随着5G技术的不断发展，无线系统设计的复杂性也在不断增加。为了应对这种挑战，工程师们开始寻求新的解决方案，其中人工智能（AI）成为了他们克服现代系统复杂性的关键。
根据MathWorks首席产品经理Houman Zarrinkoub的观点，从管理自动驾驶汽车间通信到优化移动通话资源分配，AI为现代无线应用带来了必要的复杂性。随着连接设备数量和范围的扩大，AI在无线领域变得越来越重要。工程师必须准备好将AI引入日益复杂的系统，并了解其优势、应用以及实施过程中的最佳实践，这对于未来无线系统技术成功至关重要。
通过自动有效地提取任意模式，人工智能可以更好地解决非线性问题，这超出了基于人的方法能力。在识别连接设备、人员通信渠道模式中的机器学习和深度学习系统方面，AI能够提高性能并优化资源分配。此外，人工智能还能帮助项目管理，比如估计环境行为，将模拟环境整合到算法模型中，使工程师能快速研究主要影响，从而节省成本和开发时间。
在实际应用中，大型训练数据集是必不可少的，对不同算法进行迭代训练也是非常重要。如果没有足够的大型数据集，最终效果可能是狭窄局部优化，而不是全局最优解。此外，在现场测试AI模型时，也需要考虑信号变化的问题，以确保参数适用于特定位置。
在电信和汽车等领域数字化转型中，无线世界里的主要应用领域也需要依赖于人工智能。随着智能城市、电信网络和自动驾驶汽车等应用程序之间连接密切，如果不利用网络资源会变得捉襟见肘。在电信领域，人工智能被部署在物理层（PHY）上，以及PHY之上的其他层次，如调度、波束管理和频谱分配等功能，以实时响应分配需求。
同样，在汽车领域中，无线连接使得安全自动驾驶成为可能。自动驾驶车辆使用来自多个来源的数据来理解它们所处环境，而通过AI就可以实现传感器融合，让车辆软件能够理解其位置，并确定自身与环境交互方式。
总体来说，无论是在5G网络、高级制造业还是物联网等前沿技术领域，都需要依靠高级的人工智能以处理大量数据并提供高效率决策支持。这意味着未来的无线技术发展将更加依赖于强大的计算能力、大规模数据分析以及对复杂问题有深刻理解的人工智能创新。
