作者：Sarah Lesalva 是德科技6G產(chǎn)品市場總監(jiān)

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6G 系統(tǒng)將普遍采用人工智能（AI）和機器學習（ML），協(xié)助技術(shù)人員完成從物理層設(shè)計到網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的各項任務(wù)！

復雜的無線網(wǎng)絡(luò)，每天生成海量的數(shù)據(jù)。隨著技術(shù)的更新迭代，復雜度更是在不斷增加。大量的數(shù)據(jù)集和與日俱增的復雜度使無線網(wǎng)絡(luò)成為理想的AI應(yīng)用的目標。

隨著技術(shù)達到一定的成熟度，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural networks）和機器學習（ML）的強大力量和潛力，人們正在獲得有關(guān)AI的第一手經(jīng)驗。兩個重要的例子：一個是生成式AI （Descript AI）-- 一個使用AI和ML來轉(zhuǎn)化人類語言的軟件應(yīng)用；另一個是ChatGPT, 是使用大量數(shù)據(jù)訓練的能生成類人文本的大語言模型（Large Language Model）。這兩個例子都表明，當AI經(jīng)過了海量數(shù)據(jù)訓練后如何就一個復雜的問題，給出一個優(yōu)化的答案。

作為一個工具，AI的核心優(yōu)勢在于它的優(yōu)化復雜場景的能力，而無線網(wǎng)絡(luò)的復雜應(yīng)用場景恰好使其成為適合AI優(yōu)化的對象。

在5G網(wǎng)絡(luò)中正在如何利用AI？

隨著5G的成熟，AI與ML正在被3GPP引入并加以研究。這些AI應(yīng)用，主要集中在空口研究，包括降低網(wǎng)絡(luò)功耗，負載均衡和移動性優(yōu)化。潛在的空口可應(yīng)用場景非常多，在即將到來的3GPP Rel.18中只選取了一小部分，包括信道狀態(tài)信息（CSI）反饋，波束管理和定位等。

需要指出的是3GPP并不會開發(fā)AI/ML模型，只是試圖生成通用的框架和評估方法，用于AI/ML模型，這些模型將被加載到不同的空口應(yīng)用中。

除了3GPP在空口方面的應(yīng)用，O-RAN 聯(lián)盟（O-RAN Aliiance）也在尋求如何利用AI/ML改善網(wǎng)絡(luò)協(xié)同。例如，O-RAN 聯(lián)盟在其架構(gòu)中有一個獨特的功能，稱為RAN 智能控制器(RIC), 用于管理AI/ML的優(yōu)化應(yīng)用。RIC 可以管理幾乎能實時運行的xApps和非實時運行的rApps。xApps 用來提高頻譜和能源的有效性；而rApps利用現(xiàn)在已有的AI應(yīng)用來進行網(wǎng)絡(luò)協(xié)同。隨著O-RAN 生態(tài)的發(fā)展和不斷成熟，在RIC中，將有更多的xApps/rApps和基于AI/ML的應(yīng)用。

圖1：ORAN網(wǎng)絡(luò)

6G如何利用AI?

6G正處于嬰兒期，但是已經(jīng)非常清楚AI/ML將成為未來無線通信系統(tǒng)的基礎(chǔ)部分。在網(wǎng)絡(luò)側(cè)，術(shù)語原生AI（AI-native）盡管沒有正式定義，但是在行業(yè)中已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。

一種觀察這些“AI-native”網(wǎng)絡(luò)的方法是，基于網(wǎng)絡(luò)虛擬化的趨勢和RAN（Radio Access Network）的退變，推演出上面的框圖（圖1）。每個網(wǎng)絡(luò)模塊都將可能包含AI/ML模型，這些模型會隨著供應(yīng)商和應(yīng)用的不同而不同（見圖2）。

圖2：ORAN 6G網(wǎng)絡(luò)

AI原生網(wǎng)絡(luò)（AI-native）也意味著網(wǎng)絡(luò)天生就可以運行AI/ML模型。參考下面的設(shè)計流程（圖3）。在傳統(tǒng)的5G網(wǎng)絡(luò)中，空口包含人們設(shè)計的不同的處理模塊；在5G-A（5G Advanced）網(wǎng)絡(luò)中,每個模塊將利用ML去優(yōu)化特定的功能。在6G網(wǎng)絡(luò)里，AI可能采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計整個空口。

圖3：從AI-infused到AI-native 網(wǎng)絡(luò)的演變

AI如何用于優(yōu)化？

建立在AI/ML能夠改善網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)同的理念之上，6G有望利用AI和ML來應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方面的挑戰(zhàn)。例如，通過打開或關(guān)閉實時工作條件下的組件，AI可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的功耗。

盡管現(xiàn)在xApps 和 rApps只可以在基站這一層級，通過打開/關(guān)閉耗能的組件，實現(xiàn)功耗優(yōu)化。如功率放大器，當其不使用時，就可以及時關(guān)閉，從而降低功耗。但是，AI能夠快速解決計算問題和處理大量數(shù)據(jù)的能力，將有可能在更廣的范圍內(nèi)，如整個城市或全國范圍內(nèi)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)。

當用戶很少時，整個基站可能被關(guān)閉。小區(qū)被配置成僅使用最少的資源，以功耗優(yōu)化的方式去服務(wù)于實時需求。目前，還不能夠以這種方式重新配置基站和整個城市范圍內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)，因為這需要幾天或幾周的時間進行并測試各種網(wǎng)絡(luò)的變化。盡管如此，各種AI技術(shù)的進展，實現(xiàn)這樣的功能是非常有希望的，而且對于基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)提供商而言，也是非常重要的。

無線網(wǎng)絡(luò)將不會等到6G才開始使用AI的強大功能。整個生態(tài)系統(tǒng)對于AI的研究都非常積極，以開發(fā)新的模型并把它們集成到現(xiàn)在和將來的無線系統(tǒng)里面去。當然，這些模型都還很新，還需要對其嚴謹性和穩(wěn)定性進行評估。

隨著這項新技術(shù)的采用，使用不同的數(shù)據(jù)集來正確的訓練AI模型，通過傳統(tǒng)的技術(shù)量化它們的改善程度，針對AI使能（AI-enabled）模塊定義新的測試方法是必須采取的非常關(guān)鍵的步驟。

隨著AI模型和測試方法的成熟，在下一個5~10年內(nèi)，AI技術(shù)無疑將重塑無線通信網(wǎng)絡(luò)。我們將見證更多5G和6G網(wǎng)絡(luò)中各種創(chuàng)新的AI應(yīng)用。

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