智能化技术在通信网络发展中的实践研究

摘要；随着通信网络向高速化、复杂化方向发展，智能化技术成为推动行业变革的核心驱动力。本文构建智能化技术在通信网络中的技术框架，涵盖智能化通信网络架构、人工智能技术融合模型、基于边缘计算的分布式智能化及网络自治与数字孪生体系，深入剖析其在通信网络规划设计、建设、运维及安全保障等环节的实践应用。关键词：智能化技术；通信网络；；实践应用

引言

在数字经济蓬勃发展的时代背景下，通信网络作为信息传输与交互的关键基础设施，正经历从连接万物到智联万物的深刻变革。5G网络的广泛部署实现了低延迟、高带宽的通信服务，而未来6G、量子通信等技术的探索，更对网络的智能化、自主化提出了更高要求。

一、智能化技术在通信网络中的技术框架

1.1 智能化通信网络架构

智能化通信网络架构以软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）为核心，打破传统网络僵化的层级结构。SDN将网络控制平面与数据平面分离，通过集中式控制器对全网资源进行统一调度与管理。控制器基于全局视角，可根据实时业务需求动态调整网络流量路径，优化资源分配。在视频直播高峰期，SDN控制器能够优先保障直播流的带宽资源，避免卡顿。

1.2 人工智能技术融合模型

AI和通信相结合形成不同的模型。深度学习能够对模式、特征进行抽取，因而在网络流量预测、网络故障检测等方面具有较强的影响力。网络流量特征预测的目标在于建立对长期历史数据的模式关联，确定统计规律进而进行网络的流量预测，以便及时根据流量预测结果对网络进行及时扩容。卷积神经网络（CNN）作为深度学习的一种，可以分析长时期网络流量数据，预测下一步网络流量情况，为网络流量预扩容。

1.3 基于边缘计算的分布式智能化

边缘计算是将计算、存储以及网络资源推至网络边缘并结合智能化实现计算下沉，以分布式的算法就近解决问题。在物联网实际场景中，庞大的终端设备所产生的数据如果全部上传至云中心进行计算处理，将会增加大量的网络数据流量，在低时延业务中很难实现。而边缘计算节点可以就地就近实时对数据进行分析处理，如智能交通中路侧单元可通过边缘计算实时对摄像头抓拍的车辆图像进行分析并识别车牌和检测违章行为，数据处理时延能够在毫秒内。

1.4 网络自治与数字孪生

智能性是指通信网通过软件实现网络的感知、自修复等对网络的控制、管理功能，即将网络设备、链路等资源与模型直接与人工智能、学习算法等相结合，实现网络的智能运维。也就是说当网络发生了故障，智能的自治系统会找到一条可以替而代之的新路径，而这条新链路能够告诉管理员为什么会发生链路故障，提出对策，在实现自动排除故障后提供最佳的网络设计方案。数字孪生技术是一种虚拟网络仿真技术，通过将网络物理对象转换成一个抽象的物理模型，在该模型上记录相关数据及真实物理对象的运行特性，从而动态模拟物理网络的实际运行情况，用户可以通过数字孪生技术的运行状况查询网络设备信息。

二、智能化技术在通信网络发展中的实践应用

2.1 通信网络规划与设计阶段

智能选址选线，在设计初期通过大数据分析、人工智能算法对网络选址选线进行精准建模。基于人口密度、经济发展状况、历史业务流量等数据，利用机器智能对规划后的用户未来网络覆盖需要及流量的发展情况进行预测，智能仿真系统对设计的方案进行仿真，在对网络业务部署的不同场景下，对规划方案进行网络质量的相关指标仿真，对规划方案进行方案验证、方案优化，提高网络规划的合理性及超前性。

2.2 通信网络建设阶段

智能化技术能够有效提高通信网络施工质量和效率。在施工管理过程中采用物联网技术，在设备、材料中设置传感器采集数据，管理工作人员在施工过程中可利用手机查看和监测设备安装情况、施工环境数据等，如果发现施工存在问题，相关人员可以在线进行协调和解决。利用智能施工机器人代替工作人员进行一些重复性的、需要较高精准度的工作，例如光纤熔接、线缆敷设等施工，在很大程度上避免了人工失误所导致的工作问题，提高了通信工程施工效率。

2.3 通信网络运维阶段

通信网络的运维，需要智能化运维系统，根据网络日志、网络运行的状态信息等大数据采用异常检测机制来快速监测网络故障节点位置，辅助技术保障人员进行故障排查和修复，为保证网络的运行稳定性提供必要的措施；如当发生网络丢包率异常时，应用异常关联性分析算法，推断网络故障由链路故障引起还是设备硬件问题、软件配置问题并自动跳转修复机制，缩短故障响应时间；基于智能运维系统的服务器弹性伸缩功能，当用户访问量增加时，以提高承载力；应用AI自动化监控、集中运维平台，配合基于大数据分析的容量预测等机制，实现端到端自动监控运维。

2.4 通信网络安全保障

AI智能化是多重的通信网络安全措施。通过机器学习算法可以侦测到新型网络威胁，基于对网络流量的分析，能够及时识别网络中的DDoS攻击、恶意程序等攻击。在深度学习上，其用于异常流量检测中，能够及时检测到流量行为的异常，当检测到流量出现不正常现象时，就立即进行相应的防御，即进行流量清洗、拒绝访问等操作。在物联网的应用下，AI智能安全能够对物联网终端进行验证和跟踪，以免黑客等控制终端进行攻击，而降低网络安全的问题。

三、智能化通信网络发展的趋势与展望

3.1 技术演进发展方向

未来的智能化通信网络，将进一步向性能更高、更智能的趋势演进，融合太赫兹通信、智能超表面等技术实现Tbps的传输速率和微秒级的延迟，满足元宇宙、无人驾驶等垂直领域对性能更为苛刻的应用需求。人工智能算法将持续演进，以大模型的发展为驱动，进一步提升网络的决策智能化的能力，比如基于生成式人工智能，实现网络优化方案自动生成。

3.2 潜在应用领域拓展

智能化网络应用范围持续扩大。智能化网络助力工业互联网实现企业内外设备的实时协同和精准控制，推进智能制造柔性化、个性化生产；助力实现医疗网络高速率、大带宽下的远程手术，医疗设备之间的高可靠、低时延控制，提高医疗资源可及性；助力智慧城市的交通、能源、环境等系统基于智能化网络互联互通，提高城市的资源配置效率，让城市更加便捷宜居。

3.3 智能化技术对通信生态重构的思考

智能化转型，重建产业生态格局。传统通信企业要加快向智能化服务型企业的转型，开放网络能力API，与互联网企业、垂直行业紧密开展合作，实现多元化的产业生态建设。

结语

智能化技术与通信网络的深度融合，为通信行业带来了前所未有的变革机遇。从技术框架的创新构建，到各环节的实践应用，再到未来发展趋势的展望，智能化技术正推动通信网络向更高效、更智能、更安全的方向演进。尽管在发展过程中面临技术瓶颈、标准缺失等挑战，但随着技术的不断突破与生态的逐步完善，智能化通信网络将在数字经济时代发挥核心支撑作用，助力各行业数字化转型与高质量发展。

参考文献

[1]王滋栋，李江.智能化技术在通信网络发展中的实践研究[J].信息与电脑，2025，37（04）：97-99.

[2]王思思.智能化技术在通信网络发展中的应用分析[J].信息与电脑（理论版），2024，36（12）：205-208.