尤肖虎院士、尹浩院士、邬贺铨院士等，联合发文！

科技 2025-01-06 15:51 安徽

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2025年元月，尤肖虎院士，东南大学黄永明教授，东南大学、紫金山实验室张铖、王家恒，尹浩院士，邬贺铨院士在《中国科学·信息科学》上联合发文《当人工智能遇上可持续的6G》（尤肖虎院士及黄永明教授为通讯作者，尤肖虎院士为第一作者），为了实现可持续的、泛在的、智能的6G，5G公众号（ID：angmobile）注意到文章指出需要对6G架构和AI框架进行革命性的设计，提出绿色、实时、可控的新型6G普适多层（PML）-AI框架。

为何需要对6G架构和AI框架进行革命性的设计？

文章指出，把AI融入到可持续的6G网络，提出了严峻挑战。5G公众号注意到文章认为有三大挑战，首先，大数据集和重量级AI模型的高能耗与6G的“绿色”目标相矛盾；其次，AI模型中大数据集的精确收集、消息传递延迟和推理延迟对6G中的“实时”任务提出了挑战；第三，AI模型的不可解释性和不可预测性使得满足动态无线环境中“可控”传输的严格要求变得复杂。

解决上述挑战，提出6G普适多层（PML）-AI框架

为了解决上述三大挑战，实现绿色、实时、可控，文章从根本上重新思考如何利用知识图谱（KG）数据分析来寻求有希望的解决方案，5G公众号注意到作者从KG分析开始提取提取关键特征以形成小特征数据集，然后开发分布式轻量级 AI 模型，并使用数字孪生（DT）创建物理6G网络的精确副本，从而形成一条创新实用的路线图，提出绿色、实时、可控的新型6G普适多层（PML）-AI框架（图1），并由原生智能支持。

图1 6G普适多层（PML）-AI框架

（该架构围绕三个关键组件——用于高效数据管理的无线数据KG、用于“亚毫秒”实时响应的轻量级AI模型以及用于AI预验证的DT来构建，并以数据源为起点，强调无线大数据的有效利用）

图1是一个“以任务为中心的”三层 6G 架构支持的普适多层（PML）-AI框架，专门构建在“双循环”架构上。5G公众号注意到外循环非实时运行，利用无线数据KG生成KPI驱动的特征数据集，实现轻量级AI模型的高效使用；内循环实时运行，对缩减规模的数据集进行AI训练和推理，进行毫秒级（<1ms）的实时网络资源智能分配，实现节能、低成本、敏捷的网络智能。同时，基于生成学习的无线DT构建6G网络虚拟副本，实现AI模型的预验证，确保高质量的QoS。

可见，该框架通过提取与较少数据紧密相关的最小最高效特征数据集，支持海量深度学习模型后续轻量级网络AI性能，从而减少计算损耗。5G公众号注意到作者指出在保证实时性和效率的前提下，PML-AI框架支持轻量级模型的分层分布式部署，有利于实现数据、算力、控制的全要素内生性，简化实时层的AI学习挑战。

实验的结果，很亮眼

作者在6G综合测试平台上开发了一个实时智能原型验证系统，并进行了QoS感知的实时智能资源分配实验，验证提出的技术路线。5G公众号注意到实验结果表明与当前的5G基准相比，数据和计算、开销、时隙级智能控制几乎减少了一个数量级，数据和计算开销减少了近十倍，可实现毫秒级的实时智能，并且系统性能（系统吞吐量和能支持的用户数量等）显著提高，符合可持续发展目标。

全文如下。

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