5G波束调优场景更加广泛，目前场景应用主要依靠人工识别，存在识别难度大、修改效率低等问题；如何快速、准确、智能的进行场景识别、用户定位和分析，形成最优的权值优化方案，是目前亟需解决的问题。
临沂移动积极探索、创新技术，以AI技术为基础，基于真实MDT、MR测量、资管工参等数据，动态识别问题区域，构建用户分布模型、覆盖场景模型，通过用户分布和场景识别推荐算法与MLP算法周期性寻优，加权输出小区最优SSB场景化波束权值及相关调整参数，下发指令动态调整以提升广播信道覆盖质量，达到最优覆盖效果，提升用户体验。
多技术引擎输出最优权值：首先，基于用户分布模型、场景识别模型进行加权组合推荐；其次，收集小区特征基于MLP算法进行监督训练学习；最后，结合两次推荐结果输出最优SSB权值。
选取临沂城区网格内小区进行分析验证，主要涉及9个网格、1725个小区。
优化调整后，接通率、掉线率、切换成功率在正常范围内波动；小区内最大用户数、平均用户数、数据业务量有细微提升。
调整后5G小区MR采样点提升7.8%，5G小区流量提升6.9%，提升效果显著。
Massive MIMO 是5G NR的核心关键技术，为了达到更好地覆盖和话务吸收效果，采用窄波束扫描机制. 小区广播波束不仅可以向LTE MM一样可以按照意图修改整体波形，而且可以独立对各个小波束进行分别控制赋形。普通方式或人工方式优化，完全无法发挥5G NR波束自适应优势。临沂移动创新性的以AI技术为基础，同时考虑不同技术优势，结合AI与专家经验和智能寻优化，快速、“安全”寻优出最优广播波束波束，以提升广播信道覆盖质量，改变小区覆盖范围，进而改变小区容量和用户体验。