整合与统一管理 041
2.3 自动化仿真 042
2.3.1 重构实验流程 043
2.3.2 模拟参数分析 044
2.3.3 实现智能编程 045
2.4 重塑芯片设计领域 046
2.4.1 优化设计流程 047
2.4.2 辅助自动设计 048
2.4.3 提高验证效率 050
2.5 增强语义通信 051
2.5.1 提高SemCom训练效率 052
2.5.2 增强语义上下文推理 053
2.5.3 提升频谱资源利用率 054
2.5.4 推动智能通信的广泛应用 054
2.6 本章小结 057
参考文献 058
第3章 GPT促进通信网络智能自治 061
3.1 通信网络智能自治 062
3.2 GPT重塑网络规划 064
3.2.1 无线网络规划 064
3.2.2 基站选址及天线优化 066
3.2.3 基于意图的网络规划 068
3.3 GPT增强切片部署 070
3.3.1 网络切片技术 070
3.3.2 未来网络智能切片 073
3.4 GPT简化网络运维 077
3.4.1 异常检测 078
3.4.2 故障诊断 079
3.4.3 事件预警 081
3.4.4 智能决策 083
3.5 GPT加速网络优化 085
3.5.1 网络流量优化 085
3.5.2 无线网络覆盖优化 087
3.5.3 网络信令追踪 088
3.6 本章小结 090
参考文献 090
第4章 未来网络对GPT应用的支撑和优化 093
4.1 万物智联时代GPT的定位 094
4.2 未来网络设计的典型思路和方案 097
4.2.1 云原生 099
4.2.2 无线技术新体系 101
4.3 未来网络支持GPT能力下沉 102
4.3.1 自适应切片 103
4.3.2 分布式学习 104
4.4 本章小结 105
参考文献 106
第5章 支持GPT应用的边缘智能 109
5.1 边缘智能概述 110
5.1.1 概念演进 110
5.1.2 关键特征 113
5.1.3 研究进展 116
5.2 GPT在边缘智能部署的典型应用 117
5.2.1 智能网联车 117
5.2.2 智慧工厂 120
5.2.3 智慧社区 121
5.2.4 智慧医院 123
5.3 GPT在边缘部署时对网络KPI的需求 125
5.4 本章小结 128
参考文献 128
第6章 GPT与通信协同发展 131
6.1 GPT与通信松耦合发展 132
6.1.1 独立演进 132
6.1.2 前沿交叉 133
6.2 GPT与通信紧耦合发展 134
6.2.1 协同演进 134
6.2.2 深度耦合 138
6.3 GPT与通信融合发展 142
6.3.1 融合演进 142
6.3.2 紧密结合 146
6.4 本章小结 153
参考文献 154
第7章 GPT与通信融合发展面临的问题 159
7.1 通信高质量训练数据稀缺，专用模型准确性和泛化性差 160
7.2 端侧算力及硬件资源不足，大模型轻量化部署难 163
7.3 云边端异构网络高效协同难，大模型性能稳定性差 166
7.4 服务器互联存在带宽瓶颈，训练时间长推理效率低 170
7.5 大模型相关法律法规滞后，安全隐私与道德伦理风险高 172
7.6 本章小结 175
参考文献 176
第8章 发展建议与未来展望 179
8.1 发展建议 180
8.1.1 加快AI算力建设，提供基础设施支撑 180
8.1.2 加强校企联合培养，填补创新人才空缺 182
8.1.3 加速制定相关政策，建立产业标准体系 184
8.2 未来展望 188
8.2.1 核心技术实现突破，关键能力显著增强 188
8.2.2 体系建设日益完善，数字经济快速发展 190
8.2.3 应用场景不断拓展，循序渐进融合共生 192
8.3 本章小结 194
参考文献 195
