核心观点
- AI 发展推动 6G 时代到来：大型 AI 模型的快速发展将推动社会进入“AI 原生”时代，AI 代理将可能在未来超过人类用户数量，重塑行业、服务和日常生活。
- AI 对网络的影响：AI 应用，特别是具有自主和任务驱动能力的应用，将对未来网络需求产生重大影响，导致流量增长、网络需求转变以及区域和行业差异。
- 6G 网络需求：6G 网络不仅要提供更好的连接性能，还需要提供动态网络、高级 QoS、分布式计算、信任管理和智能编排等能力，以支持 AI 服务。
- AI 在网络中的应用：AI 将成为 6G 网络的核心能力，实现网络自动化、意图管理、智能编排和主动决策。
- 6G 网络架构演进：6G 网络架构应确保 AI 在所有域和网络层中的适当集成，并以 5G 服务化架构（SBA）为核心进行演进。
关键数据和研究结论
- 流量增长：AI 应用可能导致流量增长，特别是视频流量，但具体影响难以预测，需要考虑多种因素，如可穿戴设备、AI 模型优化、企业应用和本地处理等。
- 网络需求转变：AI 应用将导致网络需求从传统的下行链路主导转变为上行链路密集型，并需要支持机器导向的媒体。
- AI 能力应用：AI 将在网络管理、核心网、无线接入网等多个领域发挥作用，实现网络自动化、智能编排、资源优化和流量优化等。
- 挑战和考虑因素：AI 的应用也带来了一些挑战，如架构演进、技术变革速度、AI 性能、互操作性、可信度和成本等。
- 标准化重点：建议标准化组织关注以下领域：
- 支持端到端 AI 功能的标准化架构、协议和接口。
- 支持明确 AI 服务需求的标准。
- 支持网络适应性以应对不断变化的流量模式的标准。
- 支持基于价值的 AI 用例和服务场景的 6G 网络架构演进。
- 支持代理到代理和代理到网络通信的标准。
- 6G 系统中 AI 能力的功能和性能要求标准。
- 建立互操作性和信任框架。
- 强调重用或增强电信和非电信领域的“AI 接口”。
- 要求和支持使用 6G 感知能力作为分布式 AI 数据平台的基础输入。
总结
AI 的快速发展将推动 6G 网络的演进，6G 网络需要提供更智能、更灵活、更值得信赖的能力，以支持 AI 应用和 AI 代理。AI 将在网络管理、核心网和无线接入网等多个领域发挥作用，实现网络自动化、智能编排和资源优化。然而，AI 的应用也带来了一些挑战，需要标准化组织关注相关领域，推动 6G 网络的健康发展。
