6G网络内生AI技术白皮书-29页_1mb

16G网络内生AI技术白皮书总结

为实现6G网络与AI的深度融合，促进未来通信网络向智能信息服务网络转型，本白皮书提出“网络内生AI”理念。内生AI是指将AI的数据采集、预处理、模型训练、推理及评估等全生命周期流程融合进6G网络架构，形成网络与AI相互赋能的新型能力体系。

一、背景与愿景

5G已实现全球商用，但仍存在应用深度不足、缺乏杀手级应用等问题；6G愿景为“万物智联”，核心需求是实现网络智能化。白皮书提出两大融合方向：

1. AI for Network：利用AI优化网络性能（如空口、核心网、QoS等）；
2. Network for AI：借助6G网络为AI提供算力、数据、连接等支持，助力AI模型训练推理。

二、关键技术和技术挑战

1. AI for Net技术

• 空口/物理层问题：信道估计、MIMO预编码、跨小区协作等需AI统一设计。
• 系统级优化：综合考虑信道、终端、网络负载等因素，实现资源高效调配。
• 数据处理挑战：数据来源多样、碎片化，需构建统一的数据集标准。
• 其他目标：实现AI自演进（L1~L3级），支持模型自动优化。

2. Net for AI技术

• 通算融合：实现计算、存储、数据、智能的统一调度。
• 服务质量保障：需建立**AI服务质量（QoAIS）**体系。
• 内生架构设计：分层集中控制+分布式执行架构，满足毫秒级响应需求。
• 工具链支持：数字孪生、边缘计算平台（如“6G云平台”）等。

三、前沿技术发展

• 大模型在网络中的应用：传统模型泛化差、企业成本高，急需设计面向无线通信的专用大模型。
• Agent技术：Agent有望提升网络自治水平，支持多任务、多领域联动。
• 算力挑战：需优化AI模型训练部署方式，考虑是否利用边缘节点分布式资源进行预训练。

四、价值场景

基于实时性、移动性、隐私保护、端边协同等优势，白皮书提出以下典型场景：

五、产业发展倡议

1. 提升国产AI芯片能力（如GPU、FPGA），支持通算智融合；
2. 推动国际标准制定，促进全球产业合作；
3. 共建6G研发平台，降低企业研发成本，加速技术落地；
4. 优先在工厂、医疗、交通等领域开展局域场景试点。

六、总结

《16G网络内生AI技术白皮书》系统梳理了6G与AI融合的技术体系、典型场景和产业合作路径，明确了研究重点与发展节奏，为中国企业在未来网络发展中抢得先机、推动全球通信产业智能化升级提供了重要参考。