10月26日-27日，由陕西省委网信办、陕西省工业和信息化厅、陕西省科学技术厅指导，中国人工智能学会主办，西安市委网信办、西安市科学技术局、西安国家民用航天产业基地管理委员会、京东云共同承办的2019第九届中国智能产业高峰论坛在“硬科技之都”--西安举办。在27日举办的全国高校人工智能学院院长/系主任论坛上，北京邮电大学副校长、教授王文博为我们带来了题为“人工智能助推无线网络发展”的精彩演讲。王文博 北京邮电大学副校长、教授 以下是王文博的演讲实录： 一、无线网络智能化的需求我们现在每个人越来越离不开手机，越来越离不开无线网络，越来越期待着无线网络有更好的发展。从2G、3G、4G到2019年6月6日由工业和信息化部发布的4个5G牌照，5G马上要真的商用化。5G有三个场景，一是增强了移动宽带；二是低时延高可靠；三是海量物联网。出现这三个场景是由于未来无线网络发展越来越遍布任何一个角落、任何一个领域，也就是泛在化；随着需求不断的增加，越来越场景化。会场是一个场景，会场外是另外一个场景；生产车间是一个场景，车上又是一个场景。一个网络如果应对不同的能力需求、不同的场景需求，只有一个办法就是智能化。所以网络的发展智能化是趋势。刚刚过去的9月份，芬兰奥卢大学正式发布了6G无处不在的无线智能关键驱动与研究挑战的白皮书，列举了关键技术指标，列举了为什么叫做无处不在的无线智能，讲到6G将与人工智能、机器学习深度融合，智能传感、智能定位、智能资源分配、智能接口切换等都将成为现实，智能程度将大幅度提升。无线网络的特性，从它的功能需求，要随时随地不受限制地接入到网络上，或实现终端之间的互联。有传输速率限制、时延和可靠性需求、连接数量需求，以及移动性需求、电磁辐射需求。由于无线频谱资源受限，无线传输干扰不确定，电播传播特性复杂，对于网络来讲，希望单位的带宽传输更多信息，希望网络能够支撑更多用户，当然也不希望太复杂。从需求、问题到目标，就变成了一个非常复杂的问题。面对复杂问题，过去是有解决方案的。但相对过去来讲，网络状况单一，随着5G到未来的6G，网络状况变得越来越复杂。有一篇论文对5G网络参数进行了分析，参数不断的增加，意味着要做大量的计算，使得网络能够达到目标。为此5G提出了一个网络自组织的概念，包括自配置、自优化、自愈合，都是靠智能化驱动。智能化驱动应对各种需求，不同的场景、不同的传输性需求，不同的用户的需求。二、人工智能的方法从人工智能内在的逻辑来讲，最终要有一个决策，这个决策有助于对象发展。机器学习，学习的前提一定是从经验中获得；经验来源于数据；有数据才能产生学习，最后形成知识；由知识来推理决策。所以对于人工智能与无线网络的结合，有传输层数据，如信道、频谱、接入等；网络层数据，如小区配置、网络负载、移动性等；还有应用层数据，如各种业务数据。这些数据实际上形成了一个体量极大、维度极多、关联极复杂的数据集合。通过人工智能办法，数据+学习产生一个决策，使得我的网络能够满足用户的需求，达到网络高效率的需求。智能在无线网络中可以分三层考虑，即终端层、接入层或边缘层，还有云端层。三、人工智能与无线网络的结合对于5G面对的低时延、高可靠需求，越贴近用户做出决策越好，这就引入了移动边缘计算。移动边缘计算就是在基站侧引入更好的智能，及时汇总用户的信息，以及无线侧信息来做边缘的智能化处理，可以有效地降低智能处理成本。移动边缘智能不能满足所有业务需求，有一些业务还需要在云端引入智能。对于移动边缘智能，欧洲的电信标准化协会给出了涉及方法。四、应用人工智能的优势与挑战优势有：第一，机器学习的方法可以很好地揭示无线网络的特性，识别无法通过传统分析方法发现的相关性和异常。第二，具有处理海量的、结构化的、非结构化数据的能力。第三，能够容忍输入的不完整甚至不正确的原始数据。在一些数据丢失或者不完整的情况下，通过人工智能的学习仍然可以获得很好的判断，这也是过去在无线网络里，优化算法所不具有的。第四，具有强大的控制决策能力，有助于实现无线网络智能化。挑战有：第一，大量数据分析消耗大量的存储、计算资源。这对人工智能的方法会提出挑战，怎么用少量的数据到达需要的效果。第二，网络发生突变的适应性。包括信道的变化、用户的变化、负载的变化都要有适应性。第三，网络大数据的安全性。这些数据在某种情况下需要受到保护。避免传递过程中数据泄露的威胁。面对机遇与挑战，需要不断推动人工智能与无线网络的结合，希望在座的专家学者关注人工智能与无线网络的结合。（本报告根据速记整理）CAAI原创 丨 作者王文博未经授权严禁转载及翻译如需转载合作请向学会或本人申请转发请注明转自中国人工智能学会