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人工智能（Artificial Intelligence）在最近十年發展迅猛，在挖掘大數據樣本的非線性規律，與環境交互的在線精準決策等領域快速超越了以人工為主的專家經驗（Human Intelligence）模式，在計算機視覺、自然語言處理、機器人控制等領域取得了巨大的成功。一方面由于以深度學習、強化學習等為代表的人工智能算法能力的突破；另一方面以 GPU 為代表的人工智能算力成本的快速下降和普及，在未來的十年的市場占有率有可能會超越 CPU，也加速了這一趨勢。

隨著 ICT（Information and Communications Technology）技術的不斷融合，網絡正朝向深度 IT 化方向發展。在 5G 網絡的演進過程中，AI 技術開始應用在無線網絡信道估計，基站節能減排[1] 和網絡運維等領域。應用方式主要還是以云端智能為主，在云端匯聚大量的數據，利用集中的算力對數據進行預處理，AI 模型訓練和驗證等。但是在網絡中傳輸大量的原始數據，一方面對傳輸帶寬壓力大，另一方面對于數據隱私保護也會帶來很大的挑戰。3GPP 定義了 NWDAF 支持網絡數據的收集和處理，有利于在網絡架構中引入 AI 相關的功能。然而當前的網絡和 AI 技術的結合仍處于初級階段。 AI 疊加在網絡之上，AI 在網絡中發揮的作用散落在網絡不同的功能點，其主要目標是利用AI提升網絡的性能，運營和價值。

未來 6G 網絡的作用之一是基于無處不在的大數據，將 AI 的能力賦予各個領域的應用，創造一個 “智能泛在”的世界。6G 應在 5G 基礎上全面支持整個世界的數字化，網絡要助力千行百業的數智化轉型，需要滿足和提供相比云端智能實時性更高，綜合能耗和安全隱私更優的智能化服務[2]。同時，網絡運營維護也需要從局部的智能化運維向高水平的網絡自治演進。這些都迫切要求網絡與 AI 技術更緊密的結合，將 AI 能力通過網絡架構的革新深度內化到網絡中。為此，6G 網絡提出了“智慧內生” 的基本特征構想，即 6G 網絡將在設計之初就考慮與人工智能技術融合的理念，將 AI 和大數據的應用融入網絡的基因當中，形成一個端到端的體系架構，根據不同的應用場景需求，按需提供 AI 能力和服務。

通過在 6G 網絡架構的設計中充分考慮 AI 的算法，算力和數據以及網絡連接等諸多要素，6G 將成為融合連接和算力的新型基礎設施，從而極大提高 AI 資源的使用效率并使 AIaaS（AI as a Service）成為可能，AI 能力在網絡中無處不在、無孔不入，并像人體的大腦和神經網絡一樣，以分布式或集中的方式隨時隨地按需提供給網絡自身及第三方，實現智慧的泛在可得、全面賦能萬事萬 物。

加快發展新一代人工智能（Artificial Intelligence，AI）是贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手。面向 2030+，6G 有望在5G 的基礎之上全面實現數字化，推動社會走向“數字孿生，智慧泛在”的愿景。為了實現這個美好愿景，人工智能技術有望發揮重要作用。

現階段將 AI 技術應用在無線網絡中將有助于更精準地預測業務特征、用戶移動性、用戶行為、信道環境等信息，最終通過智能資源管理與調度機制保證更好的服務質量和用戶體驗，實現更好的公平性和系統資源利用率，促進無線通信網絡的開放與智能。長期來看，基于 AI 的無線網絡設計有助于實現通信協議的自動升級，從而有效降低網絡部署與運維成本，實現移動通信產業的可持續發展。

目前 AI 技術已經開始在核心網、網管網優、接入網等領域發揮積極作用。基于 AI 的空口傳輸技術（尤其是物理層 AI 技術）近年來已取得顯著進展。大量研究表明，將 AI 技術融入到新型編碼調制、多址、波形設計、預編碼、信道估計、信號檢測等物理層模塊設計中，可帶來顯著的性能增益。以ITU、3GPP、IMT-2020，IMT-2030 等為代表的多個行業組織已經在數據集構建、評估準則、典型用例等重要課題上開展深入研究，為將來無線 AI 技術的實際應用打下了重要基礎。然而，不可否認的是，業界在無線 AI 技術方面的研究仍面臨諸多挑戰：

• 缺乏科學公開的數據集：不同研究機構采用的數據集并不統一，研究結果難以相互驗證； ? 無線 AI 數據和應用具備自己獨特的特征，如何將圖像與語音處理領域的經典 AI 算法與無線數據以及無線領域專家知識進行有機融合尚不明確；

• 無線通信系統的顯著特征之一是通信場景復雜多變（室內、室外、高鐵等）與業務形式多樣，如何讓無線 AI 方案在有限算力前提下適用于多種通信場景與業務形式，是業界目前需要克服的重要挑戰；

• 無線 AI 的鏈路級和系統級性能上界尚不明確，在綜合考慮算力、功耗、數據集、信令開銷等成本的前提下，AI 方案對比傳統基于專家知識的設計是否有性能增益等重要問題還缺乏系統科學的分析與論證，這是無線AI 未來標準化和產業化落地的先決條件。

無線 AI 是通信界重點的研究方向之一，在中國移動發布的《2030+愿景與需求白皮書》、《2030+網絡架構展望》和《2030+技術趨勢》等白皮書的基礎上，本白皮書聚焦目前備受關注且頗具挑戰的物理層 AI 技術，嘗試回答業界普遍關心的 AI 數據集、算法設計、泛化性、未來研究方向和標準化路線圖等核心問題，希望能夠為業界研究面向 2030+的無線 AI 尤其是物理層AI 提供參考和指引。具體來講，白皮書在第二章分析了物理層 AI 的基本工作原理，以及在整個無線通信網絡中可能發揮的價值；第三章中深入探討了基于 AI 的發射機與接收機設計，重點指出了模型與數據雙驅動的設計思路；第四章討論了基于AI 的大規模MIMO技術，并展望未來終極 MIMO 的技術特征；第五章針對無線AI 方案的評估準則和方法進行了分析，提出了一些典型的評估指標、數據集構建原則、提升AI 方案泛化性的思路；第六章對未來的研究與標準化提供了一些參考建議。第七章對整本白皮書進行了總結。

人工智能（Artificial Intelligence）在最近十年發展迅猛，在挖掘大數據樣本的非線性規律、與環境交互的在線精準決策等方面快速超越了以人工為主的專家經驗（HumanIntelligence）模式，在計算機視覺、自然語言處理、機器人控制等領域取得了巨大的成功。究其緣由，一方面得益于以深度學習、強化學習等為代表的人工智能算法能力的突破；另一方面，以 GPU 為代表的人工智能算力成本的快速下降和普及，也加速了這一趨勢。

從 5G 開始，人工智能在移動通信網絡中逐漸得到了廣泛的應用，比如從網管級別的網絡配置優化到網元級別的資源調度優化，甚至空口物理層的智能化，此外終端側的智能化應用也越來越多。面向未來，6G 網絡需要助力千行百業的數智化轉型，需要滿足和提供相比云端智能實時性更高、性能更優的智能化服務。對于運營商而言，需要大幅降低網絡運營成本，網絡運營維護需要從局部的智能化運維向高水平的網絡自治演進。

目前的人工智能主要是以云端智能為主，在云端匯聚大量的數據，利用集中的算力對數據進行預處理，AI 模型訓練和驗證等。但是在網絡中傳輸大量的原始數據，一方面會對網絡的傳輸帶寬帶、性能指標（比如時延）來巨大壓力，另一方面對數據隱私保護也會帶來很大的挑戰。此外終端側的智能化應用由于算力，算法模型，數據等不足，目前還有較大的提升空間。

面對以上挑戰，在網絡中引入內生 AI 的能力，摒棄外掛 AI 打補丁的方式，在架構層面實現通信連接、計算、數據和 AI 算法模型的深度融合，充分利用網絡中分布式的算力和數據，引入多節點間以及終端與網絡間協同機制，實現分布與集中處理的融合。這種方式一方面保護了數據隱私，另一方面也提升了數據處理效率、決策推理的實時性和網絡節點的利用效率。

本白皮書首先介紹了內生智慧的驅動力和需求場景，從現有網絡智能化現狀，到6G時代對網絡高水平自治、智能普惠、高價值的新型業務和極致業務體驗、網絡安全可信等的需求出發引出內生 AI。然后闡述了內生 AI 的定義和內涵，提出了 AI 算力、數據、算法與網絡連接功能的深度融合。接下來從 AI 服務質量、全生命周期編排、計算與通信融合、與數字孿生的融合幾個方面介紹了 6G 內生 AI 的新理念；隨后詳細介紹了內生AI 驅動的新架構，包括數據面、智能面和擴展的控制面和用戶面，和新技術，包括模型編排、分布式模型訓練、分布式模型推理、數字孿生的預驗證和優化，最后對后續研究方向進行了展望。

前言

加快發展新一代人工智能（Artificial Intelligence，AI）是贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手。面向2030+，6G有望在 5G 的基礎之上全面實現數字化，推動社會走向"數字孿生，智慧泛在"的愿景。為了實現這個美好愿景，人工智能技術有望發揮重要作用。

現階段將AI技術應用在無線網絡中將有助于更精準地預測業務特征、用戶移動性、用戶行為、信道環境等信息，最終通過智能資源管理與調度機制保證更好的服務質量和用戶體驗，實現更好的公平性和系統資源利用率，促進無線通信網絡的開放與智能。長期來看，基干AT的無線網絡設計有助干實現通信協議的自動升級，從而有效降低網絡部署與運維成本，實現移動通信產業的可持續發展。

目前 AI技術已經開始在核心網、網管網優、接入網等領域發揮積極作用。基于AI的空口傳輸技術（尤其是物理層AI技術）近年來已取得顯著進展。大量研究表明，將 AI技術融入到新型編碼調制、多址、波形設計、預編碼、信道估計、信號檢測等物理層模塊設計中，可帶來顯著的性能增益。以ITU、3GPP、IMT-2020，IMT-2030 等為代表的多個行業組織已經在數據集構建、評估準則、典型用例等重要課題上開展深入研究，為將來無線AI技術的實際應用打下了重要基礎。然而，不可否認的是，業界在無線AI技術方面的研究仍面臨諸多挑戰∶

● 缺乏科學公開的數據集∶不同研究機構采用的數據集并不統一，研究結果難以相互驗證;

● 無線 AI數據和應用具備自己獨特的特征，如何將圖像與語音處理領域的經典AI算法與無線數據以及無線領域專家知識進行有機融合尚不明確;

● 無線通信系統的顯著特征之一是通信場景復雜多變（室內、室外、高鐵等）與業務形式多樣，如何讓無線AI 方案在有限算力前提下適用于多種通信場景與業務形式，是業界目前需要克服的重要挑戰;

●無線 AI的鏈路級和系統級性能上界尚不明確，在綜合考慮算力、功耗、數據集、信令開銷等成本的前提下，AI 方案對比傳統基于專家知識的設計是否有性能增益等重要問題還缺乏系統科學的分析與論證，這是無線AI未來標準化和產業化落地的先決條件。

無線AI是通信界重點的研究方向之一，在中國移動發布的《2030+愿景與需求白皮書》、《2030+網絡架構展望》和《2030+技術趨勢》等白皮書的基礎上，本白皮書聚焦目前備受關注且頗具挑戰的物理層 AI技術，嘗試回答業界普遍關心的AI數據集、算法設計、泛化性、未來研究方向和標準化路線圖等核心問題，希望能夠為業界研究面向 2030+的無線AI尤其是物理層AI提供參考和指引。具體來講，白皮書在第二章分析了物理層AI的基本工作原理，以及在整個無線通信網絡中可能發揮的價值;第三章中深入探討了基于AI的發射機與接收機設計，重點指出了模型與數據雙驅動的設計思路;第四章討論了基于AI的大規模MIMO 技術，并展望未來終極MIMO的技術特征;第五章針對無線AI方案的評估準則和方法進行了分析，提出了一些典型的評估指標、數據集構建原則、提升AI方案泛化性的思路;第六章對未來的研究與標準化提供了一些參考建議。第七章對整本白皮書進行了總結。

為加快推動人工智能技術在電信行業的應用與融合發展，在AIIA產學研融合與應用工作組指導下，由電信項目組組織，中國信息通信研究院標準與技術研究所牽頭，中國移動通信有限公司研究院、中國電信股份有限公司研究院、中國聯合網絡通信有限公司研究院、華為技術有限公司、中興通訊股份有限公司、英特爾（中國）有限公司等單位共同編寫了《電信行業人工智能應用白皮書》2021版。

電信網絡作為信息通信的基礎設施，具有應用人工智能技術的巨大空間和潛力。國內外運營商、設備商和服務商等在電信網絡智能化方面紛紛布局，電信網絡智能化在標準研究、技術驗證與落地應用等方面均有重要推進。隨著5G網絡的大規模商用和網絡人工智能平臺的建設成熟，越來越多的網絡智能化應用與業務已經開展落地并發揮良好效果。

本白皮書系統分析了目前電信網絡智能化的總體發展態勢與應用現狀，集中展示AI技術在移動通信網、固定通信網和網絡業務服務三大類應用場景的19個典型落地案例，包括故障根因分析、異常小區發現、基站節能、業務內容智能推薦、網絡質量智能監控與業務智能識別調優等。

白皮書指出，構建智能化社會適應萬物互聯的新一代信息基礎設施，保障信息基礎設施的安全，對于促進信息技術與實體經濟融合、拓展數字經濟空間具有重要意義。

目前，全球已經掀起了人工智能應用的浪潮。將人工智能技術引入到新一代通信基礎設施，可以為網絡、計算、應用等信息基礎設施提供基于數據的感知、預測和管控能力，促進網絡、計算、應用等基礎設施的融合與協同。人工智能在越來越多的復雜場景下可以做出比人類更優的決策，無疑讓網絡智能化建設開拓了新的視野，給網絡的發展帶來了前所未有的新機遇，也為電信網絡重構轉型過程中遇到的眾多困難和挑戰提供了高效的加速解決路徑。

隨著電信行業人工智能應用加速在現網落地部署并釋放價值，網絡智能化基礎能力將持續增強，網絡知識與人工智能技術融合適配網絡智能化應用需求，新技術范式例如聯邦學習、遷移學習等技術將得到更多應用與關注。人工智能技術將貫穿電信網絡端到端全生命周期的運營與演進，實現網絡的泛在智能能力，幫助運營商實現數字化轉型，帶動整個電信產業的智能升級。

隨著數字化經濟的飛速發展，云計算已成為新型信息基礎設施建設的關鍵技術，是中國移動實現數字化轉型，建設世界一流“力量大 廈”的重要組成部分。中國移動經過十余年在云計算領域的深耕，目前已經形成移動云、IT 云以及網絡云三類中國移動云服務。并且，隨 著邊緣計算的發展，移動云和網絡云按需下沉，形成邊緣云，以快速、智能和安全的網絡服務響應，滿足行業客戶在實時業務、應用智能、 安全與隱私保護等方面的基本需求。

由于云計算具有硬件通用化、資源共享化、部署集中化、廣泛基 于開源組件等特點，使得通用軟、硬件和開源組件的漏洞更容易被攻 擊者發現和利用，蠕蟲等病毒更容易在集中部署的設備上進行快速傳播。隨著企業的業務以及運營商的系統、電信業務等逐步上云，攻擊 者將云作為重點攻擊目標，一旦攻擊成功，后果非常嚴重。目前，中 國移動依據國家法律法規、相關技術標準以及中國移動的系統和業務的需求，從基礎設施、網絡安全、接入安全、應用安全、數據安全等 方面對云服務進行了安全防護。但隨著攻防對抗日益加劇，攻擊技術 迅猛發展，需不斷完善中國移動的云安全防護，提升云安全服務能力，形成統一、主動、縱深的云安全防護體系。

為了保障中國移動云服務的自身資產與客戶資產的安全，實現為 行業客戶提供安全的基礎設施和穩定可靠的云服務，本文在全面分析 云安全風險的基礎上，提出中國移動云安全防護框架及安全防護要求，并對云安全關鍵技術進行了探討，對云安全生態的思考進行了闡述， 旨在為中國移動云安全的規劃、建設和運營提供指引，與合作伙伴一 起共同推進云安全產業發展。

當前，新一輪科技革命和產業變革突飛猛進，隨著5G商用的大規模部署，全球業界已開啟對下一代移動通信（6G）的探索研究。日前，IMT-2030(6G)推進組（以下簡稱“推進組”）正式發布《6G總體愿景與潛在關鍵技術》白皮書，本白皮書作為推進組的階段性成果，內容涵蓋總體愿景、八大業務應用場景、十大潛在關鍵技術等，并闡述了對6G發展的一些思考。

6g總體愿景

隨著5G大規模商用，全球業界已開啟對下一代移動通信技術（6G）的研究探索。面向2030年及未來，人類社會將進入智能化時代，社會服務均衡化、高端化，社會治理科學化、精準化，社會發展綠色化、節能化將成為未來社會的發展趨勢。

從移動互聯，到萬物互聯，再到萬物智聯，6G將實現從服務于人、人與物，到支撐智能體高效聯接的躍遷，通過人機物智能互聯、協同共生，滿足經濟社會高質量發展需求，服務智慧化生產與生活，推動構建普惠智能的人類社會。

在數學、物理、材料、生物等多類基礎學科的創新驅動下，6G將與先進計算、大數據、人工智能、區塊鏈等信息技術交叉融合，成為服務生活、賦能生產、綠色發展的基本要素。6G將充分利用低中高全頻譜資源，實現空天地一體化的全球無縫覆蓋，隨時隨地滿足安全可靠的“人機物”無限連接需求。

6G將提供完全沉浸式交互場景，支持精確的空間互動，滿足人類在多重感官、甚至情感和意識層面的聯通交互，通信感知和普惠智能不僅提升傳統通信能力，也將助力實現真實環境中物理實體的數字化和智能化，極大提升信息通信服務質量。

6G將構建人機物智慧互聯、智能體高效互通的新型網絡，在大幅提升網絡能力的基礎上，具備智慧內生、多維感知、數字孿生、安全內生等新功能。

6G將實現物理世界人與人、人與物、物與物的高效智能互聯，打造泛在精細、實時可信、有機整合的數字世界，實時精確地反映和預測物理世界的真實狀態，助力人類走進人機物智慧互聯、虛擬與現實深度融合的全新時代，最終實現“萬物智聯、數字孿生”的美好愿景。

6G潛在應用場景

（一）沉浸式云XR：虛擬空間的廣闊天地

擴展現實（XR）是虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、混合現實（MR）等的統稱。云化XR技術中的內容上云、渲染上云、空間計算上云等將顯著降低XR終端設備的計算負荷和能耗，擺脫了線纜的束縛，XR終端設備將變得更輕便、更沉浸、更智能、更利于商業化。

面向2030年及未來，網絡及XR終端能力的提升將推動XR技術進入全面沉浸化時代。云化XR系統將與新一代網絡、云計算、大數據、人工智能等技術相結合，賦能于商貿創意、工業生產、文化娛樂、教育培訓、醫療健康等領域，助力各行業的數字化轉型。

（二）全息通信：身臨其境的極致體驗

隨著無線網絡能力、高分辨率渲染及終端顯示設備的不斷發展，未來的全息信息傳遞將通過自然逼真的視覺還原，實現大滿足人類對于人與人、人與物、人與環境的溝通需求。

未來全息通信將廣泛應用于文化娛樂、醫療健康、教育、社會生產等眾多領域，使人們不受時間、空間的限制，打通虛擬場景與真實場景的界限，使用戶享受身臨其境般的極致沉浸感體驗。但同時，全息通信將對信息通信系統提出更高要求，在實現大尺寸、高分辨率的全息顯示方面，實時的交互式全息顯示需要足夠快的全息圖像傳輸能力和強大的空間三維顯示能力。

對于全息通信應用于“數字人”的靶向治療、遠程顯微手術等特殊場景，由于信息的丟失意味著系統可靠性的降低，且為滿足延時要求，傳輸的數據通常不可以選擇重傳，所以要求數據傳輸具有超高安全性和可靠性。

（三）感官互聯：多維感官的交融響應

面向2030年及未來，更多感官信息的有效傳輸將成為通信手段的一部分，廣泛應用于醫療健康、技能學習、娛樂生活、道路交通、辦公生產和情感交互等領域。

為了支撐感官互聯的實現，需要保證觸覺、聽覺、視覺等不同感官信息傳輸的一致性與協調性，毫秒級的時延將為用戶提供較好的連接體驗。觸覺的反饋信息與身體的姿態和相對位置息息相關，對于定位精度將提出較高要求。在多維感官信息協同傳輸的要求下，網絡傳送的最大吞吐量預計將成倍提升。

安全方面，由于感官互聯是多種感官相互合作的通信形式，為保護用戶的隱私，通信的安全性必須得到更有力的保障，以防止侵權事件的發生。感官數字化表征方面，各種感覺都具有獨一其單獨和聯合的編譯碼方式，使得各種感覺都能夠被有效地表示。

（四）智慧交互：情感思維的互通互動

依托未來6G移動通信網絡，有望在情感交互和腦機交互（腦機接口）等全新研究方向上取得突破性進展。具有感知能力、認知能力、甚至會思考的智能智能體之間的支配和被支配關系將開始向著有情感、有溫度、更加平等的類人交互轉化。

具有情感交互能力的智能系統可以通過語音對話或面部表情識別等監測到用戶的心里、情感狀態，及時調節用戶情緒以避免健康隱患；通過心念或大腦來操縱機器，讓機器替代人類身體的一些機能，可以彌補殘障人士的生理缺陷、保持高效的工作狀態、短時間內學習大量知識和技能、實現“無損”的大腦信息傳輸等。

（五）通信感知：融合通信的功能拓展

未來6G網絡將可以利用通信信號實現對目標的檢測、定位、識別、成像等感知功能，無線通信系統將可以利用感知功能獲取周邊環境信息，智能精確地分配通信資源，挖掘潛在通信能力，增強用戶體驗。

6G將利用無線通信信號提供實時感知功能，獲取環境的實際信息，并且利用先進的算法、邊緣計算和AI能力來生成超高分辨率的圖像，在完成環境重構的同時，實現厘米級的定位精度，從而實現構筑虛擬城市、智慧城市的愿景。

（六）普惠智能：無處不在的智慧內核

到2030年，越來越多的個人和家用設備、各種城市傳感器、無人駕駛車輛、智能機器人等都將成為新型智能終端。不同于傳統的智能手機，這些新型終端不僅可以支持高速數據傳輸，還可以實現不同類型智能設備間的協作與學習。

可以想象，未來整個社會通過6G網絡連接起來的設備數量將到達萬億級，這些智能體設備通過不斷的學習、交流、合作和競爭，可以實現對物理世界運行及發展的超高效率模擬和預測，并給出最優決策。

（七）數字孿生：物理世界的數字鏡像

隨著感知、通信和人工智能技術的不斷發展，物理世界中的實體或過程將在數字世界中得到數字化鏡像復制，人與人、人與物、物與物之間可以憑借數字世界中的映射實現智能交互。通過在數字世界挖掘豐富的歷史和實時數據，借助先進的算法模型產生感知和認知智能，數字世界能夠對物理實體或者過程實現模擬、驗證、預測、控制，從而獲得物理世界的最優狀態。

未來6G時代將進入虛擬化的孿生數字世界。在醫療領域，醫療系統可以利用數字孿生人體的信息，做出疾病診斷并預判最佳治療方案；在工業領域，通過數字域優化產品設計，可降低成本并提高效率；在農業領域，利用數字孿生進行農業生產過程的模擬和推演，可以提前預知不利因素，提高農業生產的能力與土地利用效率；在網絡運維領域，通過數字域和物理域的閉環交互、認知智能、以及自動化運維等操作，網絡可快速適應復雜多變的動態環境，實現規劃、建設、監控、優化和自愈等運維全生命周期的“自治”。

（八）全域覆蓋：無縫立體的超級連接

全域覆蓋將實現全時全地域的寬帶接入能力，為偏遠地區、飛機、無人機、汽車、輪船等提供寬帶接入服務；為全球沒有地面網絡覆蓋的地區提供廣域物聯網接入，保障應急通信、農作物監控、珍稀動物無人區監控、海上浮標信息收集、遠洋集裝箱信息收集等服務；提供精度為厘米級的高精度定位，實現高精度導航、精準農業等服務；此外，通過高精度地球表面成像，可實現應急救援、交通調度等服務。

具體內容如下

為加快推動人工智能技術在電信行業的應用與融合發展，在AIIA產學研融合與應用工作組指導下，由電信項目組組織，中國信息通信研究院標準與技術研究所牽頭，中國移動通信有限公司研究院、中國電信股份有限公司研究院、中國聯合網絡通信有限公司研究院、華為技術有限公司、中興通訊股份有限公司、英特爾（中國）有限公司等單位共同編寫了《電信行業人工智能應用白皮書》2021版。

電信網絡作為信息通信的基礎設施，具有應用人工智能技術的巨大空間和潛力。國內外運營商、設備商和服務商等在電信網絡智能化方面紛紛布局，電信網絡智能化在標準研究、技術驗證與落地應用等方面均有重要推進。隨著5G網絡的大規模商用和網絡人工智能平臺的建設成熟，越來越多的網絡智能化應用與業務已經開展落地并發揮良好效果。

本白皮書系統分析了目前電信網絡智能化的總體發展態勢與應用現狀，集中展示AI技術在移動通信網、固定通信網和網絡業務服務三大類應用場景的19個典型落地案例，包括故障根因分析、異常小區發現、基站節能、業務內容智能推薦、網絡質量智能監控與業務智能識別調優等。

白皮書指出，構建智能化社會適應萬物互聯的新一代信息基礎設施，保障信息基礎設施的安全，對于促進信息技術與實體經濟融合、拓展數字經濟空間具有重要意義。

目前，全球已經掀起了人工智能應用的浪潮。將人工智能技術引入到新一代通信基礎設施，可以為網絡、計算、應用等信息基礎設施提供基于數據的感知、預測和管控能力，促進網絡、計算、應用等基礎設施的融合與協同。人工智能在越來越多的復雜場景下可以做出比人類更優的決策，無疑讓網絡智能化建設開拓了新的視野，給網絡的發展帶來了前所未有的新機遇，也為電信網絡重構轉型過程中遇到的眾多困難和挑戰提供了高效的加速解決路徑。

隨著電信行業人工智能應用加速在現網落地部署并釋放價值，網絡智能化基礎能力將持續增強，網絡知識與人工智能技術融合適配網絡智能化應用需求，新技術范式例如聯邦學習、遷移學習等技術將得到更多應用與關注。人工智能技術將貫穿電信網絡端到端全生命周期的運營與演進，實現網絡的泛在智能能力，幫助運營商實現數字化轉型，帶動整個電信產業的智能升級。

近日，全球分析師大會HAS 2020期間，華為面向全球發布《自動駕駛網絡解決方案白皮書》，系統闡述未來網絡架構、運維架構和其關鍵技術，通過網元、網絡和云端的三層AI能力協同，使能網絡走向極簡超寬、運維邁向人機協同，為運營商和產業伙伴的數字化轉型提供實踐參考。

華為自動駕駛網絡ADN目標架構

　　華為公共開發部總裁魯鴻駒表示：“未來十年是智能時代蓬勃發展的黃金十年，以5G、云、AI為核心代表的新技術將賦予聯接智能升級的核心動能。華為呼吁業界同仁一同探索實踐，通過數據與知識驅動，打造一張自動、自愈、自優的自治網絡，抓住數字經濟所賦予的新機遇。“

　　白皮書指出，打造自動駕駛網絡需做出兩大轉變：

　　第一，從“以網元為中心”的碎片化建網模式，轉變為“以業務為中心”的積木式的自治域建網模式。通過融合的“管理-控制-分析” 實現單域自治和實時閉環，平衡域內創新和域間協同的成本與速度；

　　第二，產業攜手定義跨域開放協同的目標架構和可編程的API標準，大幅簡化跨域業務協同和保障的復雜性，降低研運成本和風險，簡化集成敏捷商業，降低整個產業的協作成本。

　　同時，白皮書建議以L4級（高度自動駕駛網絡）作為未來架構的階段性目標，應該具備以下四個特征：一、網絡知識和專家知識數字化，從被動的人工運維走向預測性的智能運維；二、極簡架構的網絡基礎設施，網元走向智能化；三、分層的單域自治和跨域協同，網絡走向在線實時閉環；四、統一的云端AI訓練、知識管理和運維設計平臺，支持電信網絡迭代演進。

　　白皮書呼吁業界要實現自動駕駛網絡的宏偉目標，需要產業各方達成共識，按照開發一代、研究一代、探索一代的方式共同制定統一標準和分級評估體系，形成高效協同的產業生態，共同助力產業智能升級和健康可持續性發展。