“5G+MEC”为智能制造赋能的部署应用

MEC是5G网络的关键技术之一,可以将应用本地化,促进网络和业务的深度融合。为实现“5G+MEC”在垂直行业的应用,采用NFV技术部署了服务化架构的5G核心网,并在郑州格力制造园区部署面向智能制造的MEC,采用独立组网方式实现园区5G覆盖,打造了“计算+连接”的5G MEC网络。通过将“5G+MEC”应用在智能制造行业,实现工业制造的网络化、信息化、智能化,使得生产数据在网络边缘处理而不必上传至核心网,降低了网络时延,实现了智能制造的数据闭环。     

基于AI的6G网络安全技术

<正>因采用了微服务架构的互联网云化技术而5G广为人知,6G网络也将和智能互联网紧密联系。因为当前的6G和AI之间存在的结盟关系,在大部分的情形下AI都能够分别用在保护或者是侵犯安全性和隐私权方面。本文分析了人工智能对于6G安全方面的影响,并剖析在6G网络中由于AI所导致安全方面可能出现的挑战,并提供解决办法。从2019年的5G元年启动5G建设至今,已有超过七十几万座的5G基站得到大规模商用,而基于5G建设的基础上,世界各地也已经开始了6G技术的探索研究。未来互联网的端到端智能化,要求其具备自主发现威胁、智能缓解技术以及自主保护技术。所以,通过AI技术进行安全性设计,     

5G+工业互联网在纺织服装行业中的应用探究

文章旨在探讨5G+工业互联网在纺织服装行业中的解决方案。随着5G技术在智能制造领域的不断成熟,5G边缘计算、物联网、云计算、AI视觉监测、机器人调度、柔性制造等在服装纺织行业应用,阐述了5G+全连接工厂是打造数字化工厂实现智能制造的必经之路。体现了数字技术与实体经济深度融合,加速了行业可持续发展。     

5G MEC边缘智能架构研究

作为边缘计算与人工智能融合驱动的新模式,边缘智能已然渗透到各个行业。5G MEC作为运营商新型网络边缘的锚点,需要借助边缘智能来充分释放网络边缘价值。文章初步探讨网络边缘智能化需求,提出一种基于5G MEC的边缘智能优化架构,扩展了面向异构计算的弹性AI加速服务和自适应云边智能协同调度能力,从而实现了MEC平台运营智能化和AI能力服务化。     

基于AI的4G/5G基站协同节电方法研究与应用

本文提出基于AI的4G/5G基站协同节电方法以AI技术为突破口,构建重叠覆盖拓扑结构,研究重叠覆盖核心算法,建立业务长时和短时预测深度学习算法,精细化分析网络业务负荷潮汐效应时段,输出智能节电策略,通过系统自动编辑下发休眠和唤醒指令,在保证网络覆盖和客户业务体验情况下,实现业务闲时4G/5G协同的智能节电,达到移动通信网络整体节能减排效果。     

基于AI智能关联技术的5G网络切片研究与实现

为解决传统通信运营商业务集中统一规则部署,业务无法灵活差异化定制以适应5G To B垂直行业多样化业务需求的问题,提出了一种基于AI智能关联算法的5G网络切片现网实现方案。首先借助对5G多域多接口数据采集形成数据分析基础,从不同垂直行业客户SLA需求给出网络切片的模型选择;然后借助二分K均值聚类AI算法寻找业务流在各环节的最佳切片参数,指导运营商为垂直行业客户提供端到端最优切片参数集;最后基于该算法给出了现网热门的5G应用如8K视频、高清在线游戏运用智能AI算法后的切片效率及性能质量的对比,为运营商5G网络切片技术在现网的应用实践提供参考。     

中国电信张成良 电信领域是最大的AI细分市场

AI可助力运营商实现复杂的网络运维自动优化。中国电信将积极探索引入AI技术的各类应用场景,实现AI能力的沉淀和客户赋能。5G时代的到来让万物智联成为可能。5G是人工智能的加速器,同时也将为人工智能提供新动能。尤其对运营商而言,将网络与AI结合,可以满足5G网络的部署运营需求。     

5G核心网演进需求及关键技术

5G商用进程已开启,5G核心网架构和关键技术也已基本确定;然而,为了更好地使能垂直行业、更快地实现5G业务部署和更高效地运维,5G核心网还需要持续优化和演进。5G核心网的持续演进将围绕确定网络、智能网络和灵动网络3方面实现。网络切片、边缘计算和应用的服务化架构也在持续优化。垂直行业引入非公开网络(NPN)、5G行业局域网(LAN)和5G时间敏感网络(TSN),以及网络数据分析功能(NWDAF)、网络人工智能(AI)等关键技术。这些技术将进一步促进5G核心网的发展。     

基于大数据+AI的5G网络运营与保障

传统5G用户营销方式精准度低,5G用户位置信息准确度不高,大多数MRO数据的用户位置信息缺失,无法针对性进行5G网络部署;传统网络感知分析手段有限,无法实现用户级评估;站点规划工作量大、人员水平有限的问题导致站址规划效果不佳。主要围绕5G用户是谁、5G用户在哪、5G用户网络感知如何这3个核心问题来开展研究,通过引入GBDT算法、随机森林算法和DBSCAN算法等AI智能算法,实现5G用户挖掘、5G用户位置预测、5G智能规划和5G网络感知保障等功能,完成基于大数据+AI的5G网络运营与保障。     

B5G:泛在融合信息网络

延续"线"—"面"—"体"的演进趋势,超5代移动通信系统(B5G)继续提高通信速率,拓展通信空间,完善通信智慧,演进为泛在融合信息网络。B5G使用更高的频段作为信号载体,数据速率达到太比特每秒量级。伴随网络性能的增强,B5G的适用空间拓展至陆海空天。与以往移动通信系统不同,人工智能(AI)成为B5G性能提升的强劲引擎。基于AI的干扰管理、深度学习智能信号处理以及太赫兹技术成为物理层关键技术。基于极化码的中继、多天线、多址技术是传输层关键技术。基于AI的移动网络架构、面向人机物泛在融合的全析网络架构以及认知增强与决策推演的智能定义网络架构等方式的新架构被应用于网络层。     

5G-Advanced网络智能化标准进展及6G网络智能研究挑战

介绍了5G核心网智能化领域的标准发展现状及最新进展，指出智能内生架构、分层分布式智能协同、人工智能即服务和AI服务质量等是后5G(5G-Advanced)和6G的核心网智能化趋势，进一步指出6G网络智能化研究面临的挑战，包括体系化设计有待深入、数据收集规范性与开放性受限、网络通信特定AI算法技术积累欠缺，以及不断变化的未来终端形态和需求等。     

内生智能和端到端服务化的6G无线网络架构设计

为了解决5G网络能耗高、结构复杂和运维管理难度大等问题,同时使得网络具备更极致的全场景适应能力,从网络功能、网络结构、网络运行三个方面对未来6G网络进行设计,实现6G网络的智慧内生和极简。在网络功能层面,提出端到端微服务化的架构,通过按需功能组合与编排提升行业用户乃至个人用户定制化需求的满足能力;在网络结构层面,提出一种低、中、高多频段协同的信令广域覆盖机制及相关方案设计,实现多制式、多频段小区的统一管理,进一步降低整网信令开销、小区管理复杂度和网络能耗;在网络运营层面,不同于5G外挂式AI,提出网络内生智能设计和AI服务质量(Quality of AI Service,QoAIS)指标体系及保障机制,将AI打造成6G网络的一种基础能力和服务。最后,对内生AI网络架构中基于QoAIS的AI工作流编排方案进行了仿真分析。仿真结果表明,在性能和开销方面,三种典型方案(集中式、分布式和协同式)各有优缺点,需要针对QoAIS的具体要求,决定AI工作流中相关任务的分布,并调度所需资源,以保证QoAIS的达成。     

5G与人工智能的融合研究

5G是中国第五代移动通信的核心技术,它的三大主要优点分别是视频数据处理存储应用空间更大、数据传输速度更快、移动通信网络延迟率更低,该系统能够为国内的智能通信技术用户提供更快速的信息响应、更加智能化的用户行为交互体验和用户操作方式,而在我国的互联网安全自动化管理中,人工智能技术依然可以继续扮演着关键的领导角色。5G智能技术为用户及网络资讯的即时传送及处理,提供了较强的资讯运算与储存处理能力,而人工智能的解析运算则为5G网络运作带来更高效率的资料传送。当前,在中国,5G与人工智能技术的结合正在逐步形成,并将其作为未来几年一种新兴技术。因此,本论文以5G与人工智能技术相结合的大趋势,对未来5G与AI技术的结合进行了深入的研究,期望5G和AI技术的结合将会给人类的社会发展带来更多的惊喜。     

基于5G技术的智慧道路研究

在5G互联网时代,一切依赖于5G网络的产业,将获得新的生机,特别是车联网、飞联网领域,尤其如此。智能汽车自动驾驶的实现,不仅需要智慧的车,更需要智能的路,包括智能全域感知道路、智能路测设备等。文章对基于5G技术的智慧道路展开研究,全面详细地介绍了智能全域感知道路和智能路测设备,目的在于为车路协同的建设,提供理论依据和决策支撑。     

AI和5G技术在应急广播中的应用探讨

随着5G移动通信技术的迅速发展和AI人工智能的深入研究,具有低延时、大通量和智能化为核心特征的AI+5G技术正在被快速应用。针对AI和5G技术各自特点,对AI和5G技术在应急广播系统中的文字转换处理、智能识别公共场所突发事件、“同频”广播和灵活性应用方面提出建议,为以后的应急广播发展和技术创新提供一个新的视角。     

基于5G的工业AI视觉检测系统应用

在数字化浪潮的驱动下,5G、MEC、云计算、AI等新兴技术手段不断与制造业融合,并逐步走向应用推广.视觉检测是工业生产的重要环节,针对格力工业视觉检测需求,设计了基于5G的工业AI视觉检测系统,并对系统的工作原理、架构、功能及系统在实际生产环境下的测试结果进行了详细介绍.最后结合智能制造产业升级和5G技术的推广与发展需...     

5G与AI技术的合作发展方式及应用研究

本文通过对5G网络中的AI技术应用场景、标准进展分析,发现AI技术在5G网络中的应用价值,也为5G网络发展提供新的方向。     

5G无线网络数据采集设计方法

人工智能正在成为一种趋势,作为新一代信息技术网络的5G也必然会引入人工智能,而5G网络的人工智能依赖于5G网络的大数据,而5G网络大数据又依赖于5G网络数据采集。因此,5G网络数据采集是5G网络自动驾驶与人工智能的一个前提条件,而数据采集方法是需要设计的,数据采集设计首先需要考虑所采集的数据内容、数据的组织方式、数据采集的触发规则、以及数据采集周期等信息,然后根据确定的设计原则设计不同的事件块及其字段内容来满足5G人工智能等应用的需求,促进5G与人工智能的结合。     

5G智慧园区专网解决方案

5G智慧园区利用工业互联网、机器人自动化等软硬件产品技术,结合5G技术与智能网络、智能软件、厂区内的工业制造系统融合,将建成供应网络对接、端到端交付、可持续发展的全国工业4.0智能制造基地,确保成为世界先进制造业标杆工厂,使其具有自动化设备、透明化生产、智能化物流、移动化管理、数据化决策等特点。     

基于新型互联网交换中心的跨运营商5G+V2X车联网技术研究

车联网是5G网络的典型应用，两者的有机结合也是新基建战略的重要实践。针对车联网规模推广后跨运营商网络路由绕转、时延大、质量不可靠、建设成本高等问题，本文首先提出基于新型互联网交换中心的跨运营商5G+V2X技术方案，结合NFV、SDN智能化虚拟化网络、边缘计算、C-V2X、5G网络切片、人工智能AI等技术，以及蜂群智能、进化算法、模糊逻辑、机器学习算法，探索5G网络环境下跨运营商场景智能网联单位间的信息高效、高质量传递方案，在跨运营商5G+车联网场景下有巨大的应用前景。