近日，中国移动研究院在6G关键技术研究领域取得重要进展，科研论文“AI驱动的6G空口：技术应用场景与均衡设计方法”在国内顶级学术期刊《中国科学：信息科学》在线发表（论文链接：http://engine.scichina.com/doi/10.1360/SSI-2024-0210）。
随着通信技术的发展，单纯依靠资源堆叠的传统技术手段已难以绿色、高效的满足6G系统在容量和频谱效率等方面的需求。近年来，AI技术的快速发展为解决这一难题提供了新的思路。AI技术凭借其强大的复杂问题建模能力、动态策略优化能力以及基于通用算力的低复杂度计算能力，成为突破6G空口传输设计瓶颈的关键技术手段。
然而，当前6G空口AI的研究主要聚焦于设计高精度AI模型以提升通信能力，普遍忽视了工程实践中所需的算力、复杂度和空口资源等AI代价，对模型泛化能力和推理时延等关键AI质量指标也缺乏系统性考量。这种过度依赖算力资源追求通信能力提升的研究范式，难以支撑智能化网络的可持续发展。
为了解决行业面临的上述难题，论文首先系统分析了AI在6G空口传输中的典型应用场景与关键技术挑战，并创新性地提出了综合考虑AI能力、质量和代价的三维联合优化设计准则，通过最大化多场景通信能力与综合代价的比值实现三角均衡，有效弥补了现有设计准则中质量和代价维度缺失的不足。为了在能力、质量和代价之间实现联合优化，论文提出两种优化策略：1）在确保空口AI能力和质量满足需求的前提下，降低空口AI全生命周期（数据采集、数据集构建、模型训练、部署和推理等）所需的代价；2）在空口AI能力满足需求的基础上，联合优化代价和质量。基于上述策略，论文给出了多个设计示例来验证所提方法的有效性，包括低复杂度数据集构建、物理层单模块均衡优化、物理层多模块均衡优化等。最后，论文探讨了6G空口AI传输技术以及相应接入网架构标准化的技术路径和挑战。
中国移动总工程师、集团级首席科学家王晓云在2022年提出空口AI三角均衡优化的设计评估框架，并以此作为国家重点研发计划“AI驱动的6G智能空口传输技术”项目的设计指导思想。在大语言模型设计方面，Deepseek已经为业界提供了均衡优化的优秀示范，提出了混合专家模型架构、新型强化学习、高效率资源分配等多种新型设计方法。本文提出的能力-质量-代价三角均衡设计方法和多个设计示例，有望为6G空口AI技术的理论研究与工程实践提供重要参考，促进通信产业智能化的可持续发展。
《中国科学: 信息科学》是中国科学院和国家自然科学基金委员会共同主办、《中国科学》杂志社出版的学术刊物。力求刊载信息学科领域最高学术水平的中文文章, 及时报道计算机科学与技术、控制科学与控制工程、通信与信息系统、微电子与固体电子学等领域基础与应用研究方面的原创性成果, 推动信息科学技术发展, 搭建理论与技术应用的桥梁, 促进与各学科、各行业的交叉融合。
本文来源：中国移动研究院
