Year: 2025
Type: article
Abstract: 为应对6G系统在容量、频谱效率、能量效率等关键性能指标上面临的严峻挑战，将人工智能（Artificial intelligence, AI）技术引入空口传输已成为重要的技术突破方向。然而，当前6G空口AI研究主要聚焦于设计高精度AI模型以提升通信能力，普遍忽视了工程实践中所需的算力、复杂度和空口资源等AI代价，对模型泛化能力和推理时延等关键AI质量指标也缺乏系统性考量。这种过度依赖算力资源追求通信能力提升的研究范式，难以支撑智能化网络的可持续发展。本文系统分析了AI在6G空口传输中的典型应用场景与关键技术挑战，涵盖单功能模块性能增强、多功能模块联合优化以及复杂数学问题低复杂度求解等重要领域。创新性地提出了综合考虑空口AI能力、质量和代价的三维联合优化设计准则，通过最大化多场景通信能力与综合代价的比值实现三角均衡，有效弥补了现有设计准则中质量和代价维度缺失的不足。此外，通过多个设计示例验证了所提方法的有效性，并深入探讨了空口AI标准化面临的技术路径与挑战。本文为6G空口AI技术的理论研究、标准化与工程实践提供了参考。
Source: Scientia Sinica Informationis
Language: English
Subfield: Electrical and Electronic Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W4409875518