中國移動黃宇紅：6G網絡以實現(xiàn)L5等級自動駕駛網絡為目標

9月23日消息（艾斯）在近日于上海舉行的6GANA第二次全體會議上，中國移動研究院副院長黃宇紅發(fā)表了題為《從5G網絡智能化到6G智慧內生》的演講，從5G自動駕駛網絡愿景各個階段的目標，到面向6G網絡自治的內生智慧如何實現(xiàn)，黃宇紅在其發(fā)言中進行了詳細介紹。

她指出，6G網絡以實現(xiàn)L5等級的自動駕駛網絡為目標。相比5G，6G新增內生的智慧面、數(shù)據面和虛實交互的數(shù)字孿生網絡，并通過內生智慧與數(shù)字孿生網絡的交互與融合，實現(xiàn)6G網絡全生命周期的高水平自治；但在如何實現(xiàn)6G內生智慧方面，產業(yè)界依然面臨著數(shù)據、模型、算力等多重挑戰(zhàn)。

面向5G網絡自動駕駛的智能化實踐

黃宇紅介紹稱，中國移動的自動駕駛網絡目標框架包括2大目標——外部商業(yè)增長和內部效率提升，3個閉環(huán)——資源閉環(huán)、業(yè)務閉環(huán)和用戶閉環(huán)，以及4個層次——網元管理、網絡管理、業(yè)務管理和商務管理。而從L0到L5的自動駕駛網絡層級，意味著不同的網絡特征和能力，其中L5意味著完全自動駕駛網絡，也即網絡可以自動實現(xiàn)，規(guī)則順應變化自動迭代，實現(xiàn)網隨業(yè)動。通過算力集成、數(shù)據治理、算法創(chuàng)新，最終實現(xiàn)應用創(chuàng)新，這些應用包括智能感知、智能診斷、智能預測和智能控制等。

目前中國移動在5G網絡智能化方面已開展了多項實踐，包括Massive MIMO智能優(yōu)化何智能基站節(jié)能等。其中，中國移動的Massive MIMO智能優(yōu)化已在2個省份13個地市進行規(guī)模應用，通過更靈活的波束配置、應對更精準的用戶要求和更復雜的優(yōu)化場景，實現(xiàn)了5G流量提升10%，5G用戶數(shù)提升5%。此外，中國移動智能基站節(jié)能也已在4個省份超過100萬小區(qū)接入，實現(xiàn)了節(jié)電增益5%-10%，萬量級指令智能全天候下發(fā)以及網絡監(jiān)控零故障。

“從5G共生到6G內生，我們進行了一些思考。在架構方面，要從集中式智能向多形態(tài)智能轉變；在場景方面，要能夠應對多樣性發(fā)展需求，尤其是ToB場景業(yè)務智能化水平仍需提升；在效果方面，我們需要從降本增效的運營智能向端到端高度服務智能轉變，實現(xiàn)高度自治網絡；在環(huán)境方面，要能夠實現(xiàn)強大的模擬復現(xiàn)能力。”黃宇紅談到。

如何實現(xiàn)6G高水平網絡自治

“6G網絡是以實現(xiàn)L5等級的自動駕駛網絡為目標，面向消費者和垂直行業(yè)客戶提供全自動、零等待、零接觸、零故障的創(chuàng)新網絡服務與ICT業(yè)務，打造自服務、自治愈、自優(yōu)化、自演進的通信網絡。”黃宇紅在會議上表示，數(shù)字孿生和內生智慧將推動實現(xiàn)6G網絡高水平自治。

其中，數(shù)字孿生網絡業(yè)界尚無統(tǒng)一標準架構，結合數(shù)字孿生的技術特點和通信網絡的需求，中國移動提出了“三層三域雙閉環(huán)+三體五態(tài)”參考架構。據介紹，其中的三層是指物理網絡層、孿生網絡層和網絡應用層；三域是指孿生網絡層數(shù)據域、模型域和管理域；雙閉環(huán)是指——孿生網絡層基于服務映射模型的“內閉環(huán)”完成配置變更下發(fā)前的仿真驗證和迭代優(yōu)化，以及基于三層架構的“外閉環(huán)”完成對網絡應用的控制、反饋和優(yōu)化；三體是指規(guī)劃體、孿生體、物理實體；五態(tài)則是指雙空態(tài)、規(guī)劃態(tài)、服務態(tài)、孿生態(tài)、節(jié)能態(tài)。

在關于6G端到端智慧內生設想方面，黃宇紅指出，這當中包括協(xié)議棧進行重構以更好適應AI服務的需求；數(shù)據面充分開放，能隨時獲得各種用例按需提取的數(shù)據；局部智能與整體智能間的協(xié)同：智慧網元和數(shù)字孿生網絡之間的交互；網元智慧進一步拓展，不僅提供網元智慧，還提供行業(yè)客戶所需的集通信感知計算于一體的智慧能力。

具體到6G內生智慧的典型場景，她介紹到，在面向網絡方面，包括網絡自治——助力網絡自身實現(xiàn)高水平網絡自治，降本增效；以及網絡安全——檢測威脅、自主防御或協(xié)助防御，實現(xiàn)內生安全。在面向客戶方面，包括為2C客戶提供極致業(yè)務體驗和高價值新型業(yè)務，以及更好滿足2B客戶差異化的智能需求，可實現(xiàn)“隨時隨地”智能按需供應。

6G內生智慧的技術需求與挑戰(zhàn)

然而，要實現(xiàn)6G內生智慧，仍然面臨著一些技術方面的需求與挑戰(zhàn)。黃宇紅分析稱，在6G內生智慧技術需求方面，面向行業(yè)、網絡自治以及2C用戶分別有不同的需求。

在面向行業(yè)方面，AI功能/服務要能按需靈活編排到端-邊-云的計算節(jié)點，同時需要端網協(xié)作的分布式AI架構和服務質量評估和保障體系，行業(yè)間聯(lián)邦學習、知識共享框架，模型間的連接融合計算，以及面向行業(yè)業(yè)務邏輯的數(shù)字孿生。在面向網絡自治方面，需要實現(xiàn)網絡自治需求的自發(fā)現(xiàn)、效果的自評估、多域閉環(huán)，AI智能應用效果可預先驗證、在線評估和閉環(huán)優(yōu)化，通信-存儲-計算多維資源融合，高效利用網絡資源，以及支持可信的網絡自治方案。在面向2C用戶方面，需要利用終端大量數(shù)據和算力，實現(xiàn)端網融合的分布式AI架構，以及對終端數(shù)據和算力的智能感知，同時還要確保用戶數(shù)據脫敏、數(shù)據關聯(lián)聚合，保障數(shù)據隱私。

與此同時，黃宇紅指出，在如何實現(xiàn)6G內生智慧方面，面臨著數(shù)據、模型、算力等多重技術挑戰(zhàn)。

在數(shù)據方面，網絡數(shù)據封閉，開放不足，如何解決數(shù)據的開放共享問題？如何實現(xiàn)數(shù)據的按需可得？如何實現(xiàn)數(shù)據的高效存儲和管理？如何保護數(shù)據安全和隱私性？實現(xiàn)可信的認證、鑒權和獲?。吭谀Ｐ头矫?，當前的訓練方法導致模型泛化性能差，如何突破？非線性模型的黑盒性，導致AI模型可解釋性、安全性和公平性差，如何建立可信的AI？數(shù)據非獨立同分布場景下，如何保證模型的收斂性和有效性？在算力方面，集中式和分布式節(jié)點間算力如何協(xié)同，以滿足內生智慧計算任務的性能需求？計算通信感知等多維資源如何聯(lián)合調度，以高效支持各種AI任務？如何不終端算力協(xié)作，提供端側所需智能服務？

這些都是亟待解決的問題。針對此，中國移動推出了一個智慧網絡人工智能開放創(chuàng)新平臺，該平臺聚焦大規(guī)模復雜網絡建模的關鍵核心算法突破，打造以試驗環(huán)境為主的網絡數(shù)據，算法、知識、環(huán)的開放平臺，解決網絡智能化攻關中，缺乏試驗環(huán)境的難題；同時聯(lián)合產、學、研、用多方協(xié)同攻關，打造網絡智能化研發(fā)新模式。

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