人工智能（Artificial Intelligence）在最近十年发展迅猛，在挖掘大数据样本的非线性规律，与 环境交互的在线精准决策等领域快速超越了以人工为主的专家经验（Human Intelligence）模式，在 计算机视觉、自然语言处理、机器人控制等领域取得了巨大的成功。一方面由于以深度学习、强化学 习等为代表的人工智能算法能力的突破；另一方面以 GPU 为代表的人工智能算力成本的快速下降和 普及，在未来的十年的市场占有率有可能会超越 CPU，也加速了这一趋势。
随着 ICT（Information and Communications Technology）技术的不断融合，网络正朝向深 度 IT 化方向发展。在 5G 网络的演进过程中，AI 技术开始应用在无线网络信道估计，基站节能减排[1] 和网络运维等领域。应用方式主要还是以云端智能为主，在云端汇聚大量的数据，利用集中的算力对 数据进行预处理，AI 模型训练和验证等。但是在网络中传输大量的原始数据，一方面对传输带宽压力 大，另一方面对于数据隐私保护也会带来很大的挑战。
3GPP 定义了 NWDAF 支持网络数据的收集和 处理，有利于在网络架构中引入 AI 相关的功能。然而当前的网络和 AI 技术的结合仍处于初级阶段。
AI 叠加在网络之上，AI 在网络中发挥的作用散落在网络不同的功能点，其主要目标是利用 AI 提升网 络的性能，运营和价值。
未来 6G 网络的作用之一是基于无处不在的大数据，将 AI 的能力赋予各个领域的应用，创造一个 “智能泛在”的世界。6G 应在 5G 基础上全面支持整个世界的数字化，网络要助力千行百业的数智化 转型，需要满足和提供相比云端智能实时性更高，综合能耗和安全隐私更优的智能化服务[2]。同时， 网络运营维护也需要从局部的智能化运维向高水平的网络自治演进。这些都迫切要求网络与 AI 技术更 紧密的结合，将 AI 能力通过网络架构的革新深度内化到网络中。为此，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。通过在 6G 网络架构的设计中充分考虑 AI 的算法，算力和数据以及网络连接等诸多要素，6G 将 成为融合连接和算力的新型基础设施，从而极大提高 AI 资源的使用效率并使 AIaaS（AI as a Service）成为可能，AI 能力在网络中无处不在、无孔不入，并像人体的大脑和神经网络一样，以分 布式或集中的方式随时随地按需提供给网络自身及第三方，实现智慧的泛在可得、全面赋能万事万 物。
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