6G如何从万物互联到万物智联.docxVIP免费优质

6G如何从万物互联到万物智联人工智能正以前所未有的速度和方式深度融入经济社会各领域，带来了新一轮工业革命。展望未来，人工智能将不再局限于特定任务或者特定领域，而是成为泛在普惠的社会级服务，广泛存在于生活、生产、社会治理等场景中。泛在普惠的人工智能将重新定义我们的生活方式，带来生产方式的变革和社会治理的智能化。当前，我国已经建成全球最大、最先进的5G网络，开启“”了万物互联时代，有力推进了全社会生活、生产、治理的数字化升级。作为通信网络的发展制高点，6G研发已经在全球展开。2023年6月，国际电信联盟（ITU）确立了6G框架，明确6G“是支持沉浸式通信（超高速率）、大规模通信（超大连接）、超高可靠/超低时延、天地一体、通感一体、”通智一体的下一代移动信息通信技术。那么，6G将如何实“”现数字孪生、万物智联愿景呢？智能化成为驱动6G发展的新动能人工智能泛在普惠的美好愿景，离不开新一代智能化综合性数字信息基础设施的支持。6G作为沟通物理世界和数字世界的桥梁，需要面向未来提供无所不达的连接、无所不在的算力、无所不及的智能，支持数据泛在、模型泛在和算力泛在，为众多智能化应用场景提供强大的支撑。6G需要支持数据泛在。智能的形成是建立在将物理世界中的万事万物数字化的基础上，这个过程将会产生海量的、无所不在的数据，同时，智能的学习与优化也需要海量数据的支持。因此，智能的普惠泛在需要6G网络拓展多维数据来源，对泛在离散的数据进行高效采集、高速传输、有效处理和高质量建模，最终进行可靠应用。6G需要支持模型泛在。当前，随着大模型的不断发展，其能力越来越强大，逐步具备了通用智能。但基于大模型进行智能化推理，成本和代价都很高。针对不同行业、不同场景、不同设备需要不同规模的模型，例如，在算力受限设备上，由于大模型的计算处理对算力要求较高、远端响应时间较长，需在边缘侧、端侧设备上部署中小参数规模的人工智能模型，并做好规模差异化模型之间的协作服务与协同进化。6G需要支持算力泛在。泛在的模型要求泛在的算力支持。超大参数规模的模型训练和推理通常需要智算中心提供强大的算力支持，而边缘侧、端侧模型算力需求的满足成为挑战。泛在算力是一种分布式计算架构，它通过物理融通、逻辑融通和异构融通，在云端和终端设备之间的网络边缘提供计“算、存储和网络服务，从而有效利用网络边缘资源，集合闲”置算力，为终端设备提供就近的计算支持，这就要求网络能够支持异构算力随取随用和灵活调度。6G时代从万物互联到万物智联“”面向万物智联发展愿景，6G通信网络需要进行变革，融合泛信息通信领域的核心技术要素，打造通信、感知、计算、AI、大数据、安全等多维能力融合一体、空天地一体泛在连接的新一代移动信息网络，从而满足数据泛在、模型泛在、算力泛在的全新技术需求。“”数网一体实现数据泛在。AI技术大规模应用需要6G网络内生一体的采集、传输和处理海量数据，实现随时随地、万物智联的数据流动。第一，6G网络引入空天地一体实现全域立体覆盖、引入通感一体实现数据维度扩展、引入无源物联网实现海量泛在连接，可通过传感器、摄像头等感知终端，获取大范围、海量的高质量数据。第二，6G提出了超高峰值速率、超低时延抖动等性能指标要求，可为多模态数据提供差异化的极致传输能力，支持分散在不同终端、设备、节点中海量数据的共享和流通。第三，6G网络构建网内数据功能，就近实时分析和处理数据，去除冗余信息，减少数据传输能耗。因“”此，数网一体技术将为人工智能多模态数据提供全方位支持，实现数据的泛在连接和共享。“”智网一体实现模型泛在。面向自动驾驶、智能工厂等AI应用场景，受限于训练数据来源、设备计算资源和内存等因素，单个设备的AI模型存在知识局限性，模型之间的协作变得至关重要。为此，6G网络一方面提供高效的数据传输和通信能力，实现分布式终端的智能网联，并根据差异化的资源状态，将模型分规模、分层次部署在云、边、端设备上，实现模型的泛在部署，满足客户对于快速响应和高效服务的需求，“”就近、精准获取模型；另一方面，引入智能内生能力，6G网络可直接按...