诺基亚芬兰Future X Lab首席创新官至纯指出，当今我们正处在一个人工智能的时代。AI应用已在诸多行业起步，特别是广泛的图像识别、各种语音机等，这些也让大众对人工智能技术渐渐熟悉了起来。
通信网络中的AI，更精确地说是机器学习。机器学习包括深度学习，这是模型建立从而使得机器变得聪明的基本工具，是AI的基础。对于AI或机器学习来说，在网络中的基础目标应用自然是实现自动化，其带来的益处可以主要概括为四个方面：提升研发能效、促进和确保网络深度自动化、增进网络侧和用户侧的性能、带来多样化的增值服务和创收的机会。
至纯表示，目前来看，我们可能面临的难点是：复杂场景难以模型化、现网中的数据提取有诸多困难、传统的通信网络架构与应用人工智能所需要的理想环境还存在一定的“代沟”。尽管如此，人工智能在通信行业尤其是在5G网络方面依然具有非常广阔的应用前景。
AI技术对于提升5G接入网性能至关重要，通过机器学习神经元深度学习算法，可实现无线资源自动优化调度、大数据实时处理简化、精细化管理以及预测、智能化分析及根因分析和提升终端用户体验保障等。通常我们会把接入网支撑机器学习的应用程序分为AI架设于接入网之上、AI内嵌在接入网之中两大类。
从5G接入网架构方面来说，至纯认为需要四个核心技术的构建：算法本身的革新；有效利用机器学习的优势；数据提取及其接口可编程性；用于推理、模型管理和学习的中间件及计算能力。至纯表示，诺基亚致力于建造无处不AI的新型智能通信网络。在诺基亚贝尔实验室的“Future X”网络目标架构中，就已将AI的支撑功能融入每个网络节点，并通过人才培养、算力挖掘、算法创新和实例验证四大实施策略来确保这个目标的实现。
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