英国SPF报告：人工智能用于频谱管理

委托方： 27th2025年2月 执行摘要 机会领域 人工智能在频谱管理中的潜力巨大。在接下来的章节中，我们将探讨一系列用例，突出其可能的影响、可行性和价值实现时间。我们考虑： 授权申请在分配新许可证时，提高评估对现有企业影响的有效性和一致性。 旨在为利益相关者解锁更多频谱可用性。 人工智能（AI）正蓄势待发，革新频谱管理，为关键资源稀缺问题提供强大解决方案。最大化创新以实现频谱高效和最优利用，是英国通讯管理局（Ofcom）在频谱管理中的优先事项。通过频谱共享、基于预测的决策以及自动化干扰控制，AI能够显著提升英国频谱的价值实现。 •AI用于动态频谱分配，预测和防止竞争源之间的干扰，以及利用任何空闲频率•基于机器的决策制定技术，用于政策制定和工作量减少。 •用于自动许可证申请审查的语言模型以提高效率•使用机器学习（ML）来预测与优化器（如Gurobi）耦合的干扰，以实现最大可能的覆盖。•用于开发面向人工智能驱动建模的有效利用与覆盖率指标的特征提取方法 AI用于模拟信号传播使用公共数据集分析以提供可操作的 英国在实现频谱利用和分配效率提升方面面临重大挑战，这源于无线服务需求的增长以及最大化频谱社会经济价值的需要。频谱管理是政策、技术和利益相关方利益之间谨慎平衡的结果。 关于频谱效能和政策方面的见解 主动监控与合规 通过数据收集和利用的最佳实践，以提高内部效率并实施主动的针对性监控 •覆盖范围和信号传播建模以提升频谱利用率•共享技术的测试以推动创新应用•数字孪生，用于改进政策决策和技术采用 •实验性设计方法用于许可证违规检测•传感器布局的自动化设计，以应对干扰和覆盖目标•异常检测方法用于自动标记可疑活动 主要挑战 混合方法，将人工智能与常规方法相结合，被应用于某些当前的AI频谱应用中。几种人工智能技术也可能被组合起来，以获得最佳解决方案和最大用户案例效益。 在管理频谱方面面临的挑战，凸显了在平衡竞争性需求的同时促进创新接入所涉及的复杂性，包括： 频谱共享与干扰管理为预防和减轻干扰，围绕频谱共享机会提供更好的决策支持，这 •推动改进型、经济实惠的连接性 •监测许可证和合规性 创新与采纳 •管理共享频谱中的干扰 该领域中的创新步伐迅猛。人工智能领域的创新要求持续更新监管程序以保持同步。通过具有人类监督的可解释和经验证的人工智能系统建立信任至关重要。尽管全面的人工智能监管仍在发展中，但其基础建立在五个关键原则之上：安全性、鲁棒性、公平性、问责制和可争辩性。1 • 定义高效的共享框架 • 通过数据解锁公共补贴的有效分配。 为利用人工智能进行频谱管理优化，英国通讯管理局（Ofcom）及其他监管机构必须收集和维持高质量输入数据，该报告对此进行了探讨。在对拟议的人工智能技术进行彻底的成本效益分析（CBA）是必要的，以便在实施前评估其潜在影响和价值，为此，我们强调了CBA的关键输入。 受英国频谱政策论坛委托进行此项研究，史密斯研究所和Spectrivity凭借在跨行业AI应用方面的世界级专业知识和第一手的英国频谱管理经验，致力于推动创新和组织效率提升。我们识别出AI在积极影响频谱格局方面的关键应用场景和机遇。 一般来说，人工智能系统的培训成本很高。然而，通过迁移学习微调现有或开源模型，并结合数据增强的生成技术，可以降低这一开支。随着模型从新数据中学习，人工智能应用所释放的价值会随着时间的推移而增加。为了提高人工智能在频谱管理方面的效率，精心策划和维护高质量数据至关重要。必须制定并有效执行策略，以频繁更新系统中的最新频率分配、许可和合规数据，从而实现最大效益。 4 Ofcom的建议和机遇 4.2294.3304.4324.5334.6344.7354.1 用于许可应用的AI 27AI用于监控和合规AI用于频谱共享和干扰管理AI用于合成数据和国际化数据的洞察。Simulation射频环境的数字孪生建议汇总表 2 当前频谱管理：背景与挑战 3 2.382.1 英国频谱管理 32.5 频谱管理的未来 132.2 政策与优先事项 52.4 人工智能在频谱管理方面的机遇 10频谱管理挑战 5 输入项用于成本效益分析 37 3 用于频谱管理的有前景的人工智能技术 14 5.1目标375.2 CBA 的建议方法385.3 主要挑战395.4 考虑CBA输入对AI推荐的影响40 3.3203.1 人工智能技术简介 153.4 人工智能技术的优势 253.2 当前AI在频谱管理中的应用 17全球试验和研究 6 人工智能的步伐、素养与监管 43 744结论 1 引言 追求。为了从人工智能中获得变革性和持续性的益处，组织必须获取和维护相关数据。我们讨论了监管机构在数据利用方面的选择，其中包括通过国家数据图书馆利用公共数据的机遇。6除此之外，我们强调有前景的技术，以实现数据稀疏情况下的AI应用场景。 计划支持人工智能创新，以“使英国成为全球人工智能领导者”5。“这些措施包括：解锁公共数据以用于训练人工智能系统，以及设立专门的“人工智能增长区”，并对数据中心实行快速审批规划。将签订数十亿英镑的合同，以建设公共“计算”能力，目标是在未来五年内将其提升二十倍。” 频谱是一种有限的资源。我们对无线技术的需求似乎无穷无尽。在这种张力中，电信面临着一个根本性的挑战——人工智能（AI）可能持有解决这一问题的关键。随着英国面临无线连接需求的日益增长，改变频谱管理格局的需求日益紧迫。 无线技术正在发展，存在许多竞争性应用，这意味着对频谱的需求正在增加。对频谱的访问管理对于可靠的通信至关重要。然而，频谱已经高度拥挤，许多频率需求旺盛，这可能导致拥堵和干扰。传统管理方法通常过于僵化，无法快速适应现代网络的动态需求。这导致频谱的某些部分未被充分利用，而另一些部分则负担过重。新频谱密集型技术的出现威胁要使当前的管理方法达到极限。 自动化耗时的事务性后台工作——所有这些都已在奥夫科姆（Ofcom）的掌控范围内。 在本研究中，我们绘制了人工智能在频谱管理领域的全球现状。我们描述了可能解锁数据驱动决策频谱管理的数据驱动工具和算法。我们识别了具有重新构想现有英国频谱流程潜力的成熟和新兴人工智能技术。对于这些技术，我们考虑了实施和采用的实用性。这包括评估监管、运营和数据要求的可行性，并建议未来成本效益分析中需考虑的输入，以帮助监管机构和/或组织评估将潜在人工智能技术应用于频谱管理的可行性。 人工智能是指能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统，例如推理、学习和决策。在本研究的目的下，我们将人工智能定义为利用数据做出智能决策的能力。术语“人工智能”和“机器学习”通常被互换使用。广义而言，人工智能描述了表现出智能的各种机器，而机器学习（ML）是人工智能的一个子集，涉及使用计算算法从数据中学习模式并指导决策。 “人工智能”一词现已成为日常对话的一部分。这种广泛的熟悉感可归因于其发展的步伐以及人工智能日益融入日常生活的方方面面，从虚拟助手到搜索引擎再到社交媒体。许多人尤其熟悉生成式人工智能和大型语言模型（LLMs），例如OpenAI的ChatGPT、Google Gemini和Anthropic的Claude。这些工具可以生成类人的文本并协助完成许多任务，使人工智能对普通大众更加易于获取和实用。 首先需要清洁、机器可读且高质量的数据，才能在数据中学习有意义和有价值的模式。数据的可用性也影响着组织能够应用的 AI 场景。 2024年3月，国家审计署报告称，在被调查的英国政府机构中，70%正在试点和规划人工智能用例。4总理最近宣布了一项雄心勃勃的 动态决策和适应实时条件是人工智能的核心。它是一项为管理复杂系统（如频谱分配）而储备的工具。人工智能依赖于数据。频谱管理本质上富含数据——使用数据、干扰数据、性能数据——因此为人工智能优化资源使用、降低干扰和提升网络性能提供了丰富的可能性。 据估计，到2035年，人工智能可能为英国经济贡献超过5万亿英镑。2, 英国政府的AI机遇行动计划旨在利用这项新技术来提升公共服务水平、提高生产率并促进经济增长。3：AI的迅速发展为实现更高效频谱管理、通过数据驱动政策制定实现更大频谱利用率提供了许多可能性， 2当前频谱管理：背景与挑战 这些与DSIT的总体目标“通过世界一流的科学研究加速创新、投资和生产力的提升，以确保新技术和现有技术在英国安全发展并部署，并为其公民利益推动现代化的数字政府。8理解AI技术的快速发展，并将其应用于各个领域，显然与政府的更广泛政策相一致。 管理频谱是政策、技术和利益相关者利益之间谨慎平衡的结果。作为一种有限的资源，频谱需要精心管理以最大化社会和经济效益，同时确保在用户之间进行高效分配。为了探索人工智能如何改变频谱管理，理解当前的格局至关重要——从其治理结构（通过科学与创新技术部（DSIT）和英国通讯管理局（Ofcom）进行）到频谱分配、许可和共享的实际挑战。理解这个生态系统——其利益相关者、流程和挑战——为探索人工智能在未来几年如何增强和改变频谱管理实践提供了必要背景。 Ofcom的频谱路线图（2022）11描述了其整体愿景的四个主题： •无线连接：每个人无论何时何地使用的无线通信持续改善。 •获取适当的频谱：具有特殊需求的企业、公共部门和其他组织将能够获取适合其使用的正确无线通信或频谱选项。 通信办公室（Ofcom）是英国频谱管理的主要机构。它负责授权频谱接入，并制定频谱使用规则。9. 虽然Ofcom负责在英国管理民用无线电频谱的使用，但公共部门的使用通常由相关的政府部门管理。政府部门——尤其是国防部（MOD）、内政部（HO）和交通部（DfT）——是英国频谱的主要使用者。大约52%的英国频谱被公共部门使用。 •灵活性：增加频谱使用的灵活性以支持创新，并确保持续使用的适当保证。 •效率：频谱使用效率的持续改进。 2.1 英国频谱管理 科学、创新和技术部（DSIT）是频谱政策的牵头部门，负责审查法律框架并为英国频谱管理制定战略方向。DSIT 2023年频谱声明7定义了四项关键管理原则： Spectrum Roadmap中概述的未来工作领域主要主题包括：评估新技术和网络融合对频谱政策的影响，支持无线创新和共享（例如通过频谱“沙盒”），以及改进可用于频谱管理的数据库。这些领域中的每一项都为基于人工智能的提升提供了机遇。 政府用户与英国通讯管理局（Ofcom）之间存在着紧密的合作关系。跨部门机构在此过程中发挥着关键作用，例如频谱委员会、公共部门频谱释放（PSSR）计划以及中央管理部门（CMU）。公认频谱接入（RSA）的概念促进了公共部门频谱的交易。10然而，在公共部门有权使用共享频谱与共享频谱权主体之间找到适当平衡方面仍存在挑战。 1. 频谱是一种战略资产，也是实现一系列政府政策目标的重要支撑。 频谱管理应促进创新与投资，同时兼顾以消费者为中心的成果。 3. 频谱管理应确保高效和最佳使用，并应与实际使用情况相联系，用户应在适当情况下被授权做出决策。 在探讨这些之前，理解频谱管理政策和优先事项至关重要，包括关键利益相关者的作用以及高效利用的必要性。在实践中，这涉及许可、监测、共享框架及其他诸多流程。理解这些方面至关重要，因为它们塑造着分配和使用，影响着国内及国际通信。 4. 频谱管理应自身充分利用创新，同时支持使用频谱的服务进行创新。 2.2 政策与优先事项 英国频谱管理遵循更广泛的国际框架，该框架规范了不同利益相关方之间的频率分配。频谱不受国界限制，因此需要在国家和跨国家层面进行管理。许多决策通过世界无线电通信大会（WRC）等组织在各国之间做出。英国通信管理局（Ofcom）代表英国在国际机构（如国际电信联盟、CEPT和欧盟频谱政策机构）的频谱讨论中发言。 在这些讨论中，合作与安全之间存在着一个关键性的平衡。在某些频段中，频谱共享本身具有天然的困难，例如，由于北约的军事行动，北约频段受到保护。英国易受地缘政