AI与6G网络融合
INTEGRATIONOFAIAND6GNETWORK;;
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AI与6G网络融合变革;
内生;
在AI与网络融合的路径上，针对差异化问题采
用多元AI技术方案。小模型驱动边缘智能，在端边侧部署轻量化模型，解决超大规模天线波束管理、低开销信道估计等问题，提升网络的实时性与能效。大模型赋能全局智治，云端大模型整合跨域数据，构建网络知识图谱，实现意图驱动的决策与多智能体协同，推动网络由单域优化向全局智能演进。智能孪生则实现虚实协同，利用数字孪生生成海量训练数据、验证创新策略、降低现网风险，形成“物理网络反哺孪生模型，孪生模型优化物理网络”的双向进化机制。;
AI与6G网络融合白皮书;
6G网络将AI从“外挂式辅助”转变为“内生式融合”，实现从被动响应到具备预测性、认知性和自进化能力的内生智能网络[5]。AI能力深度嵌入无线接入网、核心网和协议栈，前向兼容AI技术演进，打破传统网络架构刚性限制，显著提升网络运行效率。;
目前，6G正处于早期研究与开发阶段，全球
众多国家和行业组织已开始积极布局6G通信与AI的融合技术研究。2024年11月，3GPP通过了《6G场景用例与需求研究》首个6G标准项目，标志着全球6G标准化工作正式进入实质推进阶段。2025年3月，在韩国仁川召开的6G研讨会上，有公司提出构建可扩展的AI/ML框架，并要求网络原生支持AI生命周期管理。在SA1会议中，多家公司提交了有关AIAgent、自动驾驶、智能群组管理等应用场景的用例建议。2025年5月的SA2会议则将Agent相关研究正式纳入标准研究范围。总体来看，3GPP的6GAI标准化正处于由需求定义向架构设计转型的关键阶段，内生智能理念已形成;
内生·开放·孪生;
实现强AI能力供给，需要推动网络向“开放”方向演进;
业数据构建网络大模型，并面向典??通信场景开
发Agent系统，可充分释放大模型/Agent在数据分析与逻辑推理方面的优势，使通信网络具备自规划、自学习、自进化的能力，灵活应对更高层次和更丰富的应用需求，助力智能网络向“智简网络”发展。
数字孪生技术则在6G网络的规划与运维中展现独特优势。通过对网络结构、环境和行为进行精细模拟，实现网元孪生、环境仿真与行为预测等功能，数字孪生能够有效缓解真实数据短板、缩短算法迭代周期、提高资源配置效率。结合大模型等先进技术，数字孪生有助于实现个性化资源分配和精准性能优化，赋能网络多场景服务能力，打造科学高效的网络训练、部署与优化平台，为网络规划和决策提供强有力支撑，推动无线通信网络迈向高阶智能治理（智治）阶段。;
未来通信与AI的融合技术发展将呈现分层演进
趋势：网元级侧重于高性能和高效部署驱动，高层聚焦多任务、多网元的协同，顶层则以大模型赋能的强智能为核心动力。针对特定用例和场景，小模型将持续创新并广泛应用；而随着AI技术进一步发展，系统级优化将越来越多地引入大模型与Agent，形成大小模型协同，推动网络向“智简”方向演进。;
在网络智能体与通信融合方面，6G系统需支持
来自系统外部的多样化智能体应用。当前，智能体在6G运维场景中的应用更为成熟和可控，而在6G业务架构中的深度赋能尚需进一步研究探索。未来，网络将部署多Agent系统，以应对单一Agent无法覆盖的复杂任务，但这一过程需以单Agent的成熟和稳定为前提，Agent与通信的深度融合将是一个长期演化过程。同时，大模型/Agent正在多模态处理、长上下文理解、推理能力提升、轻量化部署、高效推理芯片、接口标准化（如MCP/A2A）、生态;
AI与6G网络融合白皮书;
终端侧重轻量化推理，基站及边缘节点提供实时智
能计算，网络层实现区域协同，中央智脑实现全局优化。支持AI模型分布式训练/推理与多节点智能体协同决策，推动全链路分级智能协同。
高效数据流转与AI生命周期管理：高效的数据流转是6G智能架构的核心。应具备高效的数据采集、预处理、存储和传输能力，并内生AI生命