#NokiaLive直播回顾 | AI是5G那把对的钥匙吗？

看上去很美的AI是不是真的美？

看上去很“烧钱”的5G如何迎来出头天？

AI是5G那把对的钥匙吗？

#NokiaLive“逐光而行”第三期圆满落幕！

在本期直播中，

小诺邀请到至纯、左良两位专家

关于AI和5G，专家为你解读！

创新先行 诺基亚深耕AI领域

在AI技术发展方面，贝尔实验室参与了长期大量的研究工作：

1947年

贝尔实验室的科学家发明了 晶体管，晶体管可以说是 硅芯片，即 AI强大算力的基石。

1955年

贝尔实验室的Shannon和其他科学家共同撰写了 白皮书，由此第二年在北美首次发起了全球对于人工智能的科学研究。这是业界公认的 近代AI技术研究的起点。

80年代末期

贝尔实验室的Yann LeCun发明了 卷积神经网络，并成功应用于银行自动化。这成为了 深度学习的一个代表算法。

走进AI，我们可以看到，人工智能发展需要具备四大核心要素： 超强的计算能力、海量的训练数据、深度学习算法，和可以影响AI技术未来走向的管理框架。

AI之于通信网络

通讯网络中的AI，更精确地说是 机器学习。机器学习包括 深度学习，是 模型建立从而使得机器变得聪明的基本工具，这是 AI的基础。对于AI或机器学习来说，在网络中的基础目标应用自然是实现自动化，其带来的益处可以主要概括为四个方面： 提升研发能效、促进和确保网络深度自动化、增进网络侧和用户侧的性能、带来多样化的增值服务和创收的机会。

目前来看，我们可能面临的难点是：复杂场景难以模型化、现网中的数据提取有诸多困难、传统的通信网络架构与应用人工智能所需要的理想环境还存在一定的“代沟”。尽管如此，人工智能在通信行业尤其是在5G网络方面依然具有非常广阔的应用前景。

AI助力5G接入网性能提升

AI技术对于提升5G接入网性能至关重要，通过机器学习神经元深度学习算法，可实现 无线资源自动优化调度、大数据实时处理简化、精细化管理以及预测、智能化分析及根因分析及提升终端用户体验保障等。通常我们会把接入网支撑机器学习的应用程序分为AI架设于接入网之上、AI内嵌在接入网之中两大类。

从5G接入网架构方面来说，我们认为需要有四个核心技术的构建，即 算法本身的革新；有效的利用机器学习的优势；数据提取及其接口可编性；用于推理，模型管理和学习的中间件和计算能力。

Future X架构铸就“无处不AI”

诺基亚致力于建造无处不AI的新型智能通信网络。在诺基亚贝尔实验室的“Future X”网络目标架构中，就已将AI的支撑功能融入每个网络节点中，并通过 人才培养、算力挖掘、算法创新和实例验证四大实施策略来确保这个目标的实现。

四大场景挖掘AI无限价值

诺基亚在全球已经开展了一系列有关机器学习应用的现网实验及客户案例，目前AI机器学习在5G网络技术中的主要应用场景包括： 基站无线资源优化调度、基站智慧节能技术、网络大数据异常检测和用户体验保障等。

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基站无线资源优化调度

左良指出，5G 通信技术的一个重要特征，就是 提供超高小区吞吐率(eMBB)。由于发射频段高，5G无线信号衰减快， 优化无线资源调度就成为了提高吞吐率的重要技术手段。