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分布式智能与网络AI
资料介绍
分布式智能与网络AI 分布式智能与网络AI是6G智能内生特征的重要体现，其核心在于将人工智能深度融入通信网络的架构与运行，通过分布式的智能能力，实现网络的自学习、自组织与自优化。在传统网络中，智能功能通常集中部署于网络管理与优化平台，其决策与处理存在集中化的局限；6G通过将智能能力分布到网络各层级与各节点，使网络具备分布式的感知、学习与决策能力，网络AI的深度融入，正成为6G网络从被动执行向主动智能演进的关键。 分布式智能的核心思想，是将智能能力分散部署于网络的边缘、接入与核心等不同位置，依据任务需求就近执行智能功能。在边缘节点部署轻量化的智能模型，能够就近处理海量的感知数据与低时延的智能决策，减少数据传输与时延；在网络核心部署规模化的智能模型，能够承担全局的智能分析与资源调度；边缘与核心智能的协同，通过联邦学习等机制实现智能模型的分布式训练与共享，使网络能够在不集中汇聚敏感数据的情况下，协同提升整体的智能水平，分布式智能的架构设计，需平衡智能能力、通信开销与隐私保护之间的关系。 网络AI的应用，贯穿6G网络的多个运行环节。在资源调度中，AI能够感知业务负载与信道状况，动态优化频谱、功率与算力资源的分配，提升网络的效率；在无线优化中，AI能够辅助信道估计、波束管理与移动性决策，改善无线链路的质量；在运维管理中，AI能够进行能耗优化、故障预测与自愈处置，提升网络的运营效能；在感知与业务中，AI能够处理通感一体化产生的海量感知数据，支撑智能化的应用服务。网络AI深度融入网络运行，使6G网络具备自适应、自优化的智能能力，网络运行从人工配置向AI驱动的自动化演进。 分布式智能与网络AI的实现，面临算力、数据与算法等多方面的挑战。分布式智能需在资源受限的边缘节点部署有效的AI模型，模型的轻量化与高效推理是工程关键；
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