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作者：Sarah Lesalva 是德科技6G產品市場總監

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6G 系統將普遍采用人工智能（AI）和機器學習（ML），協助技術人員完成從物理層設計到網絡優化的各項任務！

復雜的無線網絡，每天生成海量的數據。隨著技術的更新迭代，復雜度更是在不斷增加。大量的數據集和與日俱增的復雜度使無線網絡成為理想的AI應用的目標。

隨著技術達到一定的成熟度，通過深度神經網絡（Neural networks）和機器學習（ML）的強大力量和潛力，人們正在獲得有關AI的第一手經驗。兩個重要的例子：一個是生成式AI （Descript AI）-- 一個使用AI和ML來轉化人類語言的軟件應用；另一個是ChatGPT, 是使用大量數據訓練的能生成類人文本的大語言模型（Large Language Model）。這兩個例子都表明，當AI經過了海量數據訓練后如何就一個復雜的問題，給出一個優化的答案。

作為一個工具，AI的核心優勢在于它的優化復雜場景的能力，而無線網絡的復雜應用場景恰好使其成為適合AI優化的對象。

在5G網絡中正在如何利用AI？

隨著5G的成熟，AI與ML正在被3GPP引入并加以研究。這些AI應用，主要集中在空口研究，包括降低網絡功耗，負載均衡和移動性優化。潛在的空口可應用場景非常多，在即將到來的3GPP Rel.18中只選取了一小部分，包括信道狀態信息（CSI）反饋，波束管理和定位等。

需要指出的是3GPP并不會開發AI/ML模型，只是試圖生成通用的框架和評估方法，用于AI/ML模型，這些模型將被加載到不同的空口應用中。

除了3GPP在空口方面的應用，O-RAN 聯盟（O-RAN Aliiance）也在尋求如何利用AI/ML改善網絡協同。例如，O-RAN 聯盟在其架構中有一個獨特的功能，稱為RAN 智能控制器(RIC), 用于管理AI/ML的優化應用。RIC 可以管理幾乎能實時運行的xApps和非實時運行的rApps。xApps 用來提高頻譜和能源的有效性；而rApps利用現在已有的AI應用來進行網絡協同。隨著O-RAN 生態的發展和不斷成熟，在RIC中，將有更多的xApps/rApps和基于AI/ML的應用。

圖1：ORAN網絡

6G如何利用AI?

6G正處于嬰兒期，但是已經非常清楚AI/ML將成為未來無線通信系統的基礎部分。在網絡側，術語原生AI（AI-native）盡管沒有正式定義，但是在行業中已經被廣泛應用。

一種觀察這些“AI-native”網絡的方法是，基于網絡虛擬化的趨勢和RAN（Radio Access Network）的退變，推演出上面的框圖（圖1）。每個網絡模塊都將可能包含AI/ML模型，這些模型會隨著供應商和應用的不同而不同（見圖2）。

圖2：ORAN 6G網絡

AI原生網絡（AI-native）也意味著網絡天生就可以運行AI/ML模型。參考下面的設計流程（圖3）。在傳統的5G網絡中，空口包含人們設計的不同的處理模塊；在5G-A（5G Advanced）網絡中,每個模塊將利用ML去優化特定的功能。在6G網絡里，AI可能采用深度神經網絡，設計整個空口。

圖3：從AI-infused到AI-native 網絡的演變

AI如何用于優化？

建立在AI/ML能夠改善網絡管理協同的理念之上，6G有望利用AI和ML來應對網絡優化方面的挑戰。例如，通過打開或關閉實時工作條件下的組件，AI可以優化網絡的功耗。

盡管現在xApps 和 rApps只可以在基站這一層級，通過打開/關閉耗能的組件，實現功耗優化。如功率放大器，當其不使用時，就可以及時關閉，從而降低功耗。但是，AI能夠快速解決計算問題和處理大量數據的能力，將有可能在更廣的范圍內，如整個城市或全國范圍內優化網絡。

當用戶很少時，整個基站可能被關閉。小區被配置成僅使用最少的資源，以功耗優化的方式去服務于實時需求。目前，還不能夠以這種方式重新配置基站和整個城市范圍內的網絡，因為這需要幾天或幾周的時間進行并測試各種網絡的變化。盡管如此，各種AI技術的進展，實現這樣的功能是非常有希望的，而且對于基礎網絡提供商而言，也是非常重要的。

無線網絡將不會等到6G才開始使用AI的強大功能。整個生態系統對于AI的研究都非常積極，以開發新的模型并把它們集成到現在和將來的無線系統里面去。當然，這些模型都還很新，還需要對其嚴謹性和穩定性進行評估。

隨著這項新技術的采用，使用不同的數據集來正確的訓練AI模型，通過傳統的技術量化它們的改善程度，針對AI使能（AI-enabled）模塊定義新的測試方法是必須采取的非常關鍵的步驟。

隨著AI模型和測試方法的成熟，在下一個5~10年內，AI技術無疑將重塑無線通信網絡。我們將見證更多5G和6G網絡中各種創新的AI應用。

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