【6GANA】6G网络AI关键指标需求

【6GANA】近日发布了《6G网络AI关键指标需求》报告，该报告深入探讨了6G网络中AI服务的关键性能指标（KPI）设计原则、方法以及典型场景下的应用需求。报告指出，随着6G网络的发展，用户场景不断丰富，网络AI的重要性日益凸显，它通过优化网络资源配置，提升网络性能和可靠性，为用户提供就近泛在的AI服务。报告中不仅分析了现有5G网络服务等级协议（SLA）的不足，还提出了面向6G网络AI的新KPI设计原则和方法，包括定量性、业务相关性、可操作性等，并详细讨论了网络辅助智能机器人、XR智能场景等多个典型场景下的新KPI要求。这份报告为6G网络AI关键指标体系设计提供了必要性和可行性依据，对推动6G网络内生AI服务质量的保障和评估具有重要参考价值。

6G网络AI关键指标需求的研究，揭示了未来通信网络的发展趋势。随着6G网络的发展，AI技术将深度融入网络架构，为用户带来更丰富的应用场景和更优的服务体验。这份报告深入探讨了6G网络AI的关键指标需求，为我们描绘了一个全新的智能网络时代。

报告指出，6G网络的发展带来了沉浸式XR、自动驾驶和智能协同控制等丰富多彩的用户场景，网络AI因此应运而生。网络AI通过优化网络资源配置，提高网络性能和可靠性，为用户提供就近泛在的AI服务。这些服务具有泛在普惠、移动性支持、带有用户属性、极致性能、内生安全隐私、可信等技术优势。然而，现有的5G网络服务等级协议(SLA)主要聚焦于面向会话连接的服务，缺乏对6G网络AI的刻画与衡量。因此，如何量化和标准化AI相关的指标，是6G网络提供高效AI服务的必要条件。

报告提出了网络AI的关键指标设计原则，包括定量性、业务相关性、可操作性、灵活性和可定位性。这些原则为6G网络AI关键指标的设计提供了指导。例如，定量性原则要求KPI尽可能是可以度量的，具体而清晰，能够通过数据来验证。业务相关性原则要求KPI与AI业务目标密切相关，并直接反映出AI服务对业务的影响。

报告还分析了6G网络AI的典型场景，包括网络辅助智能机器人、XR智能场景和终端智能应用场景。这些场景对6G网络提出了新的KPI要求。例如，在网络辅助智能机器人场景中，新的网络AI关键指标包括环境渲染准确性、D2D数据交互时延、模型聚合时延、模型聚合准确性和系统鲁棒性。这些指标反映了6G网络在支持智能机器人任务规划和执行方面的关键能力。

报告进一步提出了网络AI KPI的定义和模型。网络AI KPI是度量ITU-R愿景中Integrated AI and Communication场景的关键能力的指标或指标组合。报告分析了5G ITU KPI模型、Hexa-X KPI模型、5GPPP/6G SANDBOX KPI模型，并在此基础上提出了6G网络AI KPI参考模型。这些模型为6G网络AI关键指标的设计提供了参考和指导。

报告还提出了具体的网络AI KPI指标，包括AI服务精度、AI服务时延、AI服务密度和AI服务效率。这些指标涵盖了网络AI的各种关键能力，包括用户SLA、网络性能和网络效率这三个维度，同时也考虑了网络中不同的角色类型。例如，AI服务精度度量网络提供AI服务的质量，而AI服务效率则关注投资和运营的效率。

报告最后展望了6G网络AI关键指标需求研究的未来。6GANA将联合合作企业及高校持续对网络AI关键指标需求进行深入研究，旨在6G网络内生AI服务质量的保障和评估提供参考，牵引关键技术的研究，助力千行百业的数智化转型，推动构建智慧内生的网络体系。

这篇文章的灵感来自于《6G网络AI关键指标需求》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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