8月4日，GSMA大中华区技术总经理刘宏在主题演讲“拥抱网络AI的新时代”中发表了主题演讲。在杭州蓝海论坛上，指出了将人工智能应用于移动网络所带来的网络自动化优势，是运营商在5G乃至5G后时代高效运营的基石。刘宏在演讲中表示，GSMA大中华区已于今年6月在上海移动通信展览会的AI in Network研讨会上宣布建立AI in Network特别工作组，已有11个行业合作伙伴宣布成立网络中的AI专门工作组的一个代表，号召整个行业关注并贡献劳动在移动网络中智能的关键应用将共同开创智能自主网络的时代。网络中的AI是构建智能自主网络的关键。当前，5G网络的部署正在全球范围内进行。与4G网络相比，5G网络在传输速率，传输延迟和连接规模等关键性能指标上有了质的飞跃，可以支持更丰富的业务场景和应用，但同时也给移动运营商CAPEX和OPEX带来了日益严峻的挑战。为了应对这些挑战，对5G时代的移动网络提出了两个新的要求，即运维模式的创新和更高的智能能力。 AI在网络中带来的网络自动化功能是满足这两个需求的关键，并且是5G时代除eMBB，mMTC和URLLC之外不可或缺的第四维度。将人工智能技术引入移动网络是在网络中“注入智能”的过程。进入网络。从长远来看，端到端移动网络不仅可以具有高度的自动化程度，而且还可以具有基于意图驱动的自闭环和自我决策能力，即实现智能自主网络。 。这奠定了5G甚至6G时代高效运营的基石。网络支持架构和演进路线图中的AI 5G智能自主网络需要基于云基础架构，构建AI和大数据引擎，考虑不同网络级别的特征，分离设计，微模块化和分层部署，在关注高价值场景的同时，按需引入AI功能，逐步发展，最终实现云网络协作无处不在的智能。为了逐步实现智能自治网络的目标并确保不再进一步增加网络的复杂性，有必要确保体系结构中的分层实现。从部署位置的角度来看，级别越高，越集中，数据量越大，对跨域分析功能的需求越强，并且更适合于集中训练和全局策略推理。例如，跨域调度，端到端编排等通常需要较高的计算能力，需要跨域的海量数据支持，并且对实时性要求较低。部署位置越低，越靠近终端，特殊分析功能越强，实时性能越好。换句话说，需要基于网络中的“分层自治和垂直协作”来实现智能自治网络。网络体系结构。刘宏还指出，罗马不是一天建成的，实现真正智能的自治网络必须是一个长期的过程。实现完全智能的自治网络是一个长期目标，需要逐步实现，从提供重复操作的替代方案，到执行对网络环境和网络设备状态的感知和监视，并基于多个决策制定决策。因素和策略，并有效地感知最终用户的体验，直到网络可以感知运营商和用户的意图，自我优化和发展。通信网络的复杂性决定了智能自治网络不可能在一夜之间实现。它应按手动操作网络（L0），辅助操作网络（L1），初级智能自治网络（L2），中间智能自治网络（L3），高级阶段逐步完成。智能自治网络的六个阶段（ L4）和完全智能的自治网络（L5）正在逐步发展。网络中的AI取得了很小的成绩，但业界仍然需要共同努力。目前，世界各地的运营商已开始探索人工智能的应用。