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AI在5G行业专网的应用场景和使能技术.docx
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【摘 要】行业专网是 5G 网络的重要组成部分,电信运营商通过 AI 与行业专网
应用场景结合实现业务 SLA 保障和网络优化。面向数字化、智能化的新一代行业
专网发展目标,基于行业用户的体验保障和网络安全需求探讨了 AI 在 5G 行业专
网典型应用场景,分析了基于 AI 的 5G 行业专网应用的关键使能技术,包括算力
网络、自适应优化 AI 算法、意图驱动的网络织造、原生多主体群等,构建自适应
持续进化的行业专网,为 5G 行业专网的智能化提供了有效、可行的实现方法。
【关键词】5G;AI;行业专网;网络智能化
0 引言
5G 以更快的传输速率、超高可靠超低时延以及海量连接,驱动新应用场景及
新业务形态,将数字世界带给每个用户、每个家庭及每个行业组织,构建万
物互联的智能世界,其庞大的数字网络规模效应将产生巨大的经济效益。根
据前瞻产业研究院预测,未来几年我国 5G 专网市场规模的增长速度将保持
在 15%左右,2022 年市场规模将达到 273 亿元。5G 的技术优势与工业互联
网、电力网络、车联网、媒体娱乐等领域相结合,将成为运营商和行业未来
发展的业务蓝海和新的经济增长点。面向垂直行业,5G 行业专网一方面提供
了差异化的网络连接;另一方面 5G 与 MEC 结合,满足垂直行业低时延、高
安全的需求,提升业务体验。
5G 专网服务是在特定区域实现网络信号覆盖,并为特定用户提供通信服务,
满足特定商业模式的专业网络。有别于公共网络,5G 专网具有差异化的本地
服务、可定制化的建网成本、灵活的安全管控、个性化的自服务等特点。根
据移动网络资源的共享模式,运营商构建的 5G 专网可分为三种情况:公网
共用、公网专用和专网专用。公网共用即虚拟专网,基于面向公众的无线资
源,通过 QoS、切片等手段,实现业务逻辑隔离,满足用户对网络速率、时
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85967642/bg2.jpg)
延及可靠性的保障需求;公网专用提供无线网络增强覆盖,通过边缘计算技
术,实现本地业务处理,满足数据不出本地、超低时延等需求,为用户提供
专属网络服务;专网专用即独立专网,通过基站、频率等的专建专享为企业
用户构建专用无线网络,提供高安全性、高隔离度的定制化网络服务。
5G 行业专网引入 AI 可以进一步提升行业 SLA(Service Level Agreement,
服务等级协议)保障和网络资源利用率。我们将具体研究行业专网的智能化
场景和关键使能技术。
目前 3GPP 已经开展了 5G 网络智能化的相关研究,重点聚焦网络智能化架构
和接口方面的标准化工作,定义了切片选择、MEC 相关的应用场景和分析类
型,而缺乏 AI 在 5G 专网场景中具体应用的讨论。
本文针对行业用户需求,分析了 AI 应用于行业专网的典型场景,如动态切
片 SLA 保障,智能边缘计算、动态应用策略等,创新地提出了基于 AI 的 5G
行业专网应用的使能技术,包括高效协同的算力网络、自适应优化 AI 算
法、意图驱动的网络织造和原生多群体技术,基于这些使能技术有助于构建
满足千行百业需求的自适应持续进化的行业专网。
1 AI 在 5G 行业专网的典型应用场景
人工智能在移动通信核心网领域的发展在 5G 时代取得了重大进展。3GPP 在
网络和网管领域均定义了数据分析功能以实现网络和管理的智能化。
早在 2017 年 2 月 3GPP SA2 在 R15 阶段定义了 NWDAF(Network Data
Analytics Function,网络数据分析网元),这是在移动通信核心网架构中
第一次明确定义和标准化的人工智能网元。NWDAF 将通信网络与 AI 算法相结
合,对 5G 核心网的网络服务质量 QoS、切片的负荷、网络性能、用户的移动
轨迹和通信行为等进行分析,为 PCF(Policy Control Function,策略控制
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85967642/bg3.jpg)
功能)、NSSF(Network Slice Selection Function,网络切片选择功
能)、AMF(Access and Mobility Management Function,接入和移动性管
理功能)、AF(Application Function,应用功能)等网元提供辅助决策能
力,动态管理和优化网络质量、提升用户体验。
3GPP SA5 在 R16 开始定义网管智能化服务 MDAS(Management Data
Analytics Service,管理数据分析服务),提供网络服务事件和状态相关
数据的处理和分析,比如性能测量、QoE 报告、告警、配置、网络分析数
据。MDAS 与人工智能和机器学习技术相结合,为网络服务管理带来智能和自
动化,比如 MDAS 提供切片覆盖、切片可用性和切片预测信息给 gNB,用于
TA(Tracking Area,跟踪区)和 gNB 的优化。
3GPP 定义的网络数据分析功能和网管数据分析服务应用到 5G 专网中,有助
于实现网络和管理的优化。例如,在基于切片的虚拟专网中通过智能 QoE 分
析和预测,实现网络切片端到端的 SLA 保障;在独立专网中通过对 QoS 变化
进行持续性的监测,分析用户路径上潜在业务的 QoS 变化,并及时通知业务
服务器根据网络变化及时调整应用层决策;在 MEC 部署的场景中,通过对
MEC 性能分析和预测进行 DN(Data Network,数据网络)的智能选择及用户
面优化等。另外,在行业专网中使用联邦学习、在线学习技术,通过感知和
分析行业用户行为,实现对 UE 的监测和管理。
1.1 动态切片 SLA 保障
5G 网络切片按照不同的业务场景和模型,利用虚拟化技术对功能、隔离机
制、网络运行和维护服务等进行灵活按需定制,形成多个独立的虚拟网络,
从而满足垂直行业在功能(策略控制、安全、计费等)和性能(时延、可靠
性、速率等)差异化的需求。
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