5G网络如何管理和互联网人工智能核心技术

　　从2G到4G，移动通信改变了我们每一个人的生活，已经到来的5G，更是加速了各个行业的数字化转型。

　　就在移动通信网络改变人类的同时，它自身也在发生巨变——网元变得越来越多，网元之间的接口和协议也变得越来越复杂。

　　早期的通信网络也是这样，每个网元设备都有自己的管理软件，通过软件可以查看该网元的指标情况，但是，这种方式过于分散，属于典型的“头痛医头，脚痛医脚”，对人体来说姑且可行，但是，对于移动通信网络（尤其是5G这样的复杂网络）来说，增加了运维难度。

　　因为，一个业务问题，通常涉及到多个（甚至十多个）网元，全靠人工分散运维的话，需要面对巨大的工作量，很难快速找到问题根因，真正优秀的医生，会根据身体全方位的检查结果汇总，给出准确的诊疗判断，网络运维，亦是如此。

　　计算机视觉具有广泛的应用，包括：医学影像分析用于提高疾病的预测，诊断和治疗，脸书使用人脸识别来自动识别照片中的人，用于安全监控领域的嫌疑人识别，在购物方面，消费者现在可以用智能手机给产品拍照，以获得更多的购买选择。

　　机器视觉作为一门相关学科，一般是指视觉在工业自动化领域的应用，在这些应用中，计算机识别对象，如生产部件在一个高度限制的工厂环境，所以目标比计算机视觉寻求在一个不受限制的环境中操作更简单，计算机视觉是一个正在进行的研究，而机器视觉是一个“已解决的问题”，是一个系统工程的课题，而不是一个研究课题，由于应用范围的不断扩大，自2011年以来，一些计算机视觉领域的初创公司已经吸引了数亿美元的风险投资。

　　机器学习指的是计算机系统仅仅依靠数据而不是遵循明确的程序指令来提高其性能的能力，其核心是机器学习自动从数据中发现模式，一旦模式被发现，它们就可以用于预测，例如，机器学习系统有一个信用卡交易信息的数据库，如交易时间，商户，地点，价格以及交易是否合法，系统将学习可以用来预测信用卡欺诈的模式，处理的交易数据越多，预测就越准确。

　　机器学习的应用范围非常广泛，对于那些产生大量数据的活动，它有潜力提高几乎所有的性能，除了欺诈检测，这些活动还包括销售预测，库存管理，石油和天然气勘探以及公共卫生。