国产00高中生在线无套进入_AI，一座邁向6G的橋梁

大模型技術(shù)興起，讓社會(huì )加速進(jìn)入了一個(gè)嶄新的智能時(shí)代。AI技術(shù)的進(jìn)步不僅推動(dòng)了各行各業(yè)的數字化轉型，也為通信技術(shù)的未來(lái)發(fā)展奠定了基礎，特別是在邁向6G的過(guò)程中發(fā)揮著(zhù)至關(guān)重要的作用。

在A(yíng)I革命大背景下，2023年6月，國際電信聯(lián)盟（ITU）完成對6G愿景的框架定義工作，從兩個(gè)方面回答了什么是6G^[1]。第一，6G將持續演進(jìn)移動(dòng)通信，持續增強移動(dòng)寬帶eMBB、高可靠低延時(shí)通信URLLC，以及海量連接mMTC等三大業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提供沉浸式、確定性的通信體驗和支撐海量連接的能力；第二，6G將超越移動(dòng)通信的范疇，實(shí)現通信感知一體化、AI通信一體化，以及空天地泛在的全域連接，讓人們超越人眼“觀(guān)察”物理世界，并在虛擬世界中構建數字孿生。6G的愿景是全球共識的重要成果，是向6G全球統一標準邁進(jìn)的重要里程碑。

在三個(gè)超越通信的場(chǎng)景中，AI通信一體化主要探討的是如何設計6G來(lái)原生地支撐未來(lái)海量的AI服務(wù)和AI應用。未來(lái)的5到10年，99%的開(kāi)發(fā)、設計和文字工作將被AI取代。不久的將來(lái)，大模型甚至還將取代架構設計、芯片設計。這個(gè)未來(lái)趨勢，將與6G的部署時(shí)間窗相重疊。4G LTE的技術(shù)創(chuàng )新，把我們帶入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，智能手機的App 成為了應用和服務(wù)的主要載體。進(jìn)入人工智能時(shí)代，應用和服務(wù)的核心載體將不再是 App，也不再是網(wǎng)站，而是AI-Agent。

AI-Agent是一個(gè)能感知，并且能主動(dòng)采取行動(dòng)的智能體，能夠根據環(huán)境自行設定行動(dòng)目標，具有感知學(xué)習和獲取知識能力，持續不斷地提升自己的能力。而近年來(lái)大模型的成功，也把 AI-Agent 的能力提升到一個(gè)全新的水平，不僅僅只是生成式AI，而是交互性AI，可以進(jìn)行復雜的交互式對話(huà)和決策。因此，在6G時(shí)代，網(wǎng)絡(luò )的使能對象不僅僅是AI-Agent，而且是人工通用智能AGI（Artificial General Intelligence）。華為最早在2019年提出的“萬(wàn)物智聯(lián)”（Connected Intelligence）的愿景（如圖1），支持原生AI能力，實(shí)際上就是兩個(gè)方面：AGI for 6G 和 6G for AGI ^[2]。

圖1 ： Connected Intelligence = AGI for 6G + 6G for AGI

本文將圍繞AGI for 6G和6G for AGI兩個(gè)方面展開(kāi)，尤其側重6G for AGI。如圖2所示，6G for AGI就是要回答如何設計eMBB+、URLLC+、mMTC+等通信能力，以及如何利用網(wǎng)絡(luò )感知能力，共同更好地支撐AI，讓6G成為連接未來(lái)AI智能體的神經(jīng)中樞，成為AI學(xué)習、訓練、推理的重要組成部分。這也要求6G系統的設計必須是一個(gè)超越連接的架構，并進(jìn)一步集成AI-Agent的四大基本功能：感知、認知、決策、行動(dòng)，通過(guò)基于意圖的高效能通信，深度融合物理世界和數字世界，并對物理世界產(chǎn)生作用。

圖2 ：6G原生AI能力和6G for AGI的整體框架

AGI for 6G

6G時(shí)代AGI的通信基本模式是基于Weaver的效用通信(Effectiveness Communication ^[3])，也可以簡(jiǎn)稱(chēng)為意圖通信。這是一個(gè)超越香農通信的框架：香農通信只是傳輸比特，然而，比特不代表理解，不具備智能，這是AGI使能的6G通信與傳統通信的本質(zhì)區別。

基于A(yíng)I-Agent的6G通信可以分為四類(lèi)：

第一，人與人的第一系統和第二系統通信；
第二，機器與機器的意圖通信；
第三，人與機器的URLLC通信；
第四，基于空間計算的機器與人的Metaverse 通信。

為支撐基于A(yíng)I-Agent的6G通信框架，3GPP標準的設計需要考慮支持感知、學(xué)習的上行信道，并且能夠支持推理、支持低延時(shí)、支持Metaverse的下行信道。下面我們著(zhù)重介紹前兩類(lèi)。后兩類(lèi)的通信在利用基于A(yíng)I-Agent的框架上與前兩類(lèi)的使用方法類(lèi)似，但場(chǎng)景不同，具體的通信需求也相應有所不同。

AI-Agent輔助的人與人通信

未來(lái)基于大模型的通信，將是物理世界通信和數字世界通信的有機融合，會(huì )引入AGI后香農通信架構。以人與人的通信舉例，其核心概念包含兩個(gè)部分：

第一，每個(gè)人可以用一個(gè)大模型來(lái)代理，這個(gè)大模型就是一個(gè)GPT；
第二，每個(gè)人的大模型可以根據GPT，用空間計算，生成多模態(tài)的虛擬實(shí)時(shí)響應，代表人確定性行為的代理響應。在數字世界中，基于此類(lèi)GPT代理之間的通信系統，稱(chēng)為第一系統。而對于如喜怒哀樂(lè )的情感等非確定性行為，大模型無(wú)法準確學(xué)習和建模，此時(shí)針對這部分信息的溝通傳遞，需要在物理世界進(jìn)行實(shí)時(shí)通信，稱(chēng)為第二系統，其亦可基于GPT大模型來(lái)設計。

每個(gè)人可以發(fā)布自己的大模型，在人與人的通信之前，可以先獲取對方的大模型，來(lái)進(jìn)行兩個(gè)大模型之間的第一系統通信，這實(shí)際上是本地通信，不需要用無(wú)線(xiàn)通信資源。當大模型無(wú)法生成第二系統通信的部分時(shí)，需要通過(guò)無(wú)線(xiàn)信道進(jìn)行通信。

6G的AGI與AGI通信（如圖3），內信道是香農通信，其外信道通信，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的通信，是大模型與大模型的通信，是Agent與Agent的通信。這里需要指出，無(wú)線(xiàn)空口的GPU化，不能帶來(lái)性能提升，反而要付出犧牲功耗的代價(jià)。

圖3 ：基于GPT大模型的AGI后香農通信架構

以AI-Agent為輔助的人與人通信是一種先進(jìn)的交互方式，它利用了人工智能的強大能力來(lái)增強和優(yōu)化通信過(guò)程。在這個(gè)框架中，每個(gè)人都會(huì )擁有兩個(gè)主要的GPT大模型：第一系統用于本地智能處理，第二系統用于物理通信。

首先，每個(gè)人要訓練好自己的第一系統AI-Agent使用的GPT大模型，以及用于物理通信第二系統的GPT大模型。這些訓練主要是離線(xiàn)的監督學(xué)習，基于一個(gè)更廣義用于的通用大模型進(jìn)行訓練，可以持續更新，且可以有人的參與輔助（Human in the loop），從而讓所得的GPT模型更精準強大。其次，為了檢測第一系統工作是否正常，需要一個(gè)涌現的檢測器，當發(fā)現有第一系統不能學(xué)習和建模的部分，則分流給第二系統進(jìn)行學(xué)習。

這樣就形成了一個(gè)快速和慢速結合的通信架構：第一系統是快速的，可以由通信雙發(fā)交互各自的AI-Agent來(lái)實(shí)現Agent之間的本地閉環(huán)通信，不需占用通信資源（如圖4）；第二系統是慢速的，可以用無(wú)線(xiàn)信道進(jìn)行通信（如圖5）。值得一提的是，通過(guò)基于A(yíng)GI的意圖通信機制，第二系統的通信流量與直接的視頻通信相比，可以壓縮百倍甚至千倍。此外，第一系統和第二系統的AI-Agent均可以不斷對通用大模型進(jìn)行刷新。

圖4 ：基于GPT大模型的第一系統-快速本地通信

圖5 ：基于GPT大模型的第二系統-慢速物理通信

AI-Agent輔助的機器與機器通信

對于機器與機器的通信，如果直接上傳視覺(jué)傳感的結果（如完整的視頻、點(diǎn)云等信息）去支持在邊/云端用大模型進(jìn)行計算，則需要“極大上行”的流量，能支持的機器數量較為受限。如果在終端有初級的AI-Agent, 通過(guò)無(wú)線(xiàn)信道與云端的大模型計算進(jìn)行Token的實(shí)時(shí)對齊，從而利用端-管-云的AI-Agent協(xié)同，就可以實(shí)現海量機器與機器的通信（如圖6）。

圖6 ：6G機器與機器間的意圖通信范式

具體而言，基于A(yíng)I-Agent的后香農通信框架采用意圖通信的方式包括如下步驟：

第一步，在終端側引入AI-Agent對場(chǎng)景進(jìn)行初級預處理分析，即所謂的面向目標的篩選（goal-oriented filtering），從而對傳感數據進(jìn)行實(shí)時(shí)清洗；
第二步，對提取的相關(guān)對象進(jìn)行transformer大模型中所謂的嵌入計算（Embedding）得到意圖的極簡(jiǎn)數學(xué)描述（Token）；
第三步，通過(guò)無(wú)線(xiàn)信道傳回邊/云端，實(shí)現雙邊意圖（由Token表示）的實(shí)時(shí)對齊，由此完成端-管-云協(xié)同的高效機器與機器通信。

與直接的視頻傳輸相比，此傳輸機制下的流量可以壓縮百倍甚至千倍，從而量級性提升系統可支持的通信用戶(hù)數量。

6G for AGI

6G感知為AI學(xué)習提供大數據源泉

6G網(wǎng)絡(luò )中應用AI-Agent服務(wù)的獨特優(yōu)勢還在于，6G系統是通感融合的。通信感知一體化為無(wú)線(xiàn)通信系統帶來(lái)了新的機會(huì )——在通信的同時(shí)提供無(wú)線(xiàn)感知服務(wù)。感知和通信的原生融合，使移動(dòng)基站和終端可以在不需要額外使用頻譜及增加設備成本的前提下，通過(guò)協(xié)同感知，獲得更大的感知范圍和更高的感知精度。6G更短的無(wú)線(xiàn)電波長(cháng)、更寬的頻譜資源和更大的天線(xiàn)孔徑將使得物理環(huán)境的高精度實(shí)時(shí)重構成為一種服務(wù)，利用這一能力也能反過(guò)來(lái)在顯著(zhù)增強無(wú)線(xiàn)傳輸性能的同時(shí)大幅降低傳輸功耗。

6G感知提取的數據不僅僅只是對整網(wǎng)物理世界的建模，也是AI學(xué)習的大數據源泉（如圖7）。人、機器、車(chē)、建筑、材質(zhì)，甚至是天氣，都可作為6G感知的對象。無(wú)線(xiàn)感知可以通過(guò)電波傳播的參數估計、成像，甚至質(zhì)譜檢測來(lái)提供關(guān)于環(huán)境的大數據。從厘米波、毫米波，到亞太赫茲等全通信頻譜的感知能力均值得關(guān)注和研究。在高精度感知領(lǐng)域，太赫茲技術(shù)有望得到廣泛的應用。

圖7： 6G感知是支撐未來(lái)AI大模型的主要數據來(lái)源

6G提供智能普惠的A-RAN和A-CORE

以ChatGPT為代表的自然語(yǔ)言大模型，在不久的將來(lái)，就會(huì )達到和超越人類(lèi)的能力。然而，其代價(jià)是需要基于超算集群的算力才能提供“類(lèi)人”的智能。比如，擁有5千億的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )參數，需要千萬(wàn)瓦級的供電才能運行，在未來(lái)的10年，大概率無(wú)法在手機終端上運行。

為了給所有人、所有物提供隨時(shí)隨地的智能服務(wù)，6G網(wǎng)絡(luò )必須承擔起智能普惠的責任。這就需要基于6G網(wǎng)絡(luò )采用基于大模型的“通信（C）+ AI（A）+ 感知（S）”架構。而通信-AI-感知的融合，也正是6G的本質(zhì)特征所在。支撐AGI的后香農通信架構，也就是：通信+AI+感知（C+A+S）的移動(dòng)接入網(wǎng)，我們稱(chēng)之為A-RAN（如圖8）。

圖8：A-RAN架構：通信-AI-感知融合的接入網(wǎng)絡(luò )

同樣，6G網(wǎng)絡(luò )可以基于 AI-Agent 來(lái)構建，每個(gè)AI-Agent就可以是一個(gè)邏輯網(wǎng)元。早在2015年，華為公司2012實(shí)驗室就提出應用驅動(dòng)的網(wǎng)絡(luò )，其核心思想是，基于客戶(hù)相對應用的需求，自動(dòng)生成定制的網(wǎng)路，應用完畢，網(wǎng)絡(luò )也就撤除�；A設施就像全網(wǎng)一部計算平臺，這是一個(gè)基于任務(wù)的網(wǎng)絡(luò )架構，也是6G A-CORE的雛形（如圖9）。

圖9：A-CORE架構：以任務(wù)為中心的網(wǎng)絡(luò )架構

6G AGI構建實(shí)時(shí)孿生世界

在數字世界里，根據應用的“意圖”，通過(guò)構建物理實(shí)體的虛擬副本來(lái)模擬和分析現實(shí)世界的行為和性能，就是我們通常所謂的數字孿生。這里主要對數字孿生的兩項技術(shù)進(jìn)行闡釋。第一，基于意圖通信，構建能夠實(shí)時(shí)反映真實(shí)物理世界的數字孿生體；第二，基于實(shí)時(shí)孿生世界，對物理世界進(jìn)行準確的時(shí)空推理。這兩項技術(shù)具有廣泛的應用潛力，可應用于如自動(dòng)駕駛、機器人、智能工業(yè)生產(chǎn)和遠程醫療等眾多場(chǎng)景。

首先，在一個(gè)小房間的物理空間里，放置有通信和感知一體化的6G終端，這些6G終端具有AI的算力，可以計算小規模的AI模型。同時(shí)，它們也可以通過(guò)無(wú)線(xiàn)信號感知物理世界。通過(guò)對感知信號進(jìn)行處理，可以生成點(diǎn)云來(lái)刻畫(huà)和描述物理世界。

之后，根據給定意圖，通過(guò)網(wǎng)絡(luò )中的AI大模型與6G終端的AI小模型之間的AGI通信，有選擇性地重構物理世界。這里的孿生世界并不需要完整無(wú)缺地描述物理世界，而是識別跟意圖相關(guān)的內容。這樣既可以節省通信開(kāi)銷(xiāo)，還可以保護隱私，保護個(gè)人和場(chǎng)地的私密性。

感知系統真正感知的是“點(diǎn)云”信息，也就是三維空間中物體的點(diǎn)陣表示。為了減少數據傳輸量和保護用戶(hù)的隱私，我們只會(huì )在語(yǔ)義目標和原始感知信息匹配時(shí)，才會(huì )將時(shí)空語(yǔ)義信息上傳到云端進(jìn)行融合。為此，我們開(kāi)發(fā)了獨特的語(yǔ)義時(shí)空融合和預測算法，可以融合語(yǔ)義信息形成數字孿生。這使得數字孿生能夠幾乎實(shí)時(shí)地反映我們關(guān)心的信息，同時(shí)將上行傳輸帶寬需求降低幾個(gè)數量級。

基于實(shí)時(shí)孿生的世界，這里演示一個(gè)用自然語(yǔ)言驅動(dòng)事物定位和人物追蹤的用例。與目前ChatGPT不同，我們的系統能夠實(shí)時(shí)感知現實(shí)世界，并進(jìn)行語(yǔ)義、時(shí)間和空間的推理，最終以自然語(yǔ)言的形式呈現結果。在這個(gè)例子中，物體和人物的移動(dòng)位置都會(huì )以卡通人物渲染的形式實(shí)時(shí)顯示在數字孿生體中。6G AGI系統會(huì )根據感知到的點(diǎn)云信息，判斷是否發(fā)生與預先設定的意圖（如“看書(shū)”）相關(guān)的動(dòng)作，并實(shí)時(shí)定位相關(guān)事件的空間位置。隨著(zhù)感知系統的不斷完善，推理的準確性也將不斷提高。

本文探討了未來(lái)大模型時(shí)代下的6G原生AGI通信，介紹了

Connected Intelligence = AGI for 6G + 6G for AGI：
通信、感知、AI融合的 6G A-RAN；
基于A(yíng)gent網(wǎng)元構建以任務(wù)為中心的 6G A-CORE。

我們認為，6G的本質(zhì)是通信-AI-感知的融合，成為服務(wù)萬(wàn)千AI-Agent的神經(jīng)中樞。