根據(jù)ITU定義的5G網(wǎng)絡(luò)適用的eMBB、uRLLC及mMTC三大技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，大規(guī)模天線陣列、新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、新型多址技術(shù)、超密集組網(wǎng)技術(shù)、D2D通信技術(shù)等十二項關(guān)鍵技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜程度都遠(yuǎn)超以往?？焖僮儎拥膭討B(tài)業(yè)務(wù)使得通過人力進(jìn)行參數(shù)配置與使用專家經(jīng)驗制定策略的方法已經(jīng)無法滿足需求，將5G 網(wǎng)絡(luò)與AI相結(jié)合，可有效提高5G 網(wǎng)絡(luò)的智能化程度，使網(wǎng)絡(luò)從人工配置參數(shù)與使用專家經(jīng)驗制定策略變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)智能配置參數(shù)與智能策略自動生成成為可能。

　　人工智能應(yīng)用于5G基站覆蓋智能優(yōu)化。目前5G技術(shù)研制和標(biāo)準(zhǔn)制定工作正有條不紊的進(jìn)行，但是其商用化部署仍存在許多實際困難。大規(guī)模MIMO、非正交技術(shù)、超密集組網(wǎng)等5G核心技術(shù)在大幅度提升頻譜效率的同時，也使得網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓訌?fù)雜，干擾控制、小區(qū)間協(xié)調(diào)、傳輸資源及部署成本等問題越發(fā)突出。僅依靠人工采集和分析各項數(shù)據(jù)，不僅耗時耗力，而且難以保證得到最優(yōu)方案。利用AI技術(shù)，自動對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以在極短的時間內(nèi)，從上萬種參數(shù)組合中找到最優(yōu)解，大大降低5G商用化部署難度和成本。

　　人工智能應(yīng)用于5G異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)接入控制。未來5G網(wǎng)絡(luò)將是宏基站與微基站結(jié)合，4G、5G、WiFi、D2D等多種接入方式并存的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。與此同時，隨著業(yè)務(wù)范圍的增加，用戶的需求更加復(fù)雜多變，僅采用Wifi優(yōu)先的接入規(guī)則難以滿足以用戶為中心和資源利用率最優(yōu)化的業(yè)務(wù)需求。AI技術(shù)可以通過主動分析用戶的業(yè)務(wù)需求和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，自動選擇最優(yōu)的接入網(wǎng)絡(luò)。并且可以根據(jù)用戶的移動軌跡和接入歷史，進(jìn)行預(yù)設(shè)置，實現(xiàn)不同網(wǎng)絡(luò)、不同小區(qū)之間的平滑過渡，進(jìn)一步提升用戶體驗。

　　人工智能應(yīng)用于5G網(wǎng)絡(luò)切片資源管理。網(wǎng)絡(luò)切片即根據(jù)不同業(yè)務(wù)的場景需求，將網(wǎng)絡(luò)中的基礎(chǔ)設(shè)施及相關(guān)資源利用虛擬化技術(shù)分割為若干虛擬網(wǎng)絡(luò)，其中每個切片根據(jù)業(yè)務(wù)場景需求和話務(wù)模型不同，可以單獨的定制、剪裁與編排相關(guān)資源，已滿足其業(yè)務(wù)需求。利用AI技術(shù)可以識別不同業(yè)務(wù)場景，匹配網(wǎng)絡(luò)切片模板，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求規(guī)模申請所需的網(wǎng)絡(luò)資源，使用虛擬化分割技術(shù)根據(jù)切片模板實現(xiàn)虛擬網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)編排與接口實例化等功能。在運行過程中實時監(jiān)測切片狀態(tài)，提高資源調(diào)整的速度，加快功能升級的部署，業(yè)務(wù)下線后迅速撤銷并回收切片資源，進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)靈活性和網(wǎng)絡(luò)資源利用率。

　　人工智能應(yīng)用于5G網(wǎng)絡(luò)運行維護。5G的一個重要特征是將人與人之間的互聯(lián)擴展到萬物互聯(lián)，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與復(fù)雜程度空前龐大，運行與維護成本大幅度提升，傳統(tǒng)依靠人工和預(yù)先策略的運行維護機制已無法滿足需求。在網(wǎng)絡(luò)運維中引入人工智能，可以通過對歷史數(shù)據(jù)的深度挖掘，建立網(wǎng)絡(luò)健康度模型，對網(wǎng)絡(luò)的運行態(tài)勢進(jìn)行評估和預(yù)測；通過人工智能的時序推理能力，可以對網(wǎng)絡(luò)的流量趨勢進(jìn)行預(yù)測，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的合理調(diào)配與預(yù)留，在高效服務(wù)保障的同時大幅度節(jié)省能耗；通過對監(jiān)視與告警信息的關(guān)聯(lián)性分析，可以精準(zhǔn)的定位到故障位置及根因，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障的快速維護。

　　人工智能應(yīng)用于5G網(wǎng)絡(luò)安全防護。5G時代面臨著嚴(yán)峻的安全形勢：一方面大規(guī)模、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中入侵檢測、病毒防御更加困難。另一方面，隨著車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等萬物互聯(lián)模式的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)攻擊行為造成的危害也將更加嚴(yán)重。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)防御工具通過匹配已知惡意代碼進(jìn)行防御，黑客或病毒只需修改此前惡意代碼的一小部分即可繞開這種針對性的防御。人工智能網(wǎng)絡(luò)防御工具可以識別網(wǎng)絡(luò)中行為模式的變化并檢測異常情況，能應(yīng)對未知攻擊方法。這些工具將使防御方更具前瞻性，同時更有效地對抗新型、有創(chuàng)造性的網(wǎng)絡(luò)攻擊方式，而不僅是簡單監(jiān)視已知的攻擊方式。同時，利用AI技術(shù)還可以自動識別并修補系統(tǒng)漏洞，強化網(wǎng)絡(luò)安全性和可靠性。