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[摘 要 ]新時期，随着5G网络人工智能化的不断发展，为了进一步加强5G网络人工智能化基本框架和技术研究水平，作为相关技术人员，要重视结合5G网络人工智能化框架，科学地构建更加完善5G网络人工智能化体系，从而进一步推进5G网络人工智能化发展。本文分析了智能5G网络架构，探索了5G网络人工智能化的关键技术。
[关键词]5G网络;人工智能化;框架;技术
[中图分类号]TP18 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）11–00–03
[Abstract]In the new era， with the continuous development of 5G network artificial intelligence， in order to further strengthen the basic framework and technical research level of 5G network artificial intelligence， as relevant technicians， we must pay attention to combining 5G network artificial intelligence framework and scientific construction Improve the 5G network artificial intelligence system， so as to further promote the development of 5G network artificial intelligence. This article analyzes the intelligent 5G network architecture and explores the key technologies for artificial intelligence in 5G networks.
[Keywords]5G network; artificial intelligence; framework; technology
5G网络是新时期移动网络发展重点，通信能力强，是更加先进的无线传输技术手段。但5G网络的结构更加复杂，对于技术人员来说，若要掌握更多关于5G网络的技术，需要深入工作实际，科学地研究5G网络人工智能化的基本框架和关键技术，从而进一步保证5G网络的服务价值，具体分析如下。
1 智能5G网络架构
为进一步优化当前网络所能发挥的决策优势，提升网络的自动化水平，同时可结合特定的业务类型形成网络切片，提升网络管理的灵活性目标，全面优化网络对客观环境的感知效果，便需针对各类随机性的问题实施深化学习和研究，通过完善相应行为来提升网络配置的合理性。人工智能便是针对变量进行深化学习的方式，其能够对未来的状态进行合理推测，结合环境交互得出潜在的解决方案。可以说5G网络能够利用人工智能与环境的交互作用来革新网络原本的运行体系，促使信息时代提升到理想的5G水平。
本文便是主要针对5G网络的环境舱、智能中心及网络策略等内容进行深化研究。5G网络体系能够从现实的网络环境中对各类信息进行读取和分析等处理，此外还可运用相应的措施提升对网络环境的控制效果。
1.1 环境舱
在5G网络环境中，该部分是唯一能够实现与网络环境进行交互的内容，其主要发挥以下功能：①进一步提升网络运行的秩序性，其可将从真实网络环境中获取的信息进行存储，主要涉及网络拓扑或者资源使用等方面的信息，同时将上述信息内容全部传输到智能中心内。②为了提升信息传输的顺畅性，环境舱还需依据网络策略来实施具体的行动，如切片配置、资源使用等，将其传输到网络环境内，便于网络环境能够及时更新信息内容。
1.2 智能中心
在整个5G网络体系内，智能中心可发挥核心作用，其所形成的整个框架体系如图1所示。具体可使用人工智能中的感知、预测及推理等手段，对环境舱传送的信息进行科学整理，如将信息进行预测和分析等。最终将结果发送到网络模块中，形成优化的决策结果。该结果可为业务分析报告、网络配置通知等内容。以网络切片来说，人工智能能够通过感知模块获得拓扑信息，此后通过挖掘模块来对上述信息进行优化和整理，结合以往网络节点使用效果对节点资源的使用率进行分析，此后按照推理模块所发挥的网络功能形成具体的方案内容。
1.3 网络策略
网络策略由智能中心所发出的各类信息综合构成。网络策略可作为后续实施行动的指导依据，如针对某类请求实施参数配置和网络映射等操作。最终的决策行动可通过环境舱传输到真实网络中，网络环境再结合新的行动实现相应的信息更新。
建立网络切片阶段，网络策略可结合智能中心所形成的报告内容确定每个切片所能获得的资源和数量。此外网络策略还可将资源分配的策略设置发送给环境舱，此后其再将相应信息传输到网络环境中，对各类资源数据进行后续优化更新，保证数据能够及时、合理地完成更新变化，从而保证数据的精准性。
1.4 主要组成部分
智能中心可作为整体网络框架的重点内容，可运用人工智能技术完成预测和挖掘等多种操作，实现对网络环境的数据化分析。如可发挥用户请求分析等作用，此后将处理的决定发送到决策体系内，形成较为科学的方案内容（图2）。环境舱主要与真实的网络实施交互，重点可维护网络只需，向智能中心发送及时的数据信息。最后网络决策便可依据智能中心所提供的结果确定对网络控制的具体实施方案，通过环境舱传输给网络环境，实现对环境信息的优化。
5G商用体系的功能点较为离散，但逻辑性更强。5G时代表现出了明确的数字化方向，因此可结合上述特征，综合运用预规划的体系构建总体性的架构，建立复杂程度更高的流程，实现仿真系统地质的输入，以及规划图出工程参数列表。在对功能的设计方面，可将预规划系统主要分为数据层、能力层及应用层3个业务层级，具体设置如图3所示，并分别发挥下述功能：①数据层主要构建字典库，对各类数据实施统一的聚集、梳理、转换和存储等操作，可作为多个系统数据分析的基础环节。5G网络具有端对端的特征，数据层便可实现多专业信息的共享效果，全面提升数据处理的交互性和便捷性等特征，有效盘活数据资源。②能力层主要从多个层面入手对网络进行全面分析，形成透视图，并总结出不同维度的分析策略。如“283”分析便可作为发现价值区域的辅助性策略，以此为基础对不同切片的具体需求进行识别和确认，将画像传输到上层，以此提升上层配置的效率和差异性效果。③应用层方面，可搭建相应的配置模型，将用户的具体要求转变为网络需求，形成业务切片模型，提升建网的准确性。此外应用层还能够完成对各模块的展示工作，提供GIS服务，降低对mapinfo等软件应用的依赖性，这样可在有效降低软件应用成本的同时，全面提升分析和操作的便捷性特征。 通過对上述3层进行科学组建和设置，能够有效完成体系规模更大的作业流程，使流程的推进不再受到功能的局限。在分析分块能力的基础上完成分析，形成透视画像，并将其传输到应用层。上层负责应用建模方式提升中间层获取数据的能力，增强业务流程的清晰度，表现出更为长远的成长性优势。
2 5G网络人工智能化的关键技术研究
2.1 业务预测
从上述5G网络基本框架体系可见，基于人工智能技术的支持，5G网络可发挥多样性的控制作用，其中针对业务需求量进行的预测便可作为5G网络进行优化和调节的基础。在业务类型和需求不断提升的背景下，全面提升5G网络预测的准确性更为关键。通过及时跟踪和分析网络中的业务数据，形成实时网络模型，可实时反映出数据的变化情况。结合网络的实际运行效果可知，其运行期间具有明显的非线性因素影响，时域分析的规律性也不明显，难以通过线性回归方式来对网络业务的变化进行准确预估。此时，5G网络便需使用人工智能技术，通过运用反向传播机制或者实时方法等来实现对网络业务变化的精准预测。
2.2 网络切片
5G网络所开展的业务品种较为多样，使用全面适用性的网络结构便无法具体满足各类型的业务需求。不同的业务类型之间可能会存在不兼容性，因此也会降低用户的体验感。为了妥善解决上述情况，可运用网络切片手段，依据具体的业务特征和需求形成物理和逻辑的网络体系，形成个性化的服务模式，因此迎合不同业务类型的需求。应用切片技术也提升网络资源配置的灵活性水平，结合具体的5G通信场景来确定切片类型，保证调度的灵活性和合理性。人工智能技术在整个切片设置中也可表现出较高的功能价值，如将多个模块进行联合使用，全面提升资源的配置和使用效率。主要的处理环节为切片请求、预测信息、切片调度等。最后还可基于函数信息对业务开展监测工作，分析其达到标准协议的情况，尽量提升函数信息的规范性和标准性特征。
2.3 资源分配与共享
在5G网络背景下，对业务的相应便可体现为无线资源的优化配置。当前人工智能手段在无线资源配置方面已经实现了广泛的使用，主要算法包括多臂赌博机及遗传算法等。此外5G网络还具有明显的资源共享特征，基于虚拟技术的使用，供应商可集中对物理设施提供必要的服务内容。在对业务进行建设期间，可租用相应的网络设备，并向用户提供相应的服务内容。物理网络的多个节点及具体路径能够有效支撑虚拟节点及线路。为了全面优化资源的共享效果，可重点提升底层物理资源的使用效率，可将上述内容分为下述步骤实施：一是在网络映射的基础上形成节点、链路和物理路径之间的映射。二是在网络环境下对虚拟节点和链路进行科学分配。具体可通过人工神经网络完成资源的共享和配置，神经网络输入便是网络资源的状态，输出则是更为高效的资源共享策略。最后还可运用神经网络等完成对资源的动态配置效果。
2.4 人工智能算法
在5G网络背景下，人工智能的发展已经日益成熟，这也很大程度上依赖智能算法的系统发展。对于结构和数据量更为复杂的5G网络模式，只有全面发挥出人工智能的优势和功能，才能实现5G网络的实时调控，并对具体的业务类型所提出的需求进行准确预测。人工智能算法包含更为广泛，主要包括人工神经网络或者Q学习等多种类型。其中神经网络及深度学习等算法在5G网络环境中应用频率更高，可全面提升5G网络的自学能力，以此能够妥善应对和处理各类突发情况，提升用户的体验度，让用户充分享受到5G网络应用的便捷效果。最后还需加大人工智能算法的研究深度，以此促进人工智能发展得以持续发展。
3 结束语
5G网络在运行过程需要很大成本，通过结合智能化技术手段，加强了5G网络运行质量，能满足实际运行需求。因此，通过以上对5G网络人工智能化的基本框架的分析，提高了对于5G网络通信的认识，旨在全面提高5G网络的自动化和智能化水平。
参考文献
[1] 李德仁.展望5G/6G时代的地球空间信息技术[J].测绘学报，2019，48（12）：1475-1481.
[2] 杨鑫，时晓厚，沈云，等.5G工业互联网的边缘计算技术架构与应用[J].电子技术应用，2019，45（12）：25-28，33.
[3] 李红莲.5G+AI时代华为集结新生态、新平台、新商城引领智能安防新未来[J].中国安防，2019（12）：1-5.
[关键词]5G网络;人工智能化;框架;技术
[中图分类号]TP18 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）11–00–03
[Abstract]In the new era， with the continuous development of 5G network artificial intelligence， in order to further strengthen the basic framework and technical research level of 5G network artificial intelligence， as relevant technicians， we must pay attention to combining 5G network artificial intelligence framework and scientific construction Improve the 5G network artificial intelligence system， so as to further promote the development of 5G network artificial intelligence. This article analyzes the intelligent 5G network architecture and explores the key technologies for artificial intelligence in 5G networks.
[Keywords]5G network; artificial intelligence; framework; technology
5G网络是新时期移动网络发展重点，通信能力强，是更加先进的无线传输技术手段。但5G网络的结构更加复杂，对于技术人员来说，若要掌握更多关于5G网络的技术，需要深入工作实际，科学地研究5G网络人工智能化的基本框架和关键技术，从而进一步保证5G网络的服务价值，具体分析如下。
1 智能5G网络架构
为进一步优化当前网络所能发挥的决策优势，提升网络的自动化水平，同时可结合特定的业务类型形成网络切片，提升网络管理的灵活性目标，全面优化网络对客观环境的感知效果，便需针对各类随机性的问题实施深化学习和研究，通过完善相应行为来提升网络配置的合理性。人工智能便是针对变量进行深化学习的方式，其能够对未来的状态进行合理推测，结合环境交互得出潜在的解决方案。可以说5G网络能够利用人工智能与环境的交互作用来革新网络原本的运行体系，促使信息时代提升到理想的5G水平。
本文便是主要针对5G网络的环境舱、智能中心及网络策略等内容进行深化研究。5G网络体系能够从现实的网络环境中对各类信息进行读取和分析等处理，此外还可运用相应的措施提升对网络环境的控制效果。
1.1 环境舱
在5G网络环境中，该部分是唯一能够实现与网络环境进行交互的内容，其主要发挥以下功能：①进一步提升网络运行的秩序性，其可将从真实网络环境中获取的信息进行存储，主要涉及网络拓扑或者资源使用等方面的信息，同时将上述信息内容全部传输到智能中心内。②为了提升信息传输的顺畅性，环境舱还需依据网络策略来实施具体的行动，如切片配置、资源使用等，将其传输到网络环境内，便于网络环境能够及时更新信息内容。
1.2 智能中心
在整个5G网络体系内，智能中心可发挥核心作用，其所形成的整个框架体系如图1所示。具体可使用人工智能中的感知、预测及推理等手段，对环境舱传送的信息进行科学整理，如将信息进行预测和分析等。最终将结果发送到网络模块中，形成优化的决策结果。该结果可为业务分析报告、网络配置通知等内容。以网络切片来说，人工智能能够通过感知模块获得拓扑信息，此后通过挖掘模块来对上述信息进行优化和整理，结合以往网络节点使用效果对节点资源的使用率进行分析，此后按照推理模块所发挥的网络功能形成具体的方案内容。
1.3 网络策略
网络策略由智能中心所发出的各类信息综合构成。网络策略可作为后续实施行动的指导依据，如针对某类请求实施参数配置和网络映射等操作。最终的决策行动可通过环境舱传输到真实网络中，网络环境再结合新的行动实现相应的信息更新。
建立网络切片阶段，网络策略可结合智能中心所形成的报告内容确定每个切片所能获得的资源和数量。此外网络策略还可将资源分配的策略设置发送给环境舱，此后其再将相应信息传输到网络环境中，对各类资源数据进行后续优化更新，保证数据能够及时、合理地完成更新变化，从而保证数据的精准性。
1.4 主要组成部分
智能中心可作为整体网络框架的重点内容，可运用人工智能技术完成预测和挖掘等多种操作，实现对网络环境的数据化分析。如可发挥用户请求分析等作用，此后将处理的决定发送到决策体系内，形成较为科学的方案内容（图2）。环境舱主要与真实的网络实施交互，重点可维护网络只需，向智能中心发送及时的数据信息。最后网络决策便可依据智能中心所提供的结果确定对网络控制的具体实施方案，通过环境舱传输给网络环境，实现对环境信息的优化。
5G商用体系的功能点较为离散，但逻辑性更强。5G时代表现出了明确的数字化方向，因此可结合上述特征，综合运用预规划的体系构建总体性的架构，建立复杂程度更高的流程，实现仿真系统地质的输入，以及规划图出工程参数列表。在对功能的设计方面，可将预规划系统主要分为数据层、能力层及应用层3个业务层级，具体设置如图3所示，并分别发挥下述功能：①数据层主要构建字典库，对各类数据实施统一的聚集、梳理、转换和存储等操作，可作为多个系统数据分析的基础环节。5G网络具有端对端的特征，数据层便可实现多专业信息的共享效果，全面提升数据处理的交互性和便捷性等特征，有效盘活数据资源。②能力层主要从多个层面入手对网络进行全面分析，形成透视图，并总结出不同维度的分析策略。如“283”分析便可作为发现价值区域的辅助性策略，以此为基础对不同切片的具体需求进行识别和确认，将画像传输到上层，以此提升上层配置的效率和差异性效果。③应用层方面，可搭建相应的配置模型，将用户的具体要求转变为网络需求，形成业务切片模型，提升建网的准确性。此外应用层还能够完成对各模块的展示工作，提供GIS服务，降低对mapinfo等软件应用的依赖性，这样可在有效降低软件应用成本的同时，全面提升分析和操作的便捷性特征。 通過对上述3层进行科学组建和设置，能够有效完成体系规模更大的作业流程，使流程的推进不再受到功能的局限。在分析分块能力的基础上完成分析，形成透视画像，并将其传输到应用层。上层负责应用建模方式提升中间层获取数据的能力，增强业务流程的清晰度，表现出更为长远的成长性优势。
2 5G网络人工智能化的关键技术研究
2.1 业务预测
从上述5G网络基本框架体系可见，基于人工智能技术的支持，5G网络可发挥多样性的控制作用，其中针对业务需求量进行的预测便可作为5G网络进行优化和调节的基础。在业务类型和需求不断提升的背景下，全面提升5G网络预测的准确性更为关键。通过及时跟踪和分析网络中的业务数据，形成实时网络模型，可实时反映出数据的变化情况。结合网络的实际运行效果可知，其运行期间具有明显的非线性因素影响，时域分析的规律性也不明显，难以通过线性回归方式来对网络业务的变化进行准确预估。此时，5G网络便需使用人工智能技术，通过运用反向传播机制或者实时方法等来实现对网络业务变化的精准预测。
2.2 网络切片
5G网络所开展的业务品种较为多样，使用全面适用性的网络结构便无法具体满足各类型的业务需求。不同的业务类型之间可能会存在不兼容性，因此也会降低用户的体验感。为了妥善解决上述情况，可运用网络切片手段，依据具体的业务特征和需求形成物理和逻辑的网络体系，形成个性化的服务模式，因此迎合不同业务类型的需求。应用切片技术也提升网络资源配置的灵活性水平，结合具体的5G通信场景来确定切片类型，保证调度的灵活性和合理性。人工智能技术在整个切片设置中也可表现出较高的功能价值，如将多个模块进行联合使用，全面提升资源的配置和使用效率。主要的处理环节为切片请求、预测信息、切片调度等。最后还可基于函数信息对业务开展监测工作，分析其达到标准协议的情况，尽量提升函数信息的规范性和标准性特征。
2.3 资源分配与共享
在5G网络背景下，对业务的相应便可体现为无线资源的优化配置。当前人工智能手段在无线资源配置方面已经实现了广泛的使用，主要算法包括多臂赌博机及遗传算法等。此外5G网络还具有明显的资源共享特征，基于虚拟技术的使用，供应商可集中对物理设施提供必要的服务内容。在对业务进行建设期间，可租用相应的网络设备，并向用户提供相应的服务内容。物理网络的多个节点及具体路径能够有效支撑虚拟节点及线路。为了全面优化资源的共享效果，可重点提升底层物理资源的使用效率，可将上述内容分为下述步骤实施：一是在网络映射的基础上形成节点、链路和物理路径之间的映射。二是在网络环境下对虚拟节点和链路进行科学分配。具体可通过人工神经网络完成资源的共享和配置，神经网络输入便是网络资源的状态，输出则是更为高效的资源共享策略。最后还可运用神经网络等完成对资源的动态配置效果。
2.4 人工智能算法
在5G网络背景下，人工智能的发展已经日益成熟，这也很大程度上依赖智能算法的系统发展。对于结构和数据量更为复杂的5G网络模式，只有全面发挥出人工智能的优势和功能，才能实现5G网络的实时调控，并对具体的业务类型所提出的需求进行准确预测。人工智能算法包含更为广泛，主要包括人工神经网络或者Q学习等多种类型。其中神经网络及深度学习等算法在5G网络环境中应用频率更高，可全面提升5G网络的自学能力，以此能够妥善应对和处理各类突发情况，提升用户的体验度，让用户充分享受到5G网络应用的便捷效果。最后还需加大人工智能算法的研究深度，以此促进人工智能发展得以持续发展。
3 结束语
5G网络在运行过程需要很大成本，通过结合智能化技术手段，加强了5G网络运行质量，能满足实际运行需求。因此，通过以上对5G网络人工智能化的基本框架的分析，提高了对于5G网络通信的认识，旨在全面提高5G网络的自动化和智能化水平。
参考文献
[1] 李德仁.展望5G/6G时代的地球空间信息技术[J].测绘学报，2019，48（12）：1475-1481.
[2] 杨鑫，时晓厚，沈云，等.5G工业互联网的边缘计算技术架构与应用[J].电子技术应用，2019，45（12）：25-28，33.
[3] 李红莲.5G+AI时代华为集结新生态、新平台、新商城引领智能安防新未来[J].中国安防，2019（12）：1-5.