5G人工智能融合发展与应用白皮书
当代5G通信技术与人工智能的深度融合发展探究
当代5G通信技术与人工智能的深度融合发展探究发布时间：2021-05-18T02:29:12.547Z 来源：《中国科技人才》2021年第8期作者：韩志伟[导读] 5G通信技术是现时代科学技术发展过程中的重要标志之一，最初的5G技术在操作原理上是较为复杂的，如今结合了人工与智能化的技术，能够从一定程度上简化了使用难度。
广东省电信规划设计院有限公司 100027摘要：随着我国近年来科学技术的不断发展，人工技术与智能技术在融合方面有了更进一步的突破。
近几年来，在我国科学技术发展过程中，涌现出颠覆性的5G技术。
5G通信技术与传统的人工智能技术相比较有着更多鲜明的经济效益与实用性能。
对于科技的创新，我国科技技术人员在新时代下不断突破技术领域，从设计以及使用都做到了高度的创新以及推广。
5G通信技术，作为新时代下的新型产物，是近年来科学界的讨论热点。
本文就基于现阶段下的5G通信技术如何与人工智能技术相结合，做一个初步分析。
关键词：5G技术；人工智能；融合引言：5G通信技术是现时代科学技术发展过程中的重要标志之一，最初的5G技术在操作原理上是较为复杂的，如今结合了人工与智能化的技术，能够从一定程度上简化了使用难度。
对于信息的传播速度以及范围，在5G技术的概念下，信息传播能够更加快速，并且减缓了延迟现象，同时也能够对能源进行节省，在系统的扩容上做到了一定程度的改进，对于成本投入也做到了降低。
5G技术与时下人工智能化技术相结合，能够促使机械的智能化设备运作达到一定的稳定性。
一、5G技术与人工智能化的基本概念1.第五代移动通信（5G）5G即第五代移动通信技术，相比于传统的4G有了改革性的突破，是世界移动通信技术的变革，第5代移动通信技术是一种蜂窝移动通信技术，数据的传送速度和数据传输的稳定性和可靠性有较大的突破。
而随着5G时代的到来，将会改变我们现有社会的运作模式，5G技术能够提供更高的传送速度和连接数，降低延迟，提升数据的安全性和灵活性，能够更好的进行业务部署能力。
学习三本白皮书计划
学习三本白皮书计划一、白皮书:《教育改革白皮书》随着全球信息化和经济全球化的发展，教育问题成为社会各界十分关注的焦点。
教育是国家的根本大计，教育改革更是一个国家发展进步的关键。
而《教育改革白皮书》作为教育领域的政策指导宣言，对于引导教育改革进程、推动教育改革实践以及提升教育水平具有重要的指导意义。
因此，我们有必要对《教育改革白皮书》进行深入学习和研究，以期更好地应对教育所面临的挑战，同时为全面推进我国教育改革提供可靠的理论指导和实践案例。
《教育改革白皮书》汇聚了国内外教育制度改革的前沿理论和实践经验，其在以下几个方面具有重要意义：1. 推进教育公平。
教育公平是当今世界教育改革的一个重要主题。
《教育改革白皮书》对教育公平的理论探讨和实践经验进行了深入剖析，为我们解决家庭背景不良、地域差异、贫困地区教育滞后等问题提供了丰富的参考。
2. 强化职业教育。
面对技术革新和产业结构调整的挑战，《教育改革白皮书》提出了一系列关于职业教育的创新举措，促进教育与产业的有效衔接，培养更多的技能型人才。
3. 提升教师队伍素质。
教师是教育改革的重要力量，《教育改革白皮书》对教师培训、评价机制、薪酬福利等方面进行了全面的提升和改进，为加强教育队伍建设提供了有益的经验借鉴。
四、从中大学的本科教学改革白皮书高等教育是国家中长期经济社会发展需求的培养和保障人才队伍的重要基础。
而作为国家中枢高等教育机构，中大学的改革意义尤为重大。
《从中大学的本科教学改革白皮书》是面向全体高校的一个重要的政策指导，对于指导高校进行改革、推动本科教学改革实践以及提升高校教学水平有着重要的指导意义。
同时，我国高等教育改革攻关，关乎未来发展方向，其对《从中大学的本科教学改革白皮书》进行深入学习和研究，对推进我国高等教育质量提升、学科建设与发展、人才培养等方面具有重要意义。
《从中大学的本科教学改革白皮书》主要包括以下几方面意义：1. 引领高等教育进行改革。
《2030+愿景与需求白皮书(第二版)》
2030+愿景与需求白皮书前言移动通信领域科技创新的步伐从未停歇，从第一代模拟通信系统(1G)到万物互联的第五代移动通信系统(5G)，移动通信不仅深刻变革了人们的生活方式，更成为社会经济数字化和信息化水平加速提升的新引擎。
5G已经步入商用部署的快车道，它将开启一个万物互联的新时代，渗透到工业、交通、农业等各个行业，成为各行各业创新发展的使能者。
为了推动5G与经济社会各领域充分融合，中国移动已经开始全面实施“5G+”计划，包括5G+4G协同发展、5G+AICDE和5G+生态，最大程度释放5G对各领域的放大、叠加、倍增效能。
“5G+”将以5G为基础，衍生出一系列创新解决方案，覆盖人们生活、生产和社会治理多个方面，打造新体验、新动能和新模式，助力综合国力提升、经济高质量发展和社会转型升级。
按照移动通信产业“使用一代、建设一代、研发一代”的发展节奏，业界预期2030年左右商用6G，其中2018-2024年将开展愿景需求制定、关键技术研究及概念验证，2025-2030年将进行标准制定、产业化和初步商用。
为此，芬兰政府丰先启动6G大型研究计划，美国联邦通讯委员会也为6G研究开放太赫兹频谱，韩国政府提出“引领6G商业化”发展目标，我国企业和研究机构也于2018年开始着手研究6G。
我国以“创新、协调、绿包、开放、共享”为内涵的新型发展理念，也应成为5G向6G演进的发展理念，成为推动移动通信网络可持续发展的思路、方向和着力点。
作为面向2030+的移动通信系统，6G将进一步通过全新架构、全新能力，并结合社会发展的新需求和新场景，打造6G全新技术生态，推动社会走向虚拟与现实结合的“数字孪生”世界，通过“智慧泛在”实现“6G重塑世界”的宏伟目标。
中国移动研究院已于2019年11月发布了(2030+愿景与需求》报告第一版[1]，对2030年后移动通信发展的总体愿景与新应用场景进行了预测和探讨。
结合未来新业务和新应用的展望，第二版报告在过去一年的研究基础上，更新了6G网络性能指标的初步需求。
中国移动网络技术白皮书(2020年)
中国移动网络技术白皮书（2020年）目录一、网络技术发展之势 (4)二、网络技术发展之策 (6)(一)求解最大值问题（Maximization），追求极致网络 (6)1.性能提升 (6)2.能力增强 (7)(二)求解最小值问题（Minimization），追求极简网络 (9)1.简化制式 (9)2.节能降本 (9)3.降复杂度 (10)(三)求解化学方程式（Fusion），追求融合创新 (11)1.云网融合 (11)2.网智融合 (12)3.行业融通 (13)三、结束语 (16)缩略语列表 (17)一、网络技术发展之势伴随新一轮科技革命和产业变革进入爆发拐点，5G、云计算、人工智能等新一代信息技术已深度融入经济社会民生，造福于广大用户的日常生活。
加快推进5G 为代表的国家新基建战略，引领网络技术创新和网络基础设施建设，已成为支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键。
面向近中期网络技术发展，中国移动认为以下技术发展趋势值得关注：性能极致化：随着移动通信每十年一代的快速发展，产业各方共同努力不断提升通信网络速率、时延、可靠性等性能，延伸网络覆盖，提供差异化服务能力，以更好地满足万物互联多样化通信需求。
算网一体化：从云计算、边缘计算到泛在计算发展的大趋势下，通过无处不在的网络为用户提供各类个性化的算力服务。
算网一体化已经成为ICT发展趋势，云和网络正在打破彼此的界限，通过云边网端链五维协同，相互融合，形成可一键式订购和智能化调度的算网一体化服务。
平台原生化：在企业数字化转型、5G云化的浪潮下，产业融合速度加快、网络业务迭代周期缩短。
云原生理念及其相关技术提供了极致的弹性能力和故障自愈能力，获得业界认可。
未来云平台将向云原生演进，为电信网元及应用提供更加灵活、敏捷和便捷的开发和管理能力。
网络智能化：人工智能正在从感知智能向认知智能发展，其应用范围不断扩大。
人工智能的完善成熟促使其与网络的融合不再是简单的网络智能叠加，而是实现网络智能的内生化，切实提升网络运维效率和运营智能化水平，达到降本增效的实际效果。
5G回传规模组网及典型场景应用方案白皮书
5G回传规模组网及典型场景应用方案白皮书
目录
1 引言
P1
2 5G规模组网和融合业务共推承载演进
P2
3 城域边缘数据中心互连助推承载融合发展 P12
4 5G回传规模组网技术及应用方案
P16
5 总结与展望Leabharlann P326 主要贡献单位
P33
IMT-2020(5G)推进组于2013年2月由中国工业和信息化部、国家发展和改革委员会、科学技术部联合推动成立，组织架
1
IMT-2020 (5G)推进组
5G回传规模组网及典型场景应用方案白皮书
2 5G规模组网和融合业务共推承载演进
2.1 5G规模组网部署方案及其承载需求 2.1.1 4G/5G核心网多层云化部署推动承载网融合发展 2019年我国运营商的5G核心网处于规模组网验证阶段，采用“中心+边缘”的两级云化数据中心 部署架构（见【1】），重点完成4G核心网的NSA升级并向网络功能云化演进，主要提供eMBB业务。 2020-2021年将进入4G/5G核心网融合阶段（见图 1），启动SA规模组网，引导eMBB业务向5G核心网 分流，并大力发展面向垂直行业的融合业务和网络切片服务，基于云端4G/5G融合核心网构建全新运营 生态，围绕网络切片服务能力为不同行业提供增强的业务专网，构建5G应用创新生态（见【2】）。
图5给出了智能电网的端到端网络切片应用方案示意图，需要5G核心网、承载网络和无线网协同实 现5G网络切片管理。
图 5 电力专网的网络切片应用方案
1) 5G核心网和无线接入网：5G核心网配置不同的数据网络名称（DNN）来代表不同电力切片 （包括差动保护、三遥、视频监控及普通办公业务），在控制面按需设置不同切片共享或独享接入和 移动管理功能（AMF）、会话管理功能（SMF）；在云核心网侧对分属不同虚拟私有云（VPC）的 用户平面功能（UPF），分别在VPC-GW配置到基站的静态路由。5G基站通过AMF到统一数据管理 （UDM）/策略控制功能（PCF）查询用户开户默认数据网络名称（DNN），然后按照该DNN建立以 太网PDU 会话（Session），核心网SMF根据DNN配置信息选择UPF；
大数据白皮书2024(二)2024
大数据白皮书2024（二）引言概述：随着科技的不断发展，大数据已经成为了企业和组织中的不可或缺的一部分。
2024年，大数据的发展将进一步加速，并为各行各业带来更多的机遇和挑战。
本文将以大数据白皮书2024（二）为切入点，从五个大点出发，分别阐述大数据在社会、经济、科技、教育和医疗领域的应用和影响。
正文内容：1. 大数据在社会领域的应用a) 大数据助力城市管理和规划：- 实现智慧城市的建设和发展- 提升城市交通、环境和安全管理的效率b) 大数据在社会治理中的作用：- 改善政府决策和公共服务- 实现社会风险防控和公共安全的提升c) 大数据驱动社交媒体和网络平台：- 改善广告和营销策略- 推动个性化服务和用户体验的提升d) 大数据助力社会创新和公益事业：- 促进科研和创新的进步- 加强社会组织和非营利机构的运营和服务能力e) 大数据在法律和法律制度中的应用：- 改善司法判决和执法效率- 加强数据隐私和信息安全的保护2. 大数据在经济领域的应用a) 大数据驱动商业智能和决策：- 提升企业竞争力和市场份额- 优化供应链和产品设计b) 大数据在金融行业中的应用：- 改进风险管理和决策制定- 推动普惠金融和金融科技的发展c) 大数据促进新兴产业的崛起：- 加速人工智能、物联网和云计算等行业的发展 - 为创业者和创新企业提供更多机会和支持d) 大数据在市场营销和销售中的应用：- 实现个性化营销和广告定制- 提高销售效率和客户满意度e) 大数据推动数字经济的发展：- 促进互联网经济和在线消费的增长- 增强数字技术和数据治理的能力和规范3. 大数据在科技领域的应用a) 大数据支持科学研究和创新发展：- 推动基础科学和应用科学的进步- 加速技术创新和产业升级b) 大数据在人工智能领域的应用：- 提供数据驱动的智能决策和预测- 促进机器学习和深度学习技术的发展c) 大数据助力智能制造和工业互联网：- 提高生产效率和质量- 推动智能制造和工业数字化转型d) 大数据在物联网中的应用：- 实现设备和物品之间的互联互通- 改善供应链和物流管理的效率e) 大数据推动区块链和密码学的发展：- 加强数据安全和隐私保护的能力- 提升数字资产和交易的可信度和可追溯性4. 大数据在教育领域的应用a) 大数据改善教学和学习环境：- 个性化教育和学习资源定制- 提升教育质量和学生表现b) 大数据支持教育决策和政策制定：- 提供教学评估和效果分析的依据- 优化教育资源配置和学校管理c) 大数据推动在线教育和远程学习的发展： - 扩大教育覆盖范围和机会均等性- 提高学习效率和灵活性d) 大数据助力教育研究和教师培训：- 支持教育科研和教育改革的进展- 提升教师专业发展和能力提升e) 大数据促进教育与产业融合：- 提供人才需求和供给的匹配度- 支持教育培训和职业发展的衔接5. 大数据在医疗领域的应用a) 大数据在医疗诊断和治疗中的作用：- 提供个性化用药和疾病管理方案- 改善医疗效率和患者体验b) 大数据支持医疗决策和临床研究：- 提供医学数据分析和模型预测- 促进疾病预防和医学进展c) 大数据助力医疗资源配置和优化：- 提高医疗服务的均等性和可及性- 优化医疗机构的运营和管理d) 大数据推动医疗健康产业的发展：- 加速生物科技和医药研发的进展- 推进数字医疗和远程医疗的应用e) 大数据在公共卫生和健康管理中的应用：- 实现疫情分析和预警系统- 改善健康干预和健康数据管理总结：到2024年，大数据将在更多领域发挥重要作用，如社会、经济、科技、教育和医疗等。
我国5G试点应用遍地开花——政府重视5G融合应用,地方积极开展5G应用示范
匚・33SPECIAL--------------------特别抓住5G融合应用窗口期2019年，我国开始大规模积极推进5G商用建设，实现了从“0”到“T的突破。
据中国信通院统计,截至2020年9月底，全国范围内已累计开通5G基站约69万个，为融合应用发展奠定了坚实的基础。
运营商、设备商、垂直企业等各方积极探索5G融合应用的创新发展。
我国5G应用实践的广度、深度和技术创新性正在不断提升，融合应用探索热情高涨。
在2020年"绽放杯”5G应用征集大赛上，共征集了4289个项目，5G在各行业的探索均已取得阶段性突破，参赛项目已有31%的实现落地。
目前，浙江省、广东省、上海市、江苏省、北京市在5G应用探索方面居全国前列，呈现5G行业应用引领态势；智能工厂、智慧城市、智慧医疗、智慧交通等领域成为5G融合应用的热点，并有望成为应用先锋领域。
总体来看，我国5G应用还需抓住应用发展重要窗口期，逐步建设产业大生态。
我国5G试点应用遍地开花——政府重视5G融合应用,地方积极开展5G应用示范2020年幵局，我国5G应用迎来快速发展期。
截至目前，已累计幵通5G基站超60万个，5G 终端连接数超过1.5亿。
三大运营商已在国内40多个城市开展了100多个基于边缘计算的5G 商业应用试点项目一直以来，我国高度重视5G应用发展。
中央政治局常委会提出要积极丰富5G技术应用场景，并加快5G网络等新型基础设施建设。
工信部提出打造5个产业公共服务平台，建设改造覆盖10个重点行业，形成至少20大典型工业应用场景。
同时，发改委、工信部联合发出通知，重点支持虚拟企业专网、智能电网、车联网等七大领域的5G创新应用提升工程。
各地政府也积极出台各类5G扶持政策，推动5G应用发展。
截至2020年9月底，各地政府出台行动计划、实施方案、指导意见等各类5G扶持政策文件460个，多地政府对基站建设、用电成本进行补贴，积极开展5G应用示范，持续深化5G产业合作。
中 国移动通信公司技术白皮书
中国移动通信公司技术白皮书一、引言在当今数字化的时代，移动通信技术已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
中国移动通信公司作为行业的领军者，一直致力于推动技术创新，为用户提供更加优质、便捷和高效的通信服务。
本白皮书将详细介绍中国移动通信公司的核心技术及其应用，以及未来的技术发展趋势。
二、移动通信技术的发展历程（一）1G 时代20 世纪 80 年代，第一代移动通信技术（1G）诞生，采用模拟信号传输，主要提供语音通话服务。
然而，由于技术的局限性，通话质量不稳定，且只能进行简单的语音通信。
（二）2G 时代20 世纪 90 年代，第二代移动通信技术（2G）出现，采用数字信号传输，不仅提高了通话质量，还支持短信等简单的数据业务。
（三）3G 时代进入 21 世纪，第三代移动通信技术（3G）实现了更高速的数据传输，使得移动互联网应用得以普及，如手机上网、在线视频等。
（四）4G 时代近年来，第四代移动通信技术（4G）带来了更快的网速和更丰富的应用，如高清视频通话、移动支付、在线游戏等，极大地改变了人们的生活方式。
三、中国移动通信公司的核心技术（一）5G 技术1、大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术通过在基站端配置大量天线，显著提高了频谱效率和系统容量，为用户提供更快的数据传输速度和更低的延迟。
2、超密集组网（UDN）技术通过增加基站密度，缩小基站覆盖范围，提高频谱复用效率，从而提升系统容量和用户体验。
3、网络切片技术根据不同的应用场景和需求，将网络划分为多个逻辑切片，每个切片具有独立的网络资源和服务质量保障，满足多样化的业务需求。
（二）物联网技术1、窄带物联网（NBIoT）具有低功耗、广覆盖、大容量等特点，适用于智能水表、智能电表、智能停车等物联网应用场景。
2、增强机器类型通信（eMTC）支持中低速率、移动性较强的物联网设备，如物流追踪、智能穿戴设备等。
（三）云计算技术通过构建云化的网络架构，实现资源的灵活分配和高效利用，降低运营成本，提高业务部署的敏捷性。
人工智能发展白皮书
人工智能发展白皮书近年来，人工智能技术的快速发展和广泛应用，已经成为推动经济社会发展和提高生产力的重要力量。
为了深入探讨人工智能的发展趋势和未来方向，本白皮书梳理了相关领域的最新研究成果和经验分享，提出了一些具有前瞻性和可操作性的建议，旨在为我国人工智能行业的高质量发展提供科学依据和战略指导。
一、人工智能发展现状人工智能是一种通过计算机模拟人类智能行为的技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方向。
随着计算机算力和数据量的不断增加，人工智能在许多领域已经取得了显著成果，涉及金融、医疗、交通、制造、安防等多个领域。
在图像识别方面，人工智能已经能够识别出猫、狗等复杂图像，并在人脸识别、安防监控等领域得到广泛应用；在语音识别方面，人工智能可以实现自然语言交互、语音翻译等功能，拓展了人机交互的范畴；在自动驾驶领域，人工智能的应用也让无人驾驶成为了可能。
二、人工智能发展趋势1.多学科交叉融合。
人工智能需要信息学、数学、物理学等多个领域的知识支持，未来人工智能的发展将更加强调多学科交叉融合。
2.大数据为支撑。
人工智能需要大量的数据进行学习和训练，未来随着大数据的不断积累，人工智能将更加强大。
3.智能硬件普及。
未来智能硬件将逐渐普及，人工智能将在更多的场景中得到应用。
4.深度学习成为主流。
深度学习是目前最有效的机器学习方法之一，未来将成为人工智能领域的主流。
三、人工智能发展面临的挑战1.数据隐私和安全。
大数据的应用需要关注数据隐私和安全保护。
2.算法公正性和道德伦理。
人工智能的算法可能存在偏见，需要加强算法公正性和道德伦理建设。
3.人才短缺。
目前人工智能领域的高端人才相对稀缺，需要加强人才培养和引进。
四、人工智能发展战略建议1.加强人才培养和引进。
提高人工智能领域的科研人员和技术工人素质，加强国际人才引进与合作，提高人工智能领域的人才储备。
2.加强数据安全和隐私保护。
完善数据采集、存储、传输和使用的法律法规规范，加大数据安全和隐私保护力度。
5G应用创新发展白皮书
目录IMT-2020 (5G)推进组5G应用创新发展白皮书1 5G融合应用发展态势2 第二届"绽放杯"5G应用征集大赛项目洞察3 十大重点应用领域分析4 5G融合应用的挑战与发展建议5 主要贡献单位P1 P5 P15 P46P4815G融合应用发展态势1.1 全球多个国家加速推进5G应用全球5G应用整体处于初期阶段。
根据中国信息通信研究院监测，截至9月30日，全球135家运营商共进行或即将进行的应用试验达到391项。
AR/VR、超高清视频传输（4K或8K）、固定无线接入是试验最多的三类应用。
在行业应用中，车联网、物联网、工业互联网受到广泛关注。
整体来看，全球5G 应用整体处于初期阶段，主要应用场景是增强型移动宽带业务，行业融合应用仍在验证和示范中。
美国家庭宽带成为最受关注的5G应用之一。
美国四大移动运营商全部商用5G，在若干个重点城市推出服务，覆盖城市重合度高，相继推出5G固定无线接入的服务；在工业互联网方面，AT&T正在探索基于4K视频的安全监测、AR/VR员工培训及定位服务；与此同时，美国也在尝试5G与VR/AR用于医疗领域，帮助临终患者减少慢性疼痛和焦虑等。
FCC通过采取一些举措促进5G技术向精准农业、远程医疗、智能交通等方面的创新步伐，如设立204亿美元的“乡村数字机遇基金”等。
韩国出台5G战略，引领5G用户发展。
韩国“5G+”战略选定五项核心服务和十大 “5G+”战略产业，其中五项核心服务是：沉浸式内容、智慧工厂、无人驾驶汽车、智慧城市、数字健康。
在商用进展方面，韩国运营商针对VR、AR、游戏推出基于5G的内容和平台活动。
截至2019Q3，韩国5G用户数超过300万，占据全球5G商用大部分市场份额。
韩国用户发展速度快主要得益于运营商加速建网，手机高额补贴，内容应用丰富，提速不提价。
欧盟5G应用涵盖工业互联网及其他多种应用场景。
欧盟于2018年4月成立工业互联与自动化5G联盟（5G-ACIA），旨在推动5G在工业生产领域的落地。
人工智能标准化白皮书
人工智能标准化白皮书人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一种新兴技术，正在以前所未有的速度影响和改变着我们的生活和工作方式。
然而，随着人工智能技术的迅猛发展，相关标准化工作也日益受到重视。
人工智能标准化的重要性不言而喻，它不仅能够促进人工智能技术的健康发展，还能够推动人工智能技术与其他行业的融合，为社会经济发展注入新的活力。
因此，本白皮书旨在探讨人工智能标准化的重要性，分析当前人工智能标准化的现状与挑战，并提出相关建议，以期为人工智能标准化工作提供参考和借鉴。
1. 人工智能标准化的重要性。
人工智能技术的快速发展给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
然而，由于人工智能技术本身的复杂性和多样性，缺乏统一的标准化规范导致了人工智能应用的不确定性和风险性。
因此，制定和推广人工智能标准化规范显得尤为重要。
一方面，人工智能标准化可以提高人工智能技术的可信度和适用性，为人工智能技术的应用和推广提供了可靠的保障；另一方面，人工智能标准化还可以促进人工智能技术与其他行业的融合，推动人工智能技术的创新和发展。
2. 当前人工智能标准化的现状与挑战。
目前，国际上已经建立了一系列的人工智能标准化组织和机构，如ISO/IEC、IEEE等，这些组织和机构致力于推动人工智能标准化工作的开展。
然而，由于人工智能技术本身的复杂性和多样性，以及人工智能标准化工作的跨学科性和跨行业性，当前的人工智能标准化工作仍面临诸多挑战。
其中，标准化的技术难度、标准化的时效性、标准化的国际统一性等是当前人工智能标准化工作的主要挑战。
3. 提出建议。
为了推动人工智能标准化工作的健康发展，我们提出以下建议：（1）加强国际合作，促进人工智能标准化工作的国际统一；（2）加强技术研发，提高人工智能标准化的技术水平；（3）加强行业协作，促进人工智能标准化工作与产业发展的深度融合。
4. 结语。
人工智能标准化工作是推动人工智能技术健康发展和社会经济进步的重要保障。
ai智能自动生成白皮书
ai智能自动生成白皮书标题：AI智能技术白皮书——引领未来发展的方向摘要：本白皮书通过综合分析AI智能技术在各领域的应用与发展情况，系统阐述了AI智能技术的基本概念、核心技术、现状及未来发展趋势。
旨在为各界人士提供有关AI智能技术的全面了解，探讨其存在的问题及解决方案，并提供针对AI智能技术发展的指导意义。
1. 引言随着信息技术和互联网的快速发展，AI智能技术作为前沿的技术领域正日益受到重视。
AI智能技术的快速发展与应用正在深刻地改变人们的生活方式和社会结构，对各行各业带来了巨大的影响。
本部分将概述AI智能技术的发展背景和意义。
2. AI智能技术的基本概念和核心技术本部分将介绍AI智能技术的基本概念，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术。
同时，还将对这些技术的原理、方法和应用进行详细解释，以帮助读者全面了解AI智能技术的基础。
3. AI智能技术的现状与应用领域AI智能技术已经在许多领域取得了突破性的应用。
本部分将重点介绍AI智能技术在人工智能医疗、智能交通、工业制造、金融服务等领域的现状和应用案例，并讨论AI智能技术给这些领域带来的改变和机遇。
4. AI智能技术发展的挑战与解决方案尽管目前AI智能技术取得了重要进展，但也面临着一些挑战。
本部分将分析AI智能技术在数据隐私保护、伦理道德、安全性等方面所面临的问题，并提出应对这些问题的解决方案。
5. AI智能技术的未来发展趋势AI智能技术具有广阔的应用前景和发展潜力。
本部分将展望AI智能技术的未来发展趋势，包括AI与大数据、物联网、区块链等其他领域的融合，以及AI对人类社会和经济的深刻影响。
6. 结论AI智能技术正成为引领未来发展的关键技术，其在各领域应用的成功经验和面临的挑战值得我们深思和借鉴。
本白皮书的目的在于为各界人士提供对AI智能技术的全面认识，指导相关行业的发展和决策，并推动AI智能技术在社会各领域的应用和创新。
5G 与工业互联网融合应用发展白皮书
5G 与工业互联网融合应用发展白皮书在当今数字化、智能化的时代浪潮中，5G 技术与工业互联网的融合应用正以前所未有的速度和深度改变着工业生产的模式与格局。
5G作为新一代移动通信技术，具有高速率、低时延、大容量等显著优势；而工业互联网则通过连接人、机、物等各类工业要素，实现了工业生产的智能化、网络化和协同化。
两者的融合，为工业领域带来了前所未有的机遇和挑战。
一、5G 与工业互联网融合的背景和意义随着全球制造业的竞争日益激烈，提高生产效率、降低成本、提升产品质量和创新能力成为了企业生存和发展的关键。
传统的工业生产模式在面对市场快速变化和个性化需求时，逐渐显露出其局限性。
5G技术的出现，为解决这些问题提供了新的可能。
5G 的高速率能够支持大量工业数据的快速传输，使得实时监控和远程控制成为现实；低时延特性则能够满足工业生产中对实时性要求极高的场景，如工业机器人的协同作业、自动化生产线的控制等；大容量连接则可以实现工厂内众多设备和传感器的互联互通，构建起全面感知的工业生产环境。
工业互联网通过将工业生产的各个环节数字化、网络化，打破了信息孤岛，实现了生产要素的优化配置和协同创新。
5G 与工业互联网的融合，将进一步推动工业生产的智能化升级，提升企业的竞争力，促进工业经济的高质量发展。
二、5G 与工业互联网融合的应用场景（一）智能工厂在智能工厂中，5G 与工业互联网的融合能够实现生产设备的智能化联网和远程监控。
通过在设备上安装传感器和 5G 通信模块，实时采集设备的运行数据，并将其传输到云端进行分析和处理。
管理人员可以通过手机或电脑随时随地了解设备的运行状况，及时发现并解决问题，从而提高设备的利用率和生产效率。
（二）工业自动化控制5G 的低时延特性使得工业自动化控制更加精确和可靠。
例如，在汽车生产线上，多个工业机器人需要协同工作，完成车身的焊接、喷漆等工序。
5G 技术能够确保机器人之间的通信实时、稳定，避免因时延导致的操作失误，提高生产质量和效率。
四大数字技术对数字经济的影响
四大数字技术对数字经济的影响数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高经济社会的数字化、网络化、智能化水平，加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。
1、数字经济的核心产业据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书（2020年）》（以下简称信通院白皮书），从生产力和生产关系的角度来看，数字经济由数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化构成，其中数字产业化、产业数字化是数字经济核心产业。
图表：数字经济内涵资料来源：中国信息通信研究院前瞻产业研究院整理（1）数字经济核心产业之一——数字产业化数字产业化即信息技术、及通信产业，是数字经济发展的基础产业，为数字经济的发展提供提供技术、产品、服务等方面的支持。
数字产业化包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网等行业，具体包括但不限于5G、集成电路、人工智能、大数据、云计算、区块链等。
2019年数字经济稳步发展，据信通院白皮书统计，数字产业化增加值达到7.1万亿元，占GDP比重为7.2%。
数字产业化内部结构持续软化，软件业和互联网行业占比小幅提升；云计算、大数据、人工智能三个新型“硬科技”领域，基本达到普惠应用水平，并呈现出交融趋势；在网络基础设施建设方面，“十三五”期间，我国建成了全球最大的光纤网、4G/5G网络。
资料来源：前瞻产业研究院整理（2）数字经济核心产业之一——产业数字化产业数字化是指在新一代数字科技支撑和引领下，以数据为关键要素，以价值释放为核心，以数据赋能为主线，对产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程。
包括但不限于工业互联网、智能制造、车联网等融合型新产业新模式新业态。
产业数字化转型由单点应用向连续协同演进，传统产业利用数字技术进行全方位、多角度、全链条的改造提升，数据集成、平台赋能成为推动产业数字化的关键。
中国移动即将发布5G智慧网络白皮书
中国移动即将发布5G智慧网络白皮书图源：图虫创意通信世界网消息（CWW）现在全社会都在谈智能，那么网络是否可以智能呢？答案是肯定的。
中国移动正在全力打造5G智慧网络，这张智慧网络具有四新的特点，分别是新感知、新能力、新生态、新架构，在即将到来的2018年中国移动合作伙伴大会上，中国移动还将发布5G智慧网络白皮书，创新成果不断，精彩值得期待。
5G携手要建设智慧的网络离不开人工智能（），中国移动研究院副院长黄宇红说过，5G牵手AI是行业必然趋势，二者的结合将迸发出不一样的火花。
但5G的特点与挑战并存，5G三大场景实现万物互联带来运营维护复杂度高的挑战，一张网络服务千行万业带来业务灵活性要求高的挑战。
同时AI机遇与发展并存，云计算、大数据、GPU的发展使AI迎来黄金发展期，机器学习、深度学习的发展使AI成为重要通用技术。
总而言之，5G+AI可以提升运维效率、降低运营成本、挖掘数据价值、开放网络能力。
5G与AI携手打造的5G智慧网络赋能智慧社会。
2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》提出，构建泛在安全高效的智能化基础设施体系以及优化升级网络基础设施，研发布局第五代移动通信（5G）系统。
从长远来看，5G智慧网络是赋能智能经济、智能社会的重要基础设施保障。
5G智慧网络的四新5G智慧网络将构建端到端的智慧新架构，实现终端泛在化、网络虚拟化、计算边缘化、全面智能化、能力开放化。
关于如何实现5G智慧网络，黄宇红表示要首先打造智慧终端，实现用户端智能，构建边缘AI能力；其次要构建智慧网元，实现分布式智能以及自环感知分析决策；再次是智慧网管，实现集中式智能，进行统一数据、集中管控；最后是打造智慧平台，进行智力众筹以及数据与能力开放。
5G智慧网络愿景为感知即数据、智能即高效、网络即服务。
5G新架构将采用新型网管系统。
传统架构具有私有化应用、定制化部署、封闭式系统的特点，而新架构将具备积木式应用（应用丰富）、微服务（共建生态）、容器化部署（部署便捷）、云化虚拟化（架构灵活）等特点。
工信部大数据白皮书
工信部大数据白皮书在当今数字化的时代，数据已经成为了一种极其重要的资源，就如同工业时代的石油一样。
而大数据技术的发展和应用，更是为各个领域带来了深刻的变革和创新。
工信部发布的大数据白皮书，无疑是对我国大数据发展的一次全面梳理和展望，具有重要的指导意义。
大数据是什么？简单来说，大数据就是规模极其庞大、复杂多样的数据集合，这些数据通过传统的数据处理方式很难进行有效的管理和分析。
但借助先进的技术手段，我们能够从这些海量的数据中挖掘出有价值的信息和知识。
工信部大数据白皮书首先对我国大数据产业的发展现状进行了详细的阐述。
在过去的几年里，我国大数据产业规模持续增长。
越来越多的企业开始意识到数据的价值，纷纷投入到大数据的应用和开发中。
无论是互联网企业，还是传统行业的企业，都在积极探索如何利用大数据来提升自身的竞争力。
在技术创新方面，我国也取得了显著的成果。
大数据的存储、处理和分析技术不断进步，云计算、人工智能等新兴技术与大数据的融合更加紧密，为大数据的发展提供了更强大的支撑。
例如，分布式存储技术使得大规模数据的存储变得更加高效可靠；大数据处理框架的不断优化，提高了数据处理的速度和效率；而基于人工智能的数据分析算法，则能够更精准地挖掘出数据中的潜在价值。
然而，大数据的发展也并非一帆风顺，面临着诸多挑战。
数据安全和隐私保护就是其中最为突出的问题之一。
随着数据量的不断增加和数据价值的不断提升，数据泄露、滥用等风险也日益加大。
因此，加强数据安全管理，完善相关法律法规，保障公民的合法权益，成为了亟待解决的问题。
另外，大数据人才的短缺也是制约产业发展的一个重要因素。
大数据领域需要既懂技术又懂业务的复合型人才，而目前这样的人才供不应求。
因此，加强人才培养，建立完善的人才培养体系，成为了推动大数据产业发展的关键。
工信部大数据白皮书还对未来大数据产业的发展趋势进行了展望。
随着 5G 网络的普及和物联网技术的发展，数据的产生速度将进一步加快，数据规模将呈爆炸式增长。
aigc产业发展及应用白皮书
aigc产业发展及应用白皮书AIGC（Artificial Intelligence and Graph Computing）是一种融合了人工智能和图计算的新兴技术，在产业发展和应用中具有重要的潜力。
本白皮书将重点探讨AIGC的产业发展趋势、技术应用领域、挑战和未来发展方向。
一、产业发展趋势1.人工智能（AI）的快速发展：随着计算能力的提升、数据量的增加和算法的不断优化，AI已经在多个领域展示出强大的能力，催生了AIGC技术的发展和应用需求。
2.大数据的普及与应用：随着互联网技术的不断发展，大数据已经成为了产业发展的重要基础，AIGC可以帮助企业从大量的数据中发现隐藏的模式和关联，提供更精确的数据分析和决策支持。
3.图数据库的兴起：由于传统关系型数据库难以有效处理复杂关系和具有时序性的数据，图数据库的兴起为AIGC提供了更好的技术基础，并且在金融、电商、社交网络等领域得到了广泛应用。
二、技术应用领域1.金融行业：AIGC可以应用于金融风险管理、反洗钱监测、个性化推荐和智能投资等领域，帮助金融机构提高风险控制能力、客户满意度和业务效率。
2.电商行业：AIGC可以利用用户行为、社交网络等数据，实现精准的个性化营销和推荐，提高用户购物体验、增加销售量。
3.交通运输行业：AIGC可以分析交通数据、地理信息等，进行交通拥堵预测、智能路线规划和交通监管，提高交通效率和城市管理水平。
4.医疗行业：AIGC可以结合医疗数据、疾病模式等，实现个性化医疗、疾病预测和药物研发，提高医疗服务和健康管理水平。
5.社交网络领域：AIGC可以分析社交网络中人际关系、兴趣关注等，实现智能推荐、精准广告和社交关系分析，优化社交网络平台的用户体验和商业模式。
三、挑战与应对1.数据隐私与安全：大规模的数据收集和处理面临着数据隐私泄露和安全风险，需要制定合适的数据管理和安全策略。
2.技术集成与应用落地：AIGC需要和现有系统集成，实现技术应用的落地，这涉及到技术标准、软硬件兼容性等问题。
全球人工智能发展白皮书
全球人工智能发展白皮书全球人工智能发展白皮书|四、人工智能重塑各行业41.1 451.3 81.4 13211.6 231.7 6 291.8 31402.1 402.2 422.3 45523.1 533.2 543.3 543.4 553.5 55584.1 604.2 654.3 704.4 714.5 754.6 794.7 824.8 8689 02全球人工智能发展白皮书|主要发现主要发现：1全球人工智能发展白皮书|主要发现2全球人工智能发展白皮书|主要发现3全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势4一、AI 创新融合新趋势1.1 人工智能正全方位商业化当前人工智能技术已步入全方位商业化阶段，并对传统行业各参与方产生不同程度的影响，改变了各行业的生态。
这种变革主要体现在三个层次。
第一层是企业变革：人工智能技术参与企业管理流程与生产流程，企业数字化趋势日益明显，部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用。
这类企业已能够通过各类技术手段对多维度用户信息进行收集与利用，并向消费者提供具有针对性的产品与服务，同时通过对数据进行优化洞察发展趋势，满足消费者潜在需求。
第二层是行业变革：人工智能技术带来的变革造成传统产业链上下游关系的根本性改变。
人工智能的参与导致上游产品提供者类型增加，同时用户也会可能因为产品属性的变化而发生改变，由个人消费者转变为企业消费者，或者二者兼而有之。
第三层是人力变革。
人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率，减少企业员工数量。
此外，机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力，导致技术与管理人员占比上升，企业人力结构发生变化。
图表1-1：人工智能技术带来的全方位变革数据来源：公开资料，德勤研究全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势51.2 AI 全面进入机器学习时代随着技术的进步和发展，人类学习知识的途径逐渐从进化、经验和传承演化为了借助计算机和互联网进行传播和储存。
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“5G+人工智能”融合发展与应用白皮书“5G+人工智能”融合发展与应用白皮书目录一、5G 和人工智能相互促进、协同发展 (1)1.1第五代移动通信（5G） (1)1.2人工智能 (3)1.35G 网络为人工智能的引入提供基础 (5)1.4人工智能融合SDN/NFV 赋能5G 网络 (6)1.5人工智能融合边缘计算赋能5G 网络 (7)二、“5G+人工智能”促进5G 网络发展 (8)2.1人工智能提升5G 网络关键能力 (8)2.1.1资源分配技术 (8)2.1.2流量分类技术 (8)2.1.3业务预测技术 (9)2.2人工智能在5G 网络架构中的应用 (9)2.2.1人工智能赋能5G 接入网 (10)2.2.2人工智能赋能5G 核心网 (13)2.2.3人工智能赋能5G 网络切片 (14)2.2.4人工智能赋能SDN 网络 (16)2.2.5人工智能赋能5G 网络虚拟化 (17)2.2.6人工智能赋能5G 边缘计算 (18)2.2.7人工智能赋能5G 网络运维 (20)2.2.8人工智能赋能5G 安全 (21)三、“5G+人工智能”赋能智能终端 (22)3.1 5G 芯片 (23)3.2人工智能芯片 (23)3.3人工智能应用框架 (25)3.4人工智能终端应用 (25)3.5人工智能终端 (26)3.5.1个人终端 (27)3.5.2家庭终端 (27)3.5.3物联网终端 (28)3.65G 人工智能终端 (29)四、“5G+人工智能”典型应用场景 (29)4.1自动驾驶 (31)4.2智慧新媒体 (33)“5G+人工智能”融合发展与应用白皮书4.3工业互联网 (34)4.4智慧医疗 (35)4.5智慧环保 (35)4.6智慧港口 (36)4.7物联网 (37)4.8智慧物流 (38)4.9智慧能源 (38)4.10智能安防 (39)五、“5G+人工智能”融合发展建议 (39)5.1人工智能与5G 网络融合发展 (40)5.2人工智能与5G 业务融合发展 (41)5.3利用“人工智能+SDN/NFV”赋能5G 网络 (42)5.4利用“人工智能+边缘计算”赋能5G 网络 (43)图表图1 5G 网络特性 (1)图2 4G 与5G 网络指标对比 (2)图3 5G 和人工智能相互赋能 (4)图4 5G 为引入人工智能提供基础 (5)图5 人工智能赋能5G 网络 (7)图6 5G 边缘计算 (7)图7 人工智能赋能5G 网络 (10)图8 人工智能赋能5G 频谱利用 (11)图9 人工智能赋能5G 网络覆盖 (12)图10 人工智能赋能5G 网络虚拟化 (13)图11 人工智能赋能5G 核心网 (14)图12 人工智能赋能5G 网络切片的管理和运营 (15)图13 人工智能赋能SDN 网络 (17)图14 人工智能赋能网络虚拟化 (18)图15 人工智能赋能5G 边缘计算 (19)图16 人工智能赋能5G 网络运维 (21)图17 人工智能赋能5G 安全 (22)图18 5G 典型应用场景 (31)图19 利用“人工智能+SDN/NFV”赋能5G 网络 (43)图20 利用“人工智能+边缘计算”赋能5G 网络 (44)一、5G 和人工智能相互促进、协同发展1.1第五代移动通信（5G）第五代移动通信技术（5G）是继第四代移动通信技术（4G）之后开创性技术，具备诸多 4G 所没有的特性（图 1），特别的，其峰值理论传输速度可达每秒数十Gb，这比4G 网络的传输速率要快上数百倍。
图1 5G 网络特性4G 改变人们生活，5G 将改变社会。
5G 不仅是移动通信的一次升级换代，更是一次重大的技术变革。
5G 提供更高的速率、更低的时延、更多的连接数、更快的移动速率、更高的安全性以及更灵活的业务部署能力（图2）。
图2 4G 与5G 网络指标对比全球主要国家的通讯运营商都在加速进行 5G 网络的建设和商用进度。
在世界范围内中国属于 5G 的领跑者，自 2013 年成立“IMT- 2020 推进组”以来，国内 5G 持续快速推进。
2019 年，中国工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放 5G 商用牌照，我国正式进入 5G 商用元年。
这意味着中国的 5G 建设和商用进程将会大大提速，不仅将对中国经济格局影响巨大，也将会很大程度上影响全球 5G 发展格局，世界 5G 发展从此将进入快车道。
中国联通在 2019 年4 月发布了全新的 5G 品牌标识“5Gⁿ”及主题口号“让未来生长”，并同期发布了“7+33+n”5G试验网络部署规划，积极建设 5G 网络和试点 5G 应用。
2019 年 8 月，中国电信和中国联通达成在 5G 接入网、传输网方面共建共享，双方协同在各自负责区域内的 5G 网络建设工作，以期加快 5G 网络建设和商用的进度与质量。
中国移动也在全国 52 个重点城市建成超过 2 万个 5G 基站，并在全国 300 多个城市开展 5G 网络建设。
5G 渐行渐近，其灵活、高效、融合、开放的特性将能够满足不同行业的快速部署和应用需求。
中国信息通信研究院《5G 产业经济贡献》认为，预计 2020 至 2025 年，我国 5G 商用直接带动的经济总产出达10.6 万亿元，5G 将直接创造超过 300 万个就业岗位。
1.2人工智能人工智能（人工智能）是指利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。
人工智能领域处理的问题主要包括感知、挖掘、预测以及推理等。
作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能已经催生了大量新的技术、产品及服务模式，构筑了一个全新的智能产业。
人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。
社会资本、智力和数据资源的汇集驱动着人工智能技术研究不断向前推进，从学术研究到实际开发,从家庭到社会,人工智能已经走入人们生活的方方面面。
2015-2019 年是中国人工智能发展最为迅速的时期，技术研究不断突破、产业应用层出不穷，人工智能已经渗入社会经济生产和人类生活的多个方面。
5G 和人工智能技术建立起庞大的产业链，带来经济和社会的巨大变革。
5G 和人工智能互相促进、互相作用、互相影响。
5G 作为通信基础设施，可以为人工智能应用提供高效、可靠、海量的数据传送服务。
同时，人工智能作为新型智能化技术，可以有效促进 5G 网络的演进，提升 5G 网络和应用的能力。
5G 网络、5G 业务和人工智能相互赋能（图 3）。
5G 网络具备三大特性，增强移动宽带（eMBB）、海量机器通信（mMTC）和超高可靠低时延（URLLC）。
5G 网络的这些特性，再加上边缘计算等技术，将可以有效促进人工智能的发展。
5G 业务可为人工智能提供落地应用并向人工智能提供大数据，同时，人工智能也可赋能 5G 网络和 5G 业务。
图3 5G 和人工智能相互赋能1.35G 网络为人工智能的引入提供基础通信网络（3G/4G/5G）提供三种基本服务能力：设备连接（设备与设备之间、设备与业务平台之间）、数据传送（设备与设备之间，设备与业务平台之间）和服务能力递送（业务平台与设备之间）。
在5G 时代，人与人、人与物、以及物与物之间建立万物互联，这些连接都将产生海量数据。
在 3G/4G 时代，设备连接服务和数据传送服务的处理都需要经过核心网协调和处理，服务能力通常都部署在外部云平台中，这三种基本服务通常都需要远距离访问，容易造成核心网压力大，灵活性不足和服务效率不高等问题。
图4 5G 为引入人工智能提供基础通过引入软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV），5G 支持控制面与用户面分离（图 4）。
5G 核心网主要专注处理 5G 控制面的访问控制请求，5G 用户面的数据传送服务主要由接入网和承载网直接提供，从而有效减轻核心网的压力；再结合边缘计算，5G 网络支持服务能力就近部署和就近服务，从而使得支持上述三种基本服务的服务能力、服务灵活性和服务效率都得以大幅度的提升，为在 5G 网络中引入人工智能能力和通过 5G 网络提供人工智能能力提供坚实的基础。
1.4人工智能融合 SDN/NFV 赋能 5G 网络SDN 和 NFV 解耦 5G 网络的软件与硬件，分离控制面与用户面，提升控制面集中化能力，为 5G 网络的智能化（自修复、自优化等）提供重要基础。
边缘计算的引入也为 5G 网络的云网一体化演进提供可能，从而使得人工智能计算和赋能无处不在。
人工智能、SDN/NFV、边缘计算等技术融合，提升 5G 网络的智能化水平（例如，智能化的网络切片服务等）。
例如，如图 5 所示，人工智能能力可以部署到 5G 终端、5G 网络（包括 5G 边缘计算节点）、或者人工智能中台；5G 网络数据通过汇聚和清洗后可用于训练人工智能能力。
图5 人工智能赋能5G 网络利用人工智能可以有效地监控、预测和优化 5G 网络的各种服务资源，提升 5G 网络的服务质量与效率。
1.5人工智能融合边缘计算赋能 5G 网络5G 边缘计算为人工智能与 5G 网络、5G 业务融合提供天然的锚点，借助 5G 边缘计算，服务提供商（消费互联网、产业互联网、家庭互联网）可以方便、快速和有效地向用户提供 5G 业务，并可实现人工智能的就近部署和就近服务（图6）。
图6 5G 边缘计算网络运营商根据业务类型（eMBB、eMTC、URLLC 等）来部署 5G 边缘计算节点和设置 5G 网络切片，人工智能计算节点可以就近部署在5G 边缘计算节点上，也可以就近汇聚到附近的计算设施中，从而使得人工智能可以计算终端、计算在边缘云和计算在核心云。
二、“5G+人工智能”促进 5G 网络发展2.1人工智能提升 5G 网络关键能力目前，人工智能技术得到了快速发展，几乎在每一个领域都可以找到人工智能的应用，在 5G 网络领域同样如此。
这一部分主要分析人工智能应用于 5G 网络的三大关键技术：资源分配技术、流量分类技术和业务预测技术。
2.1.1资源分配技术5G 网络切片机制帮助实现网络资源的合理分配，目前，为了实现用户的动态资源分配，很多人工智能算法已经被应用到了 5G 资源管理当中。
例如，利用人工智能领域的遗传算法进行无线资源的分配。
遗传算法是利用全局搜索找到最优解，解决优化问题，具有较强的鲁棒性，通过遗传算法找到资源分配的最优解，往往要优于传统的分配算法。
除了遗传算法，神经网络学习、蚁群优化等算法都被广泛应用于无线资源的动态规划、自动优化等。
2.1.2流量分类技术人工智能技术提供了多种应用与服务，通过网络智能地、自主地监控和管理。
基于深度学习的流量分类是利用深度学习技术对网络上的大量流量进行智能分类的方法之一。