电信领域大规模AI：创新、可扩展性与数字体验升级路线图

——基于《电信领域大规模AI：创新、可扩展性与数字体验升级路线图》白皮书 iGroup中国IEEE数据库团队2025年7月 目录 前言：.............................................................................................................................................................3LARGE-SCALE AI...............................................................................................................................................4LARGE TELECOM MODELS................................................................................................................................4LARGE-SCALE AI IN TELECOM...........................................................................................................................5LARGE TELECOM MODELS ARCHITECTURES & DEPLOYMENT...........................................................................6DATASETS........................................................................................................................................................7EVALUATION BENCHMARKING OF LARGE TELECOM MODELS.........................................................................8A LOOK INTO THE HARDWARE ADVANCEMENT & REQUIREMENTS.................................................................8APPLICATIONS AND USE-CASES.......................................................................................................................9LTMS FOR NETWORK PLANNING...................................................................................................................10LARGE TELCO MODELS: NAVIGATING REGULATORY AND ETHICAL COMPLEXITIES........................................11 前言： 生成式人工智能（AI）作为一种新兴前沿技术，正在重塑未来蜂窝网络的AI格局。它通过将高级智能与革命性用户体验相融合，为通信领域带来全新范式。尤其在向6G系统演进的过程中，其原生AI网络设计面临诸多固有挑战，需要创新解决方案以实现实时网络编排、智能决策和自适应动态配置。与此同时，6G所设想的用户体验日益复杂，传统无线技术和常规AI方案已无法满足其高阶需求。凭借在多领域展现的颠覆性影响，生成式AI具备巨大潜力应对这些挑战。其卓越能力体现在：管理复杂任务、自主运行，并能无缝适应超出训练场景的新环境。值得注意的是，生成式AI为电信和蜂窝网络提供了跨越6G系统鸿沟的变革性机遇，推动行业进入一个系统与用户层面全面创新的新时代。本质上，生成式AI引入电信领域主要通过一类称为大型电信模型（LTMs）的大规模AI模型实现。这些LTMs专为适配电信生态系统需求而设计，旨在将通用大规模AI模型的能力转化为电信场景的解决方案。《电信领域大规模AI：创新、可扩展性与数字体验升级路线图》白皮书首先阐释LTMs及其在无线接入网（RAN）与核心网中的独特作用，进而延伸讨论以下关键领域。 Fundamentals of large-scale AI：解析构成大规模AI的生成式架构与模型，涵盖多模态训练数据处理、预训练与微调技术、对齐技术（如基于人类反馈的强化学习RLHF）及网络部署策略等前沿趋势。 From large-scale AI models to LTMs：突破现有大规模AI模型在电信领域的局限性，通过理论层面的必要改造预见LTMs的诞生。 LTMs for physical and MAC layer designs：涉及资源分配、频谱管理、信道建模和移动性管理等核心问题。 LTMs for network management and optimization：覆盖开放无线接入（O-RAN）等新兴框架中的自适应监控与控制，并强调结合强化学习（RL）实现以用户为中心的网络优化。 DatasetsforLTMs：通过电信专用数据集支持LTMs的部署，并提供基准测试和评估框架来衡量LTMs的性能表现。 HardwareadvancementsandrequirementsforLTMs：重点关注高性能计算平台在加速LTM部署中的作用，以及无线接入网(RAN)与AI的融合如何助力LTMs在未来蜂窝网络中的应用。 NewusecasesandapplicationsofLTMs：基于边缘的分布式LTM框架、LTMs中联邦学习的新方法、结合强化学习(RL)的LTM交互、基于意图的LTM管理等。 RegulatoryandethicalconsiderationsforLTMs：强调数据治理和问责制是确保LTM可信运行的关键考量因素。 Industryinsightsintolarge-scaleAImodelsandLTMs：当前行业趋势和进行中的项目、大型行动模型和终端生成式AI模型、最新模型突破如TelecomGPTLTM面临的现实挑战，如解码速率限制和大模型规模等。 StandardizationactivitiesandLTMroadmap：讨论通过区域性组织的专题小组推动LTMs发展的关键工作，同时通过明确LTMs在网络基础设施、网络管理和业务运营中的角色，并制定相应的时间表.来设定LTM的发展路线图。 本期特刊将整合IEEE Xplore资源，为您带来基于《电信领域大规模AI：创新、可扩展性与数字体验升级路线图》白皮书的相关文献特刊。 Large-Scale AI 检索链接：https://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?newsearch=true&queryText=Large-Scale%20AI 相关文献推荐： 1.Overview and Trend ofLarge-scaleModel Deployment Mode 概览：本文主要讨论了在选择大规模模型部署模式时需要考虑的关键因素，包括计算需求、网络带宽和延迟、计算资源、部署成本、可扩展性和可维护性、安全性和隐私问题。文章介绍了不同的部署模式，如集中式部署、分布式部署和边缘计算部署，并重点分析了边缘计算部署模式的趋势及其在特定行业中的应用。同时，文中还探讨了大规模模型在部署过程中面临的挑战，如模型复杂性、数据集规模和多样性、网络带宽问题以及数据安全和隐私保护等。此外，文章提供了一些关于未来研究方向的见解。 2.PANNs:Large-ScalePretrained Audio Neural Networks for Audio Pattern Recognition 概览：本文主要探讨了使用预训练音频神经网络（PANNs）进行音频模式识别的研究。首先，介绍了音频标记和各种卷积神经网络（CNN）的应用。然后，提出了一种新的体系结构Wavegram-Logmel-CNN，并展示了其在AudioSet标记任务中的卓越表现，达到0.439的平均精确度（mAP），超越了之前的最佳系统。文章还探讨了PANNs在不同音频模式识别任务中的迁移学习能力，并对数据处理技术（如数据平衡和数据增强）进行了介绍。最后，展示了实验结果并得出结论。 3.InternImage: ExploringLarge-ScaleVision Foundation Models with Deformable Convolutions 概览：本文主要介绍了一种新的大规模卷积神经网络基础模型——InternImage，该模型通过可变形卷积（DCN）和一系列定制的基本模块、堆叠策略及缩放规则，能有效地扩展到大规模参数和数据上。相较于当前的视觉变换器（ViTs），InternImage在多种视觉任务上表现出色，甚至在某些情况下超过了ViTs的性能。 LargeTelecomModels 检索链接： https://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?newsearch=true&queryText=(Scalable%20OR%20Large)%20Telecom%20Models 相关文献推荐 1.Machine Learning forLarge-Scale Optimization in 6G Wireless Networks 概览：本文主要探讨了在6G无线网络中，机器学习在大规模优化问题中的应用。文章首先总结了与语义感知优化相关的挑战，接着介绍了多种机器学习技术（如算法反卷、分支定界学习、图神经网络、深度强化学习等）及其在解决不同类型优化问题中的适用性。文中还分析了这些技术的优缺点，并探讨了它们在6G网络中的实际应用及理论基础，旨在为读者提供关于如何有效利用机器学习技术进行无线网络优化的深入见解。 2.LargeGenerative AIModelsforTelecom: The Next Big Thing? 概览：本文主要探讨了大型生成性人工智能模型（Large-GenAI-Models）在电信领域的重要作用及其应用潜力。文章首先介绍了多种生成模型（如DALL-E3、CLIP、GPT-4V等）及其在图像和文本生成中的应用，并阐述了如何利用这些模型提升无线网络的感知和传输效率。接着，文章定义了一个新术语“Large-GenAI-Models”，强调这些模型在网络设计、优化和操作中的关键作用，同时讨论了它们在未来6G网络中的应用前景。此外，文章还强调了解释性在电信行业中的重要性，提出了实现多智能体生成AI无线网络的三种关键研究视角，如语义通信和知识建模。最后，文章展望了如何通过这些大型生成模型实现自我演化的无线网络。 3.LargeLanguageModelsforTelecom: Forthcoming Impact on the Industry 概览：本文主要探讨了大语言模型（LLMs）在电信行业的潜力、当前能力和局限性。文章详细分析了LLMs的自然语言处理能力、知识检索以及