智聯萬物 5G-A到6G的AI融合革命

王誌勤 正高 級工程師，現任中國信息通信研究院副院長，中國通信標準化協會副理事長、無線技術委員會主席，IMT-2020（5G）推進組組長、IMT-2030（6G）推進組組長。2024年榮獲“2023年度國家科學技術進步獎一等獎”，第六屆“傑出工程師獎”，2025年被授予“*美巾幗奮鬥者”稱號。 劉曉峰 正高 級工程師，中國信息通信研究院無線與移動通信研究所副總工程師，IMT-2020（5G）推進組國際合作組組長、5G與AI（人工智能）融合研究任務組組長，IMT-2030（6G）推進組6G AI特設組組長。中國信息通信研究院第三代合作夥伴計劃（3GPP）* 席代表，多個國家重大專項項目負責人，已出版3本專著。 沈嘉 OPPO廣東移動通信有限公司標準研究部技術總監，現任IMT-2020（5G）推進組5G與AI融合任務組副組長。自2005年起參加4G國際標準化工作，擔任3GPP“AI/ML模型在5G系統傳輸”等多個課題報告人，榮獲“2016年度國家科學技術進步獎特等獎”，已出版2本專著。 崇衛微 維沃移動通信有限公司（vivo）資 深 專 家，資 深3GPP國際標準專 家，參與5G AI智能化網絡架構、6G AI智能化、6G通感一體化等3GPP標準化工作。參與IMT-2030（6G）推進組AI特設組工作，主持“AI/ML模型跨平臺共享可行性研究”等項目的研究工作。 彭木根 北京郵電大學副校長，教 育 部長江學 者特聘教授、國家傑出青年科學基金獲得者、IEEE Fellow（電氣電子工程師學會會士）、中國電子學會會士、國務院學位委員會信息與通信工程評議組秘書長。連續多年入選全球前2％頂 尖 科 學 家“終身科學影響力”和“年度科學影響力”榜單。 吳曉波 維沃移動通信有限公司（vivo）高 級技術專 家，資 深3GPP國際標準化專 家。長期參與3GPP 技術規範組會議，擔任多個標準項目的聯合報告人。擔任國內IMT-2020（5G）推進組5G與AI融合研究任務組副組長，6G AI原生設計技術架構研究聯合報告人，聯合牽頭多個項目組的研究工作。
 

第1章　5G-A到6G的發展與AI發展概述 001
1.1　6G發展簡介　003
1.2　AI發展概述　007
1.3　6G與AI融合整體考量　009
1.3.1　構建6G智能維　010
1.3.2　6G助力AI泛在化　014
1.3.3　6G與AI融合關鍵問題分析　015
1.4　小結　017

第2章　6G與AI融合基礎理論分析　019
2.1　AI領域基礎知識　021
2.1.1　數據集　021
2.1.2　常用機器學習算法　022
2.1.3　小結　046
2.2　6G與AI融合基礎理論研究　047
2.2.1　6G與AI融合數據集構建　048
2.2.2　6G與AI融合算法及模型探索　055
2.2.3　6G與AI融合仿真及驗證方法　058
2.3　小結　060

第3章　6G無線網側引入AI技術　061
3.1　5G基於AI的無線網設計　062
3.1.1　5G無線網側引入基於AI的設計的整體框架　063
3.1.2　5G中基於AI的設計重點用例　075
3.2　6G AI原生無線網設計　106
3.2.1　6G AI原生無線網整體設計　106
3.2.2　潛在6G AI原生設計用例分析　109
3.2.3　6G AI原生標準化架構分析　122
3.3　小結　124

第4章　6G核心網側內生AI技術　125
4.1　5G 網絡智能化　126
4.2　5G核心網側引入AI技術的主要場景　127
4.2.1　AI輔助終端業務體驗提升　127
4.2.2　AI輔助QoS參數調整　128
4.2.3　AI輔助尋呼區域優化　129
4.2.4　AI輔助終端異常檢測　129
4.3　5G網絡智能化的整體框架　130
4.3.1　網絡智能化的基本框架　130
4.3.2　網絡智能化的架構增強　131
4.3.3　5G網絡智能化的關鍵流程　134
4.4　5G NWDAF可提供的數據分析結果　143
4.5　6G智能網絡架構思路和展望　146
4.5.1　6G原生AI挑戰和目標　146
4.5.2　6G原生AI驅動力　147
4.5.3　6G原生AI能力等級　150
4.5.4　6G原生AI與業務適配　153
4.5.5　6G 原生AI網絡架構設計　153
4.5.6　6G原生AI與統一數據面　157
4.5.7　總體框架總結　158
4.6　小結　160

第5章　6G支持AI算法及應用　161
5.1　分割式AI/ML與協作式AI/ML操作　163
5.1.1　基本特征　163
5.1.2　分割式圖像識別業務　170
5.1.3　網絡與機器人之間分割式控制　182
5.1.4　機器人之間協作式AI操作　185
5.2　AI/ML模型數據的發布與共享　188
5.2.1　基本特征　188
5.2.2　圖像識別AI模型下載　189
5.2.3　語音識別AI模型下載　197
5.2.4　智能汽車AI模型更新　198
5.2.5　基於覆蓋信息的預測性AI/ML模型下載　201
5.2.6　終端AI模型性能監測　204
5.3　基於6G的分布式學習與聯邦學習　205
5.3.1　基本特征　205
5.3.2　用於圖像識別模型訓練的實時聯邦學習　208
5.4　智能體通信　212
5.5　小結　213

第6章　6G與AI賦能垂直行業　215
6.1　6G與AI融合推動產業數字化轉型　216
6.1.1　智能車聯網　217
6.1.2　工業互聯網　219
6.1.3　智慧港口　220
6.1.4　智能電網　221
6.2　6G與AI融合推動社會生活智能化　222
6.2.1　智慧醫療　222
6.2.2　智慧環保　223
6.2.3　智能家居　224
6.2.4　智慧城市　226
6.2.5　智能安防　227
6.3　小結　228

第７章　6G與AI融合進程展望　229
7.1　6G AI原生設計國際標準化展望　230
7.1.1　5G AI設計國際標準化過程回顧　230
7.1.2　6G AI原生設計國際標準化進程分析與展望　232
7.2　6G智能維的開發是長期持續的過程　235
7.3　小結　238