新基建赋予了人工智能技术发挥未来产业头雁效应的重任，人工智能已经成为新一轮产业变革的核心驱动力，正在对世界经济社会发展和人类生产生活产生极其深刻的影响。5G与人工智能的融合将引发链式变革，加速万物互联、万物感知、万物智能，推动社会数字化、智能化转型发展。
本专题论文的作者是来自电信运营商、通信设备商及互联网企业等人工智能交叉应用研究领域的专家学者，论文内容涵盖对人工智能技术在通信网络、行业应用等方面的研究，包括基于人工智能技术实现网络设备监控指标预测与网络信号预测、网络故障诊断及推理、5GC SA网络运维、网络覆盖评估、网络扩容优化等方面的成果，涉及对人工智能平台及智慧中台建设思路的探讨，以及AR与 MR等人工智能前沿应用的研究进展，凝聚了专家学者们的研究成果，希望能够为读者带来有益启示。
查看全文>近年来，人工智能技术已被应用于通信网络智能化领域，以解决传统技术面对通信网络复杂化、用户体验多样化、业务场景多样化等新发展趋势所遇到的瓶颈问题。总结了中国联通在网络智能化应用方面取得的一些成果，对网络AI中台、网络智慧运营、网络服务智能化等方面的人工智能应用进行了深入分析，探讨了多种场景下的智能化应用。同时指出，中国联通在网络智能化应用方面仍有巨大潜力，未来需将网络AI应用在价值闭环、网络演进、组织变革等方面进行深度融合。
在经济飞速发展的今天，节能降耗已成为全社会共同关注的话题，也是工业制造企业迈向智能制造4.0必须思考的问题。AR在未来企业中的重度应用和现在的技术特性决定了AR需要更高的带宽和更低的时延，才能达到更好的用户体验。而5G背景下，企业AR应用在人工智能的加持下，可实现智能识别及智能运算，能够解决企业切实问题，提高制造效率，降低出错率，降低生产成本，实现真正的智能制造。
首先分析了人工智能在运营商网络建设、规划、运营、优化、维护等方面的重要意义，以及使用人工技能技术的痛点，横向对比互联网厂商以及各大运营商的AI平台建设思路后，详细介绍中国联通面向网络的AI平台的建设目标、建设情况以及创新举措，最后展望网络AI平台未来的演进计划。
主要介绍了基于机器学习方法的设备监控指标的模型设计与实现。基于时间序列算法，从生产实际出发，在不同应用场景下对不同厂商，甚至是同一厂商内不同设备，不同版本，设计和构建了“冷启动”的指标预测模型。使得指标的预测“千人千面”，并同时达成数据闭环和模型更新的效果。在应用上主要用于监控不同维度的网络业务恶化的问题。
无线网络质量是运营商的命脉与核心，合理的无线网络规划能够保障网络覆盖范围广、干扰低、系统服务质量高、运营成本低以及网络结构达到最佳。提出了一种基于LightGBM算法的网络信号预测方法，采集基站现有的MR数据，对MR数据进行栅格化，并对栅格化后的数据进行分析处理，通过LightGBM算法对有经纬度的未知地区进行网络信号强度预测，从而实现无线网络优化，保证网络通信质量。
新基建大潮兴起对信息基础设施建设提出了新的能力需求，通信网络需要推动运营模式的转型升级，构建网络+中台+应用的5G场景化运营新模式，通过智慧中台对云网能力进行聚合/拉通/开放。介绍了运营模式的发展趋势，并从智慧中台的建设原则、架构设计、建设方式、对业务的赋能方式等方面进行了探讨，智慧中台将在产业数字化转型方面发挥重要作用。
介绍了一种基于知识图谱的智能故障诊断系统，通过构建电信领域知识图谱，将电信网络领域零散的专家经验及庞大的产品、案例知识和故障数据有效关联，并应用知识图谱推理技术，进行网络故障智能诊断，辅助解决网络运维领域的故障问题。该系统利用知识图谱解决了故障知识与故障数据自动对接、自动推理生成故障传播链、按图索骥查询故障传播可解释性知识等问题，经过现网真实故障场景验证，可以极大提高故障根因定位分析全过程的处理效率。
针对无线网络面临的扩容投资受限、扩容不及时、扩容标准单一等问题，通过引入KMeans聚类算法、KK关联规则等AI智能算法，实现小区场景聚类、流量压抑识别与测算，并通过自动化工具开发实现智能优化和自动输出扩容方案。研究结果表明，该模型可智能识别高价值流量压抑小区并估算出压抑流量，可作为精准智能扩容的基础平台。
基于深度学习理论，采用 TensorFlow 和 Keras框架，在下载的原始卫星地图上使用LabelMe软件对目标物体山和水域进行标注，将标注好的原始卫星地图切分成小尺寸图片并进行图像增强后，使用U-Net算法构建神经网络模型进行图像分割来提取目标物体的轮廓。在得到目标物体的轮廓后，经过经纬度计算转换获取目标物体的闭合电子边框，与无线网络中的MDT栅格化数据及地（市）、面场景、点场景电子边框相结合应用于网络评估。该方法可剔除无需网络覆盖区域的山体水域部分对指标的影响，有效提升各类场景网络覆盖评估的准确性，为网络规划建设与优化提供数据支撑。
5G 带来通信网络能力提升的同时，全新的网络形态和网络规模也给运维工作带来了极大的挑战，而变化最大的5G核心网，由传统CT网络演变成NFV+SDN网络，传统的OSS工具已难以支撑。随着大数据和人工智能的发展，采用AI技术实现智能运维成为解决 5GC 网络监控、隐患发现、故障定位/修复的主要手段。重点探讨AI算法在5GC网络指标异常检测、KPI-告警关联中的应用。
针对5G高铁覆盖面临诸多困境，从5G网络高频段、高功耗、高传输带宽需求、多普勒频偏、频繁切换、穿透损耗大等方面进行了分析。针对高铁场景特征及业务体验需求，研究并提出5G高铁覆盖解决方案和规划设计方法，为运营商在高铁场景快速部署5G网络提供技术支撑。
针对应用于大气信道的空间光通信系统，首先介绍了5种常见传输光的类型及特性。然后根据推导的光束尺寸和相前曲率半径表达式，模拟了发射光束尺寸为2cm的1550nm激光束，在不同相干性状态下接收端光束传输扩散特性经3km传输后的变化趋势。最后针对整体链路推导了链路余量和链路可靠性表达式，为空间光通信系统选择最佳光束类型、系统设计参数以及链路预算分析提供理论依据。
在阐述组网模式演进的基础上，简要介绍了ROADM区域组网的技术优势。根据区域ROADM组网在长途干线建设中的推广应用情况，深入思考，重点分析了区域组网带来的新问题和挑战，并提出了针对性解决思路和建议。
基于SDN的公有云平台一方面继承了云计算的独特优势，实现了硬件资源充分利用、业务快速部署和弹性资源动态应用，另一方面具备SDN的业务控制与网络能力相分离以及Overley网络灵活部署与快速重构等能力，实现了真正意义上的云网协同。随着智能专线和多个SDN云的建设，云/管/端逐步实现业务快速开通、按需使用、动态调整和全云漫游能力，最终构建高度自动化的智慧云网。
首先通过对通信工程勘察步骤进行分析，指出了当前勘察设计中存在的困难，给出了在勘察设计中引入大数据的必要性。然后通过对中国移动支撑系统中存储的大数据进行分析，梳理出能够支撑通信工程勘察设计的数据，并根据数据内容进行分类，最后给出了大数据在勘察设计、方案编制以及网络优化环节的具体应用方法。
移动通信基站分布广、站址环境恶劣，非常容易遭受雷电袭击，造成设备损坏、通信中断等恶劣影响。以实际案例来说明通信基站在线防雷接地系统检测的要点，根据检测结果，分别统计了铁塔、地网、馈线、设备、电源系统等的防雷检测情况，并给出了具体建议；根据检测中遇到的情况，以及基站中常见的防雷接地检测误区，对比分析了开关电源不同接地模式的利弊，提出了基站运营中应该注意的事项，以减少防雷安全隐患。
5G以“大带宽、低时延”为技术特征，以实现“万物互联”为技术目标。目前运营商机房选址难度大、成本高，利旧现网普通综合接入机房、基站成为建设 5G接入机房的重要策略。结合5G接入机房的需求和特点，选择适于利旧改造为5G接入机房的机房类型，参照机房物理空间和无线设备数量形成阶梯改造标准，形成外电扩容、动力配套和传输配套的改造策略，对运营商建设5G接入机房具有一定的借鉴和参考作用。
