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人工智能在5G与6G网络中的关键应用

AI热点日报
AI热点日报时间:2026-07-12
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人工智能在5G网络中应用于空中接口优化和网络编排,3GPP与O-RAN联盟推动AI ML标准化。6G将实现AI原生架构,利用深度神经网络设计系统,并在节能和大规模调度方面展现潜力,但模型可靠性、实时性及互操作性仍面临挑战。

AI与无线网络:从5G到6G的智能化演进

随着人工智能(AI)技术的爆发,尤其是ChatGPT等应用让大众亲身体验到深度神经网络与机器学习(ML)的潜力,无线网络领域也迎来了新的变革。无线网络天生复杂、数据量庞大,且每代新技术的引入都进一步增加其复杂度——这些特性恰好使AI成为优化无线网络的理想工具。本文将从5G网络中的AI应用开始,逐步展望6G时代的“AI原生”架构,并解析当前面临的挑战与未来方向。

作者:是德科技6G营销总监 Sarah LaSelva

一、AI在5G网络中的应用

1. 3GPP对空中接口的AI研究

随着5G技术成熟,3GPP(第三代合作伙伴计划)已将AI/ML引入研究,重点关注空中接口(Air Interface)的改进,包括网络节能、负载均衡和移动性优化等。由于空中接口的潜在用例繁多,即将发布的3GPP R18仅选取了一个小的子集进行研究,涵盖:

  • 信道状态信息(CSI)反馈
  • 波束管理
  • 定位

需要特别注意的是,3GPP并不开发AI/ML模型,而是创建通用的框架和评估方法,以便将这些模型部署到空中接口的不同功能中[1]。

小提示:3GPP的标准化更多是定义接口与测试流程,实际AI模型由各厂商自行开发与优化。

2. O-RAN联盟的AI应用

除了3GPP,O-RAN 联盟也在探索利用AI/ML改善网络编排和管理。其架构中的独特设计——RAN 智能控制器 (RIC),专门用于辅助AI和机器学习优化不同的使用场景。RIC分为两类:

  • xApps:管理近实时应用,例如提高频谱效率和能源效率的xApps已在实际中应用。
  • rApps:管理非实时应用,利用AI进行网络编排和管理。

随着O-RAN生态系统的发展,未来将有更多xApps/rApps以及基于RIC的AI/ML优化应用出现。

△图1:ORAN网络

二、6G网络原生AI技术

6G虽处于起步阶段,但已明确AI/ML将成为未来无线通信系统各个方面的基本组成部分。目前“AI原生”这一术语虽无正式定义,但在业内被广泛使用。

1. 网络层面的AI原生

参考图1的RAN虚拟化与解聚趋势,可预见网络中每个区块都可能包含AI/ML模型,不同供应商和应用间的模型可能有所差异(图2)。

△图2:ORAN 6G网络

2. 设计流程的演进

AI原生网络也可指为运行原生AI/ML模型而构建的网络。参考下图的设计流程:

  • 传统5G网络:空中接口各部分均由人类设计。
  • 5G-Advanced网络:每个部分利用ML优化特定功能。
  • 6G网络:可能由AI使用深度神经网络设计整个空中接口。

△图3:从与AI结合到 AI原生网络的发展[2]

小提示:“AI原生”不仅指网络架构,还指设计方法——未来系统可能不再由人类手工设计每层协议,而是由AI自动生成整个方案。

三、人工智能/机器学习优化:节能与大规模调度

借鉴AI/ML改善网络编排的想法,6G希望利用AI解决优化难题。例如,AI可根据实时运行情况开关组件以降低整网功耗。如今xApps/rApps已在基站层面通过关断高能耗组件(如功率放大器)实现节能,但AI的强大计算与数据分析能力让我们能在更大范围——甚至全市或全国——优化网络性能:

  • 在低使用频率时段关闭整个基站
  • 对小区进行重新配置,以绿色低碳方式使用最少资源满足实时需求

目前还无法以这种方式快速重新配置基站与整座城市——对网络配置的任何更改通常需要数天或数周。尽管如此,不同AI技术的发展前景广阔,仍是基础设施提供商的首要考量因素。

常见问题:“使用AI关闭基站会不会影响用户体验?”
答:AI会根据实时业务量预测和用户请求动态决策,仅在确保服务可替代(如切换至相邻基站)或非高峰时段执行关闭,同时配合快速恢复机制,可最大程度降低影响。

四、总结与展望

人工智能在无线网络中的应用不会等到6G出现才开始。当前整个生态系统正积极研究开发新模型,并将其集成到现有及未来系统中。然而,这些模型仍处于早期阶段,需对其严谨性和可靠性进行评估:

  • 在适当数据集上训练AI模型
  • 量化对比传统技术的改进
  • 定义针对AI驱动模块的新测试方法

随着AI模型与测试方法的成熟,AI将在未来5-10年内彻底改变无线通信行业

常见问题:“AI在5G空中接口中面临的主要挑战是什么?”
答:主要挑战包括:1)实时性要求高,模型推理延迟要极低;2)数据隐私与联邦学习;3)标准化框架尚未完善;4)不同厂商模型的互操作性。这些问题正在通过3GPP R18及O-RAN的工作逐步解决。

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