一、 信任税：为什么运营商害怕"黑盒"？

在3GPP R18/R19的热烈讨论中，AI-RAN（人工智能无线接入网）被描绘为提升频谱效率的神器。然而，在运营商的机房里，气氛却截然不同。

对于习惯了确定性的通信工程师来说，深度学习（DL）模型是一个极其危险的"黑盒"。传统的无线算法（如卡尔曼滤波、MMSE）是白盒，输入X必然得到输出Y，中间过程有清晰的数学推导，一旦出错，工程师知道是哪个参数越界了。

而端到端的AI模型则不同。它像一个数亿参数堆叠的混沌系统，虽然能将吞吐量提升20%，但却无法回答三个致命问题：

1. 边界在哪？ （在极端天气或从未见过的信道环境下，它会崩溃吗？）

2. 谁背锅？ （当网络中断时，是信道太差，还是AI"发疯"了？无法归因就无法定责。）

3. 怎么改？ （黑盒模型无法通过微调参数修复特定Bug，往往需要重新训练，这在现网运营中是不可接受的。）

这就是AI进入核心网络的"信任税"。如果无法解决可解释性（XAI），AI将永远被锁在"非实时控制"的外围，无法触碰空口调度的核心。

二、 拒绝"安慰剂"：通信XAI的真伪之辨

目前学术界流行的XAI方法（如计算机视觉中的Saliency Maps/热力图）在通信领域往往沦为"安慰剂"。告诉工程师"AI关注了这个频谱块"，对于毫秒级的无线调度毫无意义。

真正的通信XAI，必须从"事后解释"（Post-hoc）走向"内生约束"（Intrinsic）。

我们提出，"物理一致性"（Physics-Consistency） 是通信XAI的唯一解。这意味着AI模型不应是纯粹的数据驱动（Data-Driven），而应是模型驱动（Model-Driven）的"灰盒"。

"灰盒"的核心逻辑在于：

• 黑盒部分：负责处理极其复杂的非线性特征（如高维CSI压缩）；

• 白盒部分：强制引入物理方程（如麦克斯韦方程组、香农公式）作为硬约束。

例如，深度展开网络（Deep Unfolding）就是典型的"灰盒"。它将传统的迭代算法（如AMP算法）展开为神经网络的层。每一层神经元不再是毫无意义的权重，而是对应着物理算法中的一次迭代步骤。

这种架构保证了AI永远在"物理学的笼子"里跳舞——无论AI如何优化，它输出的波形永远符合电磁传播的基本规律。这才是运营商敢用的XAI。

三、 标准化的智慧：考卷比大脑更重要

在3GPP的标准化进程中，存在一个巨大的争议：如何标准化一个"解释"？

如果强制标准化AI的内部结构（即规定必须用某种灰盒架构），将扼杀设备商的创新空间，也涉及核心IP泄露。

我们意识到，出路在于"验证接口标准化"。 未来的3GPP标准不应规定"模型怎么想"，而应规定"模型怎么证明自己没疯"。即引入"影子输出"（Shadow Output）机制：

• AI在输出调度决策（如MCS 28阶）的同时，必须输出一个物理中间态（如预测的信道矩阵H）。

• 运营商不看AI的神经网络，只验证这个H是否符合当前的物理信道测量。

• 如果H偏离物理事实，无论调度结果多好，该决策都会被基站的保护逻辑拦截。

四、 结语：给黑盒装上仪表盘

AI-RAN的未来，不是机器取代物理学家，而是机器学会物理语言。

XAI不仅是技术的修补，更是商业的投名状。它将不可捉摸的概率，坍缩为可被审计的确定性；它将"看天吃饭"的黑盒，变成了装有仪表盘的精密引擎。

对于运营商而言，他们不需要懂神经网络的深层奥秘，但他们必须握住那根基于物理定律的"安全绳"。这根绳子，就是XAI。