【導讀】人工智能（AI）革命已經到來。隨著ChatGPT等應用的公開發布，人們得以利用深度神經網絡和機器學習（ML）的力量和潛力獲得親身體驗。ChatGPTshiyigeyuyanmoxing
，gaimoxingshiyonglaizihulianwangheshujidehailiangwenbenshujujinxinglexunlian，nenggoushengchengleisizhenrenzhuanxiedewenben。zhezhongleixingdeyingyongwanmeitixianchulerengongzhinengdeyoushi。takeyitongguodaliangdexunlianshujubuduanyouhuazaifuzachangjingxiadeshuchu。

無wu線xian網wang絡luo本ben質zhi上shang是shi複fu雜za的de



，會hui產chan生sheng大da量liang的de數shu據ju，並bing且qie隨sui著zhe每mei一yi代dai新xin技ji術shu的de引yin入ru，其qi複fu雜za性xing也ye在zai不bu斷duan增zeng加jia。這zhe些xie特te性xing使shi得de人ren工gong智zhi能neng成cheng為wei優you化hua無wu線xian網wang絡luo的de理li想xiang工gong具ju。

01 AI在5G網絡中的應用

隨著5G技術的成熟，AI和ML已經被3GPP（第三代合作夥伴計劃）引入研究，3GPP是製定蜂窩技術標準的國際化標準組織。目前正在考慮運用人工智能對空中接口進行改進
，包括網絡節能、負載均衡和移動性優化等。由於空中接口的潛在用例非常多
，所以在即將發布的3GPP R18中隻選擇了其中一個小的子集進行研究
，涵蓋信道狀態信息（CSI）反饋、波束管理和定位等。需要注意的是
，3GPP並沒有開發人工智能/機器學習模型。相反，它試圖創建通用的框架和評估方法，以便將人工智能/機器學習模型部署到空中接口的不同功能中[1]。

除了3GPP和空中接口之外
，O-RAN 聯盟正在探索如何利用人工智能/機器學習來改善網絡編排和管理。例如，O-RAN 聯盟的架構有一個獨特功能，該架構被稱為RAN 智能控製器(RIC)

，主要用於輔助人工智能和機器學習優化不同的使用場景。RIC既可以管理近實時應用（xApps），也能管理非實時應用（rApps）。用於提高頻譜效率和能源效率的xApps以及利用人工智能進行網絡編排和管理的rApps目前已經存在。隨著O-RAN生態係統的發展和成熟
，將有更多xApps/rApps以及利用基於RIC的人工智能和機器學習優化的應用將會出現。

圖1：ORAN網絡

02 6G網絡原生AI技術

6G雖然處於起步階段，但能夠確定的是，人工智能/機器學習將成為未來無線通信係統各個方麵的基本組成部分。在網絡層麵，盡管沒有正式定義，但“AI原生”這一術語已經在業內被廣泛使用。觀察這些AI原生網絡的方式之一是根據RAN（無線接入網）當前的虛擬化技術和解聚趨勢來推斷上圖（圖1）。網絡中的每個區塊都可能包含人工智能/機器學習模型
，這些模型在不同的供應商和應用之間可能會有所差異（圖2）。

圖2：ORAN 6G網絡

AI原生網絡也可以用來指稱為運行原生人工智能/機器學習模型而構建的網絡。請參考下麵的設計流程（圖3）。在傳統的5G網絡中，空中接口是由不同的部分組成的
，每個部分均由人類進行設計。在5G-Advanced網絡中，每個部分都將利用機器學習技術來優化特定的功能。在6G網絡中，可能會由人工智能使用深度神經網絡設計整個空中接口。

圖3：從與AI結合到AI原生網絡的發展[2]

03 人工智能/機器學習優化

借鑒人工智能/機器學習可用於改善網絡編排和管理的想法，6G寄(ji)希(xi)望(wang)於(yu)利(li)用(yong)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)和(he)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)來(lai)解(jie)決(jue)優(you)化(hua)挑(tiao)戰(zhan)。例(li)如(ru)，人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)可(ke)以(yi)根(gen)據(ju)實(shi)時(shi)運(yun)行(xing)情(qing)況(kuang)打(da)開(kai)和(he)關(guan)閉(bi)組(zu)件(jian)
，以(yi)降(jiang)低(di)整(zheng)個(ge)網(wang)絡(luo)的(de)功(gong)耗(hao)。如(ru)今(jin)，xApps和rApps通(tong)過(guo)開(kai)啟(qi)和(he)關(guan)閉(bi)處(chu)於(yu)非(fei)工(gong)作(zuo)狀(zhuang)態(tai)的(de)功(gong)率(lv)放(fang)大(da)器(qi)等(deng)高(gao)耗(hao)能(neng)組(zu)件(jian)在(zai)基(ji)站(zhan)層(ceng)麵(mian)實(shi)現(xian)了(le)這(zhe)一(yi)目(mu)標(biao)。然(ran)而(er)，人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)快(kuai)速(su)解(jie)決(jue)具(ju)有(you)挑(tiao)戰(zhan)性(xing)的(de)計(ji)算(suan)問(wen)題(ti)和(he)分(fen)析(xi)海(hai)量(liang)數(shu)據(ju)的(de)能(neng)力(li)
，為(wei)我(wo)們(men)在(zai)更(geng)大(da)範(fan)圍(wei)內(nei)乃(nai)至(zhi)全(quan)市(shi)或(huo)者(zhe)全(quan)國(guo)範(fan)圍(wei)內(nei)優(you)化(hua)網(wang)絡(luo)性(xing)能(neng)提(ti)供(gong)了(le)可(ke)能(neng)。可(ke)以(yi)在(zai)使(shi)用(yong)頻(pin)率(lv)比(bi)較(jiao)低(di)的(de)時(shi)間(jian)段(duan)關(guan)閉(bi)整(zheng)個(ge)基(ji)站(zhan)，也(ye)可(ke)以(yi)對(dui)小(xiao)區(qu)進(jin)行(xing)重(zhong)新(xin)配(pei)置(zhi)
，以(yi)綠(lv)色(se)低(di)碳(tan)
、節(jie)能(neng)環(huan)保(bao)的(de)方(fang)式(shi)使(shi)用(yong)盡(jin)可(ke)能(neng)少(shao)的(de)資(zi)源(yuan)來(lai)滿(man)足(zu)用(yong)戶(hu)的(de)實(shi)時(shi)需(xu)求(qiu)。目(mu)前(qian)還(hai)無(wu)法(fa)以(yi)這(zhe)種(zhong)方(fang)式(shi)重(zhong)新(xin)配(pei)置(zhi)基(ji)站(zhan)和(he)整(zheng)個(ge)城(cheng)市(shi)的(de)網(wang)絡(luo)，重(zhong)新(xin)配(pei)置(zhi)和(he)測(ce)試(shi)對(dui)網(wang)絡(luo)配(pei)置(zhi)的(de)任(ren)何(he)更(geng)改(gai)通(tong)常(chang)需(xu)要(yao)幾(ji)天(tian)或(huo)幾(ji)周(zhou)的(de)時(shi)間(jian)。盡(jin)管(guan)如(ru)此(ci)
，不(bu)同(tong)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)技(ji)術(shu)的(de)發(fa)展(zhan)前(qian)景(jing)十(shi)分(fen)廣(guang)闊(kuo)
，它(ta)們(men)仍(reng)然(ran)是(shi)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)提(ti)供(gong)商(shang)的(de)首(shou)要(yao)考(kao)量(liang)因(yin)素(su)。

04 總結

人工智能在無線網絡中的應用不會等到6G網(wang)絡(luo)出(chu)現(xian)時(shi)才(cai)開(kai)始(shi)。整(zheng)個(ge)生(sheng)態(tai)係(xi)統(tong)正(zheng)在(zai)進(jin)行(xing)積(ji)極(ji)的(de)研(yan)究(jiu)，以(yi)開(kai)發(fa)新(xin)的(de)模(mo)型(xing)，並(bing)將(jiang)這(zhe)些(xie)模(mo)型(xing)集(ji)成(cheng)到(dao)現(xian)存(cun)的(de)和(he)未(wei)來(lai)的(de)無(wu)線(xian)通(tong)信(xin)係(xi)統(tong)中(zhong)。然(ran)而(er)
，這(zhe)些(xie)模(mo)型(xing)仍(reng)然(ran)是(shi)新(xin)推(tui)出(chu)的(de)，需(xu)要(yao)對(dui)其(qi)嚴(yan)謹(jin)性(xing)和(he)可(ke)靠(kao)性(xing)進(jin)行(xing)評(ping)估(gu)。在(zai)不(bu)同(tong)的(de)數(shu)據(ju)集(ji)上(shang)適(shi)當(dang)地(di)訓(xun)練(lian)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)模(mo)型(xing)，量(liang)化(hua)它(ta)們(men)對(dui)傳(chuan)統(tong)技(ji)術(shu)的(de)改(gai)進(jin)，並(bing)為(wei)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)驅(qu)動(dong)的(de)模(mo)塊(kuai)定(ding)義(yi)新(xin)的(de)測(ce)試(shi)方(fang)法(fa)，這(zhe)些(xie)都(dou)是(shi)隨(sui)著(zhe)新(xin)技(ji)術(shu)的(de)采(cai)用(yong)而(er)必(bi)須(xu)采(cai)取(qu)的(de)關(guan)鍵(jian)步(bu)驟(zhou)。隨(sui)著(zhe)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)模(mo)型(xing)和(he)測(ce)試(shi)方(fang)法(fa)與(yu)技(ji)術(shu)的(de)成(cheng)熟(shu)，毫(hao)無(wu)疑(yi)問(wen)
，人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)將(jiang)在(zai)未(wei)來(lai)5-10年內徹底改變無線通信行業。

參考資料：

[1]https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2201/2201.01358.pdf

[2] [Hoy21] J. Hoydis et al, "Toward a 6G AINative Air Interface", IEEE Comm. Magazine, May 2021.

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