諾基亞芬蘭Future X Lab首席創新官至純指出，當今我們正處在一個星空人工智能的時代。AI應用已在諸多行業起步，特別是廣泛的圖像識別、各種語音機等，這些也讓大眾對星空人工智能技術漸漸熟悉了起來。
通信網絡中的AI，更精確地說是機器學習。機器學習包括深度學習，這是模型建立從而使得機器變得聰明的基本工具，是AI的基礎。對于AI或機器學習來說，在網絡中的基礎目標應用自然是實現自動化，其帶來的益處可以主要概括為四個方面：提升研發能效、促進和確保網絡深度自動化、增進網絡側和用戶側的性能、帶來多樣化的增值服務和創收的機會。
至純表示，目前來看，我們可能面臨的難點是：復雜場景難以模型化、現網中的數據提取有諸多困難、傳統的通信網絡架構與應用星空人工智能所需要的理想環境還存在一定的“代溝”。盡管如此，星空人工智能在通信行業尤其是在5G網絡方面依然具有非常廣闊的應用前景。
AI技術對于提升5G接入網性能至關重要，通過機器學習神經元深度學習算法，可實現無線資源自動優化調度、大數據實時處理簡化、精細化管理以及預測、智能化分析及根因分析和提升終端用戶體驗保障等。通常我們會把接入網支撐機器學習的應用程序分為AI架設于接入網之上、AI內嵌在接入網之中兩大類。
從5G接入網架構方面來說，至純認為需要四個核心技術的構建：算法本身的革新；有效利用機器學習的優勢；數據提取及其接口可編程性；用于推理、模型管理和學習的中間件及計算能力。至純表示，諾基亞致力于建造無處不AI的新型智能通信網絡。在諾基亞貝爾實驗室的“Future X”網絡目標架構中，就已將AI的支撐功能融入每個網絡節點，并通過人才培養、算力挖掘、算法創新和實例驗證四大實施策略來確保這個目標的實現。
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