6G+AI即服务(AIaaS)需求研究

本报告旨在推进 AIaaS 的应用场景与技术指标等的研究。

半导体芯片生产成本逐年下降,芯片的算力体积比不断提升,在更小体积的芯片中得以运行更多的任务。人工智能(AI)得以逐渐摆脱算力的桎梏,衍生出更多更具实用性的算法、模型和架构。而随着信息化进程推进,以及消费电子类产品和各类型传感器的更新和广泛应用,各类系统趋向自动化,为 AI 渗透到人类生活的各个方面提供了土壤。

深入分析 AI 近十年的发展,会逐渐看到一个重要的现象:人工智能在感知方面取得了重要进展,已经逐渐接近人类的水平,在语音、图像、视频处理等多个方面,人工智能处理的效率和效果都已经超越了人类。随着近两年大模型的快速发展,人工智能在语言理解与处理方面也取得了重大进展。比如,美国 OpenAI 研发的聊天机器人程序ChatGPT,作为人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它通过海量语言材料的学习,能够实现理解并基于人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码、写论文等任务。

当前,人工智能在通信生态系统中的架构融合与功能应用在 3GPP、ETSI 中已有标准化定义,通信人工智能的相关网元如 NWDAF 尚处于测试阶段。通信人工智能面向网络管理、业务管理以及应用层的应用较多,也取得了阶段性成效。面向 2030 年,6G 将与先进计算、大数据、人工智能、区块链等信息技术交叉融合,实现通信与感知、计算、控制的深度耦合,实现 eMBB、uRLLC、mMTC 的不断演进,并在此基础上新增人工智能服务和感知服务两大超越通信的应用场景。未来 6G 网络的各个节点将具备提供分布式的高效、节能、安全的 AI 服务的能力。

本报告旨在推进 AIaaS 的应用场景与技术指标等的研究。AI 即服务需求研究的目的在于梳理 AIaaS 的潜在应用场景、典型应用、典型服务等,并在此基础上完善 AIaaS 的技术指标分析;从技术、商业、生态等的角度分析对比,给出 6G AIaaS 区别于现有 AI服务的优势场景与应用;从网络 AI 服务能力的角度给出对应业务的需求和指标要求;针对未来 AI 技术的发展(大模型等),给出终端和网络侧能力演进的趋势和评估等。本报告在当前 AI 现状和发展趋势进行调研分析的基础上,结合部分成员单位在 AIaaS 领域的研究工作,对 AIaaS 的场景、应用、用例等做了详细地分析和梳理,针对 AIaaS 的QoAIS 和性能指标等做了分析讨论,给出了相关的示例,最后提出了 AIaaS 的技术优势、产业价值与潜在挑战。

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