【中国移动研究院】通信行业：6G网络内生AI技术白皮书_29页_1mb

6G网络内生AI技术白皮书总结

核心内容概述

本白皮书由中国移动等11家央企和产学研单位联合发布，旨在探讨6G网络与AI技术的深度融合路径，推动6G网络实现“内生AI”目标。6G不仅是通信技术的演进，更是通信、感知、计算、AI、大数据、安全等多技术融合的智能网络平台，其愿景是构建一个更加智能、高效、安全、可信的下一代移动通信网络和智能信息服务平台。

主要观点

• 6G与AI融合的必然性：6G将实现“万物智联”，AI将成为其内生能力，提供更高效、更智能的网络服务。
• 网络与AI双向赋能：6G网络与AI技术将相互促进，AI赋能网络（AI for Net）提升网络性能与运维效率，网络使能AI（Net for AI）为AI提供算力、数据等支撑能力。
• 技术融合路径：通过“AI for Net”和“Net for AI”两个维度，推动网络与AI的深度融合，实现技术的双向驱动。
• 内生AI技术目标：包括统一生命周期管理、AI资源与用例解耦、支持多学习架构、实现持续自演进等。
• 技术挑战与解决方案：包括AI模型泛化性差、大模型幻觉、数据隐私保护、异构资源协同调度等，提出融合架构、基础平台、前沿技术等解决方案。

关键信息

1. 5G与6G发展现状

• 5G已实现商业化，但应用场景仍需深化，缺乏杀手级应用。
• 6G处于早期研究阶段，预计2025-2030年进入标准制定，2030年后进入商用。
• 6G将支持超高峰值速率、超低时延、立体覆盖、超高精度定位、时延确定网络等新场景。

2. 网络与AI融合驱动力

• 5G网络已开始应用AI技术，如SON、网络优化、异常预警等。
• 6G将面向“数字孪生，智慧泛在”愿景，推动AI与通信的深度融合。
• 6G网络具备大算力、AI全生命周期管理、无线感知与用户感知能力，为AI应用提供坚实基础。

3. 技术方案

AI for Net 技术

• AI赋能RAN：解决信道估计、MIMO预编码、多小区干扰等问题。
• AI赋能核心网：实现网络数据分析、实时检测、动态资源调整、数字孪生等。
• AI赋能端到端QoS优化：跨域协同、业务特征预测、无线信道预测、QoS参数联合配置。

Net for AI 技术

• 融合架构设计：分层集中式协同控制 + 分布式AI执行，支持多要素协同与灵活扩展。
• 融合关键技术：包括AI as a Service（AIaaS）、AI服务质量（QoAIS）、资源融合控制等。
• 融合基础平台：建立6G云平台，支持异构算力、数据、模型的灵活调度和共享。

4. 前沿技术研判

• 大模型：具有泛化能力强的优势，但网络大模型设计仍需突破，需结合通信领域特点进行个性化设计。
• Agent技术：融合感知、执行、记忆与规划功能，将成为未来网络的重要组成部分，推动网络智能化和自主化发展。

5. 价值场景

• 典型场景：包括移动机器人、车联网、XR（扩展现实）等。
• 优势对比：6G网络在实时性、移动性、端边协同、隐私保护等方面优于云AI和端侧AI。

发展路径与指导原则

发展路径

• 双向驱动：AI赋能网络与网络使能AI并行发展，形成融合技术体系。
• 分层协同：集中式协同控制 + 分布式AI执行，实现资源高效利用与任务灵活部署。

指导原则

1. 可验证可变现：AI技术需以实际价值用例为先导，避免盲目推广。
2. 以通信服务为核心：优先满足通信网络服务需求，再扩展AI业务能力。
3. 高可信与高鲁棒：需支持AI模型的可解释性和安全性，避免不可预测的AI行为。
4. 合理配置算力资源：需考虑异构算力模块的集成与协同，提升网络整体性能。
5. 灵活的Agent能力：支持本地智能体（Agent）进行任务自规划、性能自寻优、运行自排障等。

产业倡议

• 提升智算硬件能力：加强国产芯片研发，突破算力瓶颈。
• 推进全球统一标准：加强与国际标准组织合作，推动6G与AI融合标准化。
• 创建研发平台：联合企业、高校和科研机构，形成产学研用协同创新机制。
• 提前布局应用场景：在局部场景中试点AI服务，推动技术迭代与生态构建。

总结

6G网络内生AI是未来通信网络的重要发展方向，涉及网络架构、AI技术、算力资源、数据治理、服务质量保障等多个层面。通过AI for Net和Net for AI的双路径发展，实现网络与AI的深度融合，推动通信网络从传统连接平台向智能服务网络转型。白皮书强调了技术攻关、统一生命周期管理、资源解耦、多要素协同、Agent技术与大模型等关键方向，同时呼吁全球产业协作，共同推进6G与AI融合技术的落地与应用。