创新，向6G：人工智能在无线接入网中的应用潜力

6G时代曙光初现，移动生态系统正迈入技术定义与协同创新的关键阶段。第三代合作伙伴计划（3GPP）、AI-RAN联盟及O-RAN联盟等组织正协同推进工作，共同塑造首个大规模人工智能（AI）原生无线网络。

每一代无线技术都在突破可能性的边界。在这个不断演进的领域，AI正从辅助技术蜕变为下一代无线系统的核心赋能者。AI将使网络适应性更强、效率更高、智能化程度更高，变革无线接入网（RAN）的设计与运行模式。

AI能力最早出现在3GPP Release 17版本中，并在Release 18中得到扩展。未来的版本预计将从AI协同网络（AI管理离散网络功能）向AI原生架构（AI深度嵌入整个网络堆栈）过渡（图1）。在6G时代，AI将渗透每一层，释放前所未有的性能与自动化水平。尽管3GPP标准并未覆盖所有层级，但创新正在贯穿整个网络堆栈，部分供应商和运营商已开始在网络中直接部署AI模型。

图1：3GPP标准将推动无线网络从AI协同网络向AI原生架构演进

AI在RAN中的作用

AI在RAN中展现出巨大潜力，既能提升网络效率与服务质量，又可实现本地化AI模型部署。AI-RAN联盟指出，传统RAN架构虽满足当前电信系统需求，但AI有望显著增强RAN的自动化水平与性能。

AI-RAN领域涵盖若干相关但独立的概念（图2）：

图2：AI-RAN由三种互补方法构成

与此同时，O-RAN联盟正推进开放、模块化、智能化的RAN架构建设。其工作聚焦于组件解耦、多厂商互操作性，以及通过无线接入网智能控制器（RIC）等平台实现智能控制。

各个组织和机构都在AI原生6G网络发展中发挥着重要作用：

AI-RAN联盟可被视为一个创新沙盒——它创建经过验证的蓝图与参考架构，不仅能为O-RAN技术规范提供参考，加速其制定进程，还能覆盖超出O-RAN与3GPP范畴的议题。联合用例验证、统一API，以及全生态系统测试，将是确保AI原生技术实际部署的关键。

设计与测试：数字孪生的作用

随着AI成为RAN设计的核心要素，网络复杂度呈指数级增长。工程师必须在部署前，在多样化的真实场景下，对AI模型进行严苛测试与验证。这需要借助先进仿真工具，利用合成数据与实测数据复现真实环境。

这正是网络数字孪生发挥关键作用的场景。传统上，数字孪生技术仅用于对部署完成后的网络执行验证，而今这种模式正在被改写，数字孪生将在6G时代成为网络部署前对其进行仿真与验证的核心技术。这些由数字孪生克隆的虚拟副本必须要完整仿真从射频传播、基站到核心网的整个网络，以确保全面的测试覆盖。它们支持通信网络各层级的设计工作，尤其对负责网络管理与效率的高层网络协议而言，价值更为突出。

特定站点的精准射频传播场景与信道模型对AI-RAN至关重要。它们使工程师能够以高保真的方式仿真和可视化路测路线，确保AI模型在真实条件下进行训练和验证——这对在物理层运行的AI模型尤为关键。

射频射线跟踪工具，比如是德科技的RaySim，在此工作流中发挥着关键作用。RaySim可生成详细的特定站点数据集，用于训练AI/ML模型，并加速AI-RAN与AI设备用例的基准测试。该工具还可借助NVIDIA Aerial Omniverse数字孪生平台实现部署场景的三维建模。

结语

6G发展进程的关键在于行业能否高效将AI融入RAN。能否成功不仅取决于新技术的研发，还依赖于跨学科协作与先进工具的支撑。

AI-RAN创新需要射频建模、网络仿真、模拟及加速计算领域的专业知识。随着6G研发的加速推进，赋能团队设计、测试和优化AI驱动的RAN系统的能力，将成为释放新一代无线技术全部潜力的关键。