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在5G的性能指标支持的三类的业务上，有更多的指标，每一个指标性能有差异。我们不可能按照一个指标来支持所有的业务，也不能一个业务满足所有的目标。人工智能未来的潜力，特别是开放平台的发展，通信是基础，和网络离不开的。未来移动通信网与AI的结合是一个很重要的趋势，但是在发展的过程中也会面临很多的问题。一个是网络规模和业务不断增长，未来的网络本身就是随着需求变化，规模越来越大。 我们的业务量也很大，网络里还有一些控制的数据，一些参数，我们可以进行有效的分析利用，包括性能指标的记录，包括网络参数，包括用户的特性的数据。能不能利用这些数据来挖掘网络的个性，通过对这些数据的分析建立有效的模型或者方法，来对网络进行动态的控制，提高网络的有效性。业务提供的边缘下沉需求。高速大容量的移动宽带业务将占据主要市场。边缘网络支持数据本地处理，大流量任务可本地写在，减少回传链路压力。两大类实现方式，包括分布式机制和集中式机制，不可能用统一的机制来解决网络的问题。目前的网络架构从终端接入到核心网，从核心网到云端，大致是这样三层的网络架构。现在我们的终端智能化非常快，云端的智能化也很高。但是对于边缘，怎么有效的提高边缘的智能，而减少两端的智能？ 特别是我们的物联网的终端，它的智能化的程度会越来越低。边缘智能是使能网络大数据和智能应用的有效方式，因为它最接近用户，因为正好是在网络的中间，如果能中间解决很多的问题，必然能减少两端的压力。