6G网络内生AI技术白皮书_30页_1mb

报告摘要

6G网络内生AI技术白皮书总结

核心内容

本白皮书由中国移动通信集团有限公司等11家央企及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，提出6G网络内生AI的愿景、技术路径、关键技术方案以及产业合作倡议，为未来6G网络的规划与建设提供参考和指引。

主要观点

6G与AI融合的必然性
- 6G网络将不仅是通信管道，更是通信、感知、计算、AI、大数据、安全等技术的深度融合平台，具备“大算力”、“AI全生命周期管理”、“无线感知+网络感知+用户感知”等能力。
- AI将成为6G网络的内生能力，推动网络智能化、垂直行业应用和多场景服务。
6G网络内生AI的愿景
- 实现网络与AI的双向赋能，形成智能信息服务网络。
- 支持AI在通信网络中的全生命周期管理，提升网络自治和多样化业务能力。
- 构建一个高效、灵活、安全、绿色的AI服务供应系统。
技术路径与指导原则
- 技术发展路径分为“AI赋能网络”（AI for Net）和“网络使能AI”（Net for AI）两个方向。
- 指导原则包括：
  - 可验证可变现的价值：AI应用需具有实际价值并可验证。
  - 以通信服务为核心：优先保障通信服务品质和效率。
  - 多要素协同：实现通信、计算、数据、AI等资源的协同调度。
  - 灵活可扩展的架构：支持不同AI任务需求的灵活部署。
  - 绿色低成本实现：优化AI任务执行的能耗和资源利用。
技术方案与关键挑战
- AI for Net：通过AI优化网络性能和运维效率，包括：
  - AI赋能RAN（物理层、高层优化）；
  - AI赋能核心网（网络智能感知、资源优化）；
  - AI赋能端到端QoS优化（跨层跨域协同）。
- Net for AI：通过网络为AI提供算力、数据、算法等支撑，包括：
  - 融合架构设计；
  - AI服务质量（QoAIS）保障；
  - 极致性能的资源融合控制；
  - 融合基础平台（如6G云平台）。
- 挑战：
  - AI模型泛化性差、通用性弱；
  - 大模型存在“幻觉”问题，影响通信可靠性；
  - 通算融合的性能衡量和理论边界尚不明确；
  - AI任务在不同网络域中的实时性、移动性、隐私保护等需求差异大。
前沿技术研判
- 大模型：在通信领域具有广泛应用前景，但需针对网络语言特点进行个性化设计。
- Agent技术：具备感知、执行、记忆和规划能力，是实现网络自治的重要手段，未来网络需支持Agent间的高效协同与智能调度。
价值场景
- 典型场景：移动机器人、车联网、XR（扩展现实）等。
- AI for Net典型用例：CSI压缩反馈增强、负载均衡、数字孪生网络等。
- Net for AI典型用例：AI辅助自动驾驶、AR导航、工业机器人控制等。
产业倡议
- 需推动政产学研用深度合作，加快6G与AI融合技术的标准化和商业化。
- 提升智算硬件和芯片能力，突破技术瓶颈。
- 倡导全球统一标准，加强国际合作。
- 创建6G研发平台，实现资源共享和优势互补。
- 提前布局AI应用，探索生态构成和商业模式。

关键信息

6G时间表：预计2025-2030年进入标准制定阶段，2030年后进入商用阶段。
技术挑战：AI模型泛化性差、大模型幻觉、通算融合理论边界模糊、AI资源协同调度复杂。
技术目标：
- AI for Net：实现网络性能和运维的智能化，支持AI全生命周期管理。
- Net for AI：提供算力、数据、算法等支撑能力，保障AI服务质量。
关键架构：6G网络与AI融合的无线系统框架包括基础设施层、网络功能层、管理编排层。
关键技术：
- AI赋能RAN：信道估计、MIMO预编码、资源优化等。
- AI赋能核心网：AI模型数据压缩、业务识别、QoS策略制定等。
- AI赋能端到端QoS：跨层跨域协同、实时决策与执行。
- 融合架构与资源控制：支持通算数智多维资源协同。
- 融合基础平台：如6G云平台，支持异构硬件资源调度与AI服务。
AI应用场景：包括移动机器人、车联网、XR等，需满足高实时性、高安全性、高移动性等需求。
产业合作：需加强国际标准化合作、构建研发平台、推动技术落地和商业化进程。