6G原生AI架构和技术白皮书

6G原生AI

驱动力

5G智能网络实践面临挑战，如缺乏统一框架导致AI性能验证困难、插件模式难以实现预验证和自动优化、上层开销过高导致AI模型迭代周期长等。6G网络需要实现无处不在的智能，为行业数字化转型提供支持，并实现网络自主、安全和可信。原生AI能力成为6G网络构建的必要条件。

定义和范围

6G原生AI在6G网络架构内运行，提供AI工作流程的全生命周期管理，并将计算能力、数据、算法等深度集成于网络设计中。原生AI旨在为高级网络自主性、泛在智能和极致服务体验提供实时高效智能服务和能力，并实现本源网络安全。

新想法

6G原生AI需要解决如何将用户需求转化为网络AI服务能力的问题。提出AI服务质量（QoAIS）的概念，并从管理平面、控制平面和用户平面角度阐述QoAIS的评估和保障机制。此外，还需要协调和管理AI生命周期，深度整合AI计算与通信。

新架构

6G原生AI网络架构包括资源层、网络功能层和应用与服务层。新增数据平面、智能平面，并扩展控制平面和用户平面。数据平面负责数据采集、清洗、处理和存储；智能平面为原生AI提供运行环境；扩展的控制平面和用户平面深度融合通信与计算。

新技术

6G原生AI需要多种技术支持，包括AI模型选择和微调、协作AI模型训练、终端与网络协同的AI模型推理、基于数字孪生的AI性能预验证等。这些技术需要考虑计算与通信的深度融合，并利用数字孪生网络进行AI模型和工作流的预验证。

展望

6G原生AI需要产业链各方共同努力，聚焦关键技术问题进行深入研究和广泛讨论，包括QoAIS指标体系、资源整合与协作、数据开放与提取、传统协议的适用性、原生AI与数字孪生融合、AI模型可信度保障等。