更新时间：2025-02-07 17:42:21
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内容提要
前言
第1章 总述
1.1 5G发展概述
1.2 人工智能发展概述
1.3 5G与人工智能融合整体考虑
1.3.1 5G智能维构建
1.3.2 5G助力AI泛在化
1.3.3 5G与AI融合关键问题分析
1.4 小结
第2章 5G与AI融合基础理论分析
2.1 人工智能领域基础知识
2.1.1 数据集
2.1.2 常用人工智能学习算法
2.1.3 小结
2.2 5G与AI融合基础理论研究
2.2.1 5G与AI融合数据集建立
2.2.2 5G与AI融合算法及模型
2.2.3 5G与AI融合仿真及验证方法
2.3 小结
第3章 5G无线侧引入AI技术
3.1 5G无线系统设计简述
3.1.1 5G无线系统设计架构
3.1.2 5G无线物理层设计
3.1.3 基本波形与帧结构设计
3.1.4 大规模天线设计
3.1.5 调制编码设计
3.1.6 定位技术设计
3.2 5G无线侧引入AI技术
3.2.1 基于AI的频谱效率提升
3.2.2 基于AI的定位增强技术
3.2.3 基于AI的覆盖和容量优化
3.2.4 基于AI的基站节能
3.2.5 基于AI的移动性管理
3.2.6 基于AI的负载均衡技术
3.3 5G无线侧引入AI技术标准化架构分析
3.4 小结
第4章 5G核心网侧引入AI技术
4.1 5G核心网设计简述
4.2 5G核心网侧引入AI技术的主要场景
4.2.1 AI辅助终端业务体验提升
4.2.2 AI辅助终端行为监管
4.2.3 AI辅助核心网网元选择
4.2.4 AI辅助V2X应用层参数调整
4.2.5 AI辅助网管切片SLA保障
4.3 网络智能化的整体框架
4.3.1 网络智能化的基本框架
4.3.2 网络智能化的框架增强
4.3.3 网络智能化的关键流程
4.4 NWDAF可提供的数据分析结果
4.4.1 业务体验数据分析结果
4.4.2 网元负载数据分析结果
4.4.3 UE移动性数据分析结果
4.4.4 UE交互性分析结果
4.4.5 终端异常分析结果
4.5 5G智能网络架构持续演进展望
4.5.1 如何缓解数据孤岛
4.5.2 对漫游场景的支持
4.5.3 网络优化策略推荐
4.5.4 ML模型跨厂商共享
4.5.5 NWDAF部署建议
4.5.6 其他
4.6 小结
第5章 5G支持AI算法及应用
5.1 基于5G的分割AI/ML与协作AI/ML
5.1.1 基本特征
5.1.2 分割式图像识别业务
5.1.3 网络与机器人之间的分割式控制
5.1.4 机器人之间的协作式AI操作
5.2 基于5G的AI/ML模型下载、分发与共享
5.2.1 基本特征
5.2.2 图像识别AI模型下载
5.2.3 语音识别AI模型下载
5.2.4 智能汽车AI模型更新
5.2.5 基于覆盖信息的预测性AI/ML模型下载
5.2.6 终端AI模型性能监测
5.3 基于5G的联邦学习与分布式学习
5.3.1 基本特征
5.3.2 用于图像识别模型训练的实时联邦学习
5.4 小结
第6章 5G与AI赋能垂直行业
6.1 5G与AI融合推动产业数字化转型
6.1.1 智能车联网
6.1.2 工业互联网
6.1.3 智慧港口
6.1.4 智能电网
6.2 5G与AI融合推动社会生活智能化
6.2.1 智慧医疗
6.2.2 智慧环保
6.2.3 智能家居
6.2.4 智慧城市
6.2.5 智能安防
6.3 小结
第7章 6G与AI融合展望
7.1 AI成为未来6G设计的核心基础维度
7.1.1 6G智能维
7.1.2 6G智能维基础设计
7.2 6G智能维度开发是长期持续的过程
