未来启航：6G网络内生AI技术白皮书（1.0）

标题：16G网络内生AI技术白皮书（2024）

一、研究背景与目标

随着AI技术发展及在各领域的广泛应用，AI与6G网络的深度融合成为未来趋势。白皮书的主要目标是探讨AI与6G融合的关键技术与产业路径，提出全内生AI的6G网络架构，提升网络智能化水平与业务承载能力，支撑数字经济发展。

6G网络需要将AI嵌入至底层架构，赋能网络自优化、自管理、自愈合的智能化体系，同时支持AI模型在多样复杂场景下的高效运行。全球范围内的产业组织均已开始布局，技术路线呈现多元化发展，白皮书强调国内应以融合实证+协同攻关为主，避免过度依赖云计算资源。

二、AI for Net 与 Net for AI 双向赋能

1. AI For Net

AI For Net重点研究如何利用AI提升网络自身的性能优化能力，包括对无线接入网（RAN）、核心网及端到端QoS管理的智能化支持，目标是实现以下四点：

• 提出AI资源统一生命周期管理，支持跨场景泛化
• 实现AI资源与AI任务的解耦设计，提高资源利用率
• 支持多样化学习架构，适应封闭至开放类场景需求
• 推动AI自演进能力分级发展，实现L1至L3递进

2. Net For AI

Net For AI展示如何通过网络提供计算、数据、模型等AI服务所需能力，支撑AI高效运行。其设计目标包括：

• 构建内生式能力驱动架构，支持实时计算
• 实现通信通算数智资源按需协同
• 保障AI服务质量及网络安全
• 推进绿色节能与成本控制

三、关键技术与实现路径

6G网络内生AI技术需在算力资源调度、通感一体、边缘计算等方面深耕，实现全要素融合：

• 全栈协同架构设计：需从分层集中控制与分布式协同出发，构建毫秒级响应机制
• 算网融合平台构建：依托6G云平台，支持任务低时延响应与异构硬件共享
• 大模型与智能体应用：网络大模型、Agent等前沿技术将用于解决跨域数据融合与推理问题
• 检测反馈系统：需构建端云边融合，支持实时决策与闭环优化

四、核心应用场景与价值分析

支持实时性、自适应的现代移动通信网络可为以下典型场景提供高价值AI服务：

• 移动机器人与工业AR协作需低时延+精准反馈
• 车联网场景需多任务协同与决策实时性

相比独立部署的端侧AI，6G网络为AI服务提供了更优的闭环效率与安全保护能力。

五、产业倡议与标准化合作

为推动6G内生AI技术标准化及商业化落地：

• 倡导标准化组织深化6G AI能力体系与AI服务接口设计
• 联合业界伙伴构建异构算力与AI模型共享平台，降低成本
• 推动政产学研综合作战，开展局域试验场景验证
• 主动参与国际标准制定，拓展全球生态共建

六、总结与展望

本白皮书系统提出了5G-A向6G演进中AI内化网络的愿景与需求，强调了网络自身智能化与AI载体支撑的二元路径。全生命周期AI融合是6G的核心标志，对数字经济未来发展至关重要。

通过产业深度协作与诚意伙伴联合推进，网络与AI融合能力将加快落地，助力实现更智联、更高效的下一代通信发展目标。