C114讯 12月21日消息（苡臻）12月16日，第四届6G前沿技术与趋势论坛在北京泰富酒店隆重召开。本届论坛以“攻坚6G前沿技术，共拓产业融合新局”为主题，邀请行业顶尖专家、企业领军人物重点围绕6G通感算智技术融合、6G产业协同、6G应用探索等议题进行了深入的分享和交流。

中国信息通信科技集团副总工程师、中信科移动首席科学家孙韶辉应邀参会，并作了题为“人工智能与6G融合思考与实践”的主题演讲，深入剖析了AI与6G融合的核心逻辑、关键技术与发展路径。期间，他在接受C114采访时表示，产业界对6G与AI融合动力强、期望大，AI成为6G Day1共识特性，将成为6G代际标志技术和底座技术。

核心共识：AI与6G双向赋能

孙韶辉指出，AI与6G网络的深度融合正重构未来产业格局，将导致业务模式的革新，形成内生智能的通信架构，实现多维数据的融合，引领通信系统从“万物互联”迈向“万物智联”。

6G与AI是相辅相成的关系，AI for Network提升网络基础设施的性能，Network for AI则提供了6G基础设施的变现新方向。6G需要在私有化数据收集、模型设计、模型训练，以及标准化厂商之间能力交互和接口之间进行平衡。

在AI for Network上，可通过AI解决通信网络的复杂疑难问题，优化通信性能，同时尽量采用统一和泛用的AI框架和管理方式，以及AI与non-AI的一体化设计。

在Network for AI方面，网络需要支持各种无线通信系统参与方所需的AI相关的数据和管理的信息，包括搜集、储存、传输等；网络对AI数据进行收集，并对数据、算力进行开放（增值服务）的探索；优化无线通信中存在的AI业务的传输QoS，改善AI应用体验。

谈及6G与AI融合的标准化挑战，他强调，AI与6G在产业发展节奏方面的确很难完全匹配。AI本身正高速发展，预期通信标准也会相应地进行较长期的演进；同时，6G Day-1对AI的支持至关重要，但不可能满足AI不断发展的所有需求；必须深入洞察AI与6G网络融合变革需求，从网络和AI的发展规律出发，设计未来智能化网络架构。

AI for Network：全栈AI融入网络 加速6G内生智能

孙韶辉表示，中信科移动将全栈AI融入网络，打造L4自智网络，推动智能体技术在网络运行的应用，加速网络迈向6G内生智能。其网络自智总体解决方案，以AI驱动网络智能化，集成智能感知、数字孪生与意图驱动能力，携手运营商共创自主闭环的自智网络。

在AI孪生赋能网络运营方面，中信科移动结合“促增长、强管理、固基础”的行业需求和痛点，打造了AI工具和软件，赋能网络运营。在无线AI方面，智算融合平台云网端协同处理，内生AI无线业务精细识别保障，在体验保障下流量提升了5%-6%，网络优化的差点速率提升10%-20%，智能节能提升10%左右。

同时，多智能体协同，赋能网络AI自智。主要包括故障监控智能体、性能优化智能体、能效优化智能体，以及体验优化智能体，目前已在广东、陕西等省份进行了部署和试点。

他还提到，在IMT2030推进组的相关工作中，中信科移动针对分布式MIMO SCI联合压缩反馈，解决了分布式MIMO下行单独压缩和单独反馈带来的开销增加以及性能降低，这种基于AI的模型压缩反馈方式，在反馈精度上相比独立反馈，在性能上提升23%左右。同时，在实现AI模型训练与推理的功能验证基础上，完成AI能力的进一步增强；智能体通信方面，以分布式子网生成为业务场景，实现6G智能体端到端能力的首次验证突破，为后续6G技术演进与场景化应用奠定领先基础。

Network for AI：6G需充分考虑AI应用需求

孙韶辉认为，AI应用本身对网络能力的巨大需求，大规模的AI模型训练对海量数据传输和巨大计算资源的需求，AI推理应用对网络的带宽、时延和可靠性的极高要求。

因此，未来的6G网络必须在架构设计之初就需要充分考虑AI应用的需求，将支持AI作为其核心目标场景之一，实现通、算、数、智资源的深度融合与协同调度。

要实现“ Network for AI”的愿景，需在多个关键技术方向的突破：一是算网融合，实现通、算、数、智，实现全局统一的智能调度能力；二是构建新的服务质量保障体系QOAIS；三是打造新的架构，分布式多要素协同。

在应用场景上，他指出，大规模AI模型训练与推理，赋能沉浸式通信（XR、全息通信），以及构建AI即服务（AIaaS）新生态等方面都是典型的应用。

针对沉浸式通信这一重点场景，孙韶辉在采访中分享了中信科移动的实践成果：“我们已完成沉浸式通信的应用展示，通过技术实现现实场景与远方大草原场景的随时切换，呈现出高度真实、触手可及的体验。”他强调，沉浸式通信对传输速率、时延和抖动的要求极高，现有5G技术难以满足，需依托6G技术实现应用。

面向未来：6G智能网络的挑战与发展路径

对于AI在通信领域应用的挑战与问题，孙韶辉客观分析了行业现状：技术与工程层面，面临数据、模型、系统挑战；产业与生态层面，存在标准化与评估体系缺失、产业链协同不够深入、商业模式缺乏成熟模式和增量应用等问题；安全与伦理层面，则需关注AI模型的安全与鲁棒性、数据隐私保护与合规性、人机协作中的信任与公平性问题。

面向未来，6G智能网络的设计原则应包括AI要素服务化、多维异构网络AI资源协同控制、跨层/端到端的联合智能协同、分层分布式智能协同等，最终形成一个内生、开放、孪生的6G网络。AI与6G融合需云网边端协同发展。在云上部署智能体，网上部署大模型，边上实现网络孪生，端上大小模型的协同，推动全栈式的AI应用。具体技术发展路径分为三个方向：一是小模型驱动6G智能；二是大模型赋能6G智简；三是智能孪生使能6G智治。