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网络控制、管理和编排需要在网络功能虚拟化 (NFV) 基础设施中动态放置、配置和调配虚拟网络功能 (VNF)。这些操作的复杂性大大超过了传统 4G LTE 网络中的等效任务。在那里，一刀切的核心和无线接入网络域中相对有限的变量数量适应了主要依赖专家监控和干预的管理模式。相反，传统的以人为本的方法在虚拟化的 5G 网络中几乎不可行，因为异构移动服务、多样化网络需求和租户定义的管理策略共存，需要专门的和随时间变化的基础设施部署。这反过来又要求在网络的控制、管理和编排方面采用自动化解决方案。人工智能 (AI) 是支持新兴的自主网络运营和管理需求的自然选择。3GPP 和其他标准开发组织 (SDO) 已开始规划将 AI 集成到移动网络架构中的道路。这一过程始于在网络基础设施中有效收集数据并从这些数据中进行知识推理，这对于有效的 AI 辅助决策至关重要。从这个意义上说，SDO 正在努力定义基于 AI 的数据分析框架，这些框架适用于自主和高效的移动网络控制、管理和编排。例如，3GPP 已将以下模块纳入其标准化架构：(i) 网络数据
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