6G网络内生AI网络架构十问.pdf

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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