中国移动研究院重磅研究成果，深入阐述6G内生AI架构设计理念及AI大模型赋能通信网络的前沿路径。

一、为什么6G需要内生AI？

移动通信技术发展遭遇瓶颈，传统通信系统性能提升面临严峻挑战：更大规模MIMO信道估计困难、更密集基站部署干扰加剧、多样化场景需求碎片化。与此同时，ITU已将6G场景扩展到"泛在智能"，AI不再是通信网络的辅助工具，而是6G的核心能力之一。

当前5G网络的AI应用存在三大痛点：
? 外挂叠加式：在网络中新增AI服务器（如NWDAF），数据的实时性、有效性和一致性难以保证
? 场景驱动式：针对特定用例设计单独AI模型，泛化性低、开发周期长、成本高
? 云AI服务：用户提交订单后获取尽力而为的服务，网络仅作为透明管道

二、6G内生AI的架构设计

面向泛在智能需求，6G将新增数据面、智能面、计算面等逻辑面，与通信面深度融合：
? 通信面：通信控制与承载
? 数据面：管理网络数据，提供数据服务
? 计算面：管理计算并提供计算服务
? 智能面：为原生AI提供全生命周期运行环境，涵盖AI训练、推理、压缩、验证

基于数字孪生体，东西向流程实现AI赋能网络（网络性能优化），南北向流程实现网络使能AI（为用户提供AI服务），形成闭环智能体系。

三、四大关键特征

1. AI服务质量（QoAIS）

突破传统QoS体系，将安全、隐私、自治和资源开销纳入评估维度，构建服务QoS、任务QoS、资源QoS三层映射体系，并设计"三层闭环"保障机制。

2. AI计算与通信深度融合

设计通算融合的内生AI协议，在编排管理、控制面、用户面三个维度实现协同。控制面提出三种融合模式（集中控制、分布式控制、混合控制），当QoAIS指标恶化时可快速调整保障。

3. 数据生成与可靠AI

借助数字孪生技术实现按需数据生成（如GAN数据增广），解决真实数据获取难的问题；同时在不影响网络运营的情况下完成AI决策的性能预验证，降低试错风险。

4. 服务化架构

基于服务化设计，差异化的网络AI需求可灵活组合通信、计算、数据、智能面的网络功能，实现按需编排。

四、AI大模型与6G的融合展望

AI已迈入通用智能时代，大模型的出现为6G与AI融合带来巨大变革。6G内生AI可在两个维度使能大模型：
? AI训练服务：6G网络承担海量数据采集与预处理，节省传输开销，为云端大模型训练提供高质量数据服务
? AI推理服务：将大模型分布式部署到无线网络中，更靠近用户侧，时延优势显著

同时，AI大模型也面临独特挑战：网络中存在大量结构化数据，不同问题间的共性不清晰，从运维通用模型到运行通用模型再到统一网络AI大模型，仍需分阶段探索。

【结语】

6G内生AI不是简单地将AI"嵌入"网络，而是从架构层面实现网络与智能的深度一体化。这代表着通信行业从"连接提供商"向"智能服务提供商"的根本性转变，值得业界持续关注。

附件下载：本帖附完整研究报告PDF，欢迎下载学习讨论！