1.3.1 5G智能维构建

当前5G网络虽然可以满足ITU制定的相关指标要求，但是为了实现万物智联，构建未来信息社会的宏大愿景，在完成5G第一个版本的标准之后，还在持续推进5G标准化工作。随着3GPP的版本不断演进，5G也将在多个维度不断实现性能提升。根据目前的趋势，未来的5G演进不仅包括速率、时延、连接数等指标性提升，还包括5G网络自身智能化水平提升，以及对不同垂直行业特定需求的支持。对于不同维度的演进和发展过程，都存在AI技术的应用空间。

当前，移动通信与AI结合已经成为热点，表现如下。

•学术界发表文章多。在全球各大期刊中，研究AI与移动通信结合的文章数以万计，讨论范围已经涉及通信各个领域。

•产业界关注程度高。大量企业纷纷开始从事移动通信与AI深度融合的研究与相关产品开发工作。

•受到标准组织热捧。国际与国内多个标准化组织纷纷从不同层面和角度开展移动通信与AI融合相关的研究和标准化工作。

•成为未来移动通信发展的重要技术方向。多个组织与公司把AI作为未来移动通信网络的架构基础进行研究。

在5G网络设计之初，受多重因素影响，并未考虑5G与AI技术的深度融合。随着AI技术与算力的快速发展，相关研究的不断深入，5G引入AI技术进行不断演进成为可能。虽然关于移动通信引入AI技术已经有了大量的研究，但是实际中还面临诸多挑战。这些挑战如下。

•5G引入AI的新范式需要探索。移动通信产业有自身的特点，来自不同厂家的设备需要互联互通，基于产业分工与多年国际标准化演进，已经有成熟的研究、标准化与产品化体系，而引入AI技术后，如何与原有体系进行结合的新范式还未形成。

•5G引入AI的内容需要明确。基于大量的研究，5G引入AI存在大量的潜在结合点。这些潜在的结合内容中，哪些有实际应用价值并无共识。

•5G引入AI的分工合作模式需要明确。运营商、设备商、高校和研究机构等如何分工合作，形成产业合力的路径也需要明确。

5G与AI不断融合的过程，就是不断构建5G智能维的过程，图1-6给出了构建5G智能维的系统解读。5G的智能维是基于5G大数据和算力资源开拓的以人工智能技术为基础的新资源维度。5G智能维可以被认为是与传统无线移动通信的时域、频域和空域并列的一个新维度。相较于传统的维度，5G智能维构建需要基于3项基本元素：5G大数据、算力资源和人工智能技术。5G大数据既包括5G网络中的原生数据，也包括5G承载的数据。算力资源包括5G终端算力、5G网元算力和云设备算力。人工智能技术就是以机器学习为代表的人工智能技术。构建5G智能维可以定义为：利用人工智能技术，合理使用5G大数据和算力资源，使5G更加智能、高效，同时应用与5G网络智能化适配，实现高质量的多样业务。

5G智能维的构建是通信与AI两个领域不断探索与融合的过程。对于5G大数据的挖掘需要借助一系列的AI基础理论和工具，AI工具及算法对数据和算力有比较明确的需求，在对5G网络架构进行增强性设计时既要考虑不同算法的数据需求和实际性能，也要结合相关算法对算力资源进行评估。5G网络的强大传输能力也将推动基于AI的更多应用的产生。AI相关应用的数据收集方式、计算方式、模型的部署与更新方式都需要考虑和5G网络进行动态结合，以便提供更好的服务。

5G智能维的构建可以从多个角度开展，图1-7给出构建5G智能维的3个重要维度。3个维度涵盖基础理论研究、基于AI的无线增强和基于AI的核心网增强。

1.5G与AI融合基础理论

5G与AI融合不仅涉及移动通信和AI领域的基础理论知识，还涉及如何应用AI理论解决经典的移动通信问题的基础方法论。典型的如解决移动通信问题的数据集建立方法，经典模型与算法的研究方法和仿真验证方法的建立。第2章将对5G与AI融合的基础理论进行详细的探讨。

2.基于AI的无线增强

无线网络设计是5G设计的核心，在5G新空口（NR）的初始设计中受多方面影响，并没有引入基于AI的设计。随着近年来AI技术的飞速发展和对基于AI的移动通信技术的持续深入研究，基于AI的无线增强逐步成为未来5G网络演进的重要方向。AI技术有望在频谱效率提升、节能、网络优化、移动性增强等多个领域提升5G性能。第3章将对5G无线侧引入AI技术进行详细介绍。

3.基于AI的核心网增强

5G核心网承载网络和用户管理等一系列基础功能。与无线接入网尚处于研究与探索阶段不同，核心网已经在多个环节逐步引入基于AI的处理。在标准化层面，5G核心网在R15阶段就开始了智能网元相关的研究，R16阶段开始标准化，并在R17及后续版本不断演进。围绕智能网元，支持了一系列的数据收集、传输与分析流程，从而实现集中式和分布式学习等不同学习方式下的多种用例，整体提升5G网络自动化水平。第4章将依托目前已经国际标准化的内容，对5G核心网智能化内容进行介绍。

5G智能维的构建需要充分考虑和结合通信产业的理论及产业的特点，与国际标准和产业紧密结合。对于构建5G智能维的多个方面，图1-8给出了5G智能维各个方面潜在包含的内容。对于多个维度中所涉及的基于AI的关键技术将在后续章节中进行详细介绍。不同的基于AI的5G关键技术能否在5G网络中使用还需要不断探索、研究及实践验证，对于需要在5G网元间进行信息交互的技术，更需要进行相应的标准化工作。

5G的设计充分借鉴了4G LTE的设计，采用更加灵活的架构，可以支持更加复杂的场景、满足更多样的指标要求，并支持到100GHz的频率范围。5G的基础设计构建在传统的移动通信理论基础之上，基本的设计原则是把端到端的通信过程划分为多个环节，每个环节以相应的基础理论和假设进行设计和优化。这种设计方式有其固有的优势：一方面每个环节的确定性强，有强理论支撑，能保证整个通信过程的鲁棒性和可靠性；另一方面多个环节相对独立有利于促进行业内分工，不同环节的专家专注于相对有限的领域，可以对相关设计精益求精，持续优化。

在3GPP中，分环节的标准制定与优化的特点体现得淋漓尽致。3GPP包括3个大的技术标准组（Technology Standards Group，TSG），分别负责核心网和终端（Core Network and Terminal，CT）、业务和系统（Service and System Aspects，SA）和无线接入网（Radio Access Network，RAN）方面的工作。其中，每一个TSG又进一步分为多个不同的工作组（Work Group，WG），每个WG分别承担具体的任务。其中主要负责5G新空口（NR）制定的TSG RAN又分为RAN WG1（无线物理层）、RAN WG2（无线层2和层3）、RAN WG3（无线网络架构和接口）、RAN WG4（射频性能）、RAN WG5（终端一致性测试）几个工作组。每个工作组针对不同的项目开展具体的研究和标准化工作。

对于一项技术的标准化，将由来自不同公司的多个工作组的专家联合完成。以大规模天线技术为例，目前的5G大规模天线设计基于有限信道信息下的容量最大化方式设计，具体又分为大规模天线的传输方案设计、码本设计、导频设计、信道信息反馈设计、波束管理设计等多个环节。对于各个环节的设计，有严格的假设和对应的应用场景，各个公司根据相应的场景和假设对各种方案进行仿真性能比对，综合考虑性能、复杂度、普适性、算法成熟度等各方面的因素进行标准化。不同环节的标准化还会涉及多个工作组，例如大规模天线相关的基础设计在RAN WG1进行标准化，相关参数配置在RAN WG2进行标准化，设备实现性能及测试方法在RAN WG4和RAN WG5进行标准化。

目前对于有比较明确的移动通信理论支撑且适用于分段优化的设计已经有比较好的支撑，进一步采用基于AI的设计的空间很小，典型代表如信道编码。5G标准中采用的LDPC码设计和Polar码设计在满足一定信道条件约束下，其性能距离香农极限已经非常接近，而且现有的编译码算法也非常成熟，其复杂度和性能已经得到很好验证。对于这些内容再引入基于AI技术的设计潜在增益有限，研究所需投入和替换现有设计成本也较高，在5G网络中采用可能性相对较小。

总体看，对于5G中涉及环节较多、很难直接建模求解的问题，基于AI的技术存在很好的应用前景。通过5G智能维的构建，不仅可以很好地利用算力来全方位提升5G各方面性能，还可以打造绿色、智能、易于部署与维护的网络。5G网络智能维的构建，也将为未来6G网络采用AI技术打下坚实的基础。