科创中国

       本平台支持基于AI引擎的无线智能管控组件，提供AI通用接口支持无线网络智能管控。核心AI引擎中封装多种AI算法，比如深度Q强化学习（Dueling Deep Q-Learning）、异步优势演员评论家（Asynchronous Advantage Actor-Critic,A3C）等，能够为不同实时性、差异化业务提供专属的资源管控。平台构建了全局化的网络状态测量体系架构，并设计了细粒度网络状态实时测量机制，为支持AI引擎的管控组件提供信息输入。平台主体为AI使能的端雾云多层次资源协同管控平台，以海量数据驱动的AI使能端雾云协同管控技术，以快速适应网络状态变化的网络资源智能管控算法为支撑，实现核心网与接入网的智能化高效资源管理与全局性能优化。

      在B5G 和 6G 时代，垂直产业应用场景日益复杂，服务需求的差异化、多样化、时变性特征对未来无线通信网络提出了更高的要求，虚拟化及智能化已经成为互联网发展的趋势。然而，现有的智能管控算法实现时需基于特定算法库，可融合性差、引入门槛高，不具备支持人工智能(Artificial intelligence, AI)引擎的能力，缺少智能管控算法的运行环境与基础插件，将智能管控策略引入无线网络中的难度大，无法根据实时网络状态灵活提供高效的AI管控算法，资源使用效率低、业务匹配性差。

       成果亮点：1. 具有自主知识产权，研究成果已授权发明专利15项，发表高水平SCI论文20余篇，申请软件著作权1项，提交标准提案1项。2. 技术先进性：本成果研发了支持 AI 引擎的无线智能管控组件，实现了AI原生的无线网络资源管控，搭建了面向B5G/6G无线业务的智能资源管控平台，达到了国际先进水平。

性能指标：

支持AI引擎的无线智能管控平台，主要具有以下功能：

1. 实现AI引擎实时调用，AI引擎内封装多种神经网络，不同业务的资源管控需求能够通过统一通用的接口传送至AI引擎，实现稳定的数据传输。

2. 实现基于AI引擎的资源智能调度，AI引擎基于接收到的管控需求能够调用与业务场景匹配的神经网络模型，输出资源智能调度策略，满足用户动态需求变化，资源利用率提升30%。

3. 实现面向差异化网络业务的智能网络切片管控，能够为差异化业务创建匹配业务需求的切片，基于AI引擎实现智能实时的无线业务管控决策。

4. 实现基于网络状态测量结果的实时资源管控，支持网络状态数据传输至AI引擎，实现适配网络状态变化的资源智能调度，资源管控的时延降低25%。

市场分析：

本成果可面向我国通信技术领域的相关企业、研究所等机构。

       张海君教授，长期从事移动通信、人工智能与大数据等方向研究。团队主要研究方向包括下一代6G通信技术、智能无线通信管理技术、边缘智能、无人机与车联网等。团队成员近5年发表IEEE权威期刊一区二区论文50余篇。团队成员获多个国际知名奖项或荣誉，包括2017年IEEE通信学会最佳青年作者论文奖、2018年IEEE通信系统与建模技术委员会最佳期刊论文奖、2018年国际无线电科学联盟青年科学家奖、2019年IEEE通信学会亚太最杰出青年学者奖、2019/2020年科睿唯安全球高被引学者，中国通信学会青年科技奖等，团队成员承担多项国家级科研项目。

技术优势：

现有的无线网络在智能资源管控方法实时性差，专家依赖度高，不具备支持 智能自主调控能力，同时实施部署运算代价较高。本项目可为无线通信网络提供智能管控算法的运行环境与基础插件，将智能管控策略引入无线网络中，根据实时网络状态灵活提供高效的 AI 管控算法，具有架构灵活、实施代价低、业务匹配性强、专家依赖度低的优势，并可进一步提升网络的资源利用率、时延、可靠性等性能。

经济效益分析：

本成果可实现 AI 原生的智能资源管控，执行高效的资源管控策略，满足差异化业务场景下实时适配业务需求，可降低网络运维成本，提升网络管理效益和能源效率，为相关网络垂直行业发展提供依据和锚点。

合作方式：整体转让、技术许可、作价入股 、合作开发

目前处于何种研发阶段：中试

样机：有

已投入成本：300万元。

期望技术转移成交价格（大概金额）：100-500万元。