6G與AI雙向奔赴：構(gòu)筑面向2030年代的智能網(wǎng)絡(luò)

6G時代將迎來根本性變革，有望塑造首個AI原生無線通信網(wǎng)絡(luò)。未來隨著AI在6G網(wǎng)絡(luò)中的廣泛應用，工程師們也將面臨前所未有的挑戰(zhàn)。如何對高度動態(tài)變化、更智能、通信速度更快且全面超越歷代網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)架構(gòu)執(zhí)行有效驗證，是擺在工程師面前的重要課題。

人工智能（AI）與機器學習（ML）將成為6G標準的核心錨點和技術(shù)制高點，由此帶來通信與計算的深度融合，也將解鎖全新應用場景，涵蓋從實時數(shù)字孿生、智慧工廠到自動駕駛、全息通信在內(nèi)的各個領(lǐng)域。

國際電信聯(lián)盟（ITU）提出的2030及未來移動通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展愿景與技術(shù)趨勢，將指引6G的發(fā)展方向。

2026年6月，全球移動通信標準制定組織3GPP（第三代合作伙伴計劃）技術(shù)規(guī)范組第112次全體會議上，正式批準了Release 21的時間表，R21預計將成為首個包含6G規(guī)范性工作的標準版本。這項成果具有非常重要的意義，為業(yè)界提供了更清晰的6G技術(shù)路線圖，明確了6G要求、架構(gòu)、協(xié)議及最終技術(shù)細節(jié)的制定時間表。

盡管6G標準尚未完全確定，行業(yè)已經(jīng)勾勒出了清晰的6G發(fā)展規(guī)劃和愿景：峰值速率有望達到50Gbps、100Gbps乃至200Gbps，更高的傳輸速率仍需進一步研究。空口時延預計最低可降至0.1毫秒。這些設(shè)想還包括：每平方公里高達1億臺設(shè)備的連接密度、支持高達1,000公里/小時的移動速度、達到1至10厘米的定位精度，以及實現(xiàn)無處不在的連接這一宏偉目標。

數(shù)字孿生、智慧工廠與自動駕駛

6G和AI這兩大引擎，將推動一系列令人興奮的新應用場景，例如實時數(shù)字孿生、智慧工廠、高階自動駕駛、全息通信以及無處不在的邊緣智能。

數(shù)字孿生有望實現(xiàn)對物理資產(chǎn)、資源、環(huán)境與場景的實時建模、監(jiān)測、管理、分析及仿真，是一種強大的技術(shù)工具。數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)可以復刻真實世界中的物理網(wǎng)絡(luò)，用于支撐對無線通信系統(tǒng)的實時優(yōu)化與控制。一些尚在規(guī)劃中的6G功能，例如通信感知一體化（ISAC）等，將能高效地實現(xiàn)數(shù)字世界與現(xiàn)實世界的深度融合。

工業(yè)應用預計也將從中獲益匪淺。通過可靠的低時延連接，6G和AI能夠支持無處不在的實時數(shù)據(jù)采集、共享和決策。搭配智能設(shè)備、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）部署、自動導引車（AGV）和機器人，將助力工廠的運營，實現(xiàn)全面自動化。私有6G網(wǎng)絡(luò)還可能優(yōu)化機場、海港、礦山及其他大型設(shè)施的運營。

自動駕駛是另一個重要機遇。AI賦能的自動駕駛、實時3D測繪和高精度定位技術(shù)，將提升自動駕駛汽車和蜂窩車聯(lián)網(wǎng)（C-V2X）技術(shù)的性能。憑借超低時延和高可靠性，AI驅(qū)動的控制系統(tǒng)通過分析來自攝像頭、雷達、激光雷達、基礎(chǔ)設(shè)施及周邊車輛的數(shù)據(jù)，能夠在瞬間做出決策。

為了保障自動駕駛的安全性，采用邊緣AI技術(shù)提升汽車對于實時障礙物檢測、避撞和交通路況的感知能力至關(guān)重要。兼具高數(shù)據(jù)傳輸速率、亞毫秒級時延和厘米級定位等優(yōu)勢，6G能夠為這些系統(tǒng)提供所需的通信基礎(chǔ)設(shè)施。

全息通信與邊緣智能

全息遠程呈現(xiàn)是6G最具前瞻性的應用之一。未來系統(tǒng)整合多個攝像頭、傳感器、AI視覺模型和超高速網(wǎng)絡(luò)，或能生成逼真的3D虛擬形象，帶來沉浸式虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實和混合現(xiàn)實體驗。

此類技術(shù)有望改變通信、演示、遠程協(xié)作、游戲和電子競技領(lǐng)域。由AI模型生成并壓縮海量3D數(shù)據(jù)，然后通過6G網(wǎng)絡(luò)傳輸至AI賦能的數(shù)據(jù)中心，并在那里進行實時重建。

對于海量數(shù)據(jù)傳輸、下載先進的AI模型，以及在邊緣設(shè)備上部分或完全運行這些AI模型而言，6G的高帶寬和邊緣AI能力非常重要。

這也突顯出了6G的另一項核心能力：無處不在的邊緣智能。

通信與計算的融合（尤其是可以通過邊緣計算和邊緣智能技術(shù)的支撐來實現(xiàn)）有望讓AI能力深入嵌入并遍及整個網(wǎng)絡(luò)，使其能夠盡可能地靠近數(shù)據(jù)源。多接入邊緣計算（MEC）架構(gòu)可在無線接入網(wǎng)中部署計算硬件，同時又能利用終端用戶設(shè)備的計算能力。

各類應用場景均可將數(shù)據(jù)和模型權(quán)重分布在云端和邊緣設(shè)備上進行訓練和推理。這種模式可以支持分布式AI、聯(lián)邦學習、在線學習，以及智能機器人、設(shè)備和系統(tǒng)之間的實時協(xié)作，最終或?qū)⒅φ麄€網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)智能無處不在、無所不及。

AI原生網(wǎng)絡(luò)的興起

6G有望推動新AI應用的出現(xiàn)，但與此同時，AI本身也將深度嵌入6G網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與運營之中。

未來的通信系統(tǒng)很可能同時包含兩類AI模型：設(shè)計階段的AI模型，用于在部署前優(yōu)化和驗證網(wǎng)絡(luò)；運行時AI模型，能夠動態(tài)適應不斷變化的工作負載、地理場景和外部環(huán)境。

在空口層面，AI模型可增強核心無線射頻功能，例如符號檢測、信道估計、信道狀態(tài)信息估計、波束選擇、調(diào)制和天線選擇。其中部分模型可能會在終端用戶設(shè)備上運行，部分運行在基站上，還有部分則采用終端用戶設(shè)備與基站協(xié)同運行的模式。

AI輔助波束成形是另一個備受關(guān)注的領(lǐng)域。依托更精確的信道狀態(tài)信息、更優(yōu)的波束預測、更低的波束配對復雜度以及可重構(gòu)智能超表面等能力，預計AI將能支持超大規(guī)模多輸入多輸出（UM-MIMO）系統(tǒng)。

在網(wǎng)絡(luò)層面，AI有望在端到端優(yōu)化中發(fā)揮關(guān)鍵作用。研究人員設(shè)想的無線接入網(wǎng)絡(luò)將具備自監(jiān)測、自組織、自優(yōu)化和自修復能力。

AI還可能實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運維功能的自動化，例如預測性維護、工作負載預測、智能數(shù)據(jù)感知、能源管理、移動性管理以及無線資源的動態(tài)分配。對海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的分析可提升威脅檢測、實時監(jiān)控、故障預測和網(wǎng)絡(luò)安全水平。

借助AI完成6G的設(shè)計和驗證

AI在6G網(wǎng)絡(luò)中的廣泛應用將帶來一項新挑戰(zhàn)：如何對高度動態(tài)變化、更智能、更復雜且全面超越歷代無線網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)執(zhí)行有效驗證，是工程師們需要攻克的難題。

預計將有多種AI技術(shù)服務于6G的設(shè)計、驗證和測試。強化學習在自優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和測試中將發(fā)揮重要作用，該技術(shù)可通過自動探索網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的復雜組合并鎖定瓶頸，從而支持無線接入網(wǎng)優(yōu)化、增強型波束賦形、自主功能測試和性能測試。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有望優(yōu)化信道估計和信道狀態(tài)信息壓縮，在噪聲大、高度動態(tài)變化的環(huán)境中優(yōu)勢尤為顯著。業(yè)內(nèi)正在研究采用Transformer架構(gòu)來壓縮信道反饋，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則可通過對網(wǎng)絡(luò)元素之間的關(guān)系進行建模，支持移動性管理、干擾抑制和資源分配等各種功能的實現(xiàn)。

生成式AI技術(shù)同樣至關(guān)重要。生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可用于生成逼真的無線信道數(shù)據(jù)，支持去噪、異常檢測，以及為未來網(wǎng)絡(luò)的測試生成合成環(huán)境。

數(shù)字孿生預計將發(fā)揮特別重要的作用。數(shù)字孿生技術(shù)通過對現(xiàn)實世界網(wǎng)絡(luò)進行詳細的數(shù)字化映射，能夠仿真整個系統(tǒng)和組件，支持對用戶設(shè)備、基礎(chǔ)設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的集成建模。上述能力對于在大規(guī)模物理部署之前，即可面向復雜的系統(tǒng)優(yōu)化問題執(zhí)行測試至關(guān)重要。

AI生成的合成數(shù)據(jù)預計也將在6G技術(shù)開發(fā)中發(fā)揮關(guān)鍵作用，特別是在物理測量難度大且成本高昂的亞太赫茲頻段。基于AI技術(shù)的仿真、信道模型和專用測試平臺可為驗證新的軟硬件和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)創(chuàng)建逼真的環(huán)境。

前方挑戰(zhàn)依舊

盡管AI賦能的6G網(wǎng)絡(luò)前景廣闊，但其落地仍面臨諸多嚴峻挑戰(zhàn)。

AI與6G的融合可能涉及數(shù)據(jù)隱私、安全保護、可解釋性、資源限制和標準化等方面的問題。AI在管理關(guān)鍵通信基礎(chǔ)設(shè)施時變得越來越自主化和智能化，這就要求工程師和運營商能夠信任AI的決策，并理解這些決策的制定過程和原理。

AI系統(tǒng)仍然容易受到分布外誤差、數(shù)據(jù)稀缺、過擬合、可解釋性差以及幻覺等問題的影響。為破解上述痛點，業(yè)內(nèi)研究人員正在探索可解釋AI技術(shù)、物理信息模型、硬件在環(huán)測試以及高魯棒性的驗證框架。

各企業(yè)還需管理網(wǎng)絡(luò)安全風險，確保系統(tǒng)抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊的韌性，并避免過度消耗能源。與此同時，6G和AI標準仍在持續(xù)演進，要在全球運營商、供應商和監(jiān)管環(huán)境之間真正實現(xiàn)兼容性和互操作性，可能仍面臨巨大挑戰(zhàn)。

然而，愈發(fā)明確的一點是，AI和6G很可能將共同演進。6G能夠為下一代智能應用提供所需的網(wǎng)絡(luò)連接、高帶寬和實時響應能力，而AI則可能成為設(shè)計、優(yōu)化、運營和驗證網(wǎng)絡(luò)本身的基礎(chǔ)技術(shù)。二者相輔相成，有望在未來十年重塑各行各業(yè)，并創(chuàng)造出全新的數(shù)字體驗。