C114訊 4月18日消息（岳明）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、未來移動通信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，產業界對于6G的關注達到了前所未有的高度。尤肖虎表示，人工智能（AI）在6G網絡中的應用必不可少，但在6G的關鍵指標之中，AI原生與綠色、實時性、性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愿景真正得以實現。

將AI用于6G面臨哪些挑戰

ITU此前發布的6G愿景中，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當中實現通信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，這樣意味著每比特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，實時性要求以及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，可能會導致網絡性能不穩定，所以需要找到一些適當的解決方法來讓網絡維持穩定。

基于數據知識圖譜的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，該框架分為外循環和內循環兩個循環，其中外循環是非實時的，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，這是一個非實時的過程。

他進一步介紹到，在得到了知識之后就可以構建未來的數據或者框架的數據，這些關于知識的數據是系統KPI所需要的。在此之后，系統會構建部分數字孿生，通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，而且也可以實現實時處理。

尤肖虎向與會觀眾概述了將大數據轉化為小數據做法，并強調“這種小數據是系統優化最為關鍵的部分”。據其研究和實驗成果，“對于實時控制系統來說，我們最終實現了實時的控制。系統支持的優異增加比例達到了50%，這也是整個系統所實現的優化。這全部都是通過實時控制來完成的，達到了毫秒級的實時控制，所以這對于6G網絡，對于這個系統來說是非常顯著的優化。”

值得注意的是，尤肖虎在其演講中特別強調了使用網絡數字孿生來確保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分。

“我們要強調的是，網絡數字孿生可以服務于物理6G網絡。網絡數字孿生可以幫助我們實現AI預驗證，也能夠保障AI的應用，即便AI模型是不可預測并且難以解釋的。”他談到，通過使用特征、數據集、數字孿生可以去學習真實網絡的行為，同時通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現預驗證。在驗證通過之后，由AI提出的方案將最終會被部署到真實的網絡世界當中，從而確保網絡的性能和安全。