6GAI即服务（AIaaS）需求研究

　　王庆扬

　　IMT-2030（6G）推进组专家

　　尊敬的各位领导、各位嘉宾：今天非常高兴能代表IMT-2030推进组向大家发布一下我们最新的研究报告《6G AI即服务（AIaaS）需求研究》。这个报告是我们今年最新的研究报告，我们之前发布过6G需求愿景关键能力相关的白皮书，那是在2022年，也是在咱们数字中国建设的峰会上发布的。今天很高兴我们有第二个报告。

　　刚才杜主任说了6G目前公认的五大场景，除了5G的三个增强之外，另外两个就是通感融合和普惠智能，普惠智能作为将来6G五大场景最核心的内容，也是我们目前研究的最核心的课题。我们总共有8个课题，这是我们最先完成的，所以我们也特别重视这个，后续会做一些分工。

　　这个报告的主要内容分4部分：

　　1.AI的现状和发展趋势。主要是对AI目前的概念、应用的现状和趋势做一个简单的介绍。

　　2.6G AIaas愿景与典型应用场景。我们对它的概念做一个介绍，还有它的典型应用场景。

　　3.6G AIaas性能指标。我们提出怎样去衡量AIaaS性能指标、服务指标，以及对网络的要求。

　　4.我们提出技术优势、产业价值以及潜在挑战。这些新技术我们必须考虑它的挑战，并不是所有的新技术都能一帆风顺，越早研究的东西其实它的风险越大，当然它潜在的价值也越大。

　　这个报告的贡献单位包括像华为、中国移动、中国电信、联通、中兴、中信科移动、信通院、紫金山实验室、NOKIA、Vivo和亚信。

　　首先回顾一下AI概念应用场景。AI是一门研究开发能够模拟延伸和拓展人智能的理论方法以及应用系统的新的技术科学。我们要注意它是一个技术科学，是一门基本的理论科学，而不直接是关于技术的，它是用来指导技术发展的一门基础学科。比如说与AI同等级的像应用数学、应用物理、应用化学，这些跟它是同一个层次的，所以我们对AI的理解会更基础一些。

　　我们这个报告主要聚焦机器学习为核心的AI，包含相关的AI模型算法、数据等基本要素，以算力资源作为支撑，依托AI模型生成训练推理来实现普惠智能的目标。简单来讲，我们整个是研究Network for AI，怎么把我们的6G网络它的能力开放出来，为我们将来6G的应用去服务。

　　我们这个研究就是6G Network for AI，它和AI for Network不一样，AI for Network是网络本身怎么去做优化和创新，6G Network for AI是更广更高层的应用。报告就对AI现状做了简要分析，包括MEC AI，Cloud AI和目前的5G Network AI，这里不具体展开。总之，它们各有特点，也和当时环境有关系，比如边缘需求，还有云端的互联网公司需求等。5G方面，前面也有专家说了5G引入了NWDF做叠加性质的AI，它的局限性还是比较高，是针对特定场景用特定模型实现特定任务，实际上不具备孵化和对外提供可交易性的能力。实际上它是一种AI for Network应用，相对来说比较受局限，这些研究是目前的状况和不足，也是我们将来开展6G的AI的动力。

　　我们对AI技术的发展趋势做了整体研究，包括目前大模型的技术等。对应用场景进行了分析，应用场景包括将来智能应用的泛在、分布式学习与推理的推广，还有边缘需求，以及网络高带宽全链接。如果分布式学习与推理进行广泛应用，对于网络连接能力要求就会更高，这对我们6G网络有一定影响，或者说有更多的需求。

　　我们确定了6G AIaas业务场景发展趋势，总体来看，扩展到各方面，与日俱增、百花齐放，包括像农业、自动驾驶、医疗等各场景。下面先确定6G AIaas的概念，它是通过网络的连接计算数据模型等资源和功能构建分布式高效节能安全的AI服务和开放生态，它涉及的典型场景列出了9个，这里不一一介绍。在九大典型场景，我们进行了总体构思，首先考虑6G AIaas能提供哪些服务，右下角提供了十项，包括像推理、生成等，这是比较常见的服务能力。

　　在目前应用场景下，对服务进行组合，来提供典型的应用。这里举了一些例子，包括食物循环网络、居家健康、工业机器人等。对这8个进行具体分析，就是它的需求是什么，能提供什么具体服务，具体应用于什么样的场景，我们都做了具体分析。

　　提出概念、框架之外，还要衡量6G AIaaS服务质量。总体来说，对于6G网络的连接、计算、模型、数据等资源，要提供适应不同场景的AI能力。不同于传统的移动网络，除了配置连接资源之外，还要为用户提供高性能的AI服务。对AIaaS指标，我们起了个名字叫QoAIS，后来就叫AIaaS。QoAIS的整个推动过程由两方面组成，从右下角图可以看到，左边是通信的KPI，右边是AI的KPI，通过两方面结合才能形成最后的QoAIS指标。

　　对于具体指标定义，QoAIS具体指标包括服务准确度，服务覆盖率。下面两个表分别是分解后的，左边是对通信的KPI要求，右下角是对于AI的KPI要求，两个组合起来就是最后AIaaS的KPI指标。

　　报告还分析了AIaaS技术优势，包括时延优势、算力调度优势、成本优势，产业价值上有对网络自身价值和2B、2C价值。它也会面临很多挑战，包括投入产出挑战、算法模型共享挑战、指标评估体系、模型维护、安全和隐私以及可信等相关挑战，这些都是我们需要后续解决的。

　　最后，简要介绍IMT-2030推进组，推进组下设一个需求工作组，主要开展需求和场景研究。现在的核心还有8个要做，6G AIaaS是第一个，后面还有像感知、沉浸、终端、低功耗、物联网等。我们的研究成果，在2022年发布了6G典型场景关键能力，在2023年发布了AIaaS研究，组织了相关的研究论坛包括数字峰会，另外在ITU也有相关输出，还有国际上的Workshop。以上就是我的汇报内容，谢谢大家。

　　（以上内容根据嘉宾发言速记整理）