【為什麼我們要挑選這篇文章】在 2G/3G/4G 時代，通訊基本上與 AI 沒有關聯，因為它們的生態系都不是從智慧化的角度設計。但到了 5G 時代，由於 5G 網路生態系複雜，傳輸數據大，需要 AI 協助，讓通訊 AI 快速發展。但目前通訊 AI 等級僅介於 Level 1 與 Level 2 之間，離最高等級 Level 5 還有一大段距離。（責任編輯：郭家宏）
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作者：量子位
都說 5G 和 AI 密不可分，但究竟是為什麼？
難道 2G、3G 和 4G 不配嗎？
直到讀了這篇題為《通信人工智能的下一個十年》的論文，我才意識到，原來行動通訊和人工智慧的交叉領域「通訊人工智慧」，確實沒那麼簡單。
之所以 5G 與 AI 能擦出不一樣的火花，不僅與行動通訊自身的性質有關，還與人工智慧的發展方向有關。
對於論文內容，亞信科技 CTO、高級副總裁歐陽曄博士和（中國）清華大學張亞勤院士親自做了講解。
一起來看看。
為什麼在 2G/3G/4G 時代，通訊 AI 的發展緩慢？
在回答這個問題之前，首先要了解通訊人工智慧的發展階段。
畢竟，行動通訊和人工智慧，並不是從一開始就「緊密聯繫」的。
歐陽曄博士介紹說，從目前來看，通訊人工智慧一共經歷了三個階段。
第一個關鍵轉折點，發生在 1999 年。
這一年，3GPP 作為全球的通信行業和技術標準委員會，第一次將無線通訊演算法、模型寫到了 3GPP 的 2G/3G 場景規範中。
當時的演算法和模型，雖然還不叫人工智慧，多數叫做「基於數據的網路仿真」、「基於數據分析、機器學習的網路仿真」等技術，但它確實是通訊人工智慧的萌芽。
在這之後，行動通訊經過了 2G 和 3G，一直到 2008 年來到 4G 商用階段。
第二階段，是 2008 年到 2018 年。
這段時間，3GPP 在 3G/4G 標準中定義了一個關鍵字 SON （Self-organizing network，自組織網路），有自組織、自優化、自治癒的特性。
隨著 SON 的提出，通訊行業的廠商和通訊營運商，開始逐漸認識到機器學習和人工智慧對於網路的助益。
理論建立了起來，然而機器學習和人工智慧，在這段時間裡卻一直沒有長足發展。
這與 2G、3G 和 4G 自身的特性有關。
其一，雖然 3GPP 第一次將機器學習和人工智慧定義到 3G 和 4G 的網路生態體系中，但它卻並非一個「必選品」，其作用僅僅相當於一個電腦附件。
其二，在當時知名度較高的 AMDOCS、Verizon 和 AT&T 等體件公司，雖然都有意發展 SON，但卻忽視了一個事實：
2G 和 3G 的網路體系生態，包括軟硬體、接口、流程、指令等，都不是從智慧化的理念來設計的，因此人工智慧對它們的加成意義不大，「就像打了一針疫苗卻沒有引起身體反應一樣。」
亞信科技歐陽曄博士
這也是為什麼，在 2G、3G 乃至於 4G 的發展期間，人工智慧和行動通訊並沒有出現強相關的現象。
5G 網路生態系複雜、傳輸數據大，需要通訊 AI 協助
隨後，5G 到來，通訊人工智慧真正進入第三階段。
2017 年 12 月，3GPP 第一次定義了通訊人工智慧的網元 （Network Data Analytic Function），讓人工智慧真正變成了行動通訊的核心功能。
但，為什麼 5G 和 AI 的相性度會這麼高呢？
張亞勤院士表示，主要原因有兩點。
其一，5G 網路本身相當複雜。
3G、4G 的網路設計，直接就融入了一些 AI 模型也會用到的演算法，如 BS 演算法、生成演算法、多目標優化等，用於負載均衡、網路品質、容量優化等應用中，但不需要再進行進一步融合。
然而，不論是從接入側、核心網，還是從傳輸、終端、應用這些層面來說，5G 的網路生態都要複雜得多。
在這種時候，5G 的網路模型，已經無法用精確的數學模型表示，這個時候用上 AI 模型，反而能在傳輸和營運等層面上提供新的思路。
其二，5G 通訊產生的數據量非常巨大。
而 AI 的特性之一，剛好是能處理大量數據。
利用深度學習演算法，就能讓通訊網在協議層真正地融合，也能更高效地使用電腦領域的演算法、和網路中的技術，來讓行動通訊變得更高效。
清華大學張亞勤院士
除此之外，張亞勤院士認為，5G 與 AI 融合所面臨的最大挑戰，是要看它的核心應用在什麼地方：
看影片更快、圖片傳輸效率更高、VR/AR 等等，可能都不是它最核心的應用。更大的應用，可能還是在工業場景，例如無人駕駛、邊緣運算、低能耗等場景上。
如何用新的網路設施、最低能耗的方式、最有效的路徑完成任務，是一個很大的挑戰，但也是未來的機遇。
目前通訊 AI 等級位於 L1 與 L2 間
那麼，處在「第三階段」的通訊人工智慧，現在發展到哪個階段了？
歐陽曄博士表示，從下面這張表來看，目前通訊人工智慧處於 L1 和 L2 階段之間。
簡單來說，目前行業實現了通訊生態系統中部分自治的能力，也就是透過人工智慧、自動化技術，來實現生態系統中某一部分自治的能力。
而且，這個能力並不是百分百閉環的。
也就是說，目前我們正處在 L1.5 的階段上。
以通訊網路為例，目前 3GPP 在核心網路的交換機中已經定義了 NWDAF 功能，它可以幫助網路路由更智慧地進行判斷和選擇，也可以進行更準確的分析。
也就是說，在網路的各個節點上，或者網路的某些關鍵組件和部件上，實現了一些智慧化的功能。
而理想的階段，則是達到完全網路自治管理。
也就是說，電信運營商的 NOC（Network Operation Center）不再需要有人來進行網路運維和營運，AI 能取代、或是高度取代原來的網路工程師和 IT 工程師。
簡而言之，營運和運維這張網路 IT 系統中的所有人工成分，都可以被 AI 取代。
達成這樣的目標，至少還需要多長時間？
通訊 AI 在 5G 的嘗試，決定它在 6G 的地位
對於通訊人工智慧未來的發展，歐陽曄博士同樣進行了預測：
2023 年能實現 L2，但真正想要往 L4 以及 L5 發展，估計要到 2027 年以後。
具體來說，歐陽曄認為，2023 年能初步建成網路智慧化，也就是網路人工智慧的網元。
而從 2023 到 2027 年這 4 年間，行動網路基礎設施將從 L2、L3 往 L4 演進。
2027 年左右，第六代行動通訊將會出現。
歐陽曄博士表示：
這一階段，將決定人工智慧是否會在 6G 中繼續扮演重要角色，還是逐漸就在 5G 的嘗試中失敗了。這個過程，是通訊網路本身的演進。
這篇論文，由亞信科技、Verizon（美國威瑞森電信）、AT&T（美國電話電報公司）、中國移動、中國電信、斯蒂文斯理工學院和（中國）清華大學的研究人員共同撰寫。
目前，論文已在中國科技核心期刊《電信科學》上發表，中文預覽版已在 ArXiv 平台發佈。
如果想進一步了解通訊人工智慧的發展和整體生態體系，可以戳下方地址，閲讀論文：
《通信人工智能的下一個十年》ArXiv 論文地址
（本文經 AI 新媒體量子位 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為〈为什么2G/3G和AI擦不出火花？他们用这篇论文告诉你答案〉。首圖來源：Pixabay CC Licensed）
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