2024-10-07-中国移动研究院-6G网络内生AI技术白皮书_29页_1mb

网络内生 AI 与 6G 融合技术白皮书总结

背景

• 当前 AI 技术发展迅速，6G 与 AI 深度融合是必然趋势。
• 5G 现阶段面临技术瓶颈，需以 AI 支持 6G 实现“万物智联”。三大运营商及高校企业联合发布白皮书，提出“内生 AI”概念。
• 6G 处于早期研发阶段，需要 AI 提供更强智能能力，满足未来场景需求。

6G 与 AI 融合特点

• 网络内生 AI：AI 作为网络架构的核心能力，实现数据、算力、算法等要素深度融合。
• 两方面融合：
  • AIforNet：利用 AI 提升网络性能（空口、核心网、QoS优化）。
  • NetforAI：以网络提供算力支撑，实现低时延 AI 推理和大规模数据处理。

技术挑战与目标

• AIforNet：需解决数据整合、模型泛化性、推理延迟等问题；目标包括：逻辑功能统一管理、资源解耦、多学习架构支持、AI 自演进。
• NetforAI：围绕服务质量保障、资源协同、绿色节能等设计目标，构建统一 AIaaS 体系。

关键技术方案

• 架构设计：提出“分层集中式+分布式 AI 执行”逻辑框架，支持毫秒级响应与资源调度。
• 硬件基础：依托 6G 云平台，支持异构算力（GPU、ASIC、FPGA）共享与边缘计算。
• 前沿技术：大模型与 Agent 的结合。由于传统 AI 模型性能不足，探索定制化领域大模型训练；Agent 强化网络自治能力。

典型场景与产业建议

• 典型场景：移动机器人、XR、车联网。
• 发展节奏：建议政产学研用深度合作，包括发展 AI 芯片、制定国际标准、建立研发平台并试点应用。

总结

6G 网络与 AI 融合不仅是技术创新方向，更是 Future 生态构建基础。通过标准统一、架构优化、高效资源调度与前沿技术（如大模型、Agent）协同发展，未来将实现智能化通信网络。