移动通信技术走过了37年的发展历程，人工智能技术也已走过了64年的发展历程。从早期的各自独立演进，到5G与人工智能开始深度融合发展，“5G与人工智能”已被业界视为一组最新的通用目的技术组合，对垂直行业的发展起到提振生产力与赋能的作用。首先介绍了早期移动通信和人工智能各自的发展路线，并重点回顾了人工智能与通信技术在3G到5G阶段开始融合发展。针对通信人工智能，详细阐述了当前人工智能技术在移动通信生态系统中各领域的发展情况，包括通信网络基础设施、网络管理与运营、电信业务管理、跨领域融合智能化、垂直行业与专网等，并总结了通信国际标准组织对人工智能技术在移动通信系统中的分级定义与演进路线。面向下一个十年，展望了通信人工智能未来的发展路线与演进趋势，并结合 3GPP与ITU-R的5G/6G时间表，前瞻性探索了基于3GPP和O-RAN路线的网络智能化、基于体验感知与意图的网络管理与运营系统的发展、网络AI信令体系、面向智慧中台演进的电信业务与支撑体系、跨领域融合的智能化体验管理与策略管理、从SLA向ELA的演进以及面向垂直行业的智能专网等。最后建议行业达成共识，在下一个十年中全面加速推进人工智能在通信生态领域的发展。

云数据中心是新一代信息基础设施的代表，其安全问题也成为近年来备受关注的焦点，具有重要的意义。首先，在对现有云安全形势分析的基础上，通过新兴的内生安全概念探索云数据中心的安全架构、关键技术和实现方法，期望利用拟态构造设计解决现有防护手段难以处理的漏洞、后门等内生安全问题。其次，提出了一种云数据中心内生安全架构与相关关键技术实现构想，同时给出了现有云平台系统拟态化改造的模式与技术趋势。未来，基于拟态架构的内生安全云数据中心或将为新一代信息基础设施建设提供有效的安全解决方案，进而加速云化服务模式的应用与推广。

内生安全是网络安全领域的新兴概念与技术方向。受生物免疫机制体现出的内生性安全效应启发，提出了一种内生安全技术框架，剖析了该框架的主要技术挑战，给出了对应的解决方案，分析了该框架的应用场景。分析发现，该框架具有较高的鲁棒性、自主性和自适应性，且具有很强的实用性。

网络空间拟态防御技术是应对信息系统未知漏洞后门攻击的有效手段，其安全性与执行体的数量、异构化程度以及具体的裁决调度策略紧密相关。然而在工业控制领域，工业应用的生态资源相对封闭，可实现的异构执行体个数受限。针对上述问题，提出一种适用于有限异构资源约束条件下的工业控制拟态调度算法。算法通过引入执行体上线保护寄存器、周期清洗定时器等，能够根据运行环境自适应选择合适的执行体上线，可有效防范N-1模与N模攻击。实验结果表明，所提出的三余度工业控制拟态调度算法，可自适应根据环境特性选择合适的执行体上线，即使在高强度攻击环境下，依然能保持99.24%的高可用概率。

网络靶场（CR）已被广泛认可为一种研究网络攻防技术与网络架构脆弱性的有效途径，网络空间内生安全试验场是一种面向网络空间内生安全技术的网络靶场，近年来受到了高度关注。基于以5G发展为核心的网络空间新形势，提出了面向虚实结合网络环境的试验场管理技术，设计了基于内生安全软件定义网络控制器的试验场管理架构。同时提出了一种内生安全网络控制系统的架构设计，采用中间层转发代理实现数据安全隔离，支持多种异构开源控制器。最后，基于一种试验场组网方案提出试验场场景重构与资源编排方法。

BGP（border gateway protocol，边界网关协议）在设计之初并没有充分考虑安全问题，随着互联网规模的日益壮大，其安全风险也暴露得愈加明显。学术界和工业界提出了诸多方案解决域间路由面临的安全问题，目前真正得以部署的是IETF（the Internet Engineering Task Force，互联网工程任务组）推动的资源公钥基础设施（resource public key infrastructure，RPKI）。综述了RPKI的技术现状和研究进展，重点分析了RPKI存在的问题、现有的解决方案以及不足之处，介绍了RPKI功能扩展的相关研究，最后指出了未来有潜力的研究方向。

现有确定性删除方案忽略了用户数据与用户身份的关联性，使用户的删除行为暴露给攻击者或云服务提供商。为解决此问题，提出一种基于区块链的云数据匿名确定性删除方法。该方法改进了可链接环签名方案，使用户可以通过控制签名中的链接标记在匿名情况下实现确定性删除；同时，它利用区块链记录删除行为，使其具有不可抵赖性。理论分析和实验表明：该方法不仅能满足用户数据的确定性删除要求，而且具有匿名性可以切断用户数据与其身份的关联，从而有效避免攻击者或云服务提供商对用户行为的追踪分析。

随着互联网技术的不断发展以及网络规模的不断扩大，应用的类别纷繁复杂，新型应用层出不穷。为了保障用户服务质量（QoS）并确保网络安全，准确快速的流量分类是运营商及网络管理者亟须解决的问题。首先给出网络流量分类的问题定义和性能指标；然后分别介绍基于机器学习和基于深度学习的流量分类方法，分析了这些方法的优缺点，并对现存问题进行阐述；接着围绕流量分类线上部署时会遇到的 3 个问题：数据集问题、新应用识别问题、部署开销问题对相关工作进行阐述与分析，并进一步探讨目前网络流量分类研究面临的挑战；最后对网络流量分类下一步的研究方向进行展望。

针对浅海的水声信道稀疏特性，提出了一种降低复杂度的前向回溯正交匹配追踪（RC-LABOMP）信道估计方法。首先计算正交匹配追踪和子空间追踪信道估计算法的两类支撑集，接着根据两类支撑集的交集和并集，预处理先验信息，最后利用先验信息完成前向回溯正交匹配追踪信道估计。该算法经过先验信息的预处理，能够减少原LABOMP算法的迭代次数，同时缩小原子的索引范围，因此能够显著降低原LABOMP算法的计算复杂度。此外，将提出的算法与水声 Turbo 均衡系统相结合，更适用于水声通信系统。仿真结果表明，所提算法在随机信道和水声信道条件下，具有估计精度高、误码率低的特点，同时能够显著降低LABOMP算法的计算复杂度，是一种适用于浅海水声信道的有效估计方法。

极化码作为一种纠错码，具有较好的编译码性能，已成为 5G 短码控制信道的标准编码方案。但在码长较短时，其性能不够优异。提出一种基于增强奇偶校验码级联极化码的新型编译码方法，在原有的奇偶校验位后设立增强校验位，对校验方程中信道可靠度较低的信息位进行双重校验，辅助奇偶校验码在译码过程中对路径进行修剪，以此提高路径选择的可靠性。仿真结果表明，在相同信道、相同码率码长下，本文提出的新型编译码方法比循环冗余校验（cyclic redundancy check，CRC）码级联极化码、奇偶校验（parity check, PC）码级联极化码误码性能更优异。在高斯信道下，当码长为128、码率为1/2、误码率为10^-3时，本文提出的基于增强PC码级联的极化码比PC码级联的极化码获得了约0.3 dB增益，与CRC辅助的极化码相比获得了约0.4 dB增益。

针对传统 Vibe+算法存在噪点和拖影分割错误率较高的问题，提出了一种改进的 Vibe+运动目标分割算法（Vibe++）。首先，通过对视频帧采用传统Vibe+算法处理获取二值图像，基于区域生长算法对结果图中各连通域标记，依据边界面积块差异获取面积筛选阈值，将低于阈值的连通区域视为噪点并删除；然后，引入 5 种不同核函数优化传统 MeanShift 聚类算法，并与卷积神经网络（CNN）进行顺序组合；最后，采用组合模型对已消除噪点图像中的拖影区、非拖影区和拖影边缘区分类，计算拖影区中每个像素点的坐标，定位拖影区并快速删除，获取分割结果。所提算法用于公开数据集的实验结果表明，其可取得 98%以上的分割准确率，具有较好的应用效果和较高的实用价值。

针对无线传感器网络在非视距（NLOS）环境下利用接收信号强度（RSS）定位存在精度不足的问题，提出了一种新的基于二阶锥规划（SOCP）的鲁棒性定位算法。在假定非视距偏差上界的基础上构建了对非视距偏差量具有鲁棒性的定位方程，从而抑制了非视距偏差的干扰；接着利用凸优化技术将鲁棒性的定位问题转化为二阶锥规划问题，达到精确估计的目的，进而提高定位精度；此外，将定位问题推广到未知发射功率的情况，提出了一个迭代 SOCP 的算法。仿真结果表明，所提出的算法有效地解决了非视距定位中存在的问题，且定位精度要优于以往的牛顿迭代法、UT法以及SOCP法。

2019年10月，伴随携号转网全面实施，工业和信息化部及国务院国有资产监督管理委员会加强行业竞争监管，开启三大电信运营商的竞合变革。利用马尔可夫链模型分析移动通信市场占有率的变化，创新性地通过对比研究通信行业竞争环境变化前后的状态转移概率矩阵，预测移动通信市场格局短期发展趋势。研究发现，行业竞合变革影响大于携号转网政策影响，移动电话用户留在本网的概率反而有所提升。根据行业竞合变革后的状态转移概率矩阵预测，未来中短期3家运营商的竞争格局呈现中国电信移动市场占有率提升，中国移动和中国联通移动市场占有率下降的趋势，但是中国移动的市场占有率仍居第一位。未来行业竞合还需进一步加强法律建设、政策监管、共建共享和运营管理，加快5G及高质量发展，开拓移动通信市场新格局。

针对高铁场景移动网络质量提升难度大、常规方法收效差的问题，探索了一种针对交通干线，特别是高铁场景移动通信用户感知提升的方法论体系。提出了“覆盖有主、重选合理、切换有序”的交通干线切换链优化核心思想；总结了“先覆盖控制，后参数优化，再特性加载”的三层实践结构模型；采用了拉线图方式关联空闲态、业务态测试数据以及基站工程参数，发现覆盖问题路段和小区，覆盖优化后匹配高速移动场景时延参数，加载业务质量和感知特性的方法，实现高铁网络质量和用户感知大幅提升。该方法从原理分析入手，经过实践应用，“标本兼治”解决网络问题，并可快速推广和复制。