5G + AI 融合全景圖

王誌勤

中國信息通信研究院副院長，教授級高工，IMT-2020(5G)推進組與IMT-2030(6G)推進組組長，CCSA（中國通信標準化協會）無線通信技術工作委員會主席。榮獲國家科學技術進步獎特等獎一次、一等獎一次、二等獎兩次，國家創新獎一次，部級科技獎多次。

 

劉曉峰

中國信息通信研究院無線通信創新中心副總工，教授級高工，IMT-2020(5G)推進組 5G與AI融合研究組組長。著有《5G無線系統設計與國際標準》《5G無線增強設計與國際標準》。多項國家重大專項牽頭負責人，榮獲省部級科技獎多次。

 

沈嘉

OPPO研究員，IMT-2020(5G)推進組 5G與AI融合研究組副組長，3GPP “AI/ML model transfer in 5GS”項目報告人，2016年獲國家科學技術進步獎特等獎，著有《3GPP長期演進(LTE)技術原理與系統設計》《5G技術核心與增強：從R15到R16》等技術專著。

 

吳曉波

IMT-2020(5G)推進組5G與AI融合研究組副組長，長期參與3GPP SA2標準會議，主要參與4G/5G語音、5G智能化等方面研究。

 

劉亮

中國移動研究院技術經理，主任研究員，IMT-2020(5G)推進組5G與AI融合研究組副組長。北京航空航天大學博士，，擔任3GPP本地定位、無線大數據採集與應用、網絡自動化等多個項目的報告人。

 

彭木根

北京郵電大學教授、信息與通信工程學院執行院長、網絡與交換技術國家重點實驗室副主任，IEEE Fellow。

第　1章 總述

1.1　5G發展概述　3

1.2　人工智能發展概述　6

1.3　5G與人工智能融合整體考慮　7

1.3.1　5G智能維構建　8

1.3.2　5G助力AI泛在化　12

1.3.3　5G與AI融合關鍵問題分析　13

1.4　小結　16

 

第　2章 5G 與AI融合基礎理論分析

2.1　人工智能領域基礎知識　21

2.1.1　數據集　21

2.1.2　常用人工智能學習算法　23

2.1.3　小結　48

2.2　5G與AI融合基礎理論研究　48

2.2.1　5G與AI融合數據集建立　49

2.2.2　5G與AI融合算法及模型　57

2.2.3　5G與AI融合模擬及驗證方法　60

2.3　小結　62

 

第3章　5G 無線側引入AI技術

3.1　5G無線系統設計簡述　65

3.1.1　5G無線系統設計架構　65

3.1.2　5G無線物理層設計　68

3.1.3　基本波形與幀結構設計　70

3.1.4　大規模天線設計　71

3.1.5　調制編碼設計　81

3.1.6　定位技術設計　82

3.2　5G無線側引入AI技術　85

3.2.1　基於AI的頻譜效率提升　85

3.2.2　基於AI的定位增強技術　105

3.2.3　基於AI的覆蓋和容量優化　107

3.2.4　基於AI的基站節能　111

3.2.5　基於AI的移動性管理　116

3.2.6　基於AI的負載均衡技術　120

3.3　5G無線側引入AI技術標準化架構

　分析　121

3.4　小結　123

 

第4章　5G 核心網側引入AI技術

4.1　5G核心網設計簡述　126

4.2　5G核心網側引入AI技術的主要

　場景　129

4.2.1　AI輔助終端業務體驗提升　129

4.2.2　AI輔助終端行為監管　132

4.2.3　AI輔助核心網網元選擇　137

4.2.4　AI輔助V2X應用層參數調整　138

4.2.5　AI輔助網管切片SLA保障　138

4.3　網絡智能化的整體框架　139

4.3.1　網絡智能化的基本框架　140

4.3.2　網絡智能化的框架增強　141

4.3.3　網絡智能化的關鍵流程　144

4.4　NWDAF可提供的數據分析結果　152

4.4.1　業務體驗數據分析結果　152

4.4.2　網元負載數據分析結果　155

4.4.3　UE移動性數據分析結果　157

4.4.4　UE交互性分析結果　160

4.4.5　終端異常分析結果　163

4.5　5G智能網絡架構持續演進展望　166

4.5.1　如何緩解數據孤島　166

4.5.2　對漫遊場景的支持　167

4.5.3　網絡優化策略推薦　167

4.5.4　ML模型跨廠商共享　167

4.5.5　NWDAF部署建議　168

4.5.6　其他　168

4.6　小結　169

 

第5章　5G 支持AI算法及應用

5.1　基於5G的分割AI/ML與

　協作AI/ML　173

5.1.1　基本特徵　173

5.1.2　分割式圖像識別業務　181

5.1.3　網絡與機器人之間的分割式控制　192

5.1.4　機器人之間的協作式AI操作　194

5.2　基於5G的AI/ML模型下載、

　分發與共享　198

5.2.1　基本特徵　198

5.2.2　圖像識別AI模型下載　200

5.2.3　語音識別AI模型下載　207

5.2.4　智能汽車AI模型更新　208

5.2.5　基於覆蓋信息的預測性AI/ML

　模型下載　211

5.2.6　終端AI模型性能監測　213

5.3　基於5G的聯邦學習與分佈式學習　215

5.3.1　基本特徵　215

5.3.2　用於圖像識別模型訓練的實時

　聯邦學習　218

5.4　小結　222

 

第6章　5G 與AI賦能垂直行業

6.1　5G與AI融合推動產業數字化轉型　224

6.1.1　智能車聯網　225

6.1.2　工業因特網　227

6.1.3　智慧港口　229

6.1.4　智能電網　230

6.2　5G與AI融合推動社會生活智能化　231

6.2.1　智慧醫療　231

6.2.2　智慧環保　232

6.2.3　智能家居　233

6.2.4　智慧城市　235

6.2.5　智能安防　236

6.3　小結　237

 

第7章　6G 與AI融合展望

7.1　AI成為未來6G設計的核心基礎

　維度　241

7.1.1　6G智能維　241

7.1.2　6G智能維基礎設計　242

7.2　6G智能維度開發是長期持續的

　過程　243

7.3　小結　245

 

參考文獻