随着ChatGPT点燃的人工智能（AI）热潮，通信行业的面貌焕然一新。在各种行业展会、论坛上，面向通信行业的AI应用层出不穷。“ALL in AI，AI for All”不仅仅是口号，AI已经和通信系统深度融合。甚至可以说，在有些方面AI已经成为了主角，形成了通信×AI的乘数效应。5G-A是5G下半场演进的技术底座，“泛在智能”已经成为了5G-A发展的重要方向，5G-A×AI的能量正在厚积薄发。
其实，在5G以及5G-A标准的制定过程中，业界也早已认识到了AI的优势，并试图把一些流程用AI来优化赋能。那么，从标准的角度看，3GPP在网络智能化方面的进展如何？
可以看出，在5G阶段，网络智能化有核心网的NWDAF（NetWork Data Analytics Function，网络数据分析功能）、运维层的MDAF（Management Data Analytics Function，管理数据分析功能），以及接入侧的一些基本功能研究，这些AI局限在网络侧，和终端没有交互。到了5G-A阶段，标准制定的AI能力向网络和终端协同的更复杂功能演进。
最后到6G，就是全栈全节点的原生智能了。网络层及运维层网元早在5G标准的第一个版本R15，3GPP就定义了一个全新的核心网网元——NWDAF。NWDAF从各种核心网网元、应用、运维系统以及运营支持系统收集数据，然后对这些数据进行分析，以提供有关网络性能和健康状况的建议及处理方案。NWDAF可以支持网络性能监控、网络安全分析、客户体验优化、网络自治闭环等功能。
与此同时，网络运维（OAM）系统也需要增强，即通过引入AI和自动化来实现接近零接触的网络及服务管理编排。在此背景下，3GPP在R17版本为网络运维层引入了MDAF，进一步丰富和增强管理功能，实现最佳的网络性能及服务保障。
综合下来，5G核心网及运维层的智能化架构是核心网以及上层的运维有了这些动静，那么接入网NG-RAN（Next Generation Radio Access Network，下一代无线接入网）呢？ RAN接入层智能化3GPP也是从R17阶段开始研究怎样把AI引入基站及终端，首先考虑的是网络节能、负荷均衡以及移动性优化等基础功能。
首先要做的是定义AI在RAN（Radio Access Network，无线接入网）侧的基本运行结构：从上图可以看出，RAN侧的AI框架和通用的AI架构并没有大的不同之处，都分为数据采集、模型训练、模型推理和执行这几个模块。数据采集：通过标准接口从网络中获取数据，并提供给模型训练和模型推理。 模型训练：进行数据的预处理，并执行AI/ML训练、验证、测试等工作。
模型推理：采用训练好的模型来进行推理，生成预测数据并进行智能决策。执行：接收模型推理的结论，并在网络中实际生效执行。那么，这些模块是在终端侧运行，还是在网络侧运行？答案是都可以，3GPP根据协作程度的高低定义了x，y，z三个级别。目前已在R17阶段研究并在R18阶段标准化的RAN侧AI主要是网络节能、负荷均衡以及移动性优化。
网络节能：节能的关键是精准预测话务量，并根据话务量来最大程度关闭空闲资源。网络节能的挑战在于话务预测的精度、网络性能和节能之间的收益平衡，以及迭代优化配置的高效性。通过引入AI，可以让网络能效更上一层楼。负荷均衡：如果大量用户集中在一个小区，周围的小区还很空闲的话，就需要负荷均衡来把用户平均分配在各个小区，最大化资源利用。怎样迁移用户才能始终保持网络体验最佳？这也需要AI的加持。
移动性优化：移动性是指用户在移动时，本小区的服务质量下降，需将用户切换到最合适的小区。不切换不行，切换太频繁了也不好，那么怎样保证以最少的切换次数保障最优的用户体验？AI能让每一次切换都恰如其分。在R18阶段，3GPP研究了CSI反馈增强、毫米波波束管理以及定位精度增强这三个AI应用，跨入了系统和终端协作新时代。
CSI反馈增强：CSI（Channel State Information）是终端测量得到的信道状态信息。信道状态信息越准确，用户的下载速率也就越高。然而在大规模MIMO系统中，大量天线会导致CSI数据量巨大，反馈开销也很大。如果我们能利用神经网络框架对CSI进行非线性编码和解码，可提高系统效率，实现更有效的多用户复用，还可以最小化干扰。我们还可以针对设备进行定制，实现更低开销的反馈。
波束管理增强：毫米波的波长短，传播损耗大，极易被遮挡。为了补偿路损，基站一般要使用超大规模的天线阵列来实现波束赋形增益。但为了最大化利用这些窄波束，我们需要良好的算法来选择并保持发射和接收端最佳对准的波束对。定位精度增强：在复杂的城市环境中，传统的定位方案可能会由于建筑密度和多径干扰等因素而精度不佳，需要引入AI，综合多维信息来提升精度。后续的R19将研究新的AI/ML用例。
例如，为了实现快速适应和分布式学习，AI/ML的数据和模型可能会直接在设备之间共享，而不需要经过5G网络。这就需要进一步研究隐私保护以及能耗降低等问题。再往后，我们离6G的标准化就近在咫尺了。在当前的6G愿景中，“AI与通信融合”六边形的顶点之一。AI将成为网络底层架构的一部分，从之前的外挂式走向AI原生。
邬贺铨院士曾经指出，6G应聚焦在如何利用AI分析信道特性实现干扰消除、优化能效和核心网对业务的智能化适应上。