一、引言
5G技术是一种高效率的通信技术，为人工智能技术的不断发展提供了强有力的支持，带领人们更早的进入到了人工智能的新时代。在5G技术应用过程当中，将实现人工智能技术和互联网技术以及我们的生活之间的有效结合，实现二者的互利共赢，互惠发展，为人们的生活提供更多的便利。因此无线电的5G技术还有待提升。相关调查研究结果表明，我国的相关技术还处于初级阶段，但是人工智能的思想还是可行的，随着技术水平的不断进步，未来社会并成为5G网络的社会。
二、5G网络对人工智能技术的应用需求
以第五代（5G）无线网络为首的蜂窝网络架构正在被研发推广。虽然目前5G相关的密集小型蜂窝部署、毫米波（mmWave）通信和设备到设备（D2D）通信已被定义并实现集成应用，但与传统的多媒体或基于语音的服务有很大不同，这种前所未有的转变不仅会在未来推动无线流量的指数级增长，而且还将引发一系列全新的无线服务用例的出现。例如，基于云的游戏、沉浸式虚拟现实服务、实时高清流媒体等。但是5G的推广应用也为无线网络的运行和维护带来巨大的挑战：——网络设备和流量的大幅增长。
由于采用了更多的新技术特性，基站复杂度大幅提升，在物联网环境下通过监控物理环境的大量传感和可穿戴设备将定期和实时地收集大量数据，庞大数据的连接和处理是面临的一个主要问题。——软件化/云化和5G网络技术的多样化。5G架构的重构引入了NFV（NetworkFunctionVirtualization，网络功能虚拟化）和SDN（SoftwareDefinedNetwork，软件定义网络），同时5G网络支持eMBB（增强型移动宽带）、uRLLC（超高可靠低时延通信）、mMTC（海量机器类通信）三大业务形态。面对SDN/NFV/Cloud的网络架构重构和高度复杂性的网络给网络运维面临更大挑战。
——5G网络面临更广泛的应用场景。5G拥有多样化的场景和业务，高清视频、AR/VR、车联网、智慧城市等各种5G应用对网络的需求不尽相同，用户网络行为和网络性能也比以往更动态化而难以预测。人工智能以强大的数据分析和信息提取能力，根据网络承载、网络流量、用户行为和其他参数来不断优化网络配置，实现自适应地利用系统资源和生成的数据实现网络自组预测和优化，同时通过人工智能为复杂的无线网络和用户需求提供强大的决策能力，保证无线和物联网服务的服务质量（QoS）需求，从而驱动网络的智能化转型
三、5G网络背景下人工智能技术的应用
3.1自动驾驶技术
相信很多人已经对自动驾驶技术有所耳闻，自动驾驶技术在5G网络出现前一直面临着网络带宽不足，自动修正驾驶状态所产生的海量数据信息在传输速度上得不到保障这一问题，我们在这样的情况下很难实现真正意义上的自动驾驶技术，而随着5G网络的应用趋近于成熟，其超高的网络带宽以及数据传输速度成为保障自动驾驶技术实际应用的关键基础，我们想要实现的自动驾驶技术应该是基于ACC自适应巡航所开发的能够适应于各种道路条件下的自动驾驶，这种自动驾驶技术在实际应用过程中将具备高度智能化的感知以及自动分析处理能力，基于雷达以及各种传感器的信息搜集来对当前路况信息做出实时分析判断，在绝对安全的情况下对当前车辆行驶状况进行不断调整。当前已经有不少汽车具备了L4级别的自动驾驶能力，可见我们在多年的技术研究过程中自动驾驶技术已经不断趋近于实用化，但是仍有不少问题等待我们在后续研究中去不断完善。
3.2远程医疗
远程医疗技术在发展过程中收到的限制主要体现在网络传输带宽以及延迟限制方面。远程医疗不仅是执行各种远程手术，同时在远程会诊以及患者远程诊断方面都有极强的应用意义，在这种情况下，远程医疗进行过程中会产生海量数据资料，其格式类型各不相同，而在远程医疗服务过程中我们对于各种诊治信息的获取速度要求非常高，例如患者在进行远程手术的过程中，如果数据传输稍有延迟就很有可能导致严重医疗事故，而5G技术所实现的高带宽以及低访问延迟能力能够满足海量医疗数据的高速传输，满足高精度远程手术的数据传输要求。另外，在AI技术与5G技术的加持之下，远程医疗技术将能够实现术中问题提示、预后效果预测、预测术后并发症等诸多功能。在各种医疗检查过程中网络影像诊断技术的应用已经能够进行广泛应用，依托于5G高速网络以及AI技术对患者具体情况进行智能判断。
3.3增强现实技术
随着AR技术的研究不断深入，当前AR技术已经成为各国的热点研究内容之一，AR技术在实现对真实环境的增强显示输出方面需要依托于AI技术以及高速网络通信技术，在相关影像设备显示无限趋近于真实环境的多维影像时，我们在设备所构建的虚拟环境中所进行的任何操作都涉及海量的数据处理以及逻辑计算，而5G技术正是实现高速数据网络传输的基础，应用5G技术我们能够在各种传感器采集相关信息后及时反馈给中央处理单元，通过AI技术对数据进行解析和反馈，大大提高了AR技术所构建的虚拟环境的反馈真实性，最大限度减少虚拟环境对人为操作反馈的延迟。当前AR技术被广泛应用于医学教学、工业维修、武器设备操控以及电动游戏之中，其在未来发展中仍具有非常广泛的应用方向。
四、人工智能在无线网络中应用面临的挑战
人工智能应用于无线网络，面临3方面挑战。一是无线网络数据的使用效率低，导致人工智能的可靠性无法保障。人工智能的实际应用需要大量有效可靠的网络数据，虽然无线网络有大量的数据提供，但是由于数据的格式、特征名称、计算方式各不相同以及数据量庞大等原因，导致对海量数据进行清洗、标准化、实施特征工程等成为巨大挑战。其需要人工智能开发者非常清楚和准确地判断提取哪些数据，并考虑如何组合利用，否则反而事倍功半。
二是无线网络场景复杂多样，同一算法难以直接在其他场景推广。人工智能算法在应对无线网络场景多、数据维度多、时变性强这样高复杂度的场景下建模难度较高，有些场景下直接采用人工智能算法可能无法收敛或者效果比较差。如何根据无线网络的业务知识做好数据处理、建立动态学习、持续学习算法是提升人工智能效率的一个重要挑战。
三是人工智能在无线网络领域应用尚未形成完善生态。人工智能的在无线网络领域相关软硬件的部署和开发、开源开放平台的搭建等都还未成熟；人工智能领域的人才对通信网络和运营缺乏业务知识，而网络运营内部则缺乏人工智能相关人才的经验，这就导致了人工智能和无线网络的复合型人才非常稀缺。
五、总结语
本文对5G技术在人工智能领域的应用情况进行了简要分析，明确了人工智能技术在现代人类生活中的重要意义。相信在5G技术逐渐走向实用化的过程中AI技术的应用水平也将得到进一步提升。
参考文献：
[1]贾晓菲.5G网络背景下关于人工智能技术应用的探讨[J].科学与信息化,2019,(34):54.
[2]董一民,张弛.5G网络背景下人工智能技术应用的探讨[J].信息通信技术与政策,2019,(9):45-48..