在 2G/3G/4G 时代，通信基本上与 AI 没有关联，因为它们的生态系都不是从智能化的角度设计。但到了 5G 时代，由于 5G 网路生态系复杂，传输数据大，需要 AI 协助，让通信AI 快速发展。但目前通信 AI 等级仅介于 Level 1 与 Level 2 之间，离最高等级 Level 5 还有一大段距离。

都说 5G 和 AI 密不可分，但究竟是为什么？

难道 2G、3G 和 4G 不配吗？

直到读了这篇题为《通信人工智能的下一个十年》的论文，我才意识到，原来行动通信和人工智能的交叉领域「通信人工智能」，确实没那么简单。

之所以 5G 与 AI 能擦出不一样的火花，不仅与行动通信自身的性质有关，还与人工智能的发展方向有关。

对于论文内容，亚信科技 CTO、高级副总裁欧阳晔博士和（中国）清华大学张亚勤院士亲自做了讲解。

为什么在 2G/3G/4G 时代，通信 AI 的发展缓慢？

在回答这个问题之前，首先要了解通信人工智能的发展阶段。

毕竟，行动通信和人工智能，并不是从一开始就「紧密联繫」的。

欧阳晔博士介绍说，从目前来看，通信人工智能，一共经歷了三个阶段。

第一个关键转折点，发生在 1999 年。

这一年，3GPP 作为全球的通信行业和技术标准委员会，第一次将无线通信演算法、模型写到了 3GPP 的 2G/3G 场景规范中。

当时的演算法和模型，虽然还不叫人工智能，多数叫做「基于数据的网路仿真」、「基于数据分析、机器学习的网路仿真」等技术，但它确实是通信人工智能的萌芽。

在这之后，行动通信经过了 2G 和 3G，一直到 2008 年来到 4G 商用阶段。

第二阶段，是 2008 年到 2018 年。

这段时间，3GPP 在 3G/4G 标准中定义了一个关键字 SON（Self-organizing network，自组织网路），有自组织、自优化、自治癒的特性。

随着 SON 的提出，通信行业的厂商和通信营运商，开始逐渐认识到机器学习和人工智能对于网路的助益。

理论建立了起来，然而机器学习和人工智能，在这段时间里却一直没有长足发展。

这与 2G、3G 和 4G 自身的特性有关。

其一，虽然 3GPP 第一次将机器学习和人工智能定义到 3G 和 4G 的网路生态体系中，但它却并非一个「必选品」，其作用仅仅相当于一个电脑附件。

其二，在当时知名度较高的 AMDOCS、Verizon 和 AT&T 等体件公司，虽然都有意发展 SON，但却忽视了一个事实：

2G 和 3G 的网路体系生态，包括软硬体、接口、流程、指令等，都不是从智能化的理念来设计的，因此人工智能对它们的加成意义不大，「就像打了一针疫苗却没有引起身体反应一样。」

亚信科技欧阳华博士

这也是为什么，在 2G、3G 乃至于 4G 的发展期间，人工智能和行动通信并没有出现强相关的现象。

5G 网路生态系复杂、传输数据大，需要通信 AI 协助

随后，5G 到来，通信人工智能真正进入第三阶段。

2017 年 12 月，3GPP 第一次定义了通信人工智能的网元（Network Data Analytic Function），让人工智能真正变成了行动通信的核心功能。

但，为什么 5G 和 AI 的相性度会这么高呢？

张亚勤院士表示，主要原因有两点。

其一，5G 网路本身相当复杂。

3G、4G 的网路设计，直接就融入了一些 AI 模型也会用到的演算法，如 BS 演算法、生成演算法、多目标优化等，用于负载均衡、网路品质、容量优化等应用中，但不需要再进行进一步融合。

然而，不论是从接入侧、核心网，还是从传输、终端、应用这些层面来说，5G 的网路生态都要复杂得多。

在这种时候，5G 的网路模型，已经无法用精确的数学模型表示，这个时候用上 AI 模型，反而能在传输和营运等层面上提供新的思路。

其二，5G 通信产生的数据量非常巨大。

而 AI 的特性之一，刚好是能处理大量数据。

利用深度学习演算法，就能让通信网在协议层真正地融合，也能更高效地使用电脑领域的演算法、和网路中的技术，来让行动通信变得更高效。

清华大学张亚勤院士

除此之外，张亚勤院士认为，5G 与 AI 融合所面临的最大挑战，是要看它的核心应用在什么地方：

看影片更快、图片传输效率更高、VR/AR 等等，可能都不是它最核心的应用。更大的应用，可能还是在工业场景，例如无人驾驶、边缘运算、低能耗等场景上。

如何用新的网路设施、最低能耗的方式、最有效的路径完成任务，是一个很大的挑战，但也是未来的机遇。

目前通信 AI 等级位于 L1 与 L2 间

那么，处在「第三阶段」的通信人工智能，现在发展到哪个阶段了？

欧阳晔博士表示，从下面这张表来看，目前通信人工智能处于 L1 和 L2 阶段之间。

简单来说，目前行业实现了通信生态系统中部分自治的能力，也就是透过人工智能、自动化技术，来实现生态系统中某一部分自治的能力。

而且，这个能力并不是百分百闭环的。

也就是说，目前我们正处在 L1.5 的阶段上。

以通信网路为例，目前 3GPP 在核心网路的交换机中已经定义了 NWDAF 功能，它可以帮助网路路由更智能地进行判断和选择，也可以进行更准确的分析。

也就是说，在网路的各个节点上，或者网路的某些关键组件和部件上，实现了一些智能化的功能。

而理想的阶段，则是达到完全网路自治管理。

也就是说，电信运营商的 NOC（Network Operation Center）不再需要有人来进行网路运维和营运，AI 能取代、或是高度取代原来的网路工程师和 IT 工程师。

简而言之，营运和运维这张网路 IT 系统中的所有人工成分，都可以被 AI 取代。

达成这样的目标，至少还需要多长时间？

通信 AI 在 5G 的尝试，决定它在 6G 的地位

对于通信人工智能未来的发展，欧阳晔博士同样进行了预测：

2023 年能实现 L2，但真正想要往 L4 以及 L5 发展，估计要到 2027 年以后。

具体来说，欧阳晔认为，2023 年能初步建成网路智能化，也就是网路人工智能的网元。

而从 2023 到 2027 年这 4 年间，行动网路基础设施将从 L2、L3 往 L4 演进。

2027 年左右，第六代行动通信将会出现。

欧阳晔博士表示：

这一阶段，将决定人工智能是否会在 6G 中继续扮演重要角色，还是逐渐就在 5G 的尝试中失败了。这个过程，是通信网路本身的演进。