近日，由中国通信学会人工智能技术与应用委员会、重庆邮电大学主办，中国移动承办的“网络ai产学研合作研讨会”在北京召开，中国移动研究院主任研究员李刚就6g智慧内生架构及大模型进行了分享。
李刚表示，移动运营商网络部署规模不断扩大、移动通信网络多代际共存以及网络参数庞大等因素导致网络的运维日益复杂，成本不断攀升，运维难成为5g发展面临的重要挑战之一。为了支持6g网络的高度自治，6g网络在设计之初就需要考虑如何以内生的方式支持ai和数字孪生网络，通过智慧内生按需满足网络自治所需的ai算力、算法、模型和数据等要素资源。同时，通过数字孪生网络来提供ai算法和模型的预验证环境，以及网络新功能的预验证环境，进而支撑网络的自优化、自配置和自演进。
李刚指出，人工智能已成为新一轮产业升级的核心驱动力，各垂直行业的自动化、数字化、智能化需要6g实现泛在智能。目前场景用例驱动式ai、外挂或嫁接式ai存在网络无法根据差异化场景需求快速部署ai服务、网络难以高效利用通感算数智等资源、网络无法保障ai的服务质量和安全等问题，6g与ai的融合在效率、泛化性等方面有待提升。因此6g需要实现智慧内生，即设计一套内生于网络架构的高效率、高性能ai服务供应系统，以统一的架构支撑“ai赋能网络”和“网络使能ai”两大场景，实现ai赋能网络提升网络运行效率、降低运维成本、增强用户体验，网络使能ai成为泛在化的社会级服务。
李刚认为，面向泛在智能等多种服务需求，6g网络逻辑架构将新增多个逻辑面，提供通信、感知、计算、ai、大数据、安全等一体融合的多维网络能力，形成平台化、一体化的服务体系。基于6g架构，智慧内生对通信、数据、计算、智能进行协同，通过通信与计算的深度融合、qoais评估与保障、网络数字孪生预验证等关键技术，为网络自身和垂直行业提供高效、可靠、有质量保障的ai服务。
据其介绍，ai迈入通用智能时代，大模型的出现将为6g与ai的融合带来巨大变革。一方面，智慧内生网络可以使能ai大模型，为ai大模型的训练过程提供链接、数据服务，为推理过程提供连接、计算、模型拆解/分发服务；另一方面，大模型将在运维、执行、验证等方面为移动网络服务，但是与chatgpt不同，网络中存在大量结构化数据，且网络不同问题间的共性有待挖掘，网络大模型的研发面临不确定性和较大挑战。因此，李刚进一步从场景、数据/模型、算力、架构等多方面提出了6g与大模型融合的问题和思考。
最后，李刚介绍，2020年国内外产学研界30余家单位携手成立的全球network ai交流平台——6gana，专注于6g网络ai相关技术研究、标准化和落地，致力于倡导形成国内外6g网络ai产业和标准统一，欢迎各位专家持续关注与积极参与，共同推进全球6g网络ai的合作研究。
李刚表示，移动运营商网络部署规模不断扩大、移动通信网络多代际共存以及网络参数庞大等因素导致网络的运维日益复杂，成本不断攀升，运维难成为5g发展面临的重要挑战之一。为了支持6g网络的高度自治，6g网络在设计之初就需要考虑如何以内生的方式支持ai和数字孪生网络，通过智慧内生按需满足网络自治所需的ai算力、算法、模型和数据等要素资源。同时，通过数字孪生网络来提供ai算法和模型的预验证环境，以及网络新功能的预验证环境，进而支撑网络的自优化、自配置和自演进。
李刚认为，面向泛在智能等多种服务需求，6g网络逻辑架构将新增多个逻辑面，提供通信、感知、计算、ai、大数据、安全等一体融合的多维网络能力，形成平台化、一体化的服务体系。基于6g架构，智慧内生对通信、数据、计算、智能进行协同，通过通信与计算的深度融合、qoais评估与保障、网络数字孪生预验证等关键技术，为网络自身和垂直行业提供高效、可靠、有质量保障的ai服务。
据其介绍，ai迈入通用智能时代，大模型的出现将为6g与ai的融合带来巨大变革。一方面，智慧内生网络可以使能ai大模型，为ai大模型的训练过程提供链接、数据服务，为推理过程提供连接、计算、模型拆解/分发服务；另一方面，大模型将在运维、执行、验证等方面为移动网络服务，但是与chatgpt不同，网络中存在大量结构化数据，且网络不同问题间的共性有待挖掘，网络大模型的研发面临不确定性和较大挑战。因此，李刚进一步从场景、数据/模型、算力、架构等多方面提出了6g与大模型融合的问题和思考。
最后，李刚介绍，2020年国内外产学研界30余家单位携手成立的全球network ai交流平台——6gana，专注于6g网络ai相关技术研究、标准化和落地，致力于倡导形成国内外6g网络ai产业和标准统一，欢迎各位专家持续关注与积极参与，共同推进全球6g网络ai的合作研究。
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