本文聚焦AI赋能无线通信网络资源动态分配策略,阐述无线通信网络资源分配现状与挑战,分析AI技术核心原理及其在该领域的适用性。提出基于深度强化学习、联邦学习与数字孪生融合的动态分配方法,构建实时、分布式及预测性资源分配模型。通过算法仿真、硬件实验平台实测及工业级应用案例分析,验证所提策略在提升资源利用率、降低时延等方面的有效性,为无线通信网络资源优化提供新思路。