随着移动无线技术的不断进步，5G网络的普及加速，无线系统设计面临越来越多的复杂性挑战。目前，由于用户数量的增加和对宝贵资源优化共享的需求，管理无线网络变得更加困难。这迫使工程师们寻找新的解决方案，而人工智能（AI）正成为他们克服现代系统设计挑战的关键工具。
根据MathWorks首席产品经理Houman Zarrinkoub在文章“The key to overcoming complexity in modern wireless systems design”中提出的观点，从自动驾驶汽车之间通信到移动通话资源分配，AI为现代无线应用带来了巨大的价值。在连接到网络设备数量和范围不断扩大的大数据时代，AI在无线领域的地位日益重要。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。
使用AI可以有效地解决非线性问题，这超出了基于人类规则模式所能解答的问题。通过自动有效地提取任意模式，人工智能可以更好地处理这些问题。在识别连接设备和人员通信渠道模式中使用机器学习和深度学习的人工智能系统，可以通过给该链接资源进行优化来提高性能。
除了在物理层（PHY）操作中提高连接两个用户行性能外，无线领域还部署了两种不同层面的人工智能：物理层（PHY）上的人工智能用于信道估计、信道资源优化，以及呼叫期间自动调整收发器参数；而上 PHY 的主管则主要用于网络管理和资源分配，如调度、波束管理和频谱分配等应用。
在汽车领域中，利用AI进行无线连接让安全自动驾驶成为可能。自动驾驶汽车依赖来自多个来源数据包括激光雷达、雷达和无線传感器等来解释它们所处环境。通过融合竞争信号，使车辆软件能够理解其位置并确定自身与环境交互方式，是实现这一目标的一个关键环节。
总之，没有人工智能，那些如5G、自动驾驶汽车及物联网等高级用例将无法获得必要运行复杂性的能力。而随着用例和网络用户数量持续增长，可以预期人工智能在这方面的地位将会以更快速度继续上升，为我们提供更多关于如何应对这些挑战以及如何利用新技术创造价值的一般见解。此外，在电信行业内，对于那些需要快速响应需求变化且竞争激烈的情况来说，将 AI 应用到的策略也同样是非常有帮助的手段之一，它不仅能够提高效率，还能减少成本并降低开发时间，让整个项目更加顺利推进。
