要让基站配上人工智能，关键是在云—边—端协同架构中嵌入分层AI控制：站点或近实时RIC部署轻量推理，非实时层集中训练与策略管理，以能耗、吞吐、切换成功率等KPI形成闭环。依托O-RAN开放接口与统一数据管道，结合MLOps/AIOps实现影子模式、金丝雀与自动回滚，保障稳定上线；通过联邦学习与隐私治理合规处理数据，并以对抗鲁棒性与安全边界降低风险。最终，以场景化算法（强化学习、异常检测、图学习）驱动节能、干扰抑制与运维优化，在开放生态中逐步规模化，迈向自智网络与6G演进。===

基站拆分需求分析通过详实的现状调研和数据指标，准确识别网络负载瓶颈及服务质量短板，明确需求驱动因素和技术可行性，科学评估实施风险和成本效益，最终形成多部门共识下的措施建议。标准化报告结构与数字化协作工具结合，有效支撑基站资源优化与网络能力提升。未来，AI和大数据将驱动需求分析的智能化和精准化发展。