由中國移動研究院主辦的 “遇見未來”——6G協同創新成果發布會 在北京召開，發布了中國移動研究院在6G方面的階段性成果。中國移動研究院主任研究員韓雙鋒對《6G物理層AI關鍵技術白皮書》進行解讀。

什么是物理層AI?韓雙鋒介紹，物理層AI是接入網AI的一部分，包括物理層模塊功能增強和物理層鏈路聯合設計兩種思路;主要步驟包括：物理層的數據采集、AI模型的選擇、訓練、以及推理。

眾所周知，經過幾十年的發展，傳統的通信鏈路中的信源編解碼、信道編解碼、調制解調、波形多址、MIMO等多個模塊已經有了非常堅實的通信理論基礎。但是，在現有的通信系統中為什么還要引入AI?

韓雙鋒表示，主要是因為無線通信系統中存在大量傳統方法難以精確建模或者高效 率求解的技術問題，引入AI可以更好地把握復雜環境下無線信道的特征以及復雜數學問題的求解，從而提升物理層的性能。

韓雙鋒介紹，在《6G物理層AI關鍵技術白皮書》中，深入分析了基于AI的收發機鏈路設計，倡導基于數據和模型雙驅動的設計理念，這樣可以顯著減少訓練所需的開銷，此外還具有更好的泛化性。

網絡中有了物理層AI 能力后，還要有創新的網絡架構、接口和信令流程的支持，才能發揮AI的最大能力。為此，中國移動研究院提出了實時AI空口的理念：物理層AI的輸出信息直接輸入基站調度器，可以實現更智能的業務和資源調度。

標準化路線圖大體可以分為近期、中期、長期三個階段;每個階段都有自己的側重點，預計近期工作聚焦在部分物理層功能模塊的AI增強 ，中期是智能調度為核心的協議技術(包括基于AI的信道編碼、調制、波形、調度等);長期目標是要努力打造面向空口自演進的終極AI(實現端到端AI算法與架構)。

關鍵詞： 創新成果 功能增強 物理層鏈