AI赋能无线网络：标准进展、挑战与展望
AI与无线接入网络（RAN）的融合已成为行业发展的重要趋势，能够革新网络基础设施、提高移动网络效率、降低网络运维成本，并为电信企业释放新的商业机会。标准化的质量与成熟度是AI使能无线网络重塑升级的关键，国际标准组织3GPP正在积极探索AI与RAN的融合并取得了一些进展，中国移动积极贡献，在该领域发挥了技术和产业引领作用。
AI与5G RAN融合的探索历程
随着移动通信技术的快速发展，网络规模和复杂性急剧增加，传统的网络管理方式效率低、易出错，且难以有效建模复杂问题，亟需自动化、智能化的手段来降低网络部署和运维成本，提升网络性能。中国移动已部署超过300万5G基站，能耗和运维难度成为网络管理的重大挑战，亟需采用智能化解决方案来实现成本效益和运营效率的双提升。AI技术以其卓越的大数据处理和预测能力，为无线接入网提供了更加智能化的管理手段。然而，目前基于AI的解决方案在现网中的应用仍存在局限性，例如局限于单一厂商的网络设备，缺乏跨厂商的协同优化能力，且优化效果多局限于特定网元，无法全面扩展至网络和终端间的协同优化。为了克服这些局限，亟待开展AI与RAN融合的全球通用标准制定工作。
3GPP作为全球通信行业的权威标准组织，早在5G标准化初期就开始了AI赋能RAN的布局。中国移动牵头的Rel-16 “RAN-centric data collection and utilization”项目，通过定义统一的数据测量量和自动化的数据收集方案，为5G网络自动化和智能化提供有力抓手。在此基础上，中国移动在R17版本牵头启动了首个AI与RAN融合的研究项目，制定了统一的功能框架和协议流程等顶层设计，正式拉开了3GPP RAN与AI融合的标准化序幕。英伟达联合软银、爱立信等半导体公司、传统通信公司、软件公司和学术机构在2024年2月牵头成立了AI-RAN联盟，重点关注通过AI提升RAN的性能、基础设施共享以及在网络边缘部署AI服务提高运营效率并为移动用户提供新服务。
3GPP中AI+RAN项目简介
3GPP构建了支持多场景的AI统一功能架构，包括数据收集、模型训练、管理、推理、传输、识别、监控等模型全生命周期管理功能，为5G网络智能化提供了强大支撑。3GPP对单点用例进行针对性突破，主要研究用例包括：
- CSI反馈增强：通过AI压缩反馈和时域预测，提升系统平均吞吐量约10.6%。
- 波束管理增强：空域波束预测准确率提高约70%，时域波束预测准确率提高约60%。
- 定位增强：基于AI的直接定位和辅助定位技术可实现亚米级的定位精度。
- 网络节能：通过AI优化小区激活与去激活策略，小区节能时间增加至少90%。
- 负载均衡：通过AI实时预测资源使用状态，制定精确的负载均衡策略。
- 移动性增强：通过AI预测小区测量结果和无线链路失败，提升切换性能。
AI+RAN标准化及产业应用面临的挑战
AI与RAN的深度融合仍面临一系列技术和产业挑战，主要难题包括AI模型训练数据获取、AI模型的泛化性、AI模型传输等。
AI模型训练数据获取的挑战
各方希望获取全面、丰富的数据集，但数据共享存在隐私安全风险，且不同实体训练的模型因软硬件差异难以直接应用。潜在的解决方案包括数据匿名化和去标识化、联邦学习技术、通过可信任的第三方实体统一管理数据。
AI模型的泛化性
泛化性是评估AI模型的关键指标，但在无线通信领域，数据多样性、模型设计复杂度、终端存储和算力制约等因素限制了AI模型的泛化性。潜在的解决方案包括标准化的数据采集机制、基于环境感知的超网络模型设计。
AI模型传输的困境
终端难以在本地存储多个模型，模型传输可分为通过OTT服务器传输和通过基站传输，但各有其优势和局限。潜在的解决方案是基于标准化模型算法结构的模型参数传递方案，但该方案也面临着模型性能受限、参考模型结构选择困难、基站与终端之间的互操作性测试等挑战。
总结与未来展望
AI与RAN的融合标志着通信技术发展的一个重要里程碑，但新技术的发展总是充满了不确定性和挑战。AI模型训练数据获取、数据隐私安全、模型泛化性、模型传输、模型训练和推理所需的额外算力和系统复杂度等问题都是AI与RAN融合的关键挑战。面对这些挑战，必须在AI模型的设计上寻求高性价比和高能效的最优解，通过持续的技术创新来平衡性能与成本，确保AI技术的实用性和可靠性。
AI与RAN的融合也预示着产业链结构的潜在变革。中国在高端芯片领域所面临的限制，对中国AI与RAN融合的持续发展带来了挑战。AI已成为全球关注的焦点，为各行各业带来了前所未有的机遇，业界普遍认为6G初期引入AI功能将开启一个高度智能化自动化的通信新时代。为了在下一代通信技术的竞争中占据有利地位，国内产业界需要加大研发投入，促进产学研用的深度融合，加速自主技术创新的步伐，同时加强国际合作，促进AI与RAN融合技术的发展与成熟，构建完善AI与RAN融合的生态系统，为实现更智能更高效的无线通信网络奠定坚实的基础，为6G时代的到来做好充足的准备。
