3_6G网络内生AI网络架构十问_55页_3mb

6G 内生 AI 架构技术特征与关键问题

背景与目标
6G 网络将深度融合 AI 技术，形成“智能泛在”的网络架构，支持全场景 AI 服务及开放生态。核心目标包括：

• 内生 AI 设计：从架构层面集成 AI 能力，实现网络自治与智能化服务。
• 优势互补：AI for Network 与 Network for AI 双向赋能，推动产业生态协作。

技术特征与问题分析

1. AI 用例自生成

• 内涵：网络通过数据分析或外部接口生成 AI 用例，并自动部署资源。
• 必要性：解决网络自治需求，避免人工认知局限，满足全场景差异需求。
• 可行性分析：
  • 用例描述标准化模板，涵盖智能范围、对象、模型结构等。
  • 数据关联分析优势显著，但需标准化手段保障跨域协同。
• 影响：需重构网络架构，支持多层级字典型数据采集与任务拆分。

2. QoAIS（AI 服务质量指标）

• 内涵：多维度评估 AI 服务质量，包括性能、开销、安全、隐私、自治等。
• 必要性：6G 应用对性能需求与安全、隐私关注度升高，需量化 AI 服务指标。
• 可行性分析：
  • 部分指标尚无量化方案（如泛化性、可解释性）。
  • 管理面映射到资源 QoS，需协同控制面保障。
• 影响：需开放接口设计，支持 QoAIS 实时监控与审计。

3. AI 生命周期管理

• 内涵：自动化 AI 模型的构建、训练、部署、监控，支持持续迭代。
• 必要性：保障模型持续优化，适配动态场景需求。
• 可行性分析：
  • 采用 ONAP 平台实现自动化生命周期闭环（CI/CD）。
• 影响：需统一接口标准，支持云边分布式部署与编排。

4. 任务为中心

• 内涵：以任务为管控对象，协同算力、算法、数据、连接资源。
• 必要性：满足多节点 AI 任务协同需求，增强资源利用率。
• 可行性分析：
  • 特定架构支持任务分解、编排与 QoAIS 映射。
• 影响：需定义关键接口，支持任务生命周期管理。

5. 算网融合

• 内涵：协同网络与算力资源，支持 AI 智能分析任务。
• 必要性：解决云边端算力孤岛问题，实现无线与计算深度融合。
• 可行性分析：
  • 融合控制功能可部署于核心网或 RAN，需协议扩展支持。
• 影响：需扩展控制面接口，定义算力感知与全局调度机制。

6. 自生长的数据服务

• 内涵：AI 助力数据采集、存储、处理，实现跨域协同与动态适应。
• 必要性：提升数据服务效率，挖掘跨域数据价值。
• 可行性分析：
  • 云边协同平台支持分布式存储与智能数据处理。
• 影响：需统一数据面框架，构建数据治理与开放能力。

7. 自生长与可信的算法

• 内涵：算法从模型间计算生成，并实现可信属性（准确性、鲁棒性、安全）。
• 必要性：降低算法训练成本，构建可持续且可信赖的 AI 系统。
• 可行性分析：
  • 分阶段推进算法自生长，结合元学习与迁移学习优化。
• 影响：需开放算法审计接口，支持可信评估框架。

8. 分布式 AI 架构

• 内涵：云边端协同部署 AI 能力，支持多层级异构节点协同。
• 必要性：解决数据分布不均、算力建设成本等问题，提升全局智能。
• 可行性分析：
  • 融合联邦学习、迁移学习等分布式技术。
• 影响：需定义域、层、面间协同接口，支持知识迁移与算力调度。

9. 节点间协同机制

• 内涵：跨域、多层级节点间数据共享、算力调配、模型协同。
• 必要性：支持端到端去中心化 AI 学习（联邦学习等）。
• 可行性分析：
  • 合理选择协同方式（如迁移学习、群体学习）。
• 影响：需设计统一数据交换与算力调度接口。

10. AI 能力开放

• 内涵：向第三方开放数据、算力、模型，构建生态。
• 必要性：促进产业协作，降低成本，挖掘数据价值。
• 可行性分析：
  • 标准化接口支持算力租用与模型商店。
• 影响：需建立可靠数据隐私保护及访问控制体系。

架构总结与建议

• 总体设计：架构需支持集中式/分布式融合，涵盖数据面、智能面、安全面。
• 跨界协同：跨域节点间需标准化协同接口，优化数据与时序一致性。
• 生态建设：开放 AI 能力接口，推动 Network for AI 生态机制完善。

未解挑战

1. 用户 SLA 与 QoAIS 保障机制；
2. 算法与资源集成到生命周期管理；
3. 实时任务分解与资源调度；
4. 边缘环境下的算力动态调配；
5. 大模型对网络架构的影响；
6. 可信 AI 架构支持；
7. 节点间自主协同机制；
8. AI 能力开放场景落地。

呼吁与共识
积极推动行业合作，聚焦关键技术，加速 6G 架构共识形成。