中國(guó)移動(dòng)韓雙鋒：物理層AI技術(shù)提升網(wǎng)絡(luò)性能

2月25日消息（水易）今日，由中國(guó)移動(dòng)研究院主辦的“遇見未來”——6G協(xié)同創(chuàng)新成果發(fā)布會(huì)在北京召開，發(fā)布了中國(guó)移動(dòng)研究院在6G方面的階段性成果。中國(guó)移動(dòng)研究院主任研究員韓雙鋒對(duì)《6G物理層AI關(guān)鍵技術(shù)白皮書》進(jìn)行解讀。

物理層引入AI的必要性

什么是物理層AI？韓雙鋒介紹，物理層AI是接入網(wǎng)AI的一部分，包括物理層模塊功能增強(qiáng)和物理層鏈路聯(lián)合設(shè)計(jì)兩種思路；主要步驟包括：物理層的數(shù)據(jù)采集、AI模型的選擇、訓(xùn)練、以及推理。

眾所周知，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，傳統(tǒng)的通信鏈路中的信源編解碼、信道編解碼、調(diào)制解調(diào)、波形多址、MIMO等多個(gè)模塊已經(jīng)有了非常堅(jiān)實(shí)的通信理論基礎(chǔ)。但是，在現(xiàn)有的通信系統(tǒng)中為什么還要引入AI？

韓雙鋒表示，主要是因?yàn)闊o線通信系統(tǒng)中存在大量傳統(tǒng)方法難以精確建模或者高效率求解的技術(shù)問題，引入AI可以更好地把握復(fù)雜環(huán)境下無線信道的特征以及復(fù)雜數(shù)學(xué)問題的求解，從而提升物理層的性能。

韓雙鋒介紹，在《6G物理層AI關(guān)鍵技術(shù)白皮書》中，深入分析了基于AI的收發(fā)機(jī)鏈路設(shè)計(jì)，倡導(dǎo)基于數(shù)據(jù)和模型雙驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)理念，這樣可以顯著減少訓(xùn)練所需的開銷，此外還具有更好的泛化性。

網(wǎng)絡(luò)中有了物理層AI 能力后，還要有創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、接口和信令流程的支持，才能發(fā)揮AI的最大能力。為此，中國(guó)移動(dòng)研究院提出了實(shí)時(shí)AI空口的理念：物理層AI的輸出信息直接輸入基站調(diào)度器，可以實(shí)現(xiàn)更智能的業(yè)務(wù)和資源調(diào)度。

韓雙鋒指出，其實(shí)從整個(gè)系統(tǒng)層面看，網(wǎng)絡(luò)中的AI功能是分布式的，接入網(wǎng)、核心網(wǎng)、網(wǎng)管、以及終端的AI功能互相配合，聯(lián)合優(yōu)化系統(tǒng)性能。

物理層AI關(guān)鍵技術(shù)研究

大規(guī)模MIMO是5G 的一項(xiàng)核心技術(shù)，但是天線數(shù)目上升帶來了新問題，尤其是信道估計(jì)和反饋的開銷快速增加，信道估計(jì)和預(yù)測(cè)的精度有待提升，應(yīng)用AI技術(shù), 有望解決上市一系列問題。

白皮書系統(tǒng)分析了基于AI的大規(guī)模天線系統(tǒng)中的信道壓縮、估計(jì)和預(yù)測(cè)的主要設(shè)計(jì)理念和技術(shù)。不過，上述非常有潛力的技術(shù)存在一些問題，主要的挑戰(zhàn)是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和實(shí)際信道的差異難以有效把控，AI算法的泛化性不足導(dǎo)致系統(tǒng)性能的下降。

韓雙鋒表示，MIMO技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化已持續(xù)多年，3GPP MIMO碼本已經(jīng)利用了信道的空域和頻域稀疏性來達(dá)到降低開銷的目的，但是仍然有很多方面需要進(jìn)一步提升。

在一些場(chǎng)景中，變換域（例如時(shí)延和多普勒域）的信道比時(shí)頻域信道具有更低的反饋開銷 ；現(xiàn)有碼本主要基于均勻天線陣列來設(shè)計(jì)，對(duì)一些特殊的天線形態(tài)還沒有靈活的優(yōu)化設(shè)計(jì)；FDD系統(tǒng)上下行信道的部分互易性并沒有很好的體現(xiàn)在碼本設(shè)計(jì)理念中；不同用戶之間信道的相關(guān)性也可以用來進(jìn)一步降低系統(tǒng)的整體反饋開銷，目前也沒有體現(xiàn)在碼本設(shè)計(jì)中。

針對(duì)這些需要提升的方面，中國(guó)移動(dòng)提出了基于AI的演進(jìn)思路。韓雙鋒表示：“我們希望可以借助于AI的能力，在以上幾個(gè)方面優(yōu)化設(shè)計(jì)，最大化MIMO的性能。”

與此同時(shí)，無線AI算法的評(píng)估準(zhǔn)則、數(shù)據(jù)集與泛化性等問題是緊密耦合的，關(guān)系復(fù)雜，需要聯(lián)合優(yōu)化設(shè)計(jì)。例如在某個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景中，在一定的評(píng)估準(zhǔn)則下，既需要設(shè)計(jì)科學(xué)的數(shù)據(jù)集，高效率的算法，同時(shí)還要兼顧泛化性要求，難度非常大。

為此白皮書提出了物理層AI的評(píng)估準(zhǔn)則和典型評(píng)估指標(biāo)，包括性能相關(guān)的指標(biāo)、開銷相關(guān)的指標(biāo)，以及物理層AI數(shù)據(jù)集的構(gòu)建準(zhǔn)則，還提出了提升AI算法泛化性的思路。此外，白皮書還倡導(dǎo)了評(píng)估所用的AI模型需要充分公開透明，包括模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)，便于完整復(fù)現(xiàn)方案的評(píng)估結(jié)果。

未來研究與標(biāo)準(zhǔn)化展望

韓雙鋒表示，經(jīng)過近幾年的快速發(fā)展，物理層AI技術(shù)，尤其是部分通信模塊功能增強(qiáng)方面有了長(zhǎng)足的進(jìn)步，涌現(xiàn)了諸多優(yōu)秀的算法。展望未來，在相關(guān)研究和標(biāo)準(zhǔn)化方面仍然有很多艱巨的挑戰(zhàn)。

展望未來的研究方向，包括綠色AI技術(shù)（包括AI算法和芯片設(shè)計(jì)）、基于AI的鏈路聯(lián)合設(shè)計(jì)、基于AI的自演進(jìn)通信標(biāo)準(zhǔn)、量子加速的AI算法等。

未來標(biāo)準(zhǔn)化方向，包括業(yè)界要努力構(gòu)建智能與開放的無線網(wǎng)絡(luò)，逐步實(shí)現(xiàn)基于AI的RAN架構(gòu)、開放的AI算法、運(yùn)營(yíng)商可管控的智能調(diào)度、協(xié)議功能 原子化可編排、以及空口AI技術(shù)逐步自演進(jìn)。

標(biāo)準(zhǔn)化路線圖大體可以分為近期、中期、長(zhǎng)期三個(gè)階段；每個(gè)階段都有自己的側(cè)重點(diǎn)，預(yù)計(jì)近期工作聚焦在部分物理層功能模塊的AI增強(qiáng) ，中期是智能調(diào)度為核心的協(xié)議技術(shù)（包括基于AI的信道編碼、調(diào)制、波形、調(diào)度等）；長(zhǎng)期目標(biāo)是要努力打造面向空口自演進(jìn)的終極AI（實(shí)現(xiàn)端到端AI算法與架構(gòu)）。

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