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NR系統(tǒng)設(shè)計(jì)靈活且拓?fù)鋸?fù)雜，存在一系列難以建模的問題。人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在近10年中得到了全產(chǎn)業(yè)的極大關(guān)注，因此，長(zhǎng)春不封號(hào)電銷卡 RAN也開始嘗試探索AI/ML在通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，并在R17開啟了針對(duì)無線AI/ML的研究工作，以期為運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)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(shè)計(jì)思路，根據(jù)最新進(jìn)展，長(zhǎng)春不封號(hào)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(gè)模塊之間交互流程的定義。同時(shí)，R17還將依托運(yùn)營(yíng)商最關(guān)注的網(wǎng)絡(luò)節(jié)能、移動(dòng)性優(yōu)化和負(fù)載均衡三大網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)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(jìn)行相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化討論，從而真正使能基于無線AI/ML的網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化與智能化部署。

面向工業(yè)無線傳感網(wǎng)絡(luò)、視頻監(jiān)控及智能可穿戴等場(chǎng)景，終端需要在保證一定的比特速率、時(shí)延及可靠性要求的前提下，降低成本并提升待機(jī)時(shí)間。因此長(zhǎng)春不封號(hào)電銷卡從R17便展開了長(zhǎng)春不封號(hào)電銷卡引入低能力終端設(shè)計(jì)的討論，以此拓展長(zhǎng)春不封號(hào)電銷卡行業(yè)領(lǐng)域。同時(shí)R17還討論了網(wǎng)絡(luò)對(duì)低能力終端的識(shí)別設(shè)計(jì)和接入控制等方案，以保證網(wǎng)絡(luò)的控制權(quán)及不同類型用戶的體驗(yàn)。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(chǎng)景，繼續(xù)降低終端成本、能耗與復(fù)雜度。