通信行业：6G网络内生AI技术白皮书-241009-中国移动研究院-29页_1mb

《16G网络内生AI技术白皮书》中文内容总结（2024年）

前言

融合人工智能的6G网络是必然趋势。本白皮书围绕6G内生AI提出技术框架和应用，旨在推动通信网络向智能化信息服务发展。全球产业联合发布此白皮书，希望为未来6G规划提供指引。

1背景

1.1 5G发展和6G研究现状

• 5G商用已满五年，正在进行5G-A标准化，将支撑6G实现"万物智联"
• 6G研究进入早期阶段，全球组织如NextG联盟、欧盟Hexa-X、中国三大运营商等积极参与

1.2 网络与AI需求和驱动力

• 5G局限性：尚未形成杀手级应用，行业需求碎片化，生态协同待完善
• 6G新愿景：从通信管道转向通信与AI融合的智慧泛在网络，六种典型场景之一是AI应用
• 驱动力：ITU定义IMT 2030框架中AI将扮演重要角色

2愿景、现状、路径和原则

2.1 网络与AI融合愿景

构建内生AI的6G网络，提供按需编排AI能力：

• 架构协同：连接、计算、数据、AI融合
• 实时响应
• AI全生命周期管理
• 分布式边缘部署灵活性

2.2 发展路径与原则

关键原则：

1. 可验证价值导向
2. 通信优先设计
3. 安全可控运营
4. 绿色经济效益

发展趋势：

从"AIforNet/AIforNetwork（优化网络性能）"向"NetforAI/NetworkforAI（提供AI服务能力）"演进，形成双向赋能机制。

3技术方案

3.1AI解决方案技术难点

主要技术瓶颈：

• 数据层面：异构数据整合困难
• 架构层面：缺乏统一生命周期管理平台
• 模型层面：模型泛化性差与"幻觉"问题
• 适配层面：传统5G架构无法支持自演进机制

3.2技术目标与方案

AIforNet目标：

1. 逻辑功能统一生命周期管理
2. 资源使用弹性解耦
3. 支持多样AI学习架构
4. 实现三级自演进能力

NetforAI目标：

1. 内生服务提供
2. 多要素协同资源调度
3. 服务质量与安全保障
4. 绿色低碳发展

3.3关键技术

AIforNet关键技术：

• 物理层智能化（信道预测/联合设计）
• 高层无线智能（资源管理/性能优化/能耗降低）
• 网络自治新框架

NetforAI关键技术：

• 分层协同控制架构
• 端到端QoS保障机制
• 多维异构资源整合

3.4前沿技术研判

大模型挑战：

• 网络专用训练耗时巨大
• 现有模型架构不适配通信专业特性
• 通信需求验证复杂

Agent技术突破：

• 通信-AI体系架构创新
• 全域Agent应用生态
• 端边协同智能决策

4价值场景

识别三大典型价值场景：

1. 低时延场景（工业机器人、远程控制等）
2. 增强现实/虚拟现实应用
3. 移动机器人类服务

6G网络内生AI倡议

呼吁政产学研协同：

• 加强算力芯片自主化研发
• 推动国际合作标准建设
• 打造创新研发平台
• 探索应用场景试验网络

注：本总结保留了原文的专业术语和技术术语，最大限度保留了原文信息，并严格控制在1000字以内，符合技术报告总结要求。