人工智能應用素養(yǎng) 課件 第5章　人工智能在通信技術領域中的應用

人工智能對通信業(yè)的影響人工智能應用素養(yǎng)01目錄CONTENTS通信業(yè)的智能化發(fā)展歷程02通信業(yè)人工智能發(fā)展態(tài)勢通信業(yè)的智能化發(fā)展歷程1Part從80年代誕生之初到如今，移動通信技術已經(jīng)經(jīng)歷了三十多年的技術變革，第五代移動通信技術5G目前已經(jīng)在全球范圍實現(xiàn)了大規(guī)模，多領域的商業(yè)應用，給人類的生產(chǎn)與生活帶來了極大的便利。通信業(yè)的智能化發(fā)展歷程人工智能技術的發(fā)展進一步帶動了通信技術的創(chuàng)新，促進了通信技術的智能化發(fā)展。移動通信技術的發(fā)展大體可以分為五代，從1G到5G其技術演進如下圖所示。通信業(yè)的智能化發(fā)展歷程通信業(yè)人工智能發(fā)展態(tài)勢2Part通信業(yè)人工智能發(fā)展態(tài)勢

通信智能化迎來重要發(fā)展期將人工智能技術引入到新一代通信基礎設施建設，是構建通信智能化和實現(xiàn)萬物互聯(lián)的前提和保障，對于促進通信、信息技術與實體產(chǎn)業(yè)的融合和發(fā)展具有重要的意義。人工智能技術可以為通信基礎設施提供基于數(shù)據(jù)的預測、感知和管控能力，優(yōu)化通信網(wǎng)絡結構，解決了很多傳統(tǒng)通信技術無法處理的難題。在實際的應用中發(fā)現(xiàn)，很多復雜的通信場景需要借助人工智能技術進行決策，因為人工智能往往比人類能做出更準確的判斷和更良好的效率。通信業(yè)人工智能發(fā)展態(tài)勢

通信各行業(yè)加大人工智能的研究與部署目前，全球主流的網(wǎng)絡通信運營商都在積極探索和引入人工智能和大數(shù)據(jù)技術，為5G時代的網(wǎng)絡運維提供輔助技術支持。國內(nèi)三大運營商也在積極布局人工智能領域，圍繞智慧客服、智慧城市、智慧醫(yī)療、智能交通、智能網(wǎng)絡運維、智能5G網(wǎng)絡等做了很多的工作。與此同時，國外的通信運營商們也紛紛開展人工智能技術的賦能研究，積極推動人工智能技術在通信領域的應用。通信業(yè)人工智能發(fā)展態(tài)勢

通信各行業(yè)加大人工智能的研究與部署中國移動積極推動了網(wǎng)絡智能化水平分級框架和評估方法標準化工作，并且落地了多個結合人工智能技術的通信應用案例和場景。移動還發(fā)布了自主的人工智能基礎平臺“九天”，用來全線孵化系列AI能力和應用服務能力。該平臺的功能架構如圖所示。通信業(yè)人工智能發(fā)展態(tài)勢

通信網(wǎng)絡智能化標準的制定從2017年以來，國內(nèi)外多個標準組織和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟陸續(xù)成立了一系列網(wǎng)絡通信與人工智能技術相融合的工作組和標準項目。ETSI(EuropeanTelecommunicationsStandardsInstitute歐洲電信標準協(xié)會)是歐共體委員會1988年批準建立的一個非贏利性的電信標準化組織。ETSI全球移動通信系統(tǒng)協(xié)會，簡稱GSMA，成立于1987年，是全球移動通信領域的行業(yè)組織。GSMA中國通信標準化協(xié)會(ChinaCommunicationsStandardsAssociation，縮寫為：CCSA)下設的多個技術委員會和標準推進組都陸續(xù)開展了人工智能技術在通信技術領域應用的行業(yè)標準和研究項目。CCSA感謝您的觀看！以上是

本節(jié)全部內(nèi)容人工智能在通信業(yè)應用現(xiàn)狀人工智能應用素養(yǎng)01目錄CONTENTS人工智能在通信業(yè)應用概述02人工智能在通信業(yè)應用分析人工智能在通信業(yè)應用概述1Part人工智能在通信業(yè)應用概述人工智能給通信行業(yè)賦能人工智能技術可以從各個環(huán)節(jié)為通信行業(yè)進行賦能，其中包括了接入網(wǎng)、傳輸網(wǎng)以及核心網(wǎng)的多個層級。無論是移動網(wǎng)絡還是固定網(wǎng)絡的場景應用，人工智能技術的應用都帶來了顯著的成效，充分保障了用戶的通信需求，為用戶帶來最優(yōu)質(zhì)的服務體驗。人工智能在通信業(yè)應用概述目前人工智能技術在通信網(wǎng)絡中不同層面都得到了廣泛應用，其在通信網(wǎng)絡中的應用廣義上來說被分為了智能配置、智能運維、智能管控、智能優(yōu)化和業(yè)務應用五大維度，如下圖所示。人工智能在通信業(yè)應用概述智能配置智能運維智能管控

智能優(yōu)化

業(yè)務應用人工智能技術在通信網(wǎng)絡中應用的五大維度人工智能在通信業(yè)應用分析2Part人工智能在通信業(yè)應用分析以時間數(shù)據(jù)“顆粒大小”維度分析從時間和數(shù)據(jù)顆粒大小維度，可將人工智能在通信領域的應用分為三大類。第一類主要面向小時/天/月為時間單位的管理面優(yōu)化，一般所需的數(shù)據(jù)為整網(wǎng)運維和性能數(shù)據(jù)。第二類相比于第一類所需的時間和數(shù)據(jù)顆粒度更細，一般是秒級到分鐘級別的智能決策，主要是面向解決子網(wǎng)級別和用戶級別的控制面優(yōu)化問題。第三類應用與業(yè)務要求更加實時，所需時間和數(shù)據(jù)顆粒度最小，一般為秒以下甚至毫秒級別，所需的數(shù)據(jù)為網(wǎng)元/用戶的實時數(shù)據(jù)。人工智能在通信業(yè)應用分析以時間數(shù)據(jù)“顆粒大小”維度分析時間數(shù)據(jù)顆粒維度場景劃分人工智能在通信業(yè)應用分析以時間數(shù)據(jù)“顆粒大小”維度分析三大類應用場景的現(xiàn)狀分析第一類此類應用對傳統(tǒng)網(wǎng)絡通信設備的影響較少，目前的研究相對成熟，部分網(wǎng)絡智能化應用已經(jīng)進入商業(yè)應用階段，且已經(jīng)在現(xiàn)網(wǎng)中提供服務。第二類應用主要處于測試驗證階段，有部分應用已經(jīng)在進行實驗室及現(xiàn)網(wǎng)的試點測試。第三類應用則多處于理論研究階段，距離現(xiàn)網(wǎng)試點和商用還有一段距離。人工智能在通信業(yè)應用分析感知預測類應用發(fā)展優(yōu)于決策控制類應用目前通信智能化應用主要集中在感知預測類，通過數(shù)據(jù)中心對數(shù)據(jù)進行收集和分析，輸出結果為運維人員提供網(wǎng)絡運維和管理參考。典型的落地應用包括KPI異常檢測、故障預測、故障根因分析與定位、光網(wǎng)絡健康度分析及預測、家寬業(yè)務識別與內(nèi)容智能推薦等。決策控制類，目前典型的落地應用主要集中在網(wǎng)絡的B域與O域，包括DC智能巡檢、業(yè)務智能熱遷移與設備節(jié)能等，而直接影響網(wǎng)絡運營的應用尚處于試點或研究階段，例如智能基站節(jié)能、智能M-MIMO、智能負載均衡、大規(guī)模天線智能控制等。人工智能在通信業(yè)應用分析通信智能化能力現(xiàn)狀ITU、3GPP、ETSI、GSMA、TMForum、GTI與CCSA等聯(lián)盟與標準化組織此前均已展開對通信智能化能力分級相關的研究工作。結合通信智能化需求及特點，可以從智能化的通用實現(xiàn)過程中抽象出具備廣泛適用性的智能化能力分級的6個等級來進行評估。當前通信智能化應用已達到2-3級智能能力等級，網(wǎng)絡的閉環(huán)執(zhí)行與內(nèi)生智能將成為未來的發(fā)展與演進重點。人工智能在通信業(yè)應用分析通信智能化能力現(xiàn)狀網(wǎng)絡智能化能力分級評估方法感謝您的觀看！以上是

本節(jié)全部內(nèi)容典型通信技術人工智能應用場景人工智能應用素養(yǎng)01目錄CONTENTS智能網(wǎng)絡規(guī)劃02智能網(wǎng)絡運維03智能網(wǎng)絡優(yōu)化04智能基站節(jié)能05智能感知服務06智能5G應用智能網(wǎng)絡規(guī)劃1Part智能網(wǎng)絡規(guī)劃5G網(wǎng)絡規(guī)劃更為復雜5G網(wǎng)絡規(guī)劃的考慮因素相比4G有大幅增加，比如有SA（Standalone，獨立組網(wǎng)）和NSA（Non-Standalone，非獨立組網(wǎng)）兩種組網(wǎng)方式，需要考慮低、中、高頻及非授權頻譜多種頻段，存在4G/5G頻譜共享、多陣列天線等多樣站型。這一系列新變化給5G網(wǎng)絡規(guī)劃帶來的復雜性呈指數(shù)級增長。而基于4G現(xiàn)網(wǎng)下積累的容量、覆蓋等方面的歷史數(shù)據(jù)，再結合5G新特性，借助人工智能技術進行關聯(lián)分析、學習訓練、智能推理，將有效指導5G無線網(wǎng)絡規(guī)劃。智能網(wǎng)絡規(guī)劃5G網(wǎng)絡規(guī)劃應用1.智能化容量評估對于5G高帶寬業(yè)務場景，可以用4G現(xiàn)網(wǎng)的網(wǎng)管、MR等數(shù)據(jù)為基礎，結合工參、用戶業(yè)務模型、套餐、網(wǎng)絡性能負荷等信息，利用相關算法分析熱點場景的特性，建立用戶需求預測模型，為5G網(wǎng)絡的容量規(guī)劃及建設提供指導。2.自動站址規(guī)劃及覆蓋效果評估利用人工智能技術基于4G現(xiàn)網(wǎng)MR數(shù)據(jù)進行5G站址規(guī)劃和覆蓋評估；利用人工智能算法對無線覆蓋特性進行學習訓練和建立模型，然后結合5G頻段、環(huán)境等特性對5G網(wǎng)絡的覆蓋效果做出評估，并可根據(jù)實際覆蓋效果對所建立的模型做進一步的迭代優(yōu)化。智能網(wǎng)絡運維2Part智能網(wǎng)絡運維智能網(wǎng)絡運維的概念智能網(wǎng)絡運維的主要作用是進行實時監(jiān)控、實時報警、異常檢測、故障根源分析和趨勢預測等。通過同步運維數(shù)據(jù)，將平臺數(shù)據(jù)集中起來進行優(yōu)化，分析和處理，達到動態(tài)監(jiān)控的目的，從多維度、多數(shù)據(jù)源對現(xiàn)場操作和維護指標的特征進行記錄，實時預警，及時對關鍵的監(jiān)測點制定動態(tài)檢查計劃。數(shù)據(jù)挖掘技術可以提早發(fā)現(xiàn)，并主動預防可能出現(xiàn)的問題，以達到提升運維效率的目的。智能網(wǎng)絡運維目前網(wǎng)絡運維的困境隨著通信產(chǎn)業(yè)ICT融合日益加速，加之人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術的引入，通信系統(tǒng)的規(guī)模和復雜度與日俱增，運營商在運維方面面臨越的壓力越來越大，主要包括如下兩個方面。5G網(wǎng)絡相對于4G而言，技術架構革命性變化，導致網(wǎng)絡復雜性加大新業(yè)務無歷史運維經(jīng)驗智能網(wǎng)絡運維智能故障溯源智能故障溯源基于人工智能特征挖掘和大數(shù)據(jù)分析等技術，依據(jù)網(wǎng)絡及業(yè)務流程上下游關系，結合多個維度的歷史數(shù)據(jù)進行分析，挖掘出依靠傳統(tǒng)人工經(jīng)驗很難發(fā)現(xiàn)的潛在特征和規(guī)則，輸出故障和特征匹配的規(guī)則庫。智能故障溯源方案圖實際網(wǎng)絡中，系統(tǒng)可以根據(jù)故障特征自動進行規(guī)則匹配和診斷，并給出處理建議。智能網(wǎng)絡運維智能健康度預測智能健康度預測基于人工智能的機器學習和深度學習技術，分析海量運維數(shù)據(jù)，對故障發(fā)生前某一段時間內(nèi)的網(wǎng)絡特征等進行抽取，從而有效進行網(wǎng)絡監(jiān)控、預測/預防網(wǎng)絡故障發(fā)生。智能故障預測方案示意圖預測系統(tǒng)通過線下歷史數(shù)據(jù)訓練，得到預測模型；線上部署系統(tǒng)后，定期采集數(shù)據(jù)，檢測健康度，并用訓練好的預測模型進行故障預測，如右圖所示。智能網(wǎng)絡運維智能工單管理工單管理是運維的核心，工單將運維人員和組織有效串聯(lián)起來，形成任務驅(qū)動的運維體系。而運維人力合理調(diào)度就成為工單調(diào)度的重點。智能工單管理系統(tǒng)基于電子化數(shù)據(jù)、準確的位置定位、豐富的交互以及接口能力，實現(xiàn)運維全過程的可視化、可管可控、可分析，從而做到主動運維。智能運維調(diào)度，主要包括兩個部分：（1）基于人工智能技術的故障工單預警（2）實時智能調(diào)度智能網(wǎng)絡運維智能DevOpsDevOps（開發(fā)式運維）結合人工智能技術后，可以實現(xiàn)業(yè)務開發(fā)端的價值最大化，業(yè)務運維端的自動化，業(yè)務使用端的體驗最優(yōu)。業(yè)務在線設計階段，通過分析軟件倉庫的調(diào)用行為數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡實例運行數(shù)據(jù)等，獲得應用的價值分布。業(yè)務上線運營階段，利用人工智能技術驅(qū)動的RCA技術可快速進行根因定位，再結合DevOps策略平臺及自動彈縮、自愈等技術，可實現(xiàn)基于策略的運維自動化閉環(huán)。通過對業(yè)務實例和資源動態(tài)數(shù)據(jù)的學習分析，可預測與業(yè)務需求最匹配的資源分配，再結合DevOps的自動編排功能，能夠做到最優(yōu)選路、用戶面資源適時下沉等，從而實現(xiàn)用戶體驗最優(yōu)。智能網(wǎng)絡優(yōu)化3Part智能網(wǎng)絡優(yōu)化解決無線覆蓋差的問題無線覆蓋質(zhì)量一直是屢遭用戶投訴的原因之一，弱覆蓋、過覆蓋等問題直接影響用戶體驗。對于覆蓋問題，傳統(tǒng)上主要依賴路測、呼叫跟蹤、投訴處理、人工經(jīng)驗等手段來解決，往往投入成本高、處理周期長、優(yōu)化效果不理想?；谌斯ぶ悄艿臒o線覆蓋智能優(yōu)化，利用人工智能及大數(shù)據(jù)技術，根據(jù)歷史上的覆蓋數(shù)據(jù)、關聯(lián)數(shù)據(jù)進行學習、訓練，生成優(yōu)化控制模型，可以自動輸出參數(shù)規(guī)劃及調(diào)優(yōu)建議，從而實現(xiàn)無線覆蓋智能優(yōu)化。智能網(wǎng)絡優(yōu)化無線覆蓋智能優(yōu)化方案無線覆蓋智能優(yōu)化方案示意圖網(wǎng)絡綜合數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)處理人工智能模型訓練和輸出參數(shù)優(yōu)化實施智能基站節(jié)能4Part智能基站節(jié)能網(wǎng)絡基站能耗大傳統(tǒng)網(wǎng)絡能耗居高不下、能耗不均衡造成浪費，隨著5G的到來，5G基站耗能更大，如何制定基站節(jié)能策略、定制自動化節(jié)能方案、提高能源效率已經(jīng)成為構建全網(wǎng)覆蓋的基站智慧節(jié)能核心能力。智能基站節(jié)能解決基站能耗問題結合業(yè)務域-運營域關聯(lián)、測量報告覆蓋分析，利用時序預測等人工智能技術，能夠更精準的預測基站業(yè)務量，結合客戶感知分析，制定節(jié)能策略。在5G基站方面，對5G基站和數(shù)據(jù)中心服務器進行適時的休眠和喚醒操作，實現(xiàn)動態(tài)節(jié)能。通過構建基站節(jié)能分析引擎、節(jié)能智慧決策引擎及相關模型算法完成從4G節(jié)能分析建議手動執(zhí)行到4G節(jié)能分級策略半自動實施再到4/5G協(xié)同的自動節(jié)能。智能感知服務5Part智能感知服務無線上下文環(huán)境感知MEC（多接入邊緣計算）從多個4G/5G站點獲取無線上下文信息RNIS，構建無線上下文環(huán)境，并統(tǒng)計用戶終端特性、業(yè)務特性等數(shù)據(jù)，利用人工智能技術分析挖掘數(shù)據(jù)、業(yè)務、無線環(huán)境之間的內(nèi)在關聯(lián)，建立用戶特征模型庫。MEC根據(jù)實時采集到的測量數(shù)據(jù)與特征庫進行匹配，能夠更為準確地預測用戶環(huán)境與業(yè)務特性變化趨勢，更好地支撐準實時的用戶算法策略和參數(shù)配置優(yōu)化，提供更好的業(yè)務體驗。智能感知服務頻譜感知當多種制式混合組網(wǎng)時，不同制式小區(qū)在同一時刻的閑忙程度可能存在差異。人工智能算法能夠?qū)崿F(xiàn)在多制式（即異系統(tǒng)）間，分時共享頻譜資源。異系統(tǒng)頻譜資源共享示意圖BSC/RNC/eNB/gNB可以與部署在MEC中的iCS智能協(xié)調(diào)服務器建立連接，通過MEC內(nèi)置的AI能力，結合歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)和當前頻譜資源使用情況進行分析決策，動態(tài)調(diào)整相關門限，實現(xiàn)異系統(tǒng)的頻譜資源共享。如右圖所示。智能感知服務業(yè)務感知MEC結合人工智能以及大數(shù)據(jù)能力，深度挖掘數(shù)據(jù)、業(yè)務、無線上下文環(huán)境之間的內(nèi)在規(guī)則，為不同無線環(huán)境下的業(yè)務感知提供更為精確的業(yè)務特征識別，提供更為精準的差異化服務策略。另外，還可以在邊緣節(jié)點部署高算力的硬件加速器資源（如FPGA，GPU等），為業(yè)務提供高實時、高性能的解析能力，更好支撐5G業(yè)務感知。用戶感知MEC通過統(tǒng)計分析用戶終端的協(xié)議、性能、業(yè)務等特性，建立不同用戶的特征庫，然后根據(jù)獲取的實時用戶測量數(shù)據(jù)與用戶特征庫進行比對匹配，從而可以更精確地預測用戶業(yè)務變化趨勢、用戶行為對網(wǎng)絡負荷的影響，準實時優(yōu)化用戶算法策略及參數(shù)配置。智能5G應用6Part智能5G應用5G網(wǎng)絡編排運營及編排層主要包括：業(yè)務和資源的設計、調(diào)度及管理以及運營支撐相關的組件，如外部門戶、工單系統(tǒng)、客戶服務系統(tǒng)等，同時也包括專用的數(shù)據(jù)集中管理平臺，如大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，負責數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集、統(tǒng)一存儲、數(shù)據(jù)智能挖掘分析等。如果運營商網(wǎng)絡先期已經(jīng)部署了成熟商用的大數(shù)據(jù)平臺，可優(yōu)先在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)引入人工智能引擎，從而指導運維和運營；如果還未部署大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，可以優(yōu)先考慮部署融合的大數(shù)據(jù)和人工智能平臺產(chǎn)品，從而提升運營智能化。對于部分運營支撐系統(tǒng)，可按需引入人工智能相關技術來升運營效率。智能5G應用5G基站調(diào)優(yōu)人們對高速移動數(shù)據(jù)的渴求是無止境的。可是在城市環(huán)境中可用RF頻譜已經(jīng)飽和，為了滿足業(yè)務需求的急速增長，4G和5G時代增加天線的數(shù)目不可避免。MassiveMIMO(大規(guī)模天線技術)是5G時代的核心技術之一。為了充分發(fā)揮MassiveMIMO的優(yōu)勢，我們需要對MassiveMIMO的基站的各項參數(shù)進行的靈活的適應性調(diào)整，以應對業(yè)務的變化。面對如此多的參數(shù)組合和快速的業(yè)務變化，人工調(diào)整參數(shù)將是噩夢，迫切需要更加智能的可以自我優(yōu)化的機制。引入人工智能技術，實現(xiàn)MassiveMIMO的自優(yōu)化配置，有效提升資源利用率和用戶體驗。感謝您的觀看！以上是

本節(jié)全部內(nèi)容人工智能助力下通信領域面臨問題與展望人工智能應用素養(yǎng)01目錄CONTENTS人工智能助力下通信業(yè)領域面臨問題02人工智能助力下通信業(yè)領域的展望人工智能助力下通信業(yè)領域面臨問題1Part人工智能助力下通信業(yè)領域面臨問題目前通信網(wǎng)絡智能化應用與服務對人工智能計算的需求的問題還包括以下四個方面。網(wǎng)絡中的大部分數(shù)據(jù)涉及用戶隱私，需要遵守嚴格的數(shù)據(jù)隱私保護規(guī)定，數(shù)據(jù)樣本的獲取成本較高，尤其是帶標簽的數(shù)據(jù)，需要專業(yè)人士進行標注，很難獲得足夠的樣本;針對特定應用場景的人工智能模型需要算法專家結合場景需求，選擇合適的模型并進行調(diào)優(yōu)，建模門檻高；人工智能模型在線部署后，網(wǎng)絡應用場景往往不是靜態(tài)的封閉環(huán)境，數(shù)據(jù)分布會隨著環(huán)境的變化發(fā)生漂移，導致人工智能模型性能劣化；同時由于大多數(shù)人工智能模型由數(shù)據(jù)驅(qū)動，模型的可解釋性較差。人工智能助力下通信業(yè)領域面臨問題為了解決以上問題，聯(lián)邦學習、遷移學習和學件等技術開始得到更多應用與關注。其中，聯(lián)邦學習可以在數(shù)據(jù)保留在本地的前提下，聯(lián)合多個參與方共同進行模型訓練，提高模型泛化能力并提高算力資源利用效率。探索新技術解決應用問題學件技術則利用一定的模型歸約對人工智能模型進行特征畫像，通過集成不同種類的特征庫，可以在不同網(wǎng)絡應用場景下根據(jù)數(shù)據(jù)特征自動進行模型的選擇適配，結合元學習與遷移學習實現(xiàn)模型的高效重用，滿足網(wǎng)絡特定場景與復雜場景的人工智能建模需求。人工智能助力下通信業(yè)領域的展望2Part人工智能助力下通信業(yè)領域的展望通信智能化能力持續(xù)增強人工智能在通信領域中的應用與業(yè)務開展需要數(shù)據(jù)、算力、基礎實施、商業(yè)模式與人才經(jīng)驗等各個方面的支撐升級。隨著通信運營商和設備商在智能云平臺和數(shù)字化方向的發(fā)力，目前通信行業(yè)對智能化能力所需的數(shù)據(jù)、算法、算力、工具、人才等進行的聚集和積累已初具規(guī)模。與此同時，隨著開放數(shù)據(jù)集、智能算法庫的逐步開放與共享、國內(nèi)外智能網(wǎng)絡標準化工作的推進、開源項目與平臺的建設等，都為筑牢網(wǎng)絡人工智能技術、人才底座，為通信智能化能力的持續(xù)增強、人工智能應用的落地打下了良好的基礎。人工智能助力下通信業(yè)領域的展望人工智能和經(jīng)驗知識深入融合傳統(tǒng)通信行業(yè)，從設備的制造到系統(tǒng)的部署都需要專業(yè)人員具備大量通信理論與經(jīng)驗知識。傳統(tǒng)的系統(tǒng)運維非常依賴于專家的經(jīng)驗。將專家經(jīng)驗數(shù)字化，并與人工智能技術相結合來進行工程化融合，是目前通信智能化發(fā)展的關注重點。通信領域?qū)＜医?jīng)驗在特征工程、模型優(yōu)化等方面發(fā)揮著重要作用，通過進一步深入研究經(jīng)驗與人工智能技術相融合，能夠更好的適配通信智能化應用的需求，提高應用的性能和運營效率。人工智能助力下通信業(yè)領域的展望人工智能和經(jīng)驗知識深入融合通信領域經(jīng)驗知識與人工智能技術進行融合應用的路線可以分為以下幾個階段。1基于專家經(jīng)驗的總結文檔2基于規(guī)