电子信息工程技术在通信智能化中的应用探究

在全球数字化转型的推动下，通信系统面临带宽不足、延迟高、资源固定分配等瓶颈。而电子信息工程技术以其强硬件设计能力、算法创新、系统经验，成为通信智能化关键驱动力。

一、通信智能化需求

1.1 无处不在的智能连接

支持千万量级设备 （ 如每平方公里 10 万 -100 万台物联网终端 ），不同设备类型 （ 如工业传感器、手机、可穿戴设备、汽车等 ） 差异化通信需求（ 带宽、时延、可靠性） 灵活适配。

1.2 超高速传输与调度

动态分配网络中带宽、算力、存储等资源，高负荷时带宽利用率大于等于 80% ，业务调度不超过 100ms 。

1.3 自动智能运维

故障自动发现率大于等于 95% ，平均故障修复时间小于等于1 小时，运维成本降低 30% 以上。

1.4 差异化体验保障

针对不同业务需求，差异化保障用户体验；用户体验指标如延迟、丢包率、带宽利用率等，按业务量分级保障，满足用户体验要求；1. 不同业务 （8kp 视频，工业控制，医疗会诊 ） 业务时延波动 ⩽20ms ，丢包⩽0.001% 。

二、电子信息工程技术

2.1 物联网

通信网络设备 （ 基站，路由器等 ），终端，感知一切 （ 采集各种感知数据如基站参数，用户业务偏好等） 为智能化提供基础数据物联网。

2.2 人工智能

（ 机器学习 （lstm，随机森林等 ），深度学习 （cnn，变压器等 ）） 利用感知数据，分析（流量预测，故障诊断等）与决策（资源配置，参数优化等），实现”数据驱动”的智能管理人工智能。

2.35g6g

特性 " 大宽带 （5g 峰值 10gbps），低时延 （5gurllc1ms），广连接 （5g 每平方公里 100 万个连接 ）""，构建通信智能化的 " 传输基础 "，满足不同业务需求5g6g 技术。

2.4 边缘计算

下沉算力到基站侧，用户侧等，缩短业务时延 （ 边缘节点时延⩽10ms） ，降低核心网压力，支持本地业务 （ 如工业控制 ） 低时延业务要求边缘计算。

2.5 云计算和大数据

部署在基站侧，用户侧等，支持本地业务低时延要求，满足业务需求如高清视频，工业控制，医疗会诊等云计算和大数据利用云平台集中管理和处理通信网络数据 （ 如大量用户行为数据、网络运行数据 ），大数据挖掘数据价值（ 如用户需求、网络性能分析），支持智能决策。

三、电子信息工程技术的通信智能化应用

3.1 网络内容智能化应用

5g6g 核心网云化 ： 运用云计算技术，将构成核心网的功能 （ 如amf，upf 等 ） 从网络功能单元 （nf） 划分为虚拟网络功能 （vnf），部署在云平台上，实现核心网资源的弹性伸缩 （ 高峰期自动扩容，低谷期自动缩容 ），资源利用率提高 40% 。某运营商核心网云化后，硬件成本降低35% ，业务部署时间由周级优化到小时级；边缘计算节点 ： 在基站侧，工业园区等部署边缘计算节点，提供低时延业务的就近处理 （ 如工业控制数据在边缘节点计算，不回传核心网 ），时延降低 60% 以上。某汽车工厂通过边缘计算实现设备间通信时延 ⩽5ms ，满足自动驾驶数据传输需求。

3.2 业务调度优化

通过 lstm 神经网络模型分析历史流量 （ 如每天、每周流量规律 ） 预测未来 1-24 小时流量峰值 （ 预测精度 ⩾90% ），提前调度带宽资源 （ 如多分配给流量高峰地区带宽资源 ）；某运营商采用后，用户卡顿体验显著提升 ： 高峰时段带宽利用率由 45% 提升至 82% ，用户视频卡顿率由15% 降至 3% 业务有高低，调度有先后！通过大数据分析业务类型、用户类型 （ 如 vip 用户、普通用户 ），确定不同用户类型业务优先级 （ 如远程医疗业务优先级最高，普通网页浏览业务优先级相对较低 ），网络拥堵时优先保障业务优先级高的业务；通过人工智能自动适配不同物联网终端类型 （ 如智能电表、共享单车、工业传感器等 ） 的通信业务需求，使之获得适合的通信参数 （ 如智能电表采用 nbiot 低功耗通讯模式，工业传感器采用 5gurllc 高可靠通讯模式 ），某城市物联网平台采用后，终端连接成功率由 85% 提升至 99% ，终端续航能力提升 30% 。

3.3 维护管理

人工智能故障诊断 ： 使用 cnn 算法基于基站指标 （ 温度、功率、信号等 ） 和基站日志，识别基站故障 （ 天线故障、电源故障等 ），故障诊断准确率 ⩾95% ；使用随机森林模型预测设备故障 （ 基于设备老化、负载水平等预测设备 30 天后的故障概率 ）；预测准确率 ⩾90% ；某运营商使用人工智能故障预测后，故障发现时间提前 80% ，现场人工成本降低60% 人工智能巡检 ： 使用无人机携带高清摄像头和图像识别模块，对通信基站、铁塔进行巡检 （ 如铁塔螺栓松动、天线破损等 ），巡检效率提高 5 倍 （ 人工巡检 1 小时 1 个基站，无人机 20 分钟 1 个基站 ），并可以巡检偏远地区 （ 如山区的基站 ）；某省的通信网络使用无人机巡检后，每年人工巡检成本降低 40% ，故障发现时间降低 70% 数字孪生运维 ： 构建通信网络的数字孪生资产（ 如基站、核心网、用户终端等的虚拟映射），并实时同步物理网络的数据，通过模拟仿真（ 如调整带宽对业务的影响）来优化运维策略。

3.4 用户体验智能化

用户画像与精细化推荐 ： 基于大数据分析用户的业务偏好 （ 高清视频、远程办公 ）、消费习惯 （ 流量使用时间 ），形成用户画像，提供匹配的包类（ 高清视频用户推荐大流量包，远程办公用户推荐低延时专线），某运营商应用，套餐办理转化率提升 25% ，客户满意度提升 18% ；业务质量实时优化 ： 利用人工智能实时分析用户业务质量 （ 卡顿次数、杂音通话 ），自动优化网络参数 （ 卡顿用户切换到附近基站、调整调制解调方式 ），用户业务质量从 30 分钟内解决时间优化到 5 分钟以内。某视频平台与运营商合作，实时优化业务质量，卡顿率由 8% 降低到 1.5% ，用户自助故障处理： 基于 技术构建智能客服，解答客户问题（ 查询包类、话费充值 ），平均响应时间 ⩽1 秒，问题解决率 ⩾85% ；开发用户自助故障处理 app（ 帮助用户检测信号、重启设备 ），故障用户自助解决率提升 40% ，客服人员压力降低 30% 。

3.5 垂直行业智能化

工业互联网通信智能化 ： 基于 5gurllc 实现工业设备间的通信 （ 时延 ⩽1ms ，可靠性 99.999% ，边缘计算节点实现工业数据处理 （ 设备故障预测、生产流程优化等 ），人工智能分析生产数据提高生产效率；某汽车工厂使用 5g+ 边缘计算实现生产线设备的协同受控，生产效率提升20% ，产品不良率降低 15% ；车联网通信智能化 ： ：5gv2x 实现车辆到车辆（v2v）、车辆到设施 （v2i） 通信 （ 时延 ），人工智能分析路况数据（ 如车辆位置、车速等 ），提供路况预警信息 （ 如前方碰撞预警 ）；边缘计算节点实时处理车路协同数据；某智慧交通试点通过车联网通信智能化，交通事故率降低 35% ，道路通行率提高 25% ；远程医疗通信智能化 ： 使用 5g+ 边缘计算实现远程医疗数据传输 （ 如远程手术，时延 ⩽5ms ，丢包率 ⩽0.001%} ，人工智能分析手术影像 （ 如病灶位置 ），云计算平台存储医疗数据。

结语：

电子信息工程技术是通信领域从智能化梦想到现实的驱动力，从提供通信系统底层支持的微电子芯片，到上层的信号处理算法 （ 即信息大脑 ），再到延伸到末端的嵌入式节点，每一次技术上的突破都会推动通信系统的整体智能化水平更上一层楼。

参考文献：

[1] 张春怡 . 电子信息工程技术的应用与发展探究 [J]. 科学与信息化 ，2019，000（008）：14-16.

[2] 唐盼盼. 计算机电子信息工程技术应用与安全性策略探讨[J].农村经济与科技 ，2019，030（006）：285-287.