在运营和编排层，AI可优先在大数据平台上引入引擎，对OSS和BSS数据做更深度的智能化挖掘。随着虚拟化网络的部署，编排层上可以逐步叠加AI能力，从而提升产品编排、业务编排、端到端资源编排的自动化和智能化水平。进而对业务量的变化做前瞻性的智能预测，实现动态规划和管理配套的资源。
由于AI对5G与网络重构的巨大价值，运营商已经开始了AI的部署征程。例如， SK电信公司已部署了一个具有大数据分析和机器学习功能的人工智能辅助网络（称为TANGO），它通过自行检测移动网络，排除故障，实现优化来增强用户体验；西班牙电信推出服务运营中心，主要靠计算机分析和人工智能实现自动化闭环；AT&T正在研究如何利用人工智能技术令无人机检修基站。
在国内，三大运营商联合信通院、华为、中兴、烽火通信、大唐电信、云迅智能、云杉网络、大河云联等多家单位共同编制并发布了《网络人工智能应用》。
从技术应用的角度对网络人工智能进行研究和思考，首次给出了网络人工智能的定义和内涵，总结了网络人工智能的11个典型应用场景，涉及多个专业网络的故障告警、性能优化、模式分析、编排管理等方面，并提出了未来网络人工智能应用框架，指明了人工智能技术在运营商网络中应用的驱动力、需求、愿景和方向，为后续面向应用场景的解决方案的研发奠定了基础。
在应用方面，中国移动推出装配有高清摄像头、红外热成像、光线传感器、激光扫描仪、身份证阅读器、超声波传感器、温湿度传感器等10余种传感器的巡检机器人。它能识别、读取各种设备仪表，巡检、核对仪表数据；还能辅助机房施工管理，对施工人员进行身份验证和人脸识别，验证通过后，机器人自动进入随工监督状态。
作为未来数年运营商建设与发力的重中之重，5G网络天然是需要AI的。5G网络未来将面对差异化的接入、组网和应用需求，仅靠人工的方式是难以满足未来网络发展的需求的，同时，同时网络重构、网络云化也为引入AI提供了便利条件。
例如，AI技术将帮助核心网实现运营、运维和运行自动化。尤其是在5G网络切片应用场景当中，运营商的网络会运行着数十个甚至上百个切片，这将给传统的人工运维的方式带来很大挑战。而AI技术应用于核心网，将能够构建一个自动化的运维体系，对网络运行状态进行实时，对网络行为进行精准预测、对故障进行自动恢复。
更为重要的是，AI的强大数据分析能力能够帮助运营商了解用户和网络的行为，并基于此，为运营商提供更加精准的营销方案，增加运营商收入。这一点对于已经触碰到天花板的运营商来说显得至
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