AI专题：6G AI数据服务框架与使能技术（附下载）
今天分享的是AI系列深度研究报告：《AI专题：6G AI数据服务框架与使能技术》。
（报告出品方：6GANA）
报告共计：28页
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6G AI 数据服务的产生背景
随着人工智能技术的不断成熟和应用场景的不断丰富，以深度学习为代表的人工智能应用已从消费、互联网等泛 C 端领域，向制造、安防、医疗等传统行业辐射。AI 技术创新应用的大规模落地，带动了大数据智能市场的蓬勃发展，同样也为数据服务注入了市场活力。5G 开启万物互联的场景连接，将千行百业接入到了移动通信网络，带来了新的场景和无处不在的数据。 6G 网络的作用之一是基于无处不在的大数据，将 AI 的能力赋予各个领域的应用和场景，通过广域覆盖和场景的智能适应，创造一个“智能泛在”的世界。因此，6G 网络需要构建内生的、 泛在的和分布化的 AI 能力[1]。6G 网络中内生智能，对内能够利用 AI 算法来提升网络性能，增强用户体验和效率，对外为 AI 提供多种支撑能力，使得 AI 训练/推理可以实现的更高效、实时， 能够抽取和封装网络智能，服务于不同行业的客户。6G 新系统中将会有非常多种类的 AI 模型 数据、训练数据，它们需要能在不同网络架构的各个网元节点之间进行交互和共享利用。随着 AI 行业商业化发展，更具有前瞻性的数据集产品和高定制化数据服务需求将成为主流。
移动通信网络作为数据的生产者和消费者，正在从数据的承载者向具有可信管控和价值挖掘的数据平台转变。以 5G 为代表的现有通信网络作为通信会话类数据传输的“管道”，仅仅 扮演了终端设备和网络之间建立信息交互通路的角色。但随着内生感知和智能成为 6G 网络的基础能力，分布和泛在的算力与数据成为通信连接以外新的网络服务能力。不同于通信会话类 数据的点到点传输，处理智能、感知、以及网络运营自身产生和消费的数据面临的挑战是需要以一种分布式的方法进行数据采集、预处理、存储和分析。为此，需要设计一种独立于传统用户面的数据服务架构，系统性地解决 6G 移动通信网络对非用户面数据的管控和价值变现的挑战。
6G AI 数据服务的价值与潜力
内生感知和智能将是 6G 网络的两大主要新增能力，前者产生海量数据，后者基于数据进行自动决策以提升网络性能或作为服务提供给上层应用。得益于大数据技术以及人工智能的巨 大成功，其在无线网络中的应用也日趋成熟。据华为预测，到 2030 年全球每年产生的数据总量将达到 1YB，相比 2020 年增长 23 倍。大量数据的价值变现一方面需要借助智能分析算法， 同时数据的真正价值体现依赖于其流动性和数据协作，因此数据的隐私保护和开放共享是实现 数据流动并体现价值的重要机制；数据的拥有者或提供者把数据以一种服务的形式提供给数据消费者才能实现价值变现。不同于一般意义上的资产价值变现，数据变现不是一次性交易，需要保证数据在隐私保护下实现数据的重复价值变现。对网络 AI 而言，基于大量训练数据训练好的 AI 模型，是大量数据经过算法挖掘后的价值呈现，同时也是需要保护的一种重要的知识产权。
6G AI 数据服务的定义
从数据来源、应用范围、数据产生的时变性、隐私保护要求、存储要求等不同维度，6G 网络中的数据可以划分为用户签约数据、网络数据、感知数据以及 AI 数据[2]。其中 AI 数据包 含分布式网络 AI 训练和推理过程中传递和使用的测试数据、输入数据、中间数据、输出数据如 模型、梯度、置信度、向量等。
6G AI 数据服务是基于数据采集、预处理、分发、分析以及发布的框架，满足数据监管法律法规的要求，将数据作为一种服务产品提供。满足客户跨系统的实时数据需求，能复用并符合企业和工业标准，兼顾数据共享和安全。其将汇聚后的内外数据通过融合加工、去隐私化 处理、标准化地进行封装，形成对外数据服务，以标准化的数据服务方式，向 6G 内生 AI 网络 及外部第三方用户提供开放服务，对数据进行资产化变现。AI 数据服务的类型包括提供用于训练或推理的原始数据或预处理数据、数据分析、数据存储、数据安全隐私保护、数据共享和交易、数据溯源、合成数据等。数据服务的主体可以是终端、网络中的各个设备等，客体同样也可以为终端、网络设备，同时还包括外部第三方用户等。
6G AI 数据服务框架
6G 网络的内生智能和感知能力将使能智能连接的数字孪生世界。为满足 6G 网络架构和业务场景的新需求,创新性地设计归一化的 6G 数据服务框架，其将提供数据主体对数据的自主控制权、安全可信的数据访问控制机制，满足监管、审计和溯源要求，并消除单点信任及单点失 效的风险，提供可信的智能数据服务。AI 数据是 6G 数据的一部分, 该框架同样用于 6G AI 数 据服务。如下图所示。
数据服务：提供可信的数据服务。按场景和分级实施端到端的数据和隐私保护，实现合理合规的数据的采集获取、处理及存储等。
基础设施：6G 网络的数据源来自基础设施层的各类网络，包括移动通信网络、IoT 感知网络、车联网或物联网等基础网络。
网络 AI：通过隐私保护处理及授权后，可由机器学习结合知识图谱等 AI 工具实现数据知 识化，使能多样化的应用。
应用：数据服务的消费者，包括 6G 内部的网络功能模块、网络数据分析以及第三方应用 等。
报告共计：28页
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