■、更低的延迟、更广泛的连接、更强大可靠的性能以及更加极效智能的网络，满足日益增长的数字化需求◆◆■■★，对网络提出新的技术挑战。

　　接口能力开放：基站内AI应用会产生丰富的价值数据，如业务感知数据等，此类数据及能力与传统的无线性能数据区别较大◆◆■★，属于AI特有数据。基于OpenAPI技术，实现网元的智能化能力标准化开放，提供细粒度数据及评估能力。向上为高层进阶的AI模块实现数据开放，向下让运营商一定程度实现与基站内AI能力的协同◆★。

　　个性服务推荐：网络实时获取用户的位置信息★■◆★◆■、业务流量等数据,这些数据通过NWDAF进行实时采集★■■、分析。然后，利用机器学习等AI算法对这些数据进行分析，生成用户画像。基于用户画像★■★■◆，网络可以根据用户的实时需求和偏好，动态调整业务流量，优化服务优先级。例如，对于喜欢观看高清视频的用户，网络可以优先分配带宽资源★■◆◆，确保其观看体验的流畅性◆◆★★★。

　　2024年中国移动重点对基于业务的体验升级、智能网络优化、智能网络节能、5G+AI用户画像、基于客户及特定场景的资源保障等典型应用，基于网络AI应用开展技术攻关与验证■★★■◆，并将联合产业共同探索网络侧更多应用。同时，网络智能化能力也将逐步与终端协同，进一步提升网络效率。

　　AI与网络融合作为5G-A的关键特征之一，将在网络规划、运行◆◆★■、优化■★★、管理、运维等各个环节中发挥更大作用◆★，推动网络向更加智能化、自动化、高效化的方向发展。核心网作为移动通信网络数据流向和控制的中枢，将在未来网络AI融合演进中占据重要位置。核心网网元将逐步内生AI能力，形成端到端AI服务自闭环◆◆■，引入机器学习■◆★★、大模型■◆■、数字孪生等AI前沿技术，对内赋能网络本身提质增效，为接入网、承载网以及其它通信网络提供AI基础能力底座，对外使能工业、医疗、教育、媒体等千行百业，在沉浸实时◆★■◆★、智能上行◆★★◆■、工业互联、通感一体等多个应用领域带来新的价值增长点和发展机遇。

　　四是跨域融合要求高。从传统通信方案只关注单域能力◆◆◆，伴随网络演进水平维度需要考虑网络、终端及业务的协同，垂直维度需要考虑感知能力★■★■、业务特征等因素与通信能力的匹配。

　　二是数据处理更庞杂。除了传统的通信性能指标、基站及核心网数据等★◆★■，还需持续引入业务体验数据、用户行为数据等◆★◆★★◆，此外数据粒度也会从15分钟级统计细化到1分钟级，个别特殊场景到秒级数据◆■◆◆■★，该变化会引来数据分析量成倍增加★■◆◆。

　　随着无线AI应用演进，国际国内通信标准组织也开展了积极的讨论★■◆■，对无线网元以及网管的AI应用架构进行了定义，其中★◆★★◆★，无线OMC平台（Operation and Maintenance Center）负责无线单域内的网络智能，基站负责基站内的网元智能★■★◆★，整个网络通过分层处理来实现更高效的无线AI应用。

　　一是信道模型更加复杂◆★■★★。在网络覆盖到工业封闭园区、低空等特殊场景后，传统覆盖地面的信道需要延展到密集大型封闭空间★★■◆、低空等，造成信道模型复杂度提升。

　　业务感知：传统网络的流量管道能力ag真人线上地址■◆■◆，无法实时识别业务应用及特征变化，无法实时感知用户使用业务的体验。但实际上■■，要实现按需的精准体验保障■◆★、提高移动用户端到端业务体验感知★■★◆，需要网络具备高效实时的业务感知能力。

　　固定场景保障★◆■：5G核心网的AI能力可以提供精准的流量预测■◆★、智能化的资源分配和优化■■★★、以及实时的网络状态监测与调整■■，从而保障固定场景下的网络服务质量★■■◆。灵活场景保障：5G核心网的AI能力可以通过灵活的网络资源调度■◆、快速的网络部署与优化、以及智能化的网络状态监测与调整，实现对灵活场景的高效保障■■◆◆◆■。

　　体验升级：NWDAF的引入，为AI内生于核心网策略控制和闭环优化提供了基础框架，可实现面向特定用户、特定业务★◆◆、特定场景的定制化业务体验升级。