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华为/中兴/爱立信/诺基亚/英伟达等《电信领域的大规模AI》报告

5G · 公众号 · · 2025-02-11 11:59

正文

重要信息

近日，IEEE重磅发布《电信领域的大规模AI：绘制创新、可扩展性及增强数字体验的路线图》，这份长达249页的报告，5G与6G公众号（ID：angmobile）注意到共有以下参编单位。

主要讲了以下内容。

对于电信行业有什么重要意义？5G与6G公众号深入分析如下。

●技术创新引领

《报告》全面展示了大规模AI在通信各关键环节的创新应用。在物理和MAC层，通过改进MIMO检测、优化信道编码/解码及资源分配等技术，提升通信系统性能；在网络管理方面，实现从传统方法向“以用户为中心”的智能化网络优化转变。5G与6G公众号认为这为通信行业突破技术瓶颈提供了理论和实践依据，助力行业迈向智能化发展新阶段，使通信系统能更好地适应复杂多变的业务需求。

●应用场景拓展

《报告》详细阐述了电信行业多个场景下的创新应用。在无人机通信中，增强人机交互和自主决策能力；在网络规划与优化中，借助大语言模型（LLM）进行智能决策，提高网络部署和运营效率。这些应用为通信行业开辟了新的业务领域和服务模式，拓展了市场空间，满足了不同行业对通信的多样化需求。

●规范行业发展

《报告》提出了一套全面的评估指标和框架，用于衡量大型电信模型性能。5G与6G公众号认为这有助于建立行业统一标准，规范市场竞争，促使企业提升产品和服务质量，推动整个通信行业健康、有序发展，保障行业内各企业在公平、规范的环境中竞争与合作。

●推动产业融合

《报告》强调了AI与通信行业深度融合的趋势，如AI与RAN融合的AI-RAN模式。这促进了通信行业与其他领域的交叉融合，催生新的产业生态，推动5G、6G等新一代通信技术发展，带动相关产业链协同创新，提升整个产业的竞争力。

●应对行业挑战

《报告》深入分析了大规模AI在电信领域应用面临的诸多挑战，如数据治理、隐私保护、模型计算资源需求等问题，并提出相应的应对策略。5G与6G公众号认为为通信企业在实际应用中提供解决方案，帮助企业规避风险，合理规划资源，降低运营成本，增强行业应对复杂环境和技术难题的能力。

解析《报告》重要内容

该白皮书围绕大规模AI在电信领域的应用展开，探讨了其技术原理、应用场景、面临的挑战及未来发展方向，为电信行业的智能化转型提供了全面的理论与实践指导。

1、大规模AI在电信领域的发展背景与概述

预期6G网络提供更多服务及连接更多用户，网络管理复杂度剧增，传统AI算法存在功能局限和难以泛化的问题。

生成式AI因深度学习架构的进步而兴起，其在多领域展现出强大能力，为电信领域带来新机遇。

大型电信模型（LTMs）作为GenAI在电信领域的关键应用，旨在利用大规模AI模型满足电信生态系统需求，从多维度革新电信功能与应用。

LTMs在移动网络的各层，如基础设施层、管理层和开放层，以及周边功能，如网络部署、规划和软件开发等方面都有广泛应用。

2、技术原理与应用

①物理和MAC层设计

在MIMO检测中，深度学习和生成式模型可处理复杂动态环境，提高检测性能；在信道编码/解码方面，能优化算法、设计新编码方案；资源分配上，实现动态、智能管理；在可重构智能表面（RIS）技术里，提升其性能、优化部署；针对MIMO-IM技术，解决检测复杂、信道估计难等问题。

此外，还介绍了联合符号检测和信道估计等联合方法以及无线频谱传感技术。

②网络管理和优化

通过用户中心网络优化，利用大规模AI处理用户数据，模拟用户体验，生成优化解决方案；在网络自动化和意图管理方面，借助LLMs理解和转换意图，实现网络自动化配置和管理，提高网络效率和服务质量。

③无人机（UAV）通信

大规模AI模型融入UAV通信系统，改善人机交互，使UAV能理解自然语言指令；提升UAV自主决策能力，根据环境变化实时调整任务；优化UAV网络性能，预测故障，保障运行安全。

3、大型电信模型的架构与训练

①模型架构

神经网络架构不断演进，从早期的RNN、LSTM 到Transformer及其变体，如编码器 - 仅模型、解码器 - 仅模型和编码器 - 解码器模型，以及混合专家（MoE）架构，各有其适用任务。

多模态架构发展迅速，从单模态处理到多模态融合，通过不同的自注意力机制设计实现跨模态交互。扩散模型在无线通信中用于信号处理和信道估计，介绍了其原理及在不同场景下的应用和部署策略。

②模型训练

包括预训练、指令调整和对齐等多种训练方式。预训练通过不同方法让模型学习语言知识和模式；指令调整基于特定任务数据集对模型进行微调；对齐确保模型输出符合人类偏好。此外，5G与6G公众号注意到还介绍了电信领域的分布式微调，以及联邦学习、分割学习等分布式学习框架的应用和面临的挑战。

4、数据集与评估基准

①数据集

为支持LTMs在电信领域的应用，开发了多种数据集。如用于基准测试的TeleQnA、TSpec-LLM，用于预训练和指令调整的法国电信TelcoLM、OpenTelecom数据集，以及针对网络优化和6G研究的特定数据集，这些数据集为模型训练和评估提供了丰富资源。

②评估基准

建立了多维度的评估指标和多样化的评估框架。评估指标涵盖准确性、功能性、能源消耗、安全性等多个方面；5G与6G公众号注意到评估框架包括HELM、PromptBench、LLM Evaluation Harness、LMSYS Chatbot arena和deepval等，从不同角度对模型性能、安全性、可靠性进行全面评估。

5、应用案例与实践

①边缘计算与LTMs结合

实现实时处理和低延迟服务，在智能安防、工业物联网、医疗等领域有广泛应用前景。通过边缘计算，减少数据传输延迟，提升系统响应速度，同时保护用户隐私。

②网络优化中的应用

利用LTMs进行流量预测、复杂优化问题求解和网络自动化管理。如通过LLMs预测网络流量，为资源分配提供依据；运用生成式AI解决网络优化难题，提高网络性能和效率；借助LLMs实现网络自动化意图管理，简化网络配置和管理流程。

6、挑战与应对策略

大规模AI在电信领域应用面临数据、模型和网络三方面挑战。

数据方面，数据异质性导致整合与处理困难，隐私安全问题突出，威胁用户信息安全。

模型上，计算资源需求巨大，增加企业成本，且模型可解释性差，不利于故障排查与风险评估。

网络层面，网络延迟影响模型训练与推理效率，降低实时业务性能，网络可靠性不足可能造成AI服务中断。

如何应对这些挑战？5G与6G公众号注意到报告指出需建立通用数据处理框架、采用联邦学习等隐私保护技术；利用分布式计算和云计算解决资源问题，开发可解释性AI方法；优化网络架构，结合边缘计算与高速通信技术降低延迟，建立冗余链路提升可靠性。

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