AI在现代移动通信技术中的应用

20XX/XX/XXAI在现代移动通信技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

AI与移动通信融合的背景与意义02

AI在网络性能优化与运维中的应用03

AI驱动的无线空口技术创新04

核心网智能化与网络管理变革CONTENTS目录05

AI在网络安全与用户体验中的应用06

标准化进展与产业实践案例07

挑战、未来趋势与展望AI与移动通信融合的背景与意义01移动通信技术发展面临的挑战

网络复杂性与运维压力剧增随着5G技术普及和网络架构复杂化，传统网络管理难以应对海量数据和实时需求。Ovum分析报告显示，过去10年电信行业OPEX在TCO占比从62%上升到75%，平均每1万台设备运维需300名工程师。

传统算法在复杂环境下性能瓶颈无线通信信道具有高度非线性与动态性，受天气、障碍物、移动等多因素耦合影响。传统基于规则和理想化假设的算法，在处理MassiveMIMO和毫米波带来的系统复杂性时，面临精度、适应性不足及计算负载爆炸式增长等问题。

新兴业务对网络能力提出更高要求5G-A及未来6G时代，高清视频会议、VR/AR、云游戏、元宇宙等新业务爆发，全球网络流量年均增长超30%（Cisco报告），对网络带宽、时延、可靠性、差异化服务等提出更严苛要求，传统资源分配和管理方式难以满足。

AI与5G融合的标准化与产业落地挑战AI与5G融合是系统工程，标准化是关键。目前面临关键用例选择、数据集构建、模型管理和算力支撑等问题。尽管3GPP从R15开始逐步引入AI设计，但跨厂商模型共享、联邦学习等复杂技术在R19仍需进一步研究，标准化与产业实现路线图结合需循序渐进。AI技术赋能移动通信的核心价值提升网络性能与运行效率AI通过分析海量网络数据，实现流量预测、动态资源分配与智能路由，显著提升网络吞吐量与稳定性。例如，基于AI的空口设计可提升基站容纳能力19%，优化网络参数配置能有效增强信号强度并减少干扰。优化用户体验与服务质量AI驱动个性化服务，如智能套餐推荐、实时QoE评估与保障，确保用户享受优质网络体验。智能通信助手通过语音交互与信息管理提升沟通效率，AI增强的影像技术能精准适配多元用户特征，提升终端使用体验。增强网络安全与运维能力AI技术赋能网络威胁实时检测与防范，通过异常流量分析和模式识别提高网络安全性。同时，AI实现故障预测与自愈，降低维护成本和停机时间，如智能故障定位定界可高效解决业务闪断问题。降低运营成本与能耗AI优化网络资源利用，实现基站节能与动态功率调整，降低运营成本。例如，AI应用程序可在保证通信质量的同时降低基站功耗，智能资源管理减少人工干预，提升运维效率。驱动业务创新与生态拓展AI与5G融合催生网络切片、数字孪生、AIaaS等新业务模式，赋能行业数字化转型。如AI-RAN技术为6G奠定基础，分布式AI模型训练与推理支持协作机器人、VR/AR等新兴应用场景。5G智能维：通信技术的新维度

015G智能维的定义与核心价值5G智能维是基于5G大数据和算力资源，以人工智能技术为基础的新资源维度，与传统的时域、频域、空域并列。其核心价值在于利用AI技术，合理使用5G大数据和算力资源，使5G网络更加智能、高效，实现高质量的多样业务。

02构建5G智能维的三大基本元素构建5G智能维需要5G大数据、算力资源和人工智能技术三大基本元素。5G大数据包括网络原生数据和承载数据；算力资源涵盖终端、网元及云设备算力；人工智能技术则以机器学习为代表。

035G智能维的关键作用与未来意义5G智能维的构建将带来无线网络设计的根本性改变，是未来网络设计的关键方向。它能够从多个层面对现有5G网络设计进行增强，提升系统运行效率和用户体验，并为未来6G的AI原生性设计奠定坚实基础。AI在网络性能优化与运维中的应用02智能资源管理与动态分配

实时流量分析与预测AI通过分析海量网络流量数据、用户行为模式及业务类型，利用深度学习神经网络准确预测不同时间段、不同区域的流量高峰和低谷，为动态资源调配提供决策依据。

动态带宽调整与负载均衡在流量高峰时段，AI系统自动触发资源分配机制，动态增加相应区域的网络带宽；在流量低谷时期，合理减少部分资源分配，降低网络设备能耗，提升资源利用率。

网络切片智能管理与优化AI技术使网络切片能够更灵活地适应不同业务需求，为高清视频、VR/云游戏等新兴业务提供量身定制的网络服务，实现网络资源的精细化分配与高效利用。

基站容纳能力与能效提升富士通开发的AI技术通过优化资源配置，使基站的容纳能力提升19%，同时实现了降低功耗的突破，在提升网络性能的同时有效降低了运营成本。故障预测与自愈机制AI驱动的故障预测模型

AI通过分析海量网络运行数据，包括设备性能指标、信号质量、环境因素及历史故障记录，建立复杂的故障预测模型。例如，对基站发射功率、接收灵敏度等参数的长期分析，结合聚类分析和异常检测算法，可精准识别设备参数的异常变化模式，提前预测故障类型和发生时间。实时监测与预警系统

AI系统持续监测网络状态，当设备参数开始偏离正常范围时，如基站发射功率逐渐下降且伴有温度异常升高，可及时发出预警，提示可能出现的故障（如功率放大器模块故障），以便运维人员提前介入。自动化故障修复能力

在具备自动化修复能力的网络中，AI可自动执行修复操作，如重启故障模块、切换备用链路或调整设备参数等。这最大限度地降低了网络停机时间，保障通信网络的稳定运行，同时减少了运维人员的工作量和维护成本。瞬态故障智能定界定位

针对秒级、毫秒级甚至微秒级的业务闪断，AI技术提升光网络瞬态变化感知精度，实现性能瞬变监测和闪断智能定界定位，解决了传统人工定位回溯困难、严重影响客户感知的问题。网络流量预测与拥塞控制AI驱动的流量预测技术AI通过分析历史网络流量数据、用户行为模式及业务类型，运用机器学习算法（如深度学习神经网络）实现对不同时间段、不同区域流量高峰和低谷的准确预测，为动态资源分配提供决策依据。实时拥塞检测与智能调整AI工具能够识别网络中的异常流量模式，实时监测网络状态，当检测到拥塞迹象时，自动调整网络参数（如带宽分配、路由选择）以避免拥塞，提升网络稳定性和用户体验。动态资源分配与负载均衡基于AI的流量预测和实时分析，网络系统可动态调整资源分配，在流量高峰时段增加相应区域的网络带宽，低谷时段合理减少资源分配，实现网络负载均衡，提高资源利用率。基站节能与能效优化

AI驱动的基站动态节能技术AI技术可通过分析基站流量负载、用户分布等实时数据，动态调整基站发射功率、载波开关状态及运行模式，实现非峰值时段能耗显著降低。例如，在接近实际运营环境的验证中，相关AI应用程序已展现出降低功耗的突破。

基站覆盖区域智能优化利用AI算法优化基站的覆盖区域和信号强度，确保在满足用户通信需求的前提下，避免信号过度覆盖和重叠造成的能量浪费，提升单位能耗的通信服务质量。

基于AI的基站能耗预测与管理AI模型能够基于历史能耗数据、业务增长趋势以及环境因素（如温度、天气），精准预测基站未来能耗，辅助运营商制定精细化的能耗管理策略和节能目标。

3GPP标准中的基站节能进展在3GPPR17版本中已开展基于AI的基站节能相关数据收集研究，R18版本重点关注基站网元间信号传递和架构修改以支持节能用例标准化，R19版本将持续完善基于AI的基站节能性能。AI驱动的无线空口技术创新03基于AI的信道状态信息（CSI）反馈增强

CSI反馈增强的应用场景通过AI/ML模型优化CSI反馈，减少开销，提高反馈准确性，是AI在空口无线通信中的重要应用场景之一。

AI/ML模型预测CSI，降低反馈开销使用AI/ML模型预测CSI，能够有效减少UE（用户设备）向基站反馈的数据量，从而降低网络开销。

双向AI模型实现空间-频率域CSI压缩采用双向AI模型进行空间-频率域CSI压缩，可提高压缩效率，在保证CSI精度的同时进一步减少反馈数据量。AI波束预测技术利用AI/ML模型进行时间域和空间域的波束预测，减少开销和延迟，提高波束选择准确性。UE与LMF侧AI协作通过UE侧和LMF（位置管理功能）侧的AI/ML模型协作，实现更高效的波束管理，提升波束跟踪与切换性能。3GPP标准化进展在3GPPR18版本中对基于AI的波束管理技术进行了系统研究，并计划在R19版本中进行标准化，成为各公司国际标准化争夺的焦点之一。动态适应复杂环境AI技术能够应对高速移动、多径效应等复杂信道条件，通过学习用户移动模式和环境特征，动态优化波束赋形，保障通信链路的稳定性。AI辅助波束管理与优化定位精度提升：AI在NLOS环境下的应用NLOS环境对传统定位的挑战非视距（NLOS）传播环境下，信号受障碍物反射、散射等影响，导致传统基于TOA/TDOA等定位技术精度显著下降，难以满足高精度定位需求。AI辅助定位：增强现有测量信息AI技术通过增强现有测量或提供新的测量信息来提高定位精度。例如，利用AI模型对NLOS条件下的信号特征进行学习和补偿，修正测量误差。AI直接定位：输出UE位置信息AI模型可直接以接收信号特征（如CSI、RSSI等）作为输入，通过深度学习等算法直接输出用户设备（UE）的位置信息，绕过传统定位对精确距离或角度测量的依赖。AI-RAN：重塑无线接入网的未来

AI-RAN的核心驱动力：应对无线信道的复杂性无线通信面临高度混沌的信道环境，受天气、障碍物、移动等多种因素干扰，呈现复杂非线性与动态性。传统基于规则和理想化假设的算法难以适应，AI凭借其处理高复杂度、非线性及时变性问题的能力，成为解决这一困境的关键。

AI赋能无线接入网：关键技术优势AI采用归纳法，通过海量数据训练调整参数权重，能逼近现实并描述隐藏规律。它擅长应对高维变量，通过神经网络自动特征提取和降维，高效处理MassiveMIMO多用户并发；能拟合任意连续非线性函数，化解非线性难题；使用序列模型学习时间相关性，实现预测性控制，解决时变性问题，并具有高度泛化能力。

AI-RAN的行业进展与商用探索AI-RAN已成为行业共识和6G基石。2024年英伟达牵头成立AI-RAN联盟，成员超100家并推动开源生态。日本软银2024年11月宣布开发AI-RAN系统“AITRAS”并进行外场测试。美国T-Mobile计划2026年进行AI-RAN试点。3GPP等标准组织也在推进，如Release18引入AI/ML框架，Release19扩展应用。核心网智能化与网络管理变革04NWDAF网络数据分析功能的演进

R15阶段：NWDAF功能初步引入在R15阶段，3GPP在5G网络架构中引入了NWDAF（NetworkDataAnalyticsFunction，网络数据分析功能网元）。NWDAF用于网络数据采集、网络数据分析，以及向其他的网络功能网元提供网络切片实例负载等的分析信息。R16阶段：eNA立项与功能增强在R16阶段，3GPP专门成立了使能5G网络自动化（enablerofNetworkAutomationfor5G，eNA）的立项，对R15NWDAF功能进行了补充和增强，定义了基于单实例集中式的智能网络架构和能力。同时，也梳理了业务体验、网元负载、网络性能、UE移动性、UE交互性、终端异常行为等应用场景以及涉及的关键技术。R17阶段：eNA_phase2与架构扩展在R17阶段，3GPP进一步成立了eNA_phase2立项，继续研究网络架构的进一步增强包括NWDAF功能分解、数据收集效率提升、UE数据收集，定义了基于多实例分布式的智能网络架构和能力。同时进一步梳理了业务分布分析、WLAN性能、会话管理拥塞控制体验、DN性能等典型应用场景以及涉及的关键技术。R18阶段：eNA_phase3与深度优化在R18阶段，3GPP进一步成立了eNA_phase3立项，重点研究数据收集性能提升、模型性能监控、跨厂商模型共享、联邦学习、漫游数据共享、如何和定位系统协同以及如何和网管协同等。R19阶段：持续研究与RAN联动在R19阶段，由于跨厂商模型共享、联邦学习比较复杂、涉及内容也较多，R18只定义基本框架，在R19还将进一步研究。另外，由于核心网智能化在R18版本及之前没有和RAN进行联动，在R19版本还将研究如何支持核心网和RAN联合智能化。网络自动化（eNA）的发展与实践单击此处添加正文

eNA的起源与R15阶段：NWDAF功能引入3GPP在R15阶段启动核心网侧智能化研究，引入NWDAF（NetworkDataAnalyticsFunction）网元，用于网络数据采集、分析，并向其他网络功能提供网络切片实例负载等分析信息，为网络自动化奠定基础。R16阶段eNA立项：集中式智能架构与能力增强R16阶段，3GPP成立eNA（enablerofNetworkAutomationfor5G）立项，补充和增强R15NWDAF功能，定义基于单实例集中式的智能网络架构和能力，并梳理了业务体验、网元负载、网络性能、UE移动性等应用场景及关键技术。R17阶段eNA_phase2：分布式智能架构与场景扩展R17阶段进一步成立eNA_phase2立项，研究网络架构增强，包括NWDAF功能分解、数据收集效率提升、UE数据收集，定义基于多实例分布式的智能网络架构和能力，同时梳理了业务分布分析、WLAN性能等更多典型应用场景。R18及未来eNA_phase3：深化与协同智能化探索R18阶段eNA_phase3重点研究数据收集性能提升、模型性能监控、跨厂商模型共享、联邦学习等。R19阶段将继续研究跨厂商模型共享、联邦学习的复杂性，并探索核心网和RAN联合智能化，推动网络自动化向更深层次发展。AI在网络切片管理中的应用动态资源分配与优化AI通过分析实时业务流量和用户需求，动态调整网络切片的资源分配，如带宽、时延等关键参数，实现资源利用效率最大化。例如，在8K视频、VR/云游戏等高清视频类业务高峰时，AI可自动为其分配更多网络资源，保障业务体验。智能切片调度与差异化保障AI支持网络切片的智能调度，根据不同业务的差异化需求（如带宽、时延、丢包率等），为各类新兴业务预留独立资源。对于强交互、高并发性的业务，AI能确保其获得专属的网络切片服务，满足多样化的服务质量要求。切片生命周期管理自动化AI技术实现网络切片从创建、部署、维护到退役的全生命周期自动化管理。通过实时监控切片运行状态，AI可提前预测潜在故障并进行自愈，减少人工干预，提升网络切片管理的效率和可靠性，降低运营成本。AI智能体在电信网络架构中的角色

01意图管理功能的核心执行者AI智能体可作为意图管理功能（IMF），具备自主观测、决策、行动并与其他智能体交互的能力，调度协调多个智能体以满足网络意图，推动自智网络向“零接触”运维演进。

02网络运营效率的提升引擎生成式AI智能体能够动态生成网络策略与配置，持续监控流量、检测异常并自动响应，降低运营成本；AI智能体通过分析海量数据预测拥塞或硬件故障，主动启动应对机制增强网络可靠性。

03实时决策与资源优化的关键参与者AI智能体基于带宽需求与时延要求等因素生成最优路由路径与资源分配策略，在运行时动态实施并持续适应网络条件变化，同时可动态响应运营需求与条件，实现大规模网络的高效管理。

04AI原生架构中智能的载体AI智能体作为AI功能的一种变体，是“智能无处不在”理念的体现，可部署于任何网络域、协议栈层或物理站点，通过分布式基础设施管理信息，确保数据与计算资源在所需位置随时可用。AI在网络安全与用户体验中的应用05实时异常流量识别与响应AI技术凭借强大的数据分析和模式识别能力，能够实时监测和分析网络流量、用户行为等多维度数据，迅速发现异常模式并发出警报，及时调整网络参数以避免拥塞或攻击，显著提高网络的安全性和可靠性。AI增强的网络安全防护体系面对5G网络低延迟和高带宽特性带来的复杂网络攻击手段，AI通过构建“攻击+防护”双向循环体系，如中国电信“见微大模型”安全一站式服务，开源中文专用检测算法，可精准防范大模型认知层风险，为网络安全提供高级别保障。智能威胁预测与主动防御AI智能体可以分析海量网络数据，精准预测潜在的网络威胁如DDoS攻击、钓鱼和恶意软件等，并主动启动应对机制，如优化安全策略、更新防御模型，从而增强网络的抗攻击能力和整体安全性。AI驱动的网络威胁检测与防范个性化服务与智能通信助手

基于AI的个性化服务推荐AI通过分析用户浏览内容、视频类型、应用下载等行为数据，利用协同过滤和基于内容的推荐算法，为用户精准推送感兴趣的内容、书籍或线上社区，并根据通信使用习惯提供个性化套餐建议，提升用户满意度与粘性。

智能通信助手的语音交互能力依托深度学习语音识别模型，智能通信助手可准确识别不同口音、语速和语言环境下的语音指令，实现拨打电话、发送短信、查询联系人等功能，响应延迟优化至300ms以内，端侧语音识别词错误率降至5.2%。

通信信息智能管理与筛选智能通信助手作为信息管理中心，能自动筛选分类来电、短信和聊天信息，优先提醒重要内容，过滤垃圾信息和骚扰电话，并根据聊天内容提供回复建议，同时支持多设备间服务体验的无缝切换与同步。

前瞻性服务模式与需求预测AI深入分析客户数据，洞悉并预测用户需求和行为，主动提供个性化服务和产品推荐。调查显示，预计未来三年内AI有望处理25%至75%的客户咨询，增强客户满意度和忠诚度，挖掘更多商业机会。客户服务领域的AI创新应用01智能聊天机器人：个性化服务新体验新一代智能聊天机器人凭借自然语言处理和机器学习技术，能深入理解客户需求，提供个性化解决方案，彻底改变了传统聊天机器人只能回答常见问题的局限，显著提升客户体验。02前瞻性服务模式：主动预测与推荐AI技术通过深入分析客户数据，洞悉并预测客户需求和行为，进而主动提供个性化的服务和产品推荐。这种模式不仅增强客户满意度和忠诚度，还为运营商挖掘出更多商业机会。03AI外呼系统：效率与成本的双重优化2026年中国规模以上企业AI外呼渗透率已达68.3%，采用AI外呼的企业平均外呼效率提升3-5倍，年均投入约4.2万元，在保险金融、教育培训、电商零售等行业广泛应用，实现了外呼效率提升和成本降低。04AI客服效率展望：未来咨询处理占比调查显示，AI有望在未来三年内处理高达25%至75%的客户咨询，充分展现了运营商对AI在客户服务领域应用前景的乐观预期，预示着AI将成为客户服务的核心力量。标准化进展与产业实践案例063GPP标准中AI技术的融合演进（R15-R19）

R15：AI在5G核心网的初步探索3GPP在R15阶段，于5G网络架构中引入了NWDAF（NetworkDataAnalyticsFunction，网络数据分析功能网元），用于网络数据采集、分析，并向其他网络功能网元提供网络切片实例负载等分析信息，标志着AI技术在5G标准中融合的开端。R16：核心网智能化能力增强R16阶段，3GPP专门成立了eNA（enablerofNetworkAutomationfor5G）立项，对R15NWDAF功能进行补充和增强，定义了基于单实例集中式的智能网络架构和能力，并梳理了业务体验、网元负载、网络性能等应用场景及关键技术。R17：高层AI设计启动与核心网架构演进在R17阶段，3GPP成立eNA_phase2立项，研究网络架构进一步增强，包括NWDAF功能分解、数据收集效率提升、UE数据收集，定义了基于多实例分布式的智能网络架构和能力。同时，基于AI的高层设计开始研究，如数据收集增强项目，关注基站节能和移动性管理相关的数据收集与AI模型运行机制。R18：空口AI设计首次立项与核心网持续强化R18阶段，3GPP成立eNA_phase3立项，重点研究数据收集性能提升、模型性能监控、跨厂商模型共享等。更重要的是，基于AI的空口设计在R18中进行了研究项目立项，这是无线AI技术在5G中的首次标准化，重点关注引入AI对5G整体框架的影响及典型用例性能，并定义了AI相关基础概念、仿真验证方法论等。R19：空口AI用例标准化与跨域协同智能化R19版本将持续完善现有AI用例性能，基于AI的高层设计将考虑对智能切片等新业务的支持。空口方面，基于AI的定位和波束管理技术将进行标准化，信道信息反馈、数据集传输和模型传输等将继续研究。核心网侧，将进一步研究跨厂商模型共享、联邦学习，并开始研究核心网和RAN联合智能化。富士通AI技术提升移动网络通信质量实践实时QoE评估与保障技术富士通开发出能实时估计用户体验质量（QoE）并自动调整的AI技术，当检测到QoE下降时，系统将自动切换至其他基站的网络区域，确保用户始终享受优质网络服务。该技术支持对100GbpsRAN流量进行实时分析，估算各应用程序的QoE。网络质量预防与优化技术针对活动举办期间等特殊场景，富士通AI技术能预防网络质量下降。通过优化基站覆盖区域，持续保障网络质量。在接近实际运营环境的严格验证下，这些技术的有效性已得到充分确认，可提升基站容纳能力19%。应用程序与O-RAN系统融合及部署计划富士通计划将该AI技术应用程序与符合O-RAN规范的运营管理系统“FUJITSUNetworkVirtuoraServiceManagementandOrchestration”深度融合，并预计从2024年11月开始，逐步向全球移动网络运营商提供这一服务。多场景下的价值与安全性体现该AI应用程序不仅在日常为用户提供轻松连接体验，在自然灾害等紧急情况或活动举办期间也能提升便利性和用户满意度，同时确保紧急情况下的网络安全性，帮助移动网络运营商通过智能运营和节能措施降低运营成本。中国移动光网络AI应用解决方案AI分析类场景包括同缆风险智能识别，解决光缆哑资源监控难题，提升识别效率与准确度；光缆拓扑智能规划，基于业务预测反向优化拓扑，实现网络承载能力倍增；业务故障智能定位定界，提升瞬态变化感知精度，实现闪断智能定界定位与用户体验差根因高效分析。AI预测类场景涵盖光网资源预测，结合历史业务增长趋势，实现资源高效利用与业务发放“零”等待；光网健康预测，智能识别网络健康状态，提前预测风险，避免故障导致业务中断；光波长通道余量预测，自动对波长余量动态仿真，精准模拟加掉波影响并分析劣化根因。AI优化类场景包含光性能智能调测调优，优化调测步骤，结合自动性能检测保障网络稳定最优；光网络资源智能优化，对波长、链路和路由实施动态优化，实现全生命周期精细化、动态化、智能化优化；切片智能优化调度，保障8K视频、VR/云游戏等新兴业务的差异化体验需求。关键实现技术：融合感知技术光网络感知技术通过网元系统从光业务层、光部件层、光信道层、光链路层分层采集光Sensor数据；管控系统进行数据汇聚，形成资源数据底座和性能数据底座，并通过AI算法对原始数据进行挖掘，支撑各类业务场景。MWC2026：AI与移动通信融合的最新成果单击此处添加正文

终端侧AI创新：从工具到“有生命感的智能体”荣耀发布全球首款机器人手机RobotPhone，赋予手机可灵活运动的“肢体”与AI智能体“大脑”，实现具身智能代理，标志着中国品牌从技术跟跑者转变为未来形态定义者。实用型AI赋能新兴市场传音控股展示CAMON50系列，整合AI助手Ella与豆包图像/视频生成模型，针对深肤色、小卷发等多元人像特征优化，让AIGC技术成为新兴市场用户触手可及的创作工具。网络与基础设施的AI原生演进华为展示“Al-CentricNetwork三层注智”及AgenticCore解决方案，推动智能体网络商用，助力运营商部署AI智能体；中国电信推出息壤2.0智能云体系“Triless三无关架构”，实现资源、框架、工具无关，降低AI应用开发门槛。AI驱动的空天地一体化通信中国电信展示空天地一体展区，包括低空智联网与卫星基础设施，如“天通+北斗”星基高精度定位（水平精度优于2.5cm），及采用AI图像编码技术DCM，在2.8kbps卫星链路上实现4KB图像秒级回传，为应急救援提供“生命线”支持。挑战、未来趋势与展望07标准化进程与技术适配难题5G国际标准初期未引入AI设计，虽R15起逐步融合，但AI与现有网络架构的适配、跨厂商模型共享等复杂问题仍需持续研究，如R18对联邦学习仅定义基本框架，R19将进一步深化。数据质量与算力资源瓶颈AI模型训练依赖高质量、大规模数据集，然而5G网络数据采集效率、数据标注准确性有待提升