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的载波资源，在权值优化的实施区域可有效减少约30%的上站调整，可提升区域网络覆盖约2%，增加接入用户约5%，拉动流量增长约2-4%，真正实现网随业动。

此外，中国移动注重各能力的复用与协同。横向来看，基于明确网优场景应用需求，分析对应的数据特点，匹配合适的AI算法，实现AI能力的横向复用。纵向来看，通过定制化的参数配置、特征提取手段、数据处理方法等方式对基础算法进行有针对性的优化，原子级能力通过模型优化策略组合形成智能化模块，并根据应用需求纵向协同输出面向场景级应用的智能化能力，进而构成意图驱动的单域闭环服务。

积极推进无线自智网络产业协同发展

“虽然中国移动在自智网络方面已有诸多实践，但在无线自智网络发展中也面临到一些困难。”金文研介绍，主要体现在由于无线网络自身的高复杂性，相比成熟AI应用领域，其具有非封闭性、大量专业知识驱动、超大规模且结构复杂、不确定性等特点，同时在性能、安全、可靠性等方面也有很高的要求。

因此现阶段网优智能化的推进，无论是从理论体系，还是从实施路径方面，都还需要进一步研究完善。需要面向运维的主要痛点，充分利用AI在端到端学习、学习与推断、高计算量数据分析、动态策略生成等方面具有的优势，解决网络面临的难题，助力实现网络自智。

例如在权值优化方面，目前各设备厂家提供的MIMO权值优化能力参差不齐，权值标准化工作还需深入推进。具体来看，主要存在SSB波束配置差异大，子波束数据标准不明确，广播及业务波束无法协同三大类缺陷，导致MIMO权值优化工作距离彻底的自动化、智能化还存在一定差距，需要运营商、设备厂商、终端厂商等产业多方共同推动解决。

最后，金文研表示，作为全球最大无线网络的运营者，中国移动积极呼吁，充分发挥产业链各个企业、各个单位的优势特长，通过国家重大专项自然基金、高校联合、企业合作等多种方式，推动无线自智网络产业协同发展，力争在十四五期间再上一个新台阶，共同为建设网络强国、数字中国、智慧社会作出更大贡献。