6G智慧内生：技术挑战、架构和关键特征

【摘要】人工智能技术在5G网络中的应用促进了移动通信网络和垂直行业的智能化发展，但以“打补丁”和“外挂”的应用模式阻碍了AI应用效果的发挥。同时，人工智能在各行各业的应用探索，对未来网络新的基础能力提出了需求，如分布式训练、实时协作推理、本地数据处理等，要求未来网络具有“内生智慧”。从5G网络智能化和6G“智慧泛在”愿景两方面出发探讨了6G智慧内生的需求，分析了AI生命周期工作流和云网络AIaaS存在的技术挑战，总结了当前各行业组织对AI功能架构的研究进展和欠缺之处，提出了6G智慧内生端到端功能部署架构及其三大技术特征：基于QoAIS的AI全生命周期服务编排、内生AI计算与通信的深度融合、内生AI与数字孪生的融合，并对后续研究方向进行了展望。

【关键词】5G；6G；人工智能；智慧内生；网络智能化

0   引言

人工智能技术的发展已走过了64年的历程，其与移动通信网络的深度融合发展始于第五代移动通信网络（5G），人工智能不仅促进了5G网络自身的智能化发展，其与5G也被业界作为通用技术组合应用于各行各业中，赋能垂直行业的发展。

面向2030年，“数字孪生”和“智能泛在”将成为社会发展的目标愿景[1]。未来6G网络的作用之一就是创造一个“智慧泛在”的世界，基于无处不在的大数据，将AI的能力赋予各个领域的应用。为了支持该愿景的实现，6G网络提出了“智慧内生”的基本特征构想，即6G网络将在设计之初就考虑与人工智能技术融合的理念，将AI和大数据的应用融入网络的基因当中，形成一个端到端的体系架构，根据不同的应用场景需求，按需提供AI能力和服务。同时，6G网络还将通