中国移动通信研究院首席专家刘光毅，在6G俱乐部（筹）近期组织的“6G+大模型+卫星互联网&《IMT面向2030及未来发展的框架和总体目标建议书》”多主题沙龙上，作了《6G：通信与计算、AI的融合》的主题分享，概要如下：
6G将超越传统移动通信网络，提供通、感、算、智一体融合的全新多维能力服务体系，基于平台化和服务化，将网络打造成为聚合相关业务能力的“平台”，有机整合网络内部资源以及网络外部第三方（如阿里、百度、华为中心）资源，实现功能的动态扩展、性能的弹性提供、网络的灵活生长、服务的供需动态匹配和多样化供给，由此灵活快速适应未来差异化、碎片化和定制化的行业客户需求，真正实现商业变现。相比于传统KPI能力提升，6G更应该关注解决已有痛点问题，例如网络管理复杂、跨行业融通难等，不管是对整个通信行业发展还是商业应用，都是最有意义的。
算力将是实现网络多要素、全面、深度融合的基础，业界已经达成一定共识。虽然不同设备商的战略观点有所不同，但这一行业发展趋势很难改变。特别是在5G时代，很多中小企业比如新华三、浪潮、亚信、联想，都已经开发出了基于X86通用硬件的一体化产品，已经实现了通过功能配置满足用户端到端的差异化服务需求。面向B5G/6G，异构算力也将成为向ToB拓展的关键。
AI是6G网络的一个重要能力。在运营商网络运维中，2G/3G/4G/5G网络间的参数、网络性能的优化是非常繁琐、耗时的。面向未来网络高水平自治的需求，需要在网络中引入AI来解决上述问题，但面临诸多挑战。一方面，由于网络架构的局限性以及设备商之间数据和接口的不开放，当前网络难以根据AI的需求按需实时调度算力、数据和AI算法。另一方面，AI供应商提AI服务过程中，如阿里、腾讯、百度，仅仅把网络当成AI服务过程中数据的透明传输管道，要求数据传输到云端集中处理，这必将带来用户隐私安全问题，也无法适配网络的环境变化，AI服务的性能也仅能是尽力而为。因此需要将AI与网络进行融合设计，将AI打造成网络的基础能力和服务，随时随地按需提供连接、算力、数据和AI算法，为AI服务提供有质量的服务保障，即AIaaS。
除了网络自身对AI的需求，很多垂直行业的ToB、ToC应用也需要网络提供AI服务，如AR/VR、智能机器人、自动驾驶等。因此，需要研究在网络架构里如何支持泛在的AI应用。我们提出了6G网络内生AI架构，将用户需求解析成网络能够识别的AI服务质量指标，以任务的形式，对AI全生命周期进行管理，再解析出用户所需的连接、算力、数据和算法资源，按需编排相应的资源来保证用户个性化的AI需求。
实现这一目标仍然存在诸多挑战：第一，当前没有成熟的AI服务质量评估方法，需要设计一个端到端的AI服务质量评估体系；第二，基站等通信节点本身资源是受限的，需要考虑端、边、云等各类资源间的协调；第三，需要考虑数据的获取和共享方式并保证数据的一致性；此外，当前基于AI的网络运维都是针对特定场景研发AI解决方案，泛化性低且开发周期较长，需要考虑利用大模型帮助实现更多任务、更高效的网络运维与管理。
最后，中国移动联合华为等30多家企业成立了6G网络AI（6GANA）产学研开放平台，旨在推进6G网络AI的研究，引导形成行业共识，牵引未来标准化、产业化方向，后续希望更多的企业、高校一起开展相关研究。
