一、网络智能化的定义
网络智能化主要指网络管理方面的智能化，涉及操作、管理和维护一个大型计算机网络的过程。随着网络中设备的增加，网络管理的复杂度呈指数级上升，故障检测和恢复也变得越来越困难。因此，将人工智能技术和专家系统引入网络管理变得十分必要。网络智能管理主要是将专家的知识放入数据库，使系统能自动地进行故障检测、诊断和排除。此外，网络智能化还表现在借助网络进行高级通信和信息处理业务上，如通信介质变换和自动翻译等。
二、网络智能化的应用领域
- 软件资源共享
在局域网上，用户可以共享文件服务器上的程序和数据；在互联网上，用户可以远程访问各种类型的数据库，享受网络文件传送服务、远程管理服务和远程文件访问等。这避免了软件研制上的重复劳动以及数据资源的重复存储，且便于集中管理。
- 负载均衡
在计算机网络中，可以进行数据的集中处理或分布式处理。一方面，可以通过计算机网络将不同地点的主机或外设采集到的数据信息送往一台指定的计算机，在此计算机上对数据进行集中和综合处理，通过网络在各计算机之间传送原始数据和计算结果；另一方面，当网络中某台计算机任务过重时，可将任务分派给其他空闲的多台计算机，使多台计算机相互协作，均衡负载，共同完成任务。
- 提高可靠性
计算机网络中的各台计算机可以通过网络彼此互为后备机。一旦某台计算机出现故障，故障机的任务就可由其他计算机接替处理。这避免了单机无后备使用的情况下，计算机出现故障而导致系统瘫痪的现象，从而大大提高了系统的可靠性。
- 5G技术的广泛应用
5G技术作为网络智能化的重要支撑，已经在制造业、矿山、医疗、能源、港口、智能交通、媒体和娱乐、城市规划和智能化等重点领域实现了广泛应用。例如，在制造业领域，5G技术可以实现远程操作和监控，使工人无需直接参与危险或复杂的工作环境。此外，5G还可以支持机器人和自动导航设备的协同工作，实现智能化的生产流程。在医疗领域，5G网络的高速度、低延迟、大连接数等特性使得医疗行业可以实现实时、远程、高效的治疗和服务。
- 物联网技术的融合
物联网技术的发展日新月异，已经广泛应用于智慧城市、新零售、智能工业、智能交通、智能农业等领域。智慧城市是在传统城市基础上，充分利用物联网、云计算、大数据等技术，推动城市管理信息化、公共服务智能化和产业发展现代化。智慧园区同样是利用物联网、云计算、移动互联网等技术与传统产业相结合，从而使园区管理更加高效、便捷。
三、网络智能化的未来趋势
- 泛在智能
“泛在智能”已成为移动通信技术演进的关键趋势。随着5G及5G-A标准的逐步确立，3GPP已将人工智能技术融入其中。在5G时代，网络智能化主要依托于核心网的NWDAF（网络数据分析功能）和运维层的MDAF（管理数据分析功能），同时还有接入侧的一些基础功能研究。这些AI技术主要应用于网络侧，与终端无直接交互。随着5G-A时代的到来，标准中的AI能力进一步发展，网络与终端的协同功能变得更为复杂。
- AI大模型的应用
AI大模型具有泛化性、通用性以及涌现性特征，能够学习并理解更多的特征和模式，从而在处理复杂任务时展现强大的自然语言理解、意图识别、推理、内容生成等能力。当前，我国AI大模型产业呈现蓬勃发展的态势，已在多个领域取得了显著的成果。例如，在金融、医疗、政务等领域，AI大模型已成为提升服务质量和效率的重要手段。
- 6G时代的网络智能化
展望未来，6G的标准化工作已提上日程。在当前的6G愿景中，“AI与通信融合”被视为至关重要的六边形顶点。这意味着AI将深度融入网络底层架构，实现从外挂式到原生AI的转变。6G应着重利用AI分析信道特性以实现干扰消除、优化能效，以及核心网对业务的智能化适配。
四、网络智能化面临的挑战与解决方案
尽管网络智能化带来了诸多便利和优势，但也面临着一些挑战。例如，在网络安全方面，随着网络智能化的深入发展，网络安全威胁也日益增多。为了应对这些挑战，需要采取一系列措施来加强网络安全防护。例如，加强网络安全意识教育、提高网络安全技术水平、建立完善的网络安全管理体系等。
此外，在网络智能化过程中还需要解决数据隐私保护、能源效率、标准化等问题。为了解决这些问题，需要政府、企业和社会各界共同努力，加强合作与交流，推动技术创新和标准制定，以确保网络智能化的可持续发展。
