6G与AI的深度融合：破解传统网络难题，推动应用场景的升级与创新

随着6G这一概念日益受到关注，许多人可能简单地认为它仅仅是“5G多1G”的延伸。然而，6G不仅是对5G的升级，更是一个高度智能化的生态系统。它将通信、感知、计算与大数据等功能相融合，致力于通过内生AI技术实现全面智能服务。

目前，AI已经成为制定6G标准的基本关键要素。在6G架构中，AI的核心作用已不仅限于增强网络性能，而是与网络架构相互融合，赋予其更强烈的适应性和高效性，以应对未来对超高带宽和超低时延的需求。

融合AI带来的网络创新

AI技术对通信网络的影响早已不再是新鲜事，5G与AI的结合在自组织、自优化和自修复等方面取得了显著进展。在5G广泛应用于矿业和港口等场景中，AI技术助力网络实现智能化管理和提升生产安全，然而在延时、覆盖范围和连接密度等方面仍面临一定瓶颈。尽管5G带来了显著的网络提升，随着应用需求和用户期望的提升，现有技术仍无法完美满足未来对高度个性化和复杂化通信的需求。因此，这一需求驱动了6G的发展方向，通过深入整合内生AI，以实现更智能的网络自动化和适应性。

国际电联提出的6G愿景“数字孪生、智慧泛在”，象征着6G不仅仅是一种连接服务，而是一个融合了通信、感知、计算和AI等多重技术的智能生态系统。为了实现6G生态系统中的超高带宽、低时延和无缝覆盖等需求，内生AI成为不可或缺的功能。内生AI旨在深入嵌入6G网络的架构及各个层面，动态管理和优化网络资源，从而赋予6G高度的自主学习与自动化能力。

“内生AI”概念的关鍵在于网络架构设计的根本转变。6G不仅依赖于AI技术优化网络运营，还借助AI重塑通信服务的逻辑与运作方式，提供更加智能化的服务。例如，在6G环境中，AI模型的训练、部署、推理与管理将涵盖整个生命周期，从而高效管理各种AI应用，确保在不同场景下模型始终保持高效且一致的性能。此外，6G将通过资源解耦，使得AI模型与应用不再依赖于单一硬件资源，实现灵活调度与高效分配。如此一来，网络中的AI任务便可在不同资源池之间进行调度与协同，提高整体资源利用效率；同时，6G还支持AI模型的自适应学习和自演进功能，以应对复杂多变的通信环境。通过自演进的能力，6G可以持续优化，适应网络环境的变化，实现高度自动化的自优化网络。

AI与网络的双向赋能

从技术路径来看，AI赋能网络与网络使能AI可以分为两个方面。前者意味着AI深入赋能6G网络，提高网络的自适应性与自优化能力，使通信服务变得更加智能化。例如，借助智能算法，网络可以实时调整频谱资源的分配，优化用户体验；后者则表明6G不仅作为通信网络，还将成为AI应用的平台。凭借AI的协同计算，以及网络的无缝连接，6G能够为AI的训练和推理提供高效支持，有效满足AI应用的计算需求。

AI赋能网络的主要领域包括无线接入网、核心网及端到端的QoS（服务质量）。在6G无线接入网中，AI技术可以显著提高物理层和高层的性能。在物理层，AI有助于优化复杂问题如信道估计和MIMO预编码，而在高层，通过智能资源管理，AI能够实现频谱资源的优化利用与提升用户体验；而在核心网中，AI可应用于实时流量预测、资源管理以及网络安全。AI的自学习和智能决策能力将动态优化资源分配和流量控制，从而实现网络运作的高效性。同时，AI将依据用户需求动态调整QoS参数，确保跨域和跨层次的服务质量满足用户需求。这种端到端的智能优化将带来更为流畅的服务体验。

网络对AI的使能则主要涉及融合架构设计、AI即服务（AIaaS）、QoS即服务（QoAIS）、以及资源的融合控制与绿色低成本的实现。6G亟需一个内生于网络的AI服务架构，以协调通信、计算、数据和AI模型等资源，实现资源的动态调度和智能协同，满足复杂的AI应用需求，为网络智能化提供基础支撑；同时，通过AIaaS，6G可以为用户提供QoAIS保障，确保在提供低时延和高可靠性的同时，为多样化应用建立端到端的服务质量管理和评估机制，从而进一步提升用户体验；此外，考虑到AI计算的高能耗问题，6G将通过多维资源协同和负载感知，实现绿色、低成本的AI服务。

激活应用场景的升级

6G网络所内生的AI技术将深度支持多种智能化应用场景，推动各行各业的创新与优化。

在医疗领域，6G网络结合AI技术将支持精准医疗、远程手术和智能诊断等创新应用。6G网络的高带宽和低延时特性能够实现大量医疗数据的实时传输，AI技术则能够加快医学影像等数据的分析和处理速度，提高诊断准确性，保证远程手术的高效进行。

在工业制造领域，6G内生AI技术的应用将带来智能制造的新变革。在6G网络支持下，工业机器人和智能设备可以利用AI技术实现生产流程的优化和自动化操作，即时调整生产状态，迅速纠正生产异常，提升产品质量和检验效率。

通过6G与AI技术的结合，通信网络发展为一个智能化信息服务功能的生态系统，不仅提升了网络服务质量和用户体验，也为智能社会的发展奠定了基础。