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中興通訊:已啟動(dòng) 6G 關(guān)鍵技術(shù)研究,有望延續(xù) 5G 技術(shù)優(yōu)勢

2024年9月6日 08:40  IT之家  作 者:問舟

9 月 5 日消息,中興通訊表示,公司已啟動(dòng) 6G 關(guān)鍵技術(shù)研究,與業(yè)界同行開展交流合作,多項(xiàng) 6G 潛在候選技術(shù)已成功完成 IMT-2030(6G)推進(jìn)組組織的原型驗(yàn)證測試。

從關(guān)鍵技術(shù)上看,6G 和 5G 之間存在很強(qiáng)的繼承關(guān)系,6G 將是 5G 和 5G-A 基于長期以來獲得成功的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新范式的驅(qū)動(dòng)而產(chǎn)生的持續(xù)平滑演進(jìn)的技術(shù),因此中興長期以來在 5G 和 5G-A 上形成的技術(shù)優(yōu)勢很大程度上可延續(xù)到 6G。

在今年 4 月 16 日舉行的 2024 全球 6G 技術(shù)大會(huì)上,中興通訊副總裁段向陽表示,移動(dòng)通信進(jìn)入 6G 時(shí)代,從極致的連接向通信、感知、智能多維度能力發(fā)展,需要從單一的技術(shù)領(lǐng)域向多學(xué)科技術(shù)交叉融合,需要新理論和新材料的突破和支撐。產(chǎn)業(yè)鏈各方的協(xié)作創(chuàng)新至關(guān)重要,例如備受業(yè)界關(guān)注的智能超表面。

中興通訊首席科學(xué)家向際鷹在演講中探討了 AI 時(shí)代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)應(yīng)如何設(shè)計(jì),認(rèn)為通信、ISAC 和 GPT,共享通過高維空間投影提取關(guān)鍵特征的基本原理;RAN 與人工智能集成是一種趨勢,但不一定以人工智能為中心。

中興通訊提出,邁向 6G 的核心網(wǎng)智能內(nèi)生架構(gòu),并提出該架構(gòu)應(yīng)具備五個(gè)基本特征:數(shù)據(jù)內(nèi)生、認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)、分布式協(xié)同、自主決策、協(xié)同開放,IT之家匯總?cè)缦拢?/P>

數(shù)據(jù)內(nèi)生

作為智能的基石,數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘?qū)τ诰W(wǎng)絡(luò)智能至關(guān)重要。

針對 5G 數(shù)據(jù)采集的局限性,6G 網(wǎng)絡(luò)智能內(nèi)生架構(gòu)提出數(shù)據(jù)原生解決方案,旨在優(yōu)化 5G 數(shù)據(jù)的收集、傳輸和處理:

數(shù)據(jù)聚合功能增強(qiáng):支持對網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)中海量、多態(tài)、異構(gòu)數(shù)據(jù)的收集、處理、存儲(chǔ)等能力,增強(qiáng)數(shù)據(jù)相關(guān)的 AI 分析,預(yù)測數(shù)據(jù)需求;

基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)功能增強(qiáng):各網(wǎng)絡(luò)功能增加專有的數(shù)據(jù)感知處理模塊,與轉(zhuǎn)發(fā) / 控制層分離,增強(qiáng)數(shù)據(jù)的智能感知、處理能力;

數(shù)據(jù)規(guī)則增強(qiáng):智能生成和靈活配置數(shù)據(jù)感知和處理規(guī)則,與各網(wǎng)元的感知處理模塊配合,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)主動(dòng)感知、按需處理和存儲(chǔ);

數(shù)據(jù)傳輸增強(qiáng):引入 DCI 數(shù)據(jù)通道,用于 AI 數(shù)據(jù)和模型等大數(shù)據(jù)的傳輸,既不影響 SBI 控制消息的數(shù)據(jù)傳輸,更可提升海量、異構(gòu)數(shù)據(jù)的傳輸效率。

認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)

傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中知識累積方式單一,缺乏整合,無法全面理解網(wǎng)絡(luò),也無法支撐網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn) L4 / L5 高階自智。為實(shí)現(xiàn) 6G 網(wǎng)絡(luò)智能內(nèi)生,電信網(wǎng)絡(luò)需建立多維認(rèn)知網(wǎng)絡(luò),類似人類的知識結(jié)構(gòu)。隨大模型的發(fā)展,構(gòu)建通用認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的可能性在增加。通信認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)可整合通用和專業(yè)大模型,包括知識、流圖、流量等大模型,融合形成 6G 智能內(nèi)生的認(rèn)知底座。

分布式協(xié)同

6G 網(wǎng)絡(luò)將從集中式為主轉(zhuǎn)向集中 + 分布混合模式。為了滿足本地場景需求,分布式子網(wǎng)將廣泛存在,通信系統(tǒng)中的 AI 資源也將以分布式形式廣泛存在。為實(shí)現(xiàn)端到端體驗(yàn)最優(yōu),需要多層多域的智能協(xié)同,這依賴于先進(jìn)的分布式協(xié)同技術(shù)。在分布式協(xié)同環(huán)境中,AI 的四個(gè)關(guān)鍵要素 —— 算法 / 模型、數(shù)據(jù)資源、算力資源和連接資源的協(xié)同將無縫協(xié)同。建議采用基于大模型的智能體技術(shù),以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)對 AI 需求的深入理解、需求規(guī)劃和工具調(diào)用。

自主決策

6G 時(shí)代面臨網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性、柔性、韌性以及服務(wù)質(zhì)量的高要求,系統(tǒng)需要具備快速自主決策能力,并追求全局最優(yōu)解。為此,建議網(wǎng)絡(luò)引入代理機(jī)制,與網(wǎng)絡(luò)自主決策功能相互協(xié)作。網(wǎng)元代理提出決策請求,自主決策系統(tǒng)分析后給出決策建議,網(wǎng)元代理執(zhí)行策略并提供執(zhí)行反饋,形成閉環(huán)迭代。自主決策系統(tǒng)的功能模塊包括決策分析、決策執(zhí)行生成、決策評估、決策開放以及決策規(guī)則的知識庫等,這些模塊通過與網(wǎng)絡(luò)能力的交互,實(shí)現(xiàn)全面的自主決策能力。

協(xié)同開放

6G 網(wǎng)絡(luò)的愿景之一是提供普惠智能服務(wù),通過智能多要素協(xié)同開放,實(shí)現(xiàn) AI4Net / AI4Service 的統(tǒng)一架構(gòu)。對外開放算法模型服務(wù)、算力服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、連接服務(wù)等,無論是服務(wù)于網(wǎng)絡(luò)本身還是第三方應(yīng)用,都采用統(tǒng)一架構(gòu),以簡化系統(tǒng)設(shè)計(jì)。同時(shí),6G 網(wǎng)絡(luò)提供 AI 服務(wù)時(shí),必須嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)隱私處理和相關(guān)法律法規(guī)。

編 輯:章芳
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