6G 原生 AI 架构和技术白皮书

6G 原生 AI 架构和技术白皮书（2022）中国移动研究院（CMRI） Contents1前言............................................................................................................................................12驾驶部队....................................................................................................................................22.15G 挑战智能网..............................................................................................................22.26G 无处不在的新场景智能..........................................................................................33定义和范围................................................................................................................................43.16G Native 的定义AI......................................................................................................43.26G Native 的范围AI......................................................................................................44新想法........................................................................................................................................54.1AI 服务质量(QoAIS) ....................................................................................................54.2AI 生命周期编排管理 ..................................................................................................94.3深度集成 AI 计算和通信 ...........................................................................................105新架构......................................................................................................................................125.1数据平面......................................................................................................................145.2智能平面......................................................................................................................165.3扩展控制和用户飞机..................................................................................................186新技术......................................................................................................................................206.1AI 模型选择和微调 ....................................................................................................206.2具有终端和网络的 AI 模型训练协作 .......................................................................226.3具有终端和网络的 AI 模型推理协作 .......................................................................246.4基于数字化的 AI 性能预验证双胞胎 .......................................................................267Summary andOutlook ..............................................................................................................27缩写..................................................................................................................................................30Authors.............................................................................................................................................30参考..................................................................................................................................................31 中国移动6G 原生 AI 架构和技术白皮书11前言在过去的十年中，人工智能 （ AI ） 发展迅速，在对大数据样本的非线性规律进行建模以及与环境交互的在线精确决策方面已经超越了人类智能，并在计算机视觉，自然语言处理和机器人控制领域取得了巨大的成功。AI 快速发展的原因，一方面是以深度学习和强化学习为代表的人工智能算法的突破 ； 另一方面是以 GPU 为代表的人工智能计算能力成本和普及的快速下降。自 5G 以来，AI 逐渐在移动通信网络中得到广泛应用，如网络管理层面的网络配置优化、网元层面的资源调度优化，甚至空中接口的物理层。此外，终端侧的 AI 应用也越来越多。迈向未来，6G 网络需要促进数千个行业的数字化和智能化，需要提供比云智能更低延迟和更好性能的智能服务。对于运营商而言，网络运营成本需要大幅降低，网络运维需要从本地智能场景向高水平的网络自治演进。目前，AI 应用主要基于集中式云资源。云服务器聚合大量数据，利用集中计算能力对其进行预处理，并训练和验证 AI 模型。但是，在网络中传输大量的原始数据，不仅会给网络传输带宽和性能指标 （ 如延迟 ） 带来巨大的压力，还会给数据隐私保护带来巨大的挑战。此外，由于计算能力、算法和数据的缺乏，终端侧的智能应用还有很大的提升空间。面对上述挑战，需要在网络中引入原生 AI 能力，摒弃 AI 应用的补丁模式，实现通信连接的深度融合 ，网络架构层面的计算、数据和 AI 模型，充分利用网络中的分布式计算能力和数据进行多节点之间、终端与网络之间的协调机制，实现分布式和集中处理的融合。这样，不仅可以保护数据隐私，还可以提高数据处理的效率，决策和推理的及时性以及网络节点的利用效率。本白皮书首先介绍了原生智能的驱动力和应用场景。6G 网络对原生 AI 支持的需求源于智能网络应用的现状，对高水平网络自主性、泛在智能、高价值网络服务、极致服务体验、网络安全可信性的要求。然后, 阐述了原生 AI 的定义和范围, 提出了 AI 计算能力、数据、算法和网络连接的深度融合。此外，还引入了 6G 原生 AI 的新概念，包括 AI 服务质量 （ QoAIS ），AI 全生命周期工作流程的编排，计算和通信集成以及原生 AI 和的集成。 中国移动6G 原生 AI 架构与技术白皮书2数字双胞胎提出并详细描述了原生 AI 驱动的新架构, 包括数据平面、智能平面以及扩展控制平面和用户平面, 并介绍了包括 AI 模型编排、分布式模型训练、分布式模型推理、数字孪生预验证和优化等新技术。最后对未来的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，但补丁和插件的应用模式阻碍了 AI 应用的有效性。同时，人工智能在各行各业的应用和探索，对未来网络的新基础能力提出了要求。为了实现无处不在的智能愿景，6G 网络需要构建原生的 AI 能力。2.15G 智能网络的挑战在 5G 时代，智能网络实践需要将 AI 技术与 5G 通信网络的硬件，软件，系统和流程进行集成，利用 AI 帮助通信网络实现智能规划，建设，维护和优化，从而提质增效，降低成本。AI 的利用促进了网络本身的技术和系统变革，实现了敏捷的业务创新，促进了智能网络的建设，包括云网络设备智能，网络运营智能，网络服务智能。在 5G 网络中，AI 主要用于优化通信连接和服务流程。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，网络和云是松散耦合的，只能对现有架构解决方案进行增量迭代。基于补丁和插件 AI 的 5G 智能网络实践面临的挑战如下 ：-缺乏统一的框架导致缺乏有效的 AI 性能验证和保证方法。AI 应用效果的验证是在事后进行的，因此整个端到端过程漫长而复杂，中间过程一般需要大量的人工干预。对网络的影响相对较大，因此在将 AI 应用于现有网络的过程中很难快速推广。-插件模式很难实现预验证、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, 插件模式下很难在现有网络上集中采集和标注数据, 传输和存储 中国移动6G 原生 AI 架构与技术白皮书3开销也较大 ， 导致 AI 模型迭代周期长 ， 训练开销大 ， 收敛慢 ， 模型泛化差。-在插件模式下, 计算能力、数据、模型、网络连接分属不同的技术体系, 它们之间没有定义标准化的接口和交互规则, 在管理平面上进行跨系统协作, 导致秒甚至分钟的额外延迟, 服务质量无法保证。2.26G 无处不在智能的新场景原生 AI 是指通过架构层面的原生设计模式来支持 AI 的网络 ， 而不是修补或插件模式 ， 原生设计模式的驱动力如下 ：-该网络提供无处不在的 AI 服务 ：要实现