由中国移动研究院主办的 “遇见未来”——6G协同创新成果发布会 在北京召开，发布了中国移动研究院在6G方面的阶段性成果。中国移动研究院主任研究员韩双锋对《6G物理层AI关键技术白皮书》进行解读。

什么是物理层AI?韩双锋介绍，物理层AI是接入网AI的一部分，包括物理层模块功能增强和物理层链路联合设计两种思路;主要步骤包括：物理层的数据采集、AI模型的选择、训练、以及推理。

众所周知，经过几十年的发展，传统的通信链路中的信源编解码、信道编解码、调制解调、波形多址、MIMO等多个模块已经有了非常坚实的通信理论基础。但是，在现有的通信系统中为什么还要引入AI?

韩双锋表示，主要是因为无线通信系统中存在大量传统方法难以精确建模或者高效 率求解的技术问题，引入AI可以更好地把握复杂环境下无线信道的特征以及复杂数学问题的求解，从而提升物理层的性能。

韩双锋介绍，在《6G物理层AI关键技术白皮书》中，深入分析了基于AI的收发机链路设计，倡导基于数据和模型双驱动的设计理念，这样可以显著减少训练所需的开销，此外还具有更好的泛化性。

网络中有了物理层AI 能力后，还要有创新的网络架构、接口和信令流程的支持，才能发挥AI的最大能力。为此，中国移动研究院提出了实时AI空口的理念：物理层AI的输出信息直接输入基站调度器，可以实现更智能的业务和资源调度。

标准化路线图大体可以分为近期、中期、长期三个阶段;每个阶段都有自己的侧重点，预计近期工作聚焦在部分物理层功能模块的AI增强 ，中期是智能调度为核心的协议技术(包括基于AI的信道编码、调制、波形、调度等);长期目标是要努力打造面向空口自演进的终极AI(实现端到端AI算法与架构)。

关键词： 创新成果 功能增强 物理层链