以「創新預見6G未來（Better Together, Better Future）」為主題的2024全球6G技術大會本周在南京隆重舉行。中國科學院院士、東南大學教授、紫金山實驗室主任、未來行動通訊論壇副理事長兼秘書長尤肖虎在期間發表了題為「AI與6G如何和諧共生」的主題演講。
伴隨3GPP 6G標準時間表的明確，產業界對於6G的關註達到了前所未有的高度。尤肖虎表示，人工智能（AI）在6G網絡中的套用必不可少，但在6G的關鍵指標之中，AI原生與綠色、即時性、效能保證等要求方面卻存在著矛盾。因此，必須要找到一些非常明智而且非常高效的方案，才能夠同時達到這些要求，從而使6G願景真正得以實作。
將AI用於6G面臨哪些挑戰
ITU此前釋出的6G願景中，可持續性與泛在性的智能是兩個非常重要的指標。然而，尤肖虎分析道，這兩個指標要求實際上是相互矛盾的：可持續性意味著低成本和低功耗，而泛在性的智能則意味著需要在網絡中有更多的AI，這將需要更多的算力。
他說到，無論是ChatGPT還是Sora，其訓練的算力和利用的數據集都是以指數級增長的。如果要在6G當中實作通訊AI一體化，那將需要前所未有的巨大算力。「隨著網絡的AI能力不斷提高，其代價是需要有額外的計算和算力。AI在6G網絡中的使用需要大數據和極高的算力，這意味著如果采用的解決方案不當，將會產生非常高的能耗。」
他指出，根據ITU的要求，6G網絡的能力需要至少提高一個數量級，而與此同時，需要維持不變的能耗，這樣意味著每位元的能耗都應該要降低至少一個數量級，這對未來的6G發展來說是一個非常大的挑戰。而根據政府承諾，碳排放量需要在2030年減少一半。因此，在他看來，我們面臨的第一個關鍵挑戰將是綠色要求。
此外，尤肖虎認為，即時性要求以及AI在6G網絡使用中的不確定性、不可預測性也將是未來發展面臨的重大挑戰。他解釋道，AI一般來說是無法解釋也是不可預測的，如果直接把AI部署在物聯網絡之中，可能會導致網絡效能不穩定，所以需要找到一些適當的解決方法來讓網絡維持穩定。
基於數據知識圖譜的AI
針對此，尤肖虎及其研究團隊提出了一個包含多層AI的新框架，該框架分為外迴圈和內迴圈兩個迴圈，其中外迴圈是非即時的，也就是說大數據是由無線的知識圖譜來去處理，從而得到和提取相關知識，這是一個非即時的過程。
他進一步介紹到，在得到了知識之後就可以構建未來的數據或者框架的數據，這些關於知識的數據是系統KPI所需要的。在此之後，系統會構建部份數碼孿生，透過這種方式會把大數據變成小數據，這樣一來就只需要輕量級的AI來處理，從而可以使AI的功耗小很多，而且也可以實作即時處理。
尤肖虎向與會觀眾概述了將大數據轉化為小數據做法，並強調「這種小數據是系統最佳化最為關鍵的部份」。據其研究和實驗成果，「對於即時控制系統來說，我們最終實作了即時的控制。系統支持的優異增加比例達到了50%，這也是整個系統所實作的最佳化。這全部都是透過即時控制來完成的，達到了毫秒級的即時控制，所以這對於6G網絡，對於這個系統來說是非常顯著的最佳化。」
值得註意的是，尤肖虎在其演講中特別強調了使用網絡數碼孿生來確保AI在網絡中的安全，這是其提出的上述框架中的一個重要組成部份。
「我們要強調的是，網絡數碼孿生可以服務於物理6G網絡。網絡數碼孿生可以幫助我們實作AI預驗證，也能夠保障AI的套用，即便AI模型是不可預測並且難以解釋的。」他談到，透過使用特征、數據集、數碼孿生可以去學習真實網絡的行為，同時透過深度學習和加強學習我們可以制定一個政策，這個政策可以幫助我們去更好地實作預驗證。在驗證透過之後，由AI提出的方案將最終會被部署到真實的網絡世界當中，從而確保網絡的效能和安全。 C114通訊網 嶽明
