6G网络AI关键指标需求-26页_1mb

报告摘要

6G网络AI关键指标需求白皮书总结

1. 背景及目标

6G网络的发展带来了沉浸式XR、自动驾驶、智能协同控制等多种新兴业务场景，推动了网络AI的演进。网络AI通过AI算法优化网络资源配置，提供端到端的AI服务，具备泛在普惠、高移动性、极致性能、内生安全、可信等技术优势。现有的5G SLA指标无法满足6G网络AI的需求，亟需设计新的关键性能指标（KPI）体系来评估AI服务质量和网络效率。

2. 关键指标设计原则和方法

定量性：KPI应可量化，易于测量和验证。
业务相关性：与AI服务目标紧密匹配，反映服务对业务的影响。
可操作性：提供可落地的评估和优化指导。
灵活性：适应业务和技术的快速变化。
可定位性：能够追溯指标变化的具体原因。

设计方法：

从典型场景的用例出发，明确需求和目的。
筛选出与AI服务需求相关的指标。
分析指标的定义和评估方法。
引入新指标，如网络辅助智能机器人场景中的环境渲染准确性、D2D数据交互时延、模型聚合时延等。

3. 典型场景及新KPI

场景一：网络辅助智能机器人
- 系统要求：机器人与边缘计算节点连接，支持联邦学习模型聚合。
- 新KPI：环境渲染准确性、D2D数据交互时延、模型聚合时延、模型聚合准确性、系统鲁棒性。
场景二：XR智能场景
- 系统要求：低时延、AI生成内容、数据预处理和推理能力。
- 新KPI：AI服务推理准确度、系统的鲁棒性。
场景三：音频转文字
- 技术优势：提升推理精度、降低时延、保护隐私。
- 新KPI：AI服务时延、推理精度、服务密度。

4. 典型场景新KPI

网络辅助智能机器人：用于衡量机器人之间协同任务的效率和准确性。
XR智能场景：关注AR导航和实时互动中的AI性能。
音频转文字：强调终端和网络在语音识别和翻译中的低时延与高精度。

5. 总结及展望

本文提出了一种面向6G网络AI能力的关键指标需求体系。通过对网络AI典型场景的分析和评估，引入了包括环境渲染准确性、模型聚合时延、AI服务推理准确度、AI服务时延、AI服务密度在内的新指标。同时，结合Hexa_X、ITU-R、5GPPP等现有KPI模型，构建了一个六层结构的6G网络AIKPI参考模型，涵盖用户SLA、网络性能和网络效率三个层次。

未来，6G网络中的AI性能评估将进一步推动通信与AI融合的发展，为智慧内生网络的构建提供强有力的技术支撑，助力千行百业的数字化转型。