10月8日消息（九九）在日前举行的“6G协同创新研讨会”上，中国移动首席科学家、副总工程师王晓云表示，网络内生AI是6G系统创新的核心需求之一。内生AI的两个目标分别是AI赋能网络和网络使能AI，其中，AI赋能网络是满足新需求、解决“深”问题的关键路径，能够提升网络能力效率、降低整体成本、增强用户体验。
AI赋能网络的两大场景是网络运维和网络运行。具体而言，网络运维是指围绕网络规、建、维、优、营等运维全生命周期，AI重构优化运维流程，实现降本、提质、增效；网络运行是指围绕网络核心机制，AI重构系统流程，在时变环境要素下实现基于业务的资源最优匹配，实现网络运行效率、用户体验的提升。“AI赋能网络将从网络运维逐步深入到网络运行中，AI赋能网络运行是解决6G需求挑战的关键路径。”王晓云说。
王晓云指出，AI赋能网络需围绕数据、模型、架构和实用四个方面重点攻关：
数据：通过治理和开放解决数据复杂和缺失问题。
网络运维以分钟/小时粒度数据为主，来源较为统一，但存在部分数据不标准、不完整等问题；网络运行场景的数据时间粒度、标准化程度、数据来源更为多样复杂，且获取较为困难。
数据治理能够提升数据的规范性和质量，对于非标准化数据，中国移动联合业界共同制定数据规范；对于标准化数据，将构建数据实时校验、闭环稽核能力，持续提升数据质量。另外，中国移动还将持续梳理和积累网络智能化数据集，推动向业界进行开放，打造AI赋能网络研发生态。
模型：从小规模向大规模、从离线向实时发展，探索网络多场景通用模型。
当前已有实践和研究呈现模型结构多样、任务类型分散、数据量相对较小、聚焦单一任务的特点，应用落地存在投入大、代价高的问题。
王晓云建议应分阶段进行探索，首先探索网络运维人工智能通用模型从小规模向大规模、从离线向实时发展，最终探索是否可以实现统一。
架构：以“三个转变”的理念，设计6G AI内生的网络新架构，实现四个具体要求。
设计AI内生的网络架构存在两大难点：一是以新架构实现生产关系变革，实时、精准、高效地利用新生产要素，二是兼顾网络使能AI，以统一架构支持两种逻辑（生产型和服务型）。
以“三个转变”（从外挂式AI到内生AI、从烟囱式到端到端一体式AI优化设计、从场景驱动式到能力驱动式）的设计理念，实现四个设计具体要求，即算力的供给和调度，数据的采集和处理，模型的生成、迭代和加载，AI三要素的高效集成及其与通信功能的融合控制。
实用：以全局优化的系统性创新，及构建综合评判体系，实现工程化应用。
在实用性方面，由于AI赋能网络的特点，在能力方面的定制性、泛化性，在质量方面的实用性和可靠性，在效率方面的通用性和经济性，每一项的实现都很困难，并且这六方面的要求是相互制约的关系。
王晓云指出，当前的研发重点还仅仅聚焦在能力提升上，未来应综合考虑能力、效率和质量全局优化的系统性创新，才能让AI赋能6G真正走向实用化和规模化。“希望未来能够构建一个对AI赋能网络的综合评判体系，量化指标的可行性、评判方法的合理性和手段的
有效性，来保证AI赋能网络技术方案的实用性、均衡性和系统性。”
王晓云介绍，中国移动数据治理和开放并举，大小模型探索共进，提出“三体四层五面”6G总体架构，初步完成了具备算力、数据、能力等的网络智能化开放平台构建，逐步对外开放服务。
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