韋樂(lè)平指出，現(xiàn)階段，AI技術(shù)迅猛發(fā)展，正在成為引發(fā)諸多領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)顛覆性變革的前沿技術(shù)。人工智能正在從弱的智能走向強(qiáng)的智能，從專用智能向通用智能發(fā)展，從智能感知向智能認(rèn)知邁進(jìn)。

韋樂(lè)平認(rèn)為，AI應(yīng)用于通信領(lǐng)域的方向主要有四個(gè)層面。第一、前瞻性預(yù)測(cè)預(yù)防。對(duì)話務(wù)、故障、資源占用等實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)預(yù)防，這對(duì)于改善網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、提高用戶體驗(yàn)游很大的幫助。第二、高復(fù)雜度多維分析，5G來(lái)臨之后，網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度將進(jìn)一步提升，借助人工智能有望解決高復(fù)雜性跨域網(wǎng)絡(luò)分析與故障定位。第三、尋找最優(yōu)解。AI技術(shù)可以幫助可以在海量組合中尋找最佳網(wǎng)絡(luò)資源配置方案。第四、減少重復(fù)人工任務(wù)。人工智能可以處理大量手工復(fù)雜業(yè)務(wù)，降低人為誤操作。

“可以說(shuō)，通過(guò)AI可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)全方位降本增效、價(jià)值挖掘、體驗(yàn)改善，AI已經(jīng)成為行業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域。”韋樂(lè)平表示。

對(duì)于AI和5G的關(guān)系，韋樂(lè)平認(rèn)為，AI將成為應(yīng)對(duì)5G挑戰(zhàn)的有力工具，同樣也可以從四個(gè)層面去理解。一是資源效率。5G無(wú)線資源（如天線參數(shù)配置）和網(wǎng)絡(luò)虛擬化資源管理十分復(fù)雜，需要AI優(yōu)化調(diào)度。二是運(yùn)維效率。5G基站和業(yè)務(wù)場(chǎng)景更多，運(yùn)維復(fù)雜，需要引入AI建立及時(shí)的預(yù)防性、主動(dòng)性運(yùn)維機(jī)制。三是能源效率。5G基站能耗至少是4G基站能耗的3倍，需要引入AI技術(shù)來(lái)降低基站和網(wǎng)絡(luò)整體能耗。四是業(yè)務(wù)創(chuàng)新。5G將產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，需要AI技術(shù)提煉有價(jià)值的信息，開展個(gè)性化業(yè)務(wù)創(chuàng)新和價(jià)值經(jīng)營(yíng)。

韋樂(lè)平指出，AI可以從三個(gè)方面助力5G網(wǎng)絡(luò)部署。無(wú)線資源管理方面，用現(xiàn)網(wǎng)大量無(wú)線數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練無(wú)線傳輸方案，切換參數(shù)、波束形狀與信道特征、區(qū)域環(huán)境、業(yè)務(wù)分布間的匹配模型，用AI智能優(yōu)化5G基站覆蓋和容量。切片資源管理方面，用AI技術(shù)預(yù)測(cè)切片業(yè)務(wù)和相應(yīng)資源需求，給出優(yōu)化資源編排方案。邊緣計(jì)算管理方面，用AI對(duì)業(yè)務(wù)和擁護(hù)移動(dòng)模型間進(jìn)行預(yù)測(cè)，確定邊緣存儲(chǔ)和計(jì)算資源，提高邊緣資源效率。

同時(shí)，AI能助力5G網(wǎng)絡(luò)節(jié)能。首先是基站節(jié)能，由于高頻、大帶寬、大規(guī)模天線等，5G基站能耗大約是4G的三倍。基于AI，可以實(shí)現(xiàn)節(jié)能場(chǎng)景識(shí)別，負(fù)荷智能的預(yù)測(cè)、節(jié)能策略的智能推薦，如通道、符號(hào)乃至芯片的關(guān)斷等，實(shí)現(xiàn)智慧節(jié)能。其次是數(shù)據(jù)中心節(jié)能，服務(wù)器睡眠狀態(tài)僅消耗20W，而工作狀態(tài)消耗200-500W，耗能高幾十倍。而AI可以基于深度學(xué)習(xí)，分析DC不同運(yùn)維的負(fù)荷特征，在非峰值負(fù)荷期間觸發(fā)負(fù)荷遷移，實(shí)現(xiàn)設(shè)備休眠和喚醒，達(dá)到綠色節(jié)能的目的。

除此之外，AI還能助力5G網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維實(shí)現(xiàn)智慧化。如智慧告警關(guān)聯(lián)和故障定位，傳統(tǒng)方式是采用人工分析，而基于AI可實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)端到端告警自動(dòng)關(guān)聯(lián)、智能根因分析，并實(shí)現(xiàn)智能排障，可大幅提升運(yùn)維效率。還有預(yù)防性、主動(dòng)性運(yùn)維，以往現(xiàn)網(wǎng)運(yùn)維為事后處理，而基于AI對(duì)網(wǎng)絡(luò)健康指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)、分析和預(yù)警，采用提前預(yù)防性、主動(dòng)性運(yùn)維，可大幅提升運(yùn)維水平。