2024年6G网络内生AI技术白皮书（1.0）

6G网络内生AI技术白皮书1.0 （2024年） 发布单位：中国移动通信集团有限公司、中信科移动通信技术股份有限公司、中国电信股份有限公司研究院、维沃移动通信有限公司、联发博动科技（北京）有限公司、之江实验室、北京欧珀通信有限公司、华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、上海诺基亚贝尔股份有限公司、中关村泛联移动通信技术创新应用研究院 1 · 前言 伴随着当下AI技术突飞猛进、日新月异，各种AI应用已在众多领域中全面深入开花，未来6G网络和AI的深入融合应用已是必然趋势。6G网络/终端和AI在不同的技术层面相互赋能和促进，能够助推6G和AI双边生态产业的互惠共进共赢。本白皮书旨在提出业界对于6G网络与AI融合的产业分析和技术研究，促进6G与AI深度融合，实现6G网络内生AI，希望能够为未来6G网络的规划与建设解决方案提供参考和指引。 6G网络与AI融合实现内生AI是复杂且多样的，涉及网络架构的重新设计及AI技术的融入等，涵盖了终端、基站、云、接入网、核心网等多方面，全球各组织机构都在积极探索和研究。全面分析现在全球对于网络与AI融合技术策略及态势、在诸多内生AI技术方向中探寻更具价值的未来关键技术，并倡导产学研深度合作是我们撰写此白皮书的初衷。在此白皮书中，我们首先阐述了5G的发展和6G的研究现状，并研究了网络与AI融合的驱动力，然后在此基础上分别介绍了网络与AI融合愿景、产业现状以及发展路径和指导原则，归纳总结内生AI中AIforNet和NetforAI两方面的技术难点、目标和技术方案，包括Agent和大模型前沿技术研判，最后呼吁全球产业合作，加速6G网络与AI融合技术成果的转化和应用， 白皮书由中国移动等11家央企和产学研单位联合发布，促进6G与AI融合领域在未来产业通信领域达成阶段共识，推动整个通信网络产业和业务的升级和发展。 目录 1.背景4 1.15G发展和6G研究现状4 1.2网络与AI需求和驱动力4 2.愿景、现状、路径和原则6 2.1网络与AI融合愿景6 2.2产业现状7 2.3发展路径和指导原则8 3.技术方案9 3.1技术攻坚9 3.2AIforNet和NetforAI技术目标11 3.2.1AIforNet技术目标11 3.2.2NetforAI技术目标12 3.3技术方案14 3.3.1AIforNet技术14 3.3.1.1AI赋能RAN14 3.3.1.2AI赋能核心网16 3.3.1.3AI赋能端到端QoS优化17 3.3.2NetforAI技术18 3.3.2.1融合架构思考18 3.3.2.2融合关键技术20 3.3.2.3融合基础平台21 3.3.3前沿技术研判21 3.4价值场景23 4.产业倡议24 缩略语列表26 参考文献28 1.背景 1.15G发展和6G研究现状 5G的发展是全球通信领域的一个重要里程碑，它带来了更快的数据传输速度、更低的延迟和更大的网络容量，同时也带动了多个行业的数字化转型和创新，但应用深度有待进一步加强，缺乏真正的杀手级应用。目前5GToC业务承载流量的优势已初步显现，5GToB在煤矿、钢铁、港口等对生产安全性要求非常高的行业的应用取得了良好成效，但在其他行业的规模复制中面临诸多挑战，跨领域合作仍然存在壁垒，需求碎片化严重，行业间协调机制有待完善。5G到现在正式商用已经有5年，目前各产学研机构正在研究和积极推动5G-A的标准化和商用，未来对于5G-A垂直行业的探索和发展，将会培育新的产业生态和商业模式，也将为6G实现“万物智联”奠定坚实基础。 6G是继5G之后的下一代通信技术，目前6G处于早期研究和开发阶段，全球许多国家和行业组织已经开始布局6G技术研究。诸多海外组织包括美国NextG联盟、欧盟Hexa-X和Hexa-XII、韩国三星及日本NTTDoCoMo，以及众多国内的产学研单位包括三大电信运营商、各大高校和厂商等，都在积极地参与6G技术研发，提出各自的技术演进路线图，全球6G技术竞争形势愈加激烈。未来2025-2030年，6G将进入标准制定阶段，预计到2030后进入商用阶段，6G技术逐步走向商用，应用于各行各业。 1.2网络与AI需求和驱动力 ITU定义了5G网络的eMBB、uRLLC、mMTC三类场景，并在标准中定义了三类解决方案，同时引入了移动边缘计算和网络切片等新技术，以满足差异化和碎片化的应用场景需求，特别是面向2B的差异化应用场景。一方面现有上述5G能力无法满足6G场景中超高峰值速率、超低时延、立体覆盖、超高精度定位能力和时延确定网络等要求，采用传统方法提升网络性能指标存在一定瓶颈，AI技术可以提供一种新的实现方案；另一方面随着AI技术的广泛应用，未来网络也要提供AI相关的能力及服务，更好地满足未来业务的变化及需求。 由5G需求驱动，在5G网络中，已经开展了一些AI技术应用相关的探索工作并取得了一定的成果。例如：利用AI技术实现自组织网络（SON）的自配置、自优化和自修复，减少人工干预，提高网络管理效率；在5G垂直行业如石油化工、建筑、矿场等应用中，5G专网支持现场监控设备的连接，增强生产状态的监控能力同时通过AI技术实现智能精准化异常故障预警和风险管理；AI还能通过分析和优化网络流量、预测故障等方式，增强5G网络的稳定性、安全性和智能化水平；3GPP等国际标准化组织正在将AI技术引入5G的业务和网络架构中，以支持AI和机器学习服务，包括模型分发、传递和训练等方面。AI技术在5G和5G-A时代的应用场景、潜在需求和网络架构设计方面的研究，正在为未来6G网络与AI融合设计奠定基础，同时也在促进网络与AI的深度融合，推动在6G网络架构的革新和技术的创新，实现6G网络内生AI。 由6G需求驱动，面向新场景，围绕6G“数字孪生，智慧泛在”总体愿景，未来移动通信网络将在智享生活、智赋生产、智焕社会三个方面催生全新的应用场景。2023年6月，国际电信联盟无线电通信部门（ITU-R）如期完成了《IMT面向2030及未来发展的框架和总体目标建议书》[1]，AI与通信作为6G的六个典型场景之一被提出，由此可见AI将在6G扮演重要的角色。6G不再是仅仅提供连接能力的管道，而是通信、感知、计算、AI、大数据、安全等技术的深度融合、空天地一体全域覆盖的新一代移动通信网络，呈现出极强的跨学科、跨领域发展特征。6G网络将具备“大算力”的硬件环境和条件，因此可有效地支撑各种AI应用的算力需求；6G网络将具备“AI全生命周期管理”的智慧内生能力，因此可 有效地支撑A（I大）模型的构建训练推理优化等AI业务；6G无线系统将具备“无 线感知+网络感知+用户感知”等更强大能力，因此可有效地支撑各类AI应用的 （大）数据需求。此外，6G无线系统还天然具备着“更强大的超级终端”、“边缘式”（超级基站）、“分布式”（泛在组网）和“语义式”（基于本地智能体代理）等特征，因此，6G网络和AI的融合具备非常坚实的条件基础和发展必然性。AI技术将成为6G网络的内生能力，从而助力6G网络适配更多应用场景。 6G网络旨在构建一个更加智能、高效、安全、可信的下一代移动通信网络和智能信息服务平台。未来，6G网络与AI将深度融合，实现内生AI。6G网络内生AI是在6G网络架构内部提供数据采集、数据预处理、模型训练、模 型推理、模型评估等AI工作流全生命周期的完整运行环境，将AI服务所需的算力、数据、算法、连接与网络功能、协议和流程进行深度融合设计。 2.愿景、现状、路径和原则 2.1网络与AI融合愿景 面向6G智慧泛在愿景，现有“外挂式”和“碎片化”的网络智能化解决方案和云AI服务供应方案存在效率较低，难以提供近实时高性能AI应用和服务的弊端，无法满足未来网络智能化、垂直行业等对智能的需求。 6G网络内生AI的实现需要网络与AI深度融合。，具体体现在以下四个方面： （1）在架构和业务能力方面，支持连接、计算、数据和AI算法/模型等元素的深度融合和高效协同，支持将AI能力按需编排到无线、传输、承载、核心等，支持“AI全生命周期管理”和各种AI业务能力，为高水平网络自治和多样化业务需求提供智能化所需的基础能力。 （2）在硬件平台资源和能力方面，6G网络将能够最大池化和共享复用内部的算力资源，灵活高效地支撑内外各种AI应用（大）算力需求，实现AI四要素的按需调度。例如：基于泛在的算力感知和编排协同利用等。 （3）在数据获取流转和治理方面，6G网络将能够高效高质量地支持AI应用各种需求，例如：基于感知采集、随路处理和特征提取为AI模块贡献高质量的数据集等。 （4）面对6G网络内外各种不同的AI应用需求，6G无线系统将能够充分合理地利用“边缘式”、“分布式”和“语义式”等技术手段和它们的组合进行灵活操作，在线高效地完成AI任务。 6G网络AI融合旨在研究内生AI的关键技术体系，形成6G网络与AI双向赋能的理论与技术方案，并构建一套内生于网络架构的高效率高性能AI服务供应系统，促进未来6G网络实现从传统通信网络向智能信息服务网络的重大转变。 2.2产业现状 在研究布局上，国内方面，2020年12月，中国移动联合多家成立专注于6G网络AI技术的产业组织6GANA（6GAllianceofNetworkAI），并率先提出内生AI[2]的理念，旨在促进AI与无线网络的深度融合。IMT2030-6G推进组的无线AI任务组发布《无线AI技术研究报告》[3]，重点关注基于AI/ML的物理层、链路层、网络层技术，从AIforNetwork的角度探讨如何对网络进行预测、优化、管理、控制等。CCSA成立无线通信技术工作委员会（TC5）前沿无线技术工作组（WG6），并发布了《面向原生智能的新一代无线通信与网络架构研究报告》、 《新一代无线网络边缘智能技术研究》等与6G网络内生AI框架的研究报告[4][5]。国外方面，O-RAN联盟正在推动无线空口AI和网络AI标准化制定工作,标准初步支持AIforRAN以及RANforAI的基础能力。国际标准组织ITU将“通信与AI融合”作为6G网络的重要应用场景，强调了AI与通信之间互利互惠的关系[1]。3GPPRAN在R18通过“AL/MLforNRAirInterface”立项，旨在充分挖掘机器学习预测能力，探索AI在物理层的应用，并开展支持AI的5G无线接入网总体功能框架设计。日本软银、美国英伟达牵头成立AI-RAN联盟，旨在聚焦人工智能（AI）和无线接入网络（RAN）融合的6G关键技术方向，升级现有网络基础设施、提高移动网络效率、部署边缘AI服务。NextGAlliance则发表了 《NextGAllianceRoadmapto6G》白皮书强调了6G网络AI功能方面，需要实现通信计算和数据的深度融合、移动和云系统的全面融合和大规模网络计算结构部署[6]。 在硬件支撑上，6G网络的内生智能技术将使网络从传统的连接管道转变为提供多元化服务的平台，这将需要更智能的硬件支持，包括AI加速器和智能处理单元。AI芯片技术正在快速发展，包括更高效的算法、更先进的芯片制造技术、更强大的计算能力，这些技术进步为AI应用提供了更强大的硬件支持，并且产品结构多样化，包括GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片等，GPU因其并行计算和浮点运算能力在AI芯片市场中占据主导地位。全球各大AI芯片厂商都在积极布局AI芯片市场，例如英伟达、高通、英特尔、三星、联发科、华为海思、寒武纪、地平线等。 2.3发展路径和指导原则 发展路径： 从AI赋能网络和网络使能AI两方面考虑内生AI技术的发展路径如图2-1，研究基于AI提升通信系统性能的技术，以及将通信系统作为平台为用户提供更好的AI服务的技术，二者“双向驱动”。 图2-16G网络与AI融合技术的发展路径 AIforNet（AIforNetwork，AI4NET）：即AI赋能网络，通过AI提升网络自身的性能、效率和用户服务体验。AI赋能网络主要研究包括利用AI优化传统算法（如空口信道编码、调制）、