中國移動溫子睿：6G應具有內(nèi)生于網(wǎng)絡的AI能力

2月25日消息（水易）今日，由中國移動研究院主辦的“遇見未來”——6G協(xié)同創(chuàng)新成果發(fā)布會在北京召開，發(fā)布了中國移動研究院在6G方面的階段性成果。中國移動研究院研究員溫子睿對《6G無線內(nèi)生AI架構(gòu)與技術(shù)白皮書》進行了解讀。

溫子睿表示，近年來人工智能相關(guān)技術(shù)發(fā)展迅猛，并且在5G中已逐漸得到廣泛的應用，但是當前以云端智能為主的實現(xiàn)方式正面臨著諸多挑戰(zhàn)，因此行業(yè)內(nèi)考慮對網(wǎng)絡架構(gòu)進行革新，在網(wǎng)絡中引入內(nèi)生AI能力。

6G應具有內(nèi)生于網(wǎng)絡的AI能力

目前5G網(wǎng)絡智能化主要采用“外掛式”AI，這種方式面臨著諸多挑戰(zhàn)，如：缺乏統(tǒng)一的標準框架，導致AI應用缺乏有效的驗證和保障手段；外掛模式難以實現(xiàn)預驗證、在線評估和優(yōu)化的全自動閉環(huán)導致模型迭代周期較長；以及外掛模式下，算力、數(shù)據(jù)、模型和通信連接屬于不同技術(shù)體系，導致跨技術(shù)域的協(xié)同性能低效。

與此同時，“外掛式”AI也難以適配未來6G應支持的如網(wǎng)絡提供泛在AI服務與依靠AI對網(wǎng)絡提供高水平自治等全新應用場景。因此，與面向連接的傳統(tǒng)通信網(wǎng)絡不同，6G系統(tǒng)需要在設計階段就考慮網(wǎng)絡與AI的深度融合，增加算力、模型、數(shù)據(jù)等新資源維度，并對其實現(xiàn)端到端的控制和編排。

為此業(yè)內(nèi)需要構(gòu)建AI的服務質(zhì)量評估和保障體系、設計AI工作流端到端的編排管理、并實現(xiàn)計算與通信的深度融合，這些都需要通過對網(wǎng)絡架構(gòu)的革新來實現(xiàn)，包括新增數(shù)據(jù)面、新增智能面、擴展控制面、擴展用戶面。

為解決5G網(wǎng)絡智能化面臨的挑戰(zhàn)和6G智慧泛在新場景的需求，中國移動提出6G應具有內(nèi)生于網(wǎng)絡的AI能力?！?G無線內(nèi)生AI架構(gòu)與技術(shù)白皮書》應運而生。

溫子睿介紹，在本白皮書中，首次闡述了內(nèi)生AI的理念與技術(shù)內(nèi)涵，創(chuàng)新性地提出了QoAIS、全生命周期編排、計算與通信融合3大新理念，提出了AI模型選擇、分布式訓練和推理以及預驗證4大新技術(shù)，并設計了包含智能面、數(shù)據(jù)面、控制面等的全新網(wǎng)絡架構(gòu)。與此同時，這也是業(yè)內(nèi)首次對智能面技術(shù)架構(gòu)進行系統(tǒng)闡述。

新理念、新架構(gòu)、新技術(shù)共促內(nèi)生AI

溫子睿指出，考慮到不同的智能應用場景對AI服務的質(zhì)量將有著不同的需求，因此需要一套指標體系表達用戶層面的需求，即QoAIS（the quality of AI service AI服務質(zhì)量評估和保障體系）。同時，白皮書指出，QoAIS還是網(wǎng)絡內(nèi)生AI編排管理系統(tǒng)和控制功能的重要輸入。

為保證各AI服務QoAIS的持續(xù)達成，需要對AI全生命周期進行編排管理。工作流通過AI數(shù)據(jù)服務所對應的QoAIS產(chǎn)生，之后網(wǎng)絡中的管理面對該工作流中每項任務所需的算力、算法、數(shù)據(jù)、連接等資源進行編排。同時在管理面，根據(jù)QoAIS情況，不斷優(yōu)化方案和策略，實現(xiàn)智能化的編排管理。

除管理面外，在用戶面與控制面上實現(xiàn)計算與通信的融合也是保障AI服務QoAIS持續(xù)達成的有效手段。與管理面在宏觀視角上對資源的合理調(diào)配不同，這一方式為QoAIS目標的持續(xù)達成提供了較高實時性的保障手段，因此內(nèi)生AI計算與通信的深度融合需依靠管理面、控制面、用戶面三個維度共同實現(xiàn)。

為通過管理面、用戶面與控制面實現(xiàn)內(nèi)生AI計算與通信的深度融合，就需要從架構(gòu)設計上融入AI要素，使數(shù)據(jù)、算法和算力三大AI要素與網(wǎng)絡連接一樣成為網(wǎng)絡內(nèi)部的基本資源。對于內(nèi)生AI系統(tǒng)而言，前述3大新理念主要體現(xiàn)在資源層、網(wǎng)絡功能層、應用與服務層、管理面以及6G新增的智能面、數(shù)據(jù)面和計算面上，而為了支持新增的“三面”，原有的控制面與用戶面也需要進行相應的擴展。

值得一提的是，在新增的“三面”中，白皮書首次系統(tǒng)闡述了智能面的功能架構(gòu)設計。并且為智能面功能架構(gòu)總結(jié)出了五大技術(shù)特征：包括AI用例的自生成和導入；QoAIS的生成；AI工作流全生命周期的承載；管理面、控制面和用戶面的協(xié)作以及AI集中式與分布式架構(gòu)的結(jié)合。

此外，白皮書還對可用于支撐內(nèi)生AI架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)進行了歸納總結(jié)。首先是AI模型的選擇與再訓練，平衡目標域訓練開銷與模型性能；其次是終端與網(wǎng)絡協(xié)作的AI模型訓練和推理，提高計算資源利用率、提升模型性能、保護數(shù)據(jù)隱私；最后是基于網(wǎng)絡數(shù)字孿生的AI性能預驗證技術(shù)，提升AI模型的泛化性與魯棒性。

當然，6G內(nèi)生AI的研究還處于起步階段，還有諸多問題需要更深入的研究與探討。溫子睿表示，未來，中國移動將在聯(lián)合成立的6GANA聯(lián)盟中與產(chǎn)學研各界一道，專注6G內(nèi)生AI相關(guān)技術(shù)、標準化、監(jiān)管和產(chǎn)業(yè)的持續(xù)探索和推廣，并對涉及的關(guān)鍵使能技術(shù)進行更深入細致的探討，與IMT2030、CCSA等組織共同推動6G內(nèi)生AI的研究與最終落地。

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