AI在网规网优中的挑战与应用

该文档是关于人工智能AI在无线网络规划与优化中的应用和发展规划，主要讨论了自动优化算法工具的推广情况以及在实际应用中遇到的问题和挑战。 在当前阶段，人工智能AI在无线网络规划与优化（网规网优）领域的应用主要包括自动优化算法工具的使用。这些工具已经在全国大部分省份实施，并不断迭代升级，但存在覆盖率不足、使用频率低等问题。部分原因是由于省端缺乏有效数据源，数据格式不统一，以及依赖人工经验的传统优化习惯。此外，机器学习在网优和网规中的应用也面临一些难题： 1. **有效数据不足**：虽然现网数据量大，但具有实际变化的数据较少，可用于训练模型的有效样本量有限。例如，在天馈自动优化试点中，有效经纬度数据占比仅为15%，郊区和偏远地区的MR数据不足，影响模型构建。 2. **算法选型困难**：机器学习算法种类繁多，如聚类、分类、关联规则等，每种算法都有其特定适用场景，且需要针对不同业务进行个性化参数设置。因此，选择适合的算法是一项复杂任务。 3. **数据标签化困难**：获取经过标记的数据不易，需要专业人员进行定制化标注，而且缺乏统一的标签标准，指标定义多变，增加了标签化难度。 在实施过程中，还存在以下挑战： - **数据获取成本高**：建立数据采集和存储系统需要大量投入，且数据获取和存储流程复杂，有效数据获取难度大。 - **数据可用周期短**：由于环境快速变化，数据的可用周期较短，影响模型的泛化能力。 - **算法选择复杂度高**：在选择算法时，需要限定可选范围，通过建立结果基线，逐步尝试和调优，这需要丰富的经验和专业知识。 对比其他行业，如医疗领域，数据获取和存储成本相对较低，标签化难度小，数据可用周期长，模型泛化能力强。这些差异揭示了AI在无线通信领域的独特挑战，需要更深入的研究和实践来克服。 人工智能AI在网规网优领域的应用仍处于探索和优化阶段，面临着数据质量、算法选择和数据处理等多个方面的挑战。未来，通过提升数据收集效率，优化数据处理流程，以及开发更适合无线通信环境的机器学习算法，有望进一步推动AI在该领域的应用和效果。