（2022）6G无线内生AI架构与技术白皮书中国移动通信有限公司研究院 目录1前言.........................................................................................................................12驱动力.....................................................................................................................12.15G网络智能化面临的挑战......................................................................22.26G智慧泛在新场景..................................................................................23定义和内涵.............................................................................................................33.16G内生AI的定义....................................................................................33.26G内生AI的内涵....................................................................................34新理念.....................................................................................................................44.1AI服务质量（QoAIS）...........................................................................44.2AI全生命周期编排管理...........................................................................74.3AI计算与通信深度融合...........................................................................85新架构...................................................................................................................105.1数据面......................................................................................................115.2智能面......................................................................................................125.3扩展的控制面和用户面..........................................................................146新技术...................................................................................................................156.1AI模型的选择与再训练.........................................................................156.2终端与网络协作的AI模型训练............................................................166.3终端与网络协作的AI模型推理............................................................186.4基于网络数字孪生的AI性能预验证技术............................................197总结与展望...........................................................................................................21缩略语..........................................................................................................................23编写人员......................................................................................................................23参考文献......................................................................................................................24 中国移动6G内生AI架构与技术白皮书11前言人工智能（ArtificialIntelligence）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方面快速超越了以人工为主的专家经验（HumanIntelligence）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。究其缘由，一方面得益于以深度学习、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，也加速了这一趋势。从5G开始，人工智能在移动通信网络中逐渐得到了广泛的应用，比如从网管级别的网络配置优化到网元级别的资源调度优化，甚至空口物理层的智能化，此外终端侧的智能化应用也越来越多。面向未来，6G网络需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、性能更优的智能化服务。对于运营商而言，需要大幅降低网络运营成本，网络运营维护需要从局部的智能化运维向高水平的网络自治演进。目前的人工智能主要是以云端智能为主，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，一方面会对网络的传输带宽带、性能指标（比如时延）来巨大压力，另一方面对数据隐私保护也会带来很大的挑战。此外终端侧的智能化应用由于算力，算法模型，数据等不足，目前还有较大的提升空间。面对以上挑战，在网络中引入内生AI的能力，摒弃外挂AI打补丁的方式，在架构层面实现通信连接、计算、数据和AI算法模型的深度融合，充分利用网络中分布式的算力和数据，引入多节点间以及终端与网络间协同机制，实现分布与集中处理的融合。这种方式一方面保护了数据隐私，另一方面也提升了数据处理效率、决策推理的实时性和网络节点的利用效率。本白皮书首先介绍了内生智慧的驱动力和需求场景，从现有网络智能化现状，到6G时代对网络高水平自治、智能普惠、高价值的新型业务和极致业务体验、网络安全可信等的需求出发引出内生AI。然后阐述了内生AI的定义和内涵，提出了AI算力、数据、算法与网络连接功能的深度融合。接下来从AI服务质量、全生命周期编排、计算与通信融合、与数字孪生的融合几个方面介绍了6G内生AI的新理念；随后详细介绍了内生AI驱动的新架构，包括数据面、智能面和扩展的控制面和用户面，和新技术，包括模型编排、分布式模型训练、分布式模型推理、数字孪生的预验证和优化，最后对后续研究方向进行了展望。2驱动力人工智能技术在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，面向智慧泛在的未来愿景，6G网络需要具有内生AI能力。 中国移动6G内生AI架构与技术白皮书22.15G网络智能化面临的挑战5G时代，网络智能化需要将AI等智能化技术与5G通信网络的硬件、软件、系统、流程等融合，利用AI等技术助力通信网络实现规划、建设、维护、优化、运营流程智能化，达到提质、增效、降本的效果，促进网络自身的技术和体系变革，使能业务敏捷创新，推动构建智慧网络，包括云网设备智能、网络运营智能、网络服务智能。5G网络智能化主要面向通信连接及服务过程中进行优化，虽然引入了服务云，但由于5G架构、协议功能和流程已经定型，只能在现有架构方案上做增量迭代，网络和云的融合偏松耦合。5G网络智能化大多使用外挂AI的模式，基于外挂设计的AI应用，一般是采用打补丁等方式进行，面临如下的挑战：-缺乏统一的标准框架，导致AI应用缺乏有效的验证和保障手段，AI应用效果的验证是在事后进行，这样端到端的整体流程长并且很复杂，中间过程一般需要大量的人力介入，对现网的影响及改动也比较大，这导致了目前AI在应用到现网的过程中难以迅速推广。-外挂模式难以实现预验证、在线评估和优化的全自动闭环。AI模型训练通常需要准备大量的训练数据，外挂模式下现网集中采集标注数据困难，传输及存储开销也大，导致AI模型迭代周期较长，训练开销较大、收敛慢、模型泛化性差等问题。-外挂模式下，算力、数据、模型和通信连接属于不同技术体系，体系间并未定义规范的接口和交互规则，对于跨技术域的协同，只能通过管理面拉通进行，通常导致秒级甚至分钟级的时延，服务质量也难以得到有效保障。2.26G智慧泛在新场景内生AI是指在架构层面通过内生设计模式来支持AI，而不是叠加或外挂的设计模式。对于内生设计模式的驱动力，主要包括如下几个方面：-网络提供泛在AI服务：面向智慧泛在的未来愿景，6G网络需助力千行百业的数智化转型，实现“随时随地”智能化能力的按需供应。相比云服务供应商，6G网络需提供实时性更高、性能更优的智能化能力服务，同时提供行业间的联邦智能，实现跨域的智慧融合和共享。另一方面，由于终端存在大量数据，终端的计算能力也越来越强，考虑到数据隐私需求，需要内生智能协同网络和终端的算力、通信连接和算法模型等资源，比如算力卸载、模型编排等，为2C客户提供极致业务体验和高价值新型业务。-AI为网络优化提供服务：6G网络需实现高水平自治和安全可信。目前网络自治水平不高（自动驾驶网络等级约为2.2级），需要引入网络内生AI能力支持实现对运营商和用户意图的感知和实现，实现网络的自我设计、自我实施、自我优化、自我演进，最终实现网络的高水平自治。此外未来网络将承载更多样化的业务，服务更多的应用场景，承载更多类型的数据，因此网络将面临大量新的、复杂的攻击方式。基于内生AI的安全能力在6G网络的各环节嵌入，实现自主检测威胁、自主防御或协助防御等。从以上驱动力分析可以看出，6G网络除了满足基本的通信需求之外，还需要考虑计算、数据、模型/算法等多方面的融合，即6G需要通过架构层面的内生AI设计，来满足网络 中国移动6G内生AI架构与技术白皮书3AI多样化的新业务场景和网络自治优化等需求，包括应用于网络自身优化和用户体验的AI（如用