6G原生AI无线网络与AI大模型6G-Native-AI-Wireless-Network-and-AI-Large-Model-英-20页_3mb

报告摘要

总结

1. 6G 与 AI 原生融合：技术趋势与核心要素

驱动因素：AI 是新一轮工业变革的核心驱动力，要求实现无处不在的智能。6G与AI的集成体现在“AI for Network”和“Network for AI”两个方面。
- AI for Network（为网络而AI）：AI可增强网络性能，应对传统通信系统的瓶颈，提升网络操作效率和复杂性，同时降低成本，打破性能优化的三角困境，满足更严格（如6G指标）的需求。
- Network for AI（网络为AI）：6G网络的泛化能力（连接、计算、认知）可为AI提供服务和环境支持，实现AI能力的随时随地可用、服务质量保障（QoAI S）、语言理解、生成类等复杂任务支撑，保障隐私和安全。定义了Cloud、Compute、Intelligent、Connectivity等新平面和AI工作流。
6G 原生 AI 设计原则：为实现泛在智能，6G网络要求进行“四大转变”，包括发展智能平面、将应用、AI任务嵌入统一的网络架构中，涉及交通分析、天线调权、移动预测等垂直场景。需要设计将计算与通信深度融合的原生AI协议栈，释放逻辑能力、连接能力、AI推理资源。
关键特性：
- 特性1：AI服务质量（QoAI S）：构建标准化的AI服务性能评价维度，包含安全、隐私、自治能力和资源开销等，涵盖智慧城、产、生、居、娱多种场景。
- 特性2：计算与通信深度融合：明确高计算执行承载器（CEB）、高计算连接承载器（CCB）、计算实例（Session）等概念，设计多层次协调控制机制，支持流式AI任务和低延迟推理需求。
- 特性3：数据生成与可靠AI：通过网络数字孪生等技术按需生成数据，解决数据采集传输成本及真实世界数据难以获取等问题；建立前置验证机制，降低决策风险。

2. 6G 与 AI 大模型集成：挑战与机遇

融合基础：AI正处于通用智能时代，大模型和基础通用智能模型的出现为6G和AI更紧密集成提供了可能。
挑战：
- 网络支撑AI大模型训练和服务：需高速大数据中心连接、专用AI芯片、能效优化；需解决数据需求（如海量训练数据、验证数据碎片化）、模型复杂性与推理延迟冲突、模型训练/推理资源协调等问题，需探索模型分割、压缩、加速等手段。
- 独立运行AI大模型挑战：与ChatGPT相反，专门用于网络运维的大模型面临结构化数据丰富度不足、不同网络问题通用性差、数据标准、质量、有效性等挑战。
- 数据获取困难：实时网络性能数据粒度不足、来源复杂，通用性AI模型运行需要更多基础数据。
机遇与路径：通过开放数据（如6GANA产业联盟的数据共享）、联合研究（如数据标注、算法持续优化、Chiplet集成）、合作开发（如联合发布“好用的AI”）、构建网络智能体体系等方式，逐步推进网络独立运行AI所需技术，从单域、小模型、Offline、延迟容忍演进到多域、大模型、实时、低时延方向发展。

3. 网络AI大模型：定义、挑战与演进

网络AI大模型，是为支撑网络运行/业务而运行的大模型，可无缝集成进虚拟化CT/NW基础设施，目标是实现网络与其他资源基础设施的协同决策和控制。其运行策略（应用、训练方式）存在统一与多样性、在线与离线、单设备部署与分布式部署、多模型协同与融合进化等多种选择。
挑战聚焦：模型优化适配（效率、隐私）、场景理解定义、网络AI模型可观测手段、模型质量（有效性/鲁棒性）、业务规范与接口拓展、经济性。
演进方向：需从持续算法优化、与模型自进化/遗传算法融合、构建网络运行场景/任务等方向共同演进。

格式：分主题 + 关键点提炼（无具体段落编号）

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