作者：是德科技6G解決方案主管Jessy Cavazos

6G時代曙光初現，移動生態系統正邁入技術定義與協同創新的關鍵階段。第三代合作伙伴計劃（3GPP）、AI-RAN聯盟及O-RAN聯盟等組織正協同推進工作，共同塑造首個大規模人工智能（AI）原生無線網絡。

每一代無線技術都在突破可能性的邊界。在這個不斷演進的領域，AI正從輔助技術蛻變為下一代無線系統的核心賦能者。AI將使網絡適應性更強、效率更高、智能化程度更高，變革無線接入網（RAN）的設計與運行模式。

AI能力最早出現在3GPP Release 17版本中，并在Release 18中得到擴展。未來的版本預計將從AI協同網絡（AI管理離散網絡功能）向AI原生架構（AI深度嵌入整個網絡堆棧）過渡（圖1）。在6G時代，AI將滲透每一層，釋放前所未有的性能與自動化水平。盡管3GPP標準并未覆蓋所有層級，但創新正在貫穿整個網絡堆棧，部分供應商和運營商已開始在網絡中直接部署AI模型。

圖1：3GPP標準將推動無線網絡從AI協同網絡向AI原生架構演進

AI在RAN中的作用

AI在RAN中展現出巨大潛力，既能提升網絡效率與服務質量，又可實現本地化AI模型部署。AI-RAN聯盟指出，傳統RAN架構雖滿足當前電信系統需求，但AI有望顯著增強RAN的自動化水平與性能。

AI-RAN領域涵蓋若干相關但獨立的概念（圖2）：
·AI-for-RAN運用AI優化頻譜利用率、降低成本，并提升能效。
·AI-and-RAN聚焦AI與RAN的融合，以大幅提高基礎設施利用率。
·AI-on-RAN探索無線網絡中全新的AI原生服務與應用。

圖2：AI-RAN由三種互補方法構成

與此同時，O-RAN聯盟正推進開放、模塊化、智能化的RAN架構建設。其工作聚焦于組件解耦、多廠商互操作性，以及通過無線接入網智能控制器（RIC）等平臺實現智能控制。

各個組織和機構都在AI原生6G網絡發展中發揮著重要作用：
·3GPP定義了空中接口、核心/RAN架構，以及AI/ML生命周期管理的全球標準。
·AI-RAN聯盟主導實驗性工作，開創性地探索了新型AI嵌入式架構、應用場景、基準測試及原型創建系統。
·O-RAN聯盟基于3GPP標準，通過模塊化部署框架推動網絡實現更深層的解耦。

AI-RAN聯盟可被視為一個創新沙盒——它創建經過驗證的藍圖與參考架構，不僅能為O-RAN技術規范提供參考，加速其制定進程，還能覆蓋超出O-RAN與3GPP范疇的議題。聯合用例驗證、統一API，以及全生態系統測試，將是確保AI原生技術實際部署的關鍵。

設計與測試：數字孿生的作用

隨著AI成為RAN設計的核心要素，網絡復雜度呈指數級增長。工程師必須在部署前，在多樣化的真實場景下，對AI模型進行嚴苛測試與驗證。這需要借助先進仿真工具，利用合成數據與實測數據復現真實環境。

這正是網絡數字孿生發揮關鍵作用的場景。傳統上，數字孿生技術僅用于對部署完成后的網絡執行驗證，而今這種模式正在被改寫，數字孿生將在6G時代成為網絡部署前對其進行仿真與驗證的核心技術。這些由數字孿生克隆的虛擬副本必須要完整仿真從射頻傳播、基站到核心網的整個網絡，以確保全面的測試覆蓋。它們支持通信網絡各層級的設計工作，尤其對負責網絡管理與效率的高層網絡協議而言，價值更為突出。

特定站點的精準射頻傳播場景與信道模型對AI-RAN至關重要。它們使工程師能夠以高保真的方式仿真和可視化路測路線，確保AI模型在真實條件下進行訓練和驗證——這對在物理層運行的AI模型尤為關鍵。

射頻射線跟蹤工具，比如是德科技的RaySim，在此工作流中發揮著關鍵作用。RaySim可生成詳細的特定站點數據集，用于訓練AI/ML模型，并加速AI-RAN與AI設備用例的基準測試。該工具還可借助NVIDIA Aerial Omniverse數字孿生平臺實現部署場景的三維建模。

結語

6G發展進程的關鍵在于行業能否高效將AI融入RAN。能否成功不僅取決于新技術的研發，還依賴于跨學科協作與先進工具的支撐。

AI-RAN創新需要射頻建模、網絡仿真、模擬及加速計算領域的專業知識。隨著6G研發的加速推進，賦能團隊設計、測試和優化AI驅動的RAN系統的能力，將成為釋放新一代無線技術全部潛力的關鍵。