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创新,向6G:人工智能在无线接入网中的应用潜力

2025年10月23日 来源:是德科技作者:是德科技6G解决方案主管Jessy Cavazos  
关键字:是德科技  AI  
       6G时代曙光初现,移动生态系统正迈入技术定义与协同创新的关键阶段。第三代合作伙伴计划(3GPP)、AI-RAN联盟及O-RAN联盟等组织正协同推进工作,共同塑造首个大规模人工智能(AI)原生无线网络。

       每一代无线技术都在突破可能性的边界。在这个不断演进的领域,AI正从辅助技术蜕变为下一代无线系统的核心赋能者。AI将使网络适应性更强、效率更高、智能化程度更高,变革无线接入网(RAN)的设计与运行模式。

       AI能力最早出现在3GPP Release 17版本中,并在Release 18中得到扩展。未来的版本预计将从AI协同网络(AI管理离散网络功能)向AI原生架构(AI深度嵌入整个网络堆栈)过渡(图1)。在6G时代,AI将渗透每一层,释放前所未有的性能与自动化水平。尽管3GPP标准并未覆盖所有层级,但创新正在贯穿整个网络堆栈,部分供应商和运营商已开始在网络中直接部署AI模型。

图1:3GPP标准将推动无线网络从AI协同网络向AI原生架构演进[ 如何用AI驱动的设计革新6G研究,是德科技,2024年2月21日]
图1:3GPP标准将推动无线网络从AI协同网络向AI原生架构演进[ 如何用AI驱动的设计革新6G研究,是德科技,2024年2月21日]

       AI在RAN中的作用

       AI在RAN中展现出巨大潜力,既能提升网络效率与服务质量,又可实现本地化AI模型部署。AI-RAN联盟指出,传统RAN架构虽满足当前电信系统需求,但AI有望显著增强RAN的自动化水平与性能。[ AI-RAN联盟愿景与使命白皮书,2024年]
       
       AI-RAN领域涵盖若干相关但独立的概念(图2):

       ● AI-for-RAN运用AI优化频谱利用率、降低成本,并提升能效。

       ● AI-and-RAN聚焦AI与RAN的融合,以大幅提高基础设施利用率。

       ● AI-on-RAN探索无线网络中全新的AI原生服务与应用。

图2:AI-RAN由三种互补方法构成
图2:AI-RAN由三种互补方法构成

       与此同时,O-RAN联盟正推进开放、模块化、智能化的RAN架构建设。其工作聚焦于组件解耦、多厂商互操作性,以及通过无线接入网智能控制器(RIC)等平台实现智能控制。
              
       各个组织和机构都在AI原生6G网络发展中发挥着重要作用:

       ● 3GPP定义了空中接口、核心/RAN架构,以及AI/ML生命周期管理的全球标准。

       ● AI-RAN联盟主导实验性工作,开创性地探索了新型AI嵌入式架构、应用场景、基准测试及原型创建系统。

       ● O-RAN联盟基于3GPP标准,通过模块化部署框架推动网络实现更深层的解耦。


       AI-RAN联盟可被视为一个创新沙盒——它创建经过验证的蓝图与参考架构,不仅能为O-RAN技术规范提供参考,加速其制定进程,还能覆盖超出O-RAN与3GPP范畴的议题。联合用例验证、统一API,以及全生态系统测试,将是确保AI原生技术实际部署的关键。

       设计与测试:数字孪生的作用

       随着AI成为RAN设计的核心要素,网络复杂度呈指数级增长。工程师必须在部署前,在多样化的真实场景下,对AI模型进行严苛测试与验证。这需要借助先进仿真工具,利用合成数据与实测数据复现真实环境。

       这正是网络数字孪生发挥关键作用的场景。传统上,数字孪生技术仅用于对部署完成后的网络执行验证,而今这种模式正在被改写,数字孪生将在6G时代成为网络部署前对其进行仿真与验证的核心技术。这些由数字孪生克隆的虚拟副本必须要完整仿真从射频传播、基站到核心网的整个网络,以确保全面的测试覆盖。它们支持通信网络各层级的设计工作,尤其对负责网络管理与效率的高层网络协议而言,价值更为突出。

       特定站点的精准射频传播场景与信道模型对AI-RAN至关重要。它们使工程师能够以高保真的方式仿真和可视化路测路线,确保AI模型在真实条件下进行训练和验证——这对在物理层运行的AI模型尤为关键。

       射频射线跟踪工具,比如是德科技的RaySim,在此工作流中发挥着关键作用。RaySim可生成详细的特定站点数据集,用于训练AI/ML模型,并加速AI-RAN与AI设备用例的基准测试。该工具还可借助NVIDIA Aerial Omniverse数字孪生平台实现部署场景的三维建模。

       结语

       6G发展进程的关键在于行业能否高效将AI融入RAN。能否成功不仅取决于新技术的研发,还依赖于跨学科协作与先进工具的支撑。

       AI-RAN创新需要射频建模、网络仿真、模拟及加速计算领域的专业知识。随着6G研发的加速推进,赋能团队设计、测试和优化AI驱动的RAN系统的能力,将成为释放新一代无线技术全部潜力的关键。
责任编辑:邓珊珊
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