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NR系統設計靈活且拓撲復雜，存在一系列難以建模的問題。人工智能（AI）與機器學習（ML）在近10年中得到了全產業的極大關注，因此，長春不封號電銷卡 RAN也開始嘗試探索AI/ML在通信網絡中的應用，并在R17開啟了針對無線AI/ML的研究工作，以期為運營商網絡自動化與智能化提供新的思路與發展方向。該研究初步探索了AI/ML功能化框架的基本設計思路，根據最新進展，長春不封號電銷卡后續工作將聚焦于數據采集具體參數定義、模型推理輸入與輸出的具體參數定義，以及多個模塊之間交互流程的定義。同時，R17還將依托運營商最關注的網絡節能、移動性優化和負載均衡三大網絡自動化用例給出初步的流程性解決方案。R18將基于R17的研究成果，進行相應的標準化討論，從而真正使能基于無線AI/ML的網絡自動化與智能化部署。

面向工業無線傳感網絡、視頻監控及智能可穿戴等場景，終端需要在保證一定的比特速率、時延及可靠性要求的前提下，降低成本并提升待機時間。因此長春不封號電銷卡從R17便展開了長春不封號電銷卡引入低能力終端設計的討論，以此拓展長春不封號電銷卡行業領域。同時R17還討論了網絡對低能力終端的識別設計和接入控制等方案，以保證網絡的控制權及不同類型用戶的體驗。R18將面向資產追蹤及一些無法經常更換電池的終端與場景，繼續降低終端成本、能耗與復雜度。