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NR系統(tǒng)設計靈活且拓撲復雜，存在一系列難以建模的問題。人工智能（AI）與機器學習（ML）在近10年中得到了全產(chǎn)業(yè)的極大關注，因此，長春不封號電銷卡 RAN也開始嘗試探索AI/ML在通信網(wǎng)絡中的應用，并在R17開啟了針對無線AI/ML的研究工作，以期為運營商網(wǎng)絡自動化與智能化提供新的思路與發(fā)展方向。該研究初步探索了AI/ML功能化框架的基本設計思路，根據(jù)最新進展，長春不封號電銷卡后續(xù)工作將聚焦于數(shù)據(jù)采集具體參數(shù)定義、模型推理輸入與輸出的具體參數(shù)定義，以及多個模塊之間交互流程的定義。同時，R17還將依托運營商最關注的網(wǎng)絡節(jié)能、移動性優(yōu)化和負載均衡三大網(wǎng)絡自動化用例給出初步的流程性解決方案。R18將基于R17的研究成果，進行相應的標準化討論，從而真正使能基于無線AI/ML的網(wǎng)絡自動化與智能化部署。

面向工業(yè)無線傳感網(wǎng)絡、視頻監(jiān)控及智能可穿戴等場景，終端需要在保證一定的比特速率、時延及可靠性要求的前提下，降低成本并提升待機時間。因此長春不封號電銷卡從R17便展開了長春不封號電銷卡引入低能力終端設計的討論，以此拓展長春不封號電銷卡行業(yè)領域。同時R17還討論了網(wǎng)絡對低能力終端的識別設計和接入控制等方案，以保證網(wǎng)絡的控制權及不同類型用戶的體驗。R18將面向資產(chǎn)追蹤及一些無法經(jīng)常更換電池的終端與場景，繼續(xù)降低終端成本、能耗與復雜度。