第2章 5G與AI融合基礎理論分析

隨著人工智能（AI）技術的快速發展，尤其是以深度神經網絡為代表的機器學習的快速發展，傳統的圖像識別、語音識別、人機對弈、機器翻譯、自動駕駛等多個領域取得突破。結合大數據與算力的快速提升，機器學習技術不僅可以應用于傳統的認知、識別及判斷等傳統人工智能領域，在各個行業內，機器學習技術都擁有廣闊的發展空間。尤其對于數據密集型行業，通過合理的數據采集與處理，基于機器學習的算法不僅可以提升傳統算法性能，還能開拓很多新的應用。

以5G為代表的通信產業屬于典型的數據密集型產業。5G網絡不僅傳遞大量的數據，本身也產生大量數據。如圖2-1所示，構建5G智能維的主要工具是機器學習。一方面，機器學習技術與5G已有的算法結合，可以更合理地利用5G網絡中的數據資源，提升已有服務的性能。另一方面，機器學習技術也可以通過對5G數據的挖掘，提供一些新的功能。

圖2-1 5G智能維構建工具

5G在多個層面都可以引入基于AI的解決方案，比較典型的思路是對傳統無線側和核心網側已有技術進行結合機器學習算法的升級。在無線側，根據國內外的大量研究，在信源信道編碼、大規模天線、信道預測、資源調度、信號檢測等多個環節通過引入AI技術，可以帶來一定的性能增益。在核心網側，通過引入智能網元，實現一系列基于機器學習的技術，可以使得5G網絡更加智能。

5G與AI融合雖然涉及眾多算法，但其基礎還是機器學習算法。本章重點關注和5G與AI融合相關的基礎理論，尤其是與AI相關的基礎理論。對于5G與AI的結合算法中的通信理論問題，將在后續章節結合實際問題進行分析與闡述。本章將首先介紹人工智能領域一些基礎的知識，接下來對5G引入基于AI模型及算法時的一些理論性問題進行探討，主要涉及5G網絡中引入基于AI模型及算法時的數據集建立、算法及模型和仿真方法。