5G时代，网络如何拥抱AI？
中国电信北京研究院|张志荣 朱雪田 李志军
5G网络将更加简洁、敏捷、开放和集约，将颠覆现有网络架构、管理流程、产业生态，对设备商、运营商和服务提供商等各方而言，挑战和机遇并存。相对于2G、3G和4G网络，5G网络架构最大的特点就是更加扁平化。同时，5G还需要灵活的网络架构以实现资源的按需调配。
5G技术创新有两大方向：一是为了支撑严苛的通信指标，如体验速率、端到端时延等，在接入网层面需要灵活的网络架构支持多种接入技术；另一方面，5G还需要在无线资源智能化控制、边缘计算、功能重构、控制转发/分离等方面开展创新。
常用的建筑物纠倾技术有：浸水法、辐射井法、锚杆静压桩法、顶升法、应力解除法、桩身卸荷法、降水法、静力压桩法等[4-5]。结合工程实际情况本工程采用旋喷桩和注浆达到地基加固和顶升纠倾。
目前我们正处在第三波AI（人工智能）革命浪潮中，这次革命与以往时代相比最大的区别是AI已经走出实验室，落地到各个场景，逐渐应用到各个行业中。业界普遍认为，第四次科技革命是继蒸汽技术革命、电力技术革命、计算机及信息技术革命之后的又一次科技革命，而AI是第四次工业革命的重要推动技术。同时，英特尔认为5G是第四次工业革命的开启者。随着5G和AI技术的发展，更大的变化即将到来。
目前，许多企业已经意识到了薪酬管理的重要性，并且在企业的战略规划占据重要位置。对于企业的人力资源管理而言，做好薪酬管理工作不但有利于促进劳动力规划的统一化、规范化，提升劳动力的管理效率，而且对于稳定和谐的社会新型劳动关系有着十分重要的作用
AI给5G带来机会
5G网络架构变革趋势
5G时代，增强移动宽带（eMBB）、海量机器类通信（mMTC）和高可靠低时延通信（uRLLC）三大类典型业务与传统电信业务有很大不同，因而5G必须在无线网、核心网、IP网和传输网等方面进行变革与创新，需要从离散的专业网（如无线网、核心网、IP网、承载网、传输网等）向虚拟化、软件化、云网一体化架构等方向转变，如图所示。
图 5G网络的架构变革
网络重构将把网络运营从分散型向集约型演进，由于历史原因，传统电信运营商一般沿袭了自上而下的网络组织和运行方式，各个省市的网络运营商均独立建设和运营基础网络，因此导致网络利用率低下、端到端业务体验较差。随着互联网的发展，网络用户对网络的运营模式提出了更高的要求，因此网络必须具有“统一集约规划”“统一集约建设”和“统一集约管控”三大特征。
MEC（移动边缘计算）是边缘计算和移动网络结合的产物，主要是为运营商提供边缘服务。MEC是5G与AI的交点。通过MEC和AI结合，运营商在5G网络设备“附近”（比如基站）提供更多服务，如数据的智能处理等。这样，运营商就可能从这些新的服务中获得更高的利润。
传统网络更多关注网络底层的传送能力，而对于承载网络能力向上层应用和新业务的创新开发并无过多的考虑，因此缺乏标准化的业务开放接口，业务调度不灵活。未来的网络架构必须要达到网络能力接口标准化及开放的要求。
此外，5G时代将产生大量的行业应用，运营商会将网络能力进一步开放，这就会导致用户个人信息、用户使用的业务信息等暴露在比较开放的网络节点里。如果没有增强的隐私保护技术，那么就很可能有恶意攻击者借助大数据等技术获得用户隐私数据，对用户的信息安全造成威胁。
远程传输系统主要由电源、发射模块、发射天线和GPRS-232-701无线数据传输终端组成，每套传输系统都安装了移动SIM卡。在机电井运行期，管理人员通过监控平台可准确掌握运行情况和各类参数（移动SIM卡每8个小时向机井监控平台传输更新一次使用水量、当前剩余水量、最近一次的购水量、购水次数、水泵功率等数据）。
因此，5G核心网虚拟化和切片化建设，是以AI为核心构建自动化的运维体系，实现网络运行状态实时监控，对网络行为进行精准预测、对故障进行自动恢复，并且可以实现切片分钟级上线，满足快速变化的市场需求。不仅如此，AI在为5G注入自知能力的同时，也为产业链打开了新的成长空间。在未来5G时代，基于数据训练的AI能够通过分析形成精准洞察，自主设计出最能满足商业目标的网络和服务，灵活适应智慧城市、智能制造、医疗、交通等多领域的需求。
5G接入网智慧化、共享化
5G基站中将引入AI，可以使基站支持智慧化的学习能力，实现资源调度灵活、高效，有效进行智慧化的网络规划和网络优化，例如在小区进行自动部署和弹性部署，实现小区自动分裂、干扰智能消除、容量弹性伸缩等，达到高效利用基站资源的目的。
另外，接入网共享应成为5G时代发展的趋势，不同运营商之间采用5G基站共享、频率共享的方法，可以减少单个运营商5G基站设备和基站机房的部署投入，节省频谱资源，大大降低成本，提高基站利用率，节省用电，绿色环保。由于5G基站实现了软件化，因此不同运营商所需的基站能力和资源能够以软件的形式部署在共享基站中，共享程度和灵活性大大优于传统基站。5G基站共享将节省基站部署和维护成本，整合资源，提升基站利用率，扩大网络覆盖，提高投入产出比，提升共建、共享、共经营的管理水平。
5G核心网虚拟化、切片化
因此可以利用数据融合、数据挖掘、智能分析、可视化和AI等技术，直观显示和预测网络安全态势，为网络安全预警防护提供保障，可在自学习过程中提高5G网络系统的防御能力。基于人工智能和动态防御技术，可以检测和防御未知的网络威胁；使用机器学习和统计模型，可以寻找恶意软件家族特征，预测进化方向，准确发现和删除恶意文件，保护5G网络免受未知的安全威胁；还可以对异常网络流量等数据进行收集、筛选、处理，自动生成安全报告，利用人工智能入侵检测技术实现高精度地预测、检测和阻止网络攻击。此外，人工智能技术在网络安全运营管理、网络系统安全风险自评估及物联网安全问题上均有应用前景。
5G核心网承载的业务将以切片形式呈现，在运营商的网络会运行数十个甚至上百个切片，传统依靠人工的运维模式完全不能满足5G网络切片的建设。5G网络最大的特性之一就是高度灵活性，可以根据不同的应用场景和业务需求进行网络切片，这就要求5G网络在部署规划、运行维护等方面，具备高度的自动化和智能化水平，可以进行自动网络能力编排。如果还采用传统的网络规划、优化、部署与编排方式，实现难度会大大增加。
高层次人才引进依赖于完善的人才政策法规和成熟的人才引进机制。目前，河北省现有政策并没有体现出更多的优越性，相比其他省市较为落后，没有对人才形成强大的吸引力。人才引进渠道较为单一，人才引进需求信息没有得到广泛、全面、有效的传播，限制了河北省人才引进的成效性。政府引进人才的政策信息公开程度不高，政策公布渠道不够完善，公布时间相对滞后，使很多区域外人才难以获取相关信息，影响人才集聚。
移动计算边缘化、本地化
3)再热蒸汽参数的选择为过热度不小于50 ℃，如高中压为合缸布置，再热蒸汽与主蒸汽温度相差不大于30 ℃。
将MEC从核心网边缘下沉到基站，即实现MEC本地化，对未来网络发展至关重要。通过在基站侧增加计算、存储、处理等功能，采用能互通互联网应用的RESTful架构和接口，构建可以植入第三方应用的开放平台，并实现基站与MEC之间的信息交互，可以促进无线网络与业务之间的紧密融合，有效满足移动互联网、物联网高速发展所催生的新应用领域（如AR/VR、自动驾驶、工业控制等）对网络带宽、时延等提出的更高需求，并减轻网络负荷。
5G网络安全与AI
(2)测量数据的准确性也是煤矿地质测量的基本要求。比如井下测量导线点和高程点的高精度控制等测量数据，可为地质部门提供准确的水文地质资料，这些准确的测量数据是生产中减少误差以及意外事故的发生必要条件，除此之外，还应加强整体工程的控制，促使管理人员能够正确处理好煤矿安全生产工作的步骤，保证煤矿安全生产工作顺利进行。
安全性是5G网络重构时需要重点考虑的问题。以往的网络建设经验证明，在网络设计之初就应该考虑安全问题。对于5G网络而言，由于引入更多新业务和新终端形态，安全的意义更加凸显。5G催生的大量差异化业务场景、SDN/NFV等技术的引入、商业模式上的创新以及大量的物联网设备接入到运营商的网络中，都意味着5G将对安全提出更高的要求。
具体而言，多种接入技术采用的安全机制各不相同，为了改善用户业务体验和提高鉴权认证效率，在5G网络架构设计时应考虑采用统一的认证架构。同时，由于大量低成本的物联网设备接入网络，如何满足这些设备的安全和隐私保护需求，也是要考虑的重点。
在互联网发展过程中，采用云计算来提供业务已成为大势所趋，但是目前云和网之间缺乏灵活的握手互动机制，通常计算资源、存储资源和网络资源多是彼此之间独立静态配置，无法统一按需提供。未来的网络架构必须向业务、IT和网络云化以及基于DC（数据中心）集中部署并以DC为网络核心的云网融合转变。
5G核心网将实现虚拟化和切片化。5G核心网功能将采用通用硬件处理器（x86 CPU)和网络功能虚拟化(NFV)来承载，将5G核心网功能虚拟化，可实现网络资源的灵活调度与共享；实现功能与硬件解耦，硬件平台通用化，屏蔽差异性，保证互通性；实现功能与位置解耦，基于虚拟化自动迁移等技术，根据需求灵活选择模块的部署位置，进行基础资源的动态获取，根据业务量实现硬件资源弹性伸缩，按需灵活部署；实现功能可扩展，能够快速开发、升级和上线新功能。
日前，上海交通大学新农村发展研究院的蔡保松副教授经过多年研究与试验发现，木霉菌系统通过诱导可有效防治玉米茎腐病和叶斑病，并提出了相关增产增效技术，这标志着我国玉米病虫害绿色防控提效有了新技术。
通过感知环境提升决策能力
未来的5G网络需要达到用户对网络的定制化要求，就需要提升当前网络的决策能力，实现网络自动化。为了能给特定业务按需建立网络切片，以达到灵活使用和管理网络的目的，有必要让移动网络具备感知环境的能力，对不确定因素进行学习，设计相应行为，合理地配置网络。
AI可以用来对变量进行学习，预测未来状态，通过和环境交互找到潜在解决方案。因此，5G时代的移动网络可以利用AI和环境进行交互以改变网络的运作模式，实现智能的5G时代。智能5G网络架构能够从真实网络环境中读取、观察和分析各类网络信息，同时也能采取相应的行动策略对网络环境加以控制。
AI为5G提供了机会和价值
AI给5G网络的实现带来了更多机会。面对超负荷的移动网络数据量，AI可以利用这些数据预测可能发生的事件，并在此基础上实现网络资源的动态分配和参数的动态配置；随着网络的异构化，AI能够分析新兴的业务请求并为其匹配最合适的接入点以满足用户的性能需求；AI可以助力5G网络的系统警报响应速度和安全威胁防护能力提升，从而使网络更好地应对突发网络状况。
同时，AI将为5G的自动化和智能化提供有价值的帮助。根据5G网络设计要求，5G将支持各种应用场景。为了支持这一系列高性能指标，5G系统引入了大规模天线、超密集组网、新型多址、全频谱接入和毫米波通信等先进技术，技术复杂度显著提高，参数配置更加灵活。这些都对运营商的网络规划、优化、日常运营和维护提出了较高的要求。现实情况是5G网络规划、优化和维护等要求将极大地提高以后工作的复杂性和繁琐性，以人工为主的传统模式将无法适应。
5G给AI带来发展机会
一直以来，AI都被誉为是第四次工业革命的基础。而AI发展的三大必备要素——数据资源、运算能力、核心算法，现阶段均有极大的潜力可以挖掘，这其中通信技术至关重要。相对于2G、3G、4G带来速率提升不同，5G能够带来更高的带宽、更快的传输速率、海量的连接数量、更低的功耗、更高的可靠性等诸多能力。届时AI将有机会获得更为庞大的数据，同时过度依赖云端处理的困境也将被打破，实时分析决策将彻底摆脱现有的束缚。
在“万物互联”的时代，无线连接将会成为常态，5G将使AI计算架构实现云端、边缘端和终端之间的灵活配比，彻底释放AI潜能。而在AI的加持下，5G将会激活更多传统行业并开启众多新兴领域。当前除了智能手机外，物联网、车联网、AR/VR等领域都将发生翻天覆地的改变，带来更多的可能性。
5G的大量应用将彻底革新无人驾驶、数字医疗、VR/AR、智能城市、智能家居等众多垂直行业，引爆全新的应用场景和商业模式。5G应用发展将经历三个发展阶段：第一个阶段是把终端和网络连接起来，5G的高带宽、低时延和大连接能力，使得万物互联成为了现实；第二个阶段是在终端设备互联之后，对整个产业和用户产生价值，并且随着时间推移，终端得以进化，变得越来越聪明；第三个阶段是终端设备发展到海量之后用人工智能进行控制和管理。
AI与人类处理信息的方式类似，终端将“听到”和“看到”的海量信息在边缘进行一次加工和提炼，然后在AI大脑进行统一处理。但是受制于体积、功耗和成本，终端的处理能力有限，这些信息会在边缘数据中心利用云端更加强大的计算能力进行处理，再送往AI大脑。为了带来更好的业务体验，5G网络将应用与云端和边缘端结合得更加紧密。5G核心网分布式架构完美匹配应用延伸到边缘的需求，边缘网关将信息直接转发到边缘应用，帮助AI将应用延伸到边缘。
AI时代多种多样的应用对网络提出了不同的需求，智慧城市需要海量的连接，智慧交通需要超低的时延，智慧家庭需要超大带宽。每个AI的应用都需要一个专属网络，因此要根据应用需求实时动态地进行调整，满足快速变化的业务需求。而5G核心网构建逻辑隔离的网络切片，能提供网络功能和资源按需部署的能力，来满足未来这些行业多样化的业务需求，为每个AI的应用打造一个私人定制的网络。
由于汉语和英语具有不同的语调特点，而英语的语调又十分复杂多变，所以有些中国学生尽管能发出正确的英语语音，但仍然不能用地道的语调和节奏读出英语句子。为此，教学时可以通过揭示以下规律帮助学生学习英语语音。
随着技术能力的提升和应用规模的扩大，AI在5G网络运营、运维领域的巨大潜力将得到进一步释放。5G是基础设施，就像信息高速公路一样，它为海量的数据处理和信息的传递提供了可能性。而AI不仅是云端的大脑，而且是能够完成学习和进化的神经网络，成为人类智慧的延伸。5G和AI的结合，将给全社会生产力的发展带来前所未有的改善。
编辑｜程琳琳 chenglinlin@bjxintong.com.cn