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AI与5G,互相带来了什么?
来源:千家智客 | 作者:千家智客 | 发布时间: 902天前 | 3054 次浏览 | 分享到:
AI与5G,互相带来了什么?AI是第四次工业革命的重要推动技术,而5G是第四次工业革命的开启者。随着5G与AI技术的发展,更大的变化也即将到来。

 导读

AI与5G,互相带来了什么?AI是第四次工业革命的重要推动技术,而5G是第四次工业革命的开启者。随着5G与AI技术的发展,更大的变化也即将到来。


AI给5G带来的机会


01. 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)和超高可靠低时延通信(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。

网络重构将把网络运营从分散型向集约型演进,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。

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。


02. 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。


03. 5G核心网虚拟化、切片化

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。


04. 移动计算边缘化、本地化

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(比如基站)“附近”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。

将MEC从核心网边缘下沉到基站,即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。


05. 5G网络安全与AI

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催生的大量差异化的业务场景、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。


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,那么就很有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。


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。

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