边缘内生智能白皮书2024全球6G技术大会

1/90摘要边缘计算作为下一代无线网络的关键技术，推动了网络与计算设施的边缘化。更加靠近用户终端的边缘服务器可使得业务的服务时延大大降低，并能够应对不断涌现的新型场景。同时，人工智能的迅速发展对边缘计算的性能提升具有显著推动作用，有助于边缘计算设备应对急剧增加的边缘侧数据。因此，可将边缘数据的计算本地性和人工智能的强计算能力相结合，即边缘智能，来增强边缘侧的数据处理能力，提高无线通信系统的整体性能，并改善用户的服务体验。边缘智能近年来研究火热并处于快速发展阶段，因此本白皮书旨在分析当前边缘智能的研究进展。主要包括：（1）6G边缘智能网络和基础设施：首先分析面向6G网络的边缘内生智能架构；然后对边缘智能算力基础设施进行介绍，包括边缘智能硬件和云平台；最后描述边缘智能网络基础设施，包括边缘智能接入网和核心网。（2）边缘内生智能的关键技术：从模型轻量化、边云协同智能、边缘智能化部署和深度边缘节点这几个方面分别进行介绍，并对无线联邦学习中的边缘智能进行详细的讲解，包括联邦学习中的模型稀疏化和模型量化。（3）边缘内生智能应用：分析智慧交通、智能制造和智能节能等面向边缘内生智能的典型应用。 2/90目录1.引言................................................................................................................................................41.1背景......................................................................................................................................41.2边缘计算与边缘内生智能发展概述.................................................................................41.3边缘内生智能的重要性.....................................................................................................52.6G边缘智能网络和基础设施......................................................................................................72.1面向6G的边缘内生智能架构..........................................................................................72.1.1架构整体概述..........................................................................................................72.1.2内生智能面的设计与实现......................................................................................82.2边缘智能算力基础设施...................................................................................................112.2.1边缘智能硬件........................................................................................................112.2.2边缘智能云平台....................................................................................................192.3边缘智能网络基础设施...................................................................................................282.3.1边缘智能接入网....................................................................................................282.3.2边缘智能核心网....................................................................................................363.边缘内生智能的关键技术.........................................................................................................433.1模型轻量化.......................................................................................................................433.1.1剪枝........................................................................................................................443.1.2知识蒸馏................................................................................................................453.1.3量化........................................................................................................................473.1.4NAS.........................................................................................................................483.2边云协同智能...................................................................................................................493.2.1联邦学习................................................................................................................493.2.2分割学习................................................................................................................513.2.3模型分割................................................................................................................523.3无线联邦学习中的边缘智能............................................................................................543.3.1无线联邦学习........................................................................................................543.3.2联邦学习中的模型稀疏化....................................................................................573.3.3联邦学习的模型量化............................................................................................603.4边缘智能化部署...............................................................................................................633.4.1无线侧智能化驱动力............................................................................................633.4.2智能化部署............................................................................................................633.4.3算力部署................................................................................................................663.5深度边缘节点...................................................................................................................673.5.1深度边缘节点的无线网络可编程........................................................................693.5.2深度边缘节点的网元融合....................................................................................693.5.3深度边缘节点的跨域AI设计..............................................................................724.边缘内生智能应用.....................................................................................................................754.1智慧交通...........................................................................................................................754.1.1智慧交通边缘计算