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        移動王曉云:AI賦能網絡運行是解決6G需求挑戰的關鍵路徑

        當前已有實踐和研究呈現模型結構多樣、任務類型分散、數據量相對較小、聚焦單一任務的特點,應用落地存在投入大、代價高的問題。

        在日前舉行的“6G協同創新研討會”上,中國移動首席科學家、副總工程師王曉云表示,網絡內生AI是6G系統創新的核心需求之一。內生AI的兩個目標分別是AI賦能網絡和網絡使能AI,其中,AI賦能網絡是滿足新需求、解決“深”問題的關鍵路徑,能夠提升網絡能力效率、降低整體成本、增強用戶體驗。



        AI賦能網絡的兩大場景是網絡運維和網絡運行。具體而言,網絡運維是指圍繞網絡規、建、維、優、營等運維全生命周期,AI重構優化運維流程,實現降本、提質、增效;網絡運行是指圍繞網絡核心機制,AI重構系統流程,在時變環境要素下實現基于業務的資源最優匹配,實現網絡運行效率、用戶體驗的提升。“AI賦能網絡將從網絡運維逐步深入到網絡運行中,AI賦能網絡運行是解決6G需求挑戰的關鍵路徑。”王曉云說。



        王曉云指出,AI賦能網絡需圍繞數據、模型、架構和實用四個方面重點攻關:



        數據:通過治理和開放解決數據復雜和缺失問題。



        網絡運維以分鐘/小時粒度數據為主,來源較為統一,但存在部分數據不標準、不完整等問題;網絡運行場景的數據時間粒度、標準化程度、數據來源更為多樣復雜,且獲取較為困難。



        數據治理能夠提升數據的規范性和質量,對于非標準化數據,中國移動聯合業界共同制定數據規范;對于標準化數據,將構建數據實時校驗、閉環稽核能力,持續提升數據質量。另外,中國移動還將持續梳理和積累網絡智能化數據集,推動向業界進行開放,打造AI賦能網絡研發生態。



        模型:從小規模向大規模、從離線向實時發展,探索網絡多場景通用模型。



        當前已有實踐和研究呈現模型結構多樣、任務類型分散、數據量相對較小、聚焦單一任務的特點,應用落地存在投入大、代價高的問題。



        王曉云建議應分階段進行探索,首先探索網絡運維人工智能通用模型從小規模向大規模、從離線向實時發展,最終探索是否可以實現統一。



        架構:以“三個轉變”的理念,設計6G AI內生的網絡新架構,實現四個具體要求。



        設計AI內生的網絡架構存在兩大難點:一是以新架構實現生產關系變革,實時、精準、高效地利用新生產要素,二是兼顧網絡使能AI,以統一架構支持兩種邏輯(生產型和服務型)。



        以“三個轉變”(從外掛式AI到內生AI、從煙囪式到端到端一體式AI優化設計、從場景驅動式到能力驅動式)的設計理念,實現四個設計具體要求,即算力的供給和調度,數據的采集和處理,模型的生成、迭代和加載,AI三要素的高效集成及其與通信功能的融合控制。



        實用:以全局優化的系統性創新,及構建綜合評判體系,實現工程化應用。



        在實用性方面,由于AI賦能網絡的特點,在能力方面的定制性、泛化性,在質量方面的實用性和可靠性,在效率方面的通用性和經濟性,每一項的實現都很困難,并且這六方面的要求是相互制約的關系。



        王曉云指出,當前的研發重點還僅僅聚焦在能力提升上,未來應綜合考慮能力、效率和質量全局優化的系統性創新,才能讓AI賦能6G真正走向實用化和規模化。“希望未來能夠構建一個對AI賦能網絡的綜合評判體系,量化指標的可行性、評判方法的合理性和手段的



        有效性,來保證AI賦能網絡技術方案的實用性、均衡性和系統性。”



        王曉云介紹,中國移動數據治理和開放并舉,大小模型探索共進,提出“三體四層五面”6G總體架構,初步完成了具備算力、數據、能力等的網絡智能化開放平臺構建,逐步對外開放服務。

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