本书结合大量实际案例，全面且详细地介绍了企业在5G时代应该如何应用AI技术来提升 生产、运营和管理能力。全书共分为三篇：*篇为基础与网络篇，包括第1～4章，主要介绍 如何将AI技术应用于网络智能切片、物联网和5G网络多量纲计费业务场景中；第二篇为客户 与管理篇，包括第5～8章，以客户体验管理、客户关系管理、企业业务流程管理、企业商业智 能决策四大典型应用场景为例，详细介绍如何通过AI技术提升企业的管理效能；第三篇为运维 与**篇，包括第9～12章，其中第9～11章分别介绍AI技术应用于网络智能运维、机房智 慧管控、智能安防的应用案例，第12章则对AI能力平台化的建设、沉积等内容进行详细论述， 并给出AI平台建设的理念、功能设计和技术设计建议。 本书可供通信行业和其他行业的IT从业人员，以及科研人员、高校师生阅读和参考。

**篇 基础与网络篇 第1章 “5G AI”概述···2 1.1 新基建下的“5G AI”技术发展····3 1.1.1 新基建的内涵和外延···3 1.1.2 新基建对5G和AI发展的影响···6 1.2 5G时代的AI技术趋势····10 1.2.1 AI部署云边协同···10 1.2.2 AI注智实时持续···12 1.2.3 AI应用民主灵活···13 1.2.4 AI决策高度仿真···14 1.3 我国5G产业与技术发展···16 1.3.1 我国5G技术发展历程···16 1.3.2 5G改变社会····17 1.4 我国AI产业与技术发展······22 1.4.1 人工智能发展概述···22 1.4.2 我国人工智能技术的发展···24 第2章 AI与5G网络智能切片·····29 2.1 5G业务多样化与网络需求弹性化·····29 2.2 5G网络智能切片概述·····31 2.2.1 5G网络智能切片的概念与特征····32 2.2.2 5G网络智能切片端到端结构·····33 2.2.3 5G网络智能切片的RAN侧技术挑战······34 2.2.4 5G网络智能切片的AI平台和分析系统····35 2.2.5 5G网络智能切片的智能部署·······36 2.2.6 5G网络智能切片的标准化增强······37 2.3 应用于5G网络切片中的AI技术···········38 2.3.1 5G网络智能切片的设计流程·····38 2.3.2 基于GA-PSO优化的网络切片编排算法···43 2.3.3 5G网络切片使能智能电网······53 2.3.4 应用于NWDAF中的联邦学习技术··········59 第3章 AI与智能物联网····63 3.1 5G时代IoT海量数据实时处理····63 3.2 边缘计算与云边协同······65 3.2.1 边缘计算···65 3.2.2 云边协同·····67 3.3 应用于智能IoT中的AI技术····72 3.3.1 联邦迁移学习····72 3.3.2 RPnet网络与车牌识别···74 3.3.3 对抗生成网络与移动目标检测·····76 3.3.4 Android手机去**化的分布式机器学习····78 3.3.5 “AI＋移动警务”····79 第4章 AI与5G网络多量纲计费···80 4.1 5G时代变得日益复杂的网络计费···80 4.2 5G多量纲计费概述···82 4.2.1 与4G计费量纲对标···83 4.2.2 5G计费因子确定···85 4.2.3 5G计费欺诈预防···86 4.2.4 5G流量异常监测···87 4.3 应用于智能计费中的AI技术···89 4.3.1 ST-DenNetFus算法与网络需求弹性分析····89 4.3.2 强化学习（RL）与客户意图分析···92 第二篇 客户与管理篇 第5章 AI与客户体验管理····98 5.1 客户感知网络质量与客观KPI指标差异···98 5.2 CEM概述···102 5.2.1 CEM基本概念······102 5.2.2 客户网络体验感知量化·····104 5.2.3 CEMC与端到端客户服务体验改善···106 5.3 应用于CEM中的AI技术·····108 5.3.1 ADS算法与用户网络感知原因定位····109 5.3.2 Chatbot技术与客服体验优化····111 5.3.3 基于KDtree、LSTM以及多算法融合的网络容量预测····113 5.3.4 NPS度量与用户业务感知提升···114 第6章 AI与客户关系管理（CRM）···118 6.1 5G需求差异化与服务精准化····118 6.2 CRM概述····120 6.2.1 CRM基本概念··120 6.2.2 AI注智客户差异化服务营销···121 6.3 应用于CRM中的AI技术·····122 6.3.1 BERT技术在客服NLP中的应用····122 6.3.2 基于用户单侧通话记录检测的诈骗电话识别·····127 6.3.3 应用于用户差异化营销中的人脸识别应用技术····131 6.3.4 应用于户外广告屏的人体属性识别技术···134 6.3.5 MPMD加权回归方法在客户画像中的应用实现····139 6.3.6 “CRNN OpenCV”与用户身份证信息自动录入·····146 6.3.7 基于OCR识别的用户签名信息核对···148 6.3.8 基于**性和图相似性算法的智能**应用····148 6.3.9 基于LDA和MLLT的语音识别特征变换矩阵估计方法···150 6.3.10 基于MFCC和Kaldi-chain声学模型的语音情绪分析····153 第7章 AI与流程管理····156 7.1 智能流程管理与企业降本增效···156 7.2 AIRPA助力数字化转型····157 7.2.1 RPA概述···157 7.2.2 RPA开发运行流程···161 7.2.3 RPA开发工具···163 7.2.4 RPA管控调度···164 7.2.5 RPA任务执行引擎···166 7.3 应用于智能流程管理中的AI技术···167 7.3.1 YOLO模型检测和分类票据··167 7.3.2 用OpenCV去除印章·····169 7.3.3 CRNN识别票据关键信息··170 7.3.4 基于模板的OCR识别····171 第8章 AI与商业智能····173 8.1 5G与运营商业务决策和业务流程优化···173 8.2 构建基于通信AI的全面战略管理决策体系···176 8.3 应用于智能决策中的AI技术·····177 8.3.1 纳什均衡算法与携号转网*优市场决策··177 8.3.2 Transfer Learning（迁移学习）技术与客户携转风险识别···183 8.3.3 基于多源指标关联分析的业务沙盘推演····186 8.3.4 基于社群发现的用户转网预警分析·····192 第三篇 运维与**篇 第9章 AI与网络智能运维····198 9.1 5G网络复杂化与运维模式创新·····198 9.2 AIOps概述·····200 9.2.1 AIOps概念与关键业务流程···200 9.2.2 AIOps与智能运维学件·····202 9.3 应用于智能运维中的AI技术··········204 9.3.1 基于动态阈值的网络运维异常检测····204 9.3.2 基于DBSCAN和Apriori算法的传输网告警根因定位·····209 9.3.3 集成学习算法与网络故障预测·····214 9.3.4 时序算法与网络黄金指标预测·····216 9.3.5 基于异构知识关联的运维知识图谱构建·····218 第10章AI与机房智慧管控·········221 10.1 5G时代的**机房智慧管控·········221 10.2 机房资源调度与监控管理概述·······223 10.2.1 机房环境物理指标·····223 10.2.2 “IoT AI”辅助机房管理自动化····224 10.2.3 机房安防布控与违规预警····225 10.3 应用于机房智能化中的AI技术···225 10.3.1 机器学习方法辅助数据**降低能源消耗·····225 10.3.2 Faster-RCNN目标检测算法监控机柜资源占用······229 10.3.3 基于计算机视觉方法的机房火情监测·····233 第11章AI与智能安防····235 11.1 “5G AI”安防发展趋势···236 11.2 应用于智能安防中的5G技术···239 11.2.1 无线视频监控部署········239 11.2.2 三域一体立体化防控···241 11.2.3 海量数据实时响应······242 11.3 应用于智能安防中的AI技术··244 11.3.1 AI安防模型···244 11.3.2 AI服务实现····250 11.3.3 资源混编调度··252 第12章5G时代的AI能力平台化···255 12.1 AI平台建设与能力沉积····255 12.2 AI平台建设理念与思路····256 12.3 AI平台建设功能设计······261 12.3.1 云化引擎设计·····261 12.3.2 API算法体系···········262 12.3.3 AI能力生产方式·····262 12.3.4 AI能力输出方式·····265 12.3.5 与生产环境对接······266 12.4 AI平台建设的技术设计··267 参考文献·····269