本文来自微信公众号“ICT茶馆”，作者/掌柜。
6G让AI赋能作用更强
6G移动新网络提供泛在的智能服务。6G AI即服务(AlaaS)是通过网络(包括6G核心网、6G无线接入网和6G终端)内的连接、计算、数据、模型等资源和功能,构建分布式的高效、节能、安全的AI服务(包括AI模型训练、推理、部署等)和开放生态。
6G将为AI相关业务和应用提供高效的端到端支持,将分布式智能体智能地连接起来,以便在各行各业大规模部署Al。AI业务和应用既包括为6G网络自身性能优化提供的智能能力,即AI4NET(Al for Network),如利用端到端AI实现空口和网络的定制优化和自动化运维,提供满足多样化需求的最佳解决方案;也包括向第三方业务提供的智能能力,即NET4AI(Network for Al),如通过6G网元将具有的原生集成通信、计算和感知能力,加速云上集中智能向深度边缘泛在智能演进,为AI提供分布式学习基础设施。
6G AI服务主要面对高实时性能、高安全隐私或低综合能耗等需求,在网络内进行AI训练或推理,提供适应不同应用场景的智能能力。6G网络作为原生智能架构,通过网络内的通信、计算、数据集、基础模型等资源和功能,具备大规模分布式AI的高效训练或推理能力,为用户提供无所不在的高性能AI服务,同时降低由于超大规模AI模型相关的训练和部署导致的通信和计算开销,提供一个低碳节能的开放生态。
AI场景是指AI技术或AI资源要素发生作用的场合和情境。它可有不同的维度划分方式,例如:地理区域、环境特征、领域行业等。6G AlaaS典型场景是6G网络AI发生作用的典型场合和情境,包括但不限于工业、农业、生活、教育、医疗等不同行业和领域。
6G离不开AI
6G无线系统设计原则之一就是智慧原生原则
内涵和意义：
未来通信系统应用场景复杂多样、网络动态特性增加,亟需更高的性能和效率、部署、运维管理能力,经典的通信架构和范式难以支撑无线网络全局最优的性能。人工智能可以与网络的方方面面进行深度融合并发挥重要影响。一方面,AI技术可以利用感知和测量收集到的大量信道和环境数据辅助无线系统的设计,利用端到端AI实现空口和网络的定制优化和自动化运维。另一方面,6G无线网络将原生集成通信和AI能力,加速云上集中智能向深度边缘泛在智能演进,并为用户提供无时无刻无处不在的AI服务。
6G需要通过架构层面的原生AI设计,来满足网络AI多样化的新业务场景和网络自治化等需求,包括应用于网络自身优化和用户体验的AI能力,也包括第三方所需的各类AI服务。
技术路径
(1)基于融合的框架和机制支持网络原生AI,使能简洁网络
◎融合的智慧原生框架
从网络架构层面,6G需研究能否通过融合的原生架构来同时支持AI4NET和NET4AI,提升网络AI的运行效率。整个智慧原生框架包括编排管理、协同控制、四要素功能(连接、计算、数据、算法)、异构资源和安全功能等。针对该框架对RAN网络的影响,应包括:协同控制、四要素功能、及异构资源等。其中,异构资源是指RAN网络中的频谱、算力、连接、数据等基础资源;四要素功能是指在RAN网络中实现各异构资源相对应的控制功能;协同控制功能是指在四要素功能的基础上,在RAN网络中构建AI服务或任务的生命周期管理机制,并对支撑AI服务或任务的异构资源进行协同调度和控制,实现QoS可保障。通过在RAN实现上述功能,使能任务机制成为智慧原生的技术底座。
◎融合的LCM机制
(2)共享的AI软硬件资源,使能高效网络利用不同业务的错峰效应,“资源共享”能够以更小的成本和代价获得更优的资源利用率和性能。具体包括:
◎不同AI实例间共享AI资源
6G系统多个AI实例通过共享AI资源,从而提升AI资源利用率和AI运行效率。当新增AI实例时,复用已有的AI资源,无需新增AI资源,提升了AI功能的兼容性。当某一时刻AI资源充足时、单一AI实例可以使用全部资源,缩短AI推理或训练时间。其中,AI资源包括硬件资源和软件资源(硬件资源包括图形处理器、神经网络处理器、张量处理器、专用集成电路等;软件资源包括AI框架、算法等)。从方案层面,需考虑多实例抢占资源时,如何为不同实例合理地分配资源。
◎Modem和手机共享软硬件架构
针对6G终端,随着AI的普及,手机通用硬件的AI软硬件能力将大大提升。相比较modem集成的AI软硬件能力,手机通用的AI能力更强,若基于AI的6Gmodem应与基于AI的应用处理共享一个基于AI的GPU/NPU软硬件架构,结合融合的LCM机制,使能基于共用GPU/NPU算力资源的6G modem的AI模型运行。从方案层面,需研究modem与手机间的接口,使能modem请求和使用手机的通用硬件资源,以完成网络AI任务;反之亦然。
(3)分布式的AI协同机制,使能更优网络
基于实时性和数据隐私等因素的考虑,6G系统还需支持分布式AI,协同节点间通过分享各自的算力、数据、模型等信息,获得更为优异的性能。具体包括:
单节点跨层协同
域内多节点协同
域间多节点协同
AI将被大量应用于6G终端
对新型终端的支持是推动网络能力快速发展和升级的重要因素。随着科技的进步,终端设备的能力不断增强,形态更加多样化。新型的终端可以是具有感知能力的终端,基于通信和感知的融合,利用通信信号实现对物体位置和速度的感知、图像识别、温度感知、健康监测等。
新型的终端还包括无源的、极低成本的终端,甚至包括具有感知能力的无源终端,这些新型终端将推动网络提供更多元的业务服务。
人工智能技术将被大量应用于6G终端中,终端将具有更高的自我学习、自我认知能力来处理更大量的信息。具备AI能力的终端和网络各节点均可以参与AI的训练和推理,从而训练出泛化能力强、精确度高的AI模型。更加智能化、自主的的终端,在网络的使用上更加自主及高效。
各类沉浸式终端以及交互技术,与网络协同将为亿万用户提供极致的交流和互动体验。
利用VR终端可以带来沉浸式共享空间,听声辨位,眼对眼交流,协同展示和设计等功能。利用裸眼3D可以带来真人大小数字分身,眼对眼交流,多视角观察等极致的通话体验,其在交流过程中产生出屏和入屏的视觉效果,可以让屏幕对端的人看起来有体积、深度和阴影,增强了画面的真实感和立体感,如同坐在自己面前一般真实。以AR终端为载体,网络可以为大语言模型(LLM)和用户之间建立实时的环境感知+内容智能生成(基于AIGC)和呈现通道,为用户带来全天候的户外个人智能助理业务,涵盖用户的驾驶、旅行、健康和教育等各类生活场景,从而帮助ToB用户激发创新能力、提高效率和缩减差旅成本等,为ToC用户带来个性、有趣、极致、无障碍的业务体验。应针对已经部署的实时通信系统(如IMS)的架构、协议等进行技术升级改造或者全新设计,通过上述新技术,支持革命性的沉浸式业务体验。
沉浸式通信与传统通信方式在终端类型、使用习惯、会话建立、媒体流传输等方面的差异,对于网络提出了全新的能力要求,包括低成本/低功耗的实时音视频连接能力,具备对多个同源流的高速传输和高效同步能力,支持灵活的“插件式”媒体扩展能力,分离式媒体渲染能力,内容智能生成能力等。
