10月27日消息（九九）在日前举办的“5G网络创新研讨会（2023）”上，中国移动集团首席专家刘光毅表示，当前人工智能已成为新一轮产业升级的核心驱动力，产业的自动化、数字化、智能化需要泛在智能。具体到通信领域，6G与AI的融合包括“AI赋能网络”和“网络使能AI”两个方面。
一方面，移动通信技术的发展遭遇瓶颈，迫切需要技术创新和交叉学科融合发展，利用AI赋能网络性能提升成为主要解决思路之一；另一方面，ITU将6G场景扩展到泛在智能，需要将AI打造成6G通信网络的新能力和新服务，实现AlaaS。
面向6G与AI融合需求，场景用例驱动、外挂或嫁接式的现有AI设计方式，通用性和效率有待提升。因而，面向6G泛在智能的愿景，网络与AI的融合需要有三大转变：从场景驱动到泛在智能的网络与AI一体化服务供给框架，从外挂叠加到内生一体，从尽力而为到按需可得和服务保障。
刘光毅指出，面向泛在智能等多种服务需求，6G将新增多个逻辑面，提供通信、感知、计算、AI、大数据、安全等一体融合的多维网络能力，以及平台化、一体化的服务体系。AI服务的完成需要通信、数据、计算、智能面的协同，基于上述融合架构，东西向流程实现AI赋能网络，南北向流程实现网络使能AI，满足内外AI服务的QoAIS要求。
刘光毅介绍，6G内生AI具有四大关键特征：
一是AI服务质量（QoAIS）指标体系，突破传统QoS体系中以会话和连接性能为主要关注指标，将安全、隐私、自治和资源开销作为新的评估维度纳入，形成一套标准化的AI服务质量评价体系，为用户AI服务质量的衡量和保障机制的设计提供统一的依据。
二是AI计算与通信深度融合，传统网络中提供AI服务需要通信和计算协议之间频繁的交互与协调，6G需要设计一套通算融合的内生AI协议，实现对计算和通信的协同管控与承载，满足AI所需的连接和分布式计算服务、以及基于AI的连接和计算融合控制需求，在编排管理、控制面、用户面三个维度实现计算和通信深度融合。
三是数据生成与可靠AI，面向网络中AI的海量训练数据需求和极高的试错风险，需要网络数字孪生实现按需的数据生成与可靠的AI与验证。
四是服务化，差异化的网络Al需求需要通信、计算、数据、智能面网络功能的灵活组合，基于服务化的网络架构设计和实现为按需灵活编排提供基础。
刘光毅认为，通用大模型时代6G与AI的融合将迎来新机遇。ChatGPT现象级事件，标志着人工智能进入通用智能时代，从“能听、会说、能看、会控”，走向“能理解、会思考、会创作”，甚至能“自主决策、自主处理问题”。基础通用大模型具有泛化性，网络智能化将从用例驱动转变为能力驱动，迅速降低应用开发门槛，加速AI工程化、规模化落地，实现生产效率跨越式提升。
在此过程中，6G内生AI为AI大模型的训练过程提供链接、数据服务，为推理过程提供链接、计算、模型拆解/分发服务；AI大模型赋能网络演进路径，例如探索网络运维人工智能大模型从小规模、离线入手，向大规模、实时发展，最终探索是否可以实现统一。
演讲的最后，刘光毅介绍，2020年国内外产学研界30余家单位联合成立民间性质的全球Network Al交流平台——6GANA，专注于6G网络AI相关技术研究、标准化和落地，积极推动AI成为6G网络的内生能力和服务（AlaaS），加速智能普惠时代的到来。
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