人工智能（AI）正逐步滲透至各類(lèi)通信網(wǎng)絡(luò)之中，引領(lǐng)通信行業(yè)步入一場(chǎng)前所未有的變革。AI技術(shù)的飛速發(fā)展，使其在通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)、優(yōu)化及自動(dòng)化方面的作用愈發(fā)凸顯，對(duì)地面網(wǎng)絡(luò)（TN）與非地面網(wǎng)絡(luò)（NTN）均產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。

地面網(wǎng)絡(luò)，作為傳統(tǒng)地基基礎(chǔ)設(shè)施的集合，支撐著全球的通信連接。而非地面網(wǎng)絡(luò)，則通過(guò)衛(wèi)星系統(tǒng)、高空平臺(tái)及無(wú)人機(jī)系統(tǒng)，將通信能力拓展至偏遠(yuǎn)及服務(wù)不足區(qū)域。這兩大網(wǎng)絡(luò)共同構(gòu)建了一個(gè)全面的通信生態(tài)系統(tǒng)，旨在各類(lèi)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)無(wú)縫連接。

AI在優(yōu)化這些網(wǎng)絡(luò)時(shí)展現(xiàn)出了巨大潛力，有效應(yīng)對(duì)了資源分配、動(dòng)態(tài)流量管理、干擾抑制及安全威脅等挑戰(zhàn)。對(duì)于非地面網(wǎng)絡(luò)，AI的引入增強(qiáng)了其在衛(wèi)星移動(dòng)、大氣干擾等快速變化條件下的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃能力。而在地面網(wǎng)絡(luò)中，AI則助力實(shí)現(xiàn)了高效運(yùn)營(yíng)、穩(wěn)健的故障管理以及更優(yōu)的用戶體驗(yàn)。這一融合對(duì)于6G及后續(xù)網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)至關(guān)重要，有助于推動(dòng)全球無(wú)縫通信及物聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)展。

在連接需求激增、連接設(shè)備數(shù)量猛增以及現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性提升的背景下，AI正重塑通信格局。通過(guò)先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)分析及自動(dòng)化技術(shù)，AI在多個(gè)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。例如，AI可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜操作的自動(dòng)化，用智能自動(dòng)化替代傳統(tǒng)人工流程，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自管理和動(dòng)態(tài)自調(diào)整，從而減少人為錯(cuò)誤并提高運(yùn)營(yíng)效率。自優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)（SON）能夠根據(jù)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)條件自主調(diào)整參數(shù)，包括信號(hào)強(qiáng)度、頻率分配和路由路徑。

AI還增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性，能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)需求的不斷增長(zhǎng)，確保在設(shè)備數(shù)量和數(shù)據(jù)量持續(xù)增加的情況下，網(wǎng)絡(luò)性能依然流暢穩(wěn)定。AI利用預(yù)測(cè)分析預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)使用趨勢(shì)，并主動(dòng)擴(kuò)展資源，以滿足不斷增長(zhǎng)的需求。

邊緣AI是另一大亮點(diǎn)。邊緣計(jì)算，特別是多接入邊緣計(jì)算（MEC），通過(guò)讓數(shù)據(jù)處理更靠近終端用戶，降低了延遲并減少了網(wǎng)絡(luò)擁塞。這使得自動(dòng)駕駛汽車(chē)、機(jī)器人等延遲關(guān)鍵應(yīng)用能夠充分利用5G能力。AI已成為邊緣計(jì)算的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵應(yīng)用的快速數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)決策，包括機(jī)器控制、遠(yuǎn)程手術(shù)及AI輔助駕駛等。邊緣AI通過(guò)在本地分析敏感數(shù)據(jù)，改善了用戶體驗(yàn)，增強(qiáng)了安全性，并降低了對(duì)集中式云存儲(chǔ)的依賴。

衛(wèi)星與AI的結(jié)合也帶來(lái)了顯著變革。衛(wèi)星通信生態(tài)系統(tǒng)正經(jīng)歷由尖端技術(shù)推動(dòng)的重大轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)衛(wèi)星通信系統(tǒng)嚴(yán)重依賴人類(lèi)專(zhuān)業(yè)知識(shí)和人工操作，這增加了運(yùn)營(yíng)支出并帶來(lái)了延遲。同時(shí)，現(xiàn)代太空?qǐng)鼍爸袩o(wú)線電環(huán)境的快速演進(jìn)需要超越人工限制的自適應(yīng)機(jī)制。未來(lái)衛(wèi)星通信將支持日益多樣化的應(yīng)用和服務(wù)，產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，衛(wèi)星必須具備自主處理數(shù)據(jù)并做出可靠、獨(dú)立決策的能力。

AI在衛(wèi)星通信中的應(yīng)用，通過(guò)波束成形優(yōu)化、移動(dòng)性管理、能效提升及高級(jí)流量分析等方式，進(jìn)一步提升了衛(wèi)星的性能。AI能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整衛(wèi)星波束，最大化覆蓋范圍，增強(qiáng)信號(hào)質(zhì)量并降低干擾。同時(shí)，AI通過(guò)智能管理地面和衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)之間的切換，確保了無(wú)縫不間斷連接。AI驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化還能夠最小化衛(wèi)星運(yùn)營(yíng)的功耗，有助于維持長(zhǎng)期可持續(xù)性并顯著降低運(yùn)營(yíng)成本。

在地面網(wǎng)絡(luò)與非地面網(wǎng)絡(luò)中集成AI，為物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市及自主系統(tǒng)等新興技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。AI與無(wú)線接入網(wǎng)（RAN）、核心網(wǎng)及邊緣設(shè)備等網(wǎng)絡(luò)組件的融合，推動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)的智能化發(fā)展。

在RAN中，AI利用RAN生成的大量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)做出智能決策，使網(wǎng)絡(luò)具備自組織、自優(yōu)化和自修復(fù)能力。這對(duì)于管理動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)條件尤為重要。AI在云RAN（C-RAN）中的應(yīng)用，通過(guò)智能資源管理和預(yù)測(cè)性維護(hù)，優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行并提高了性能。而在開(kāi)放式RAN（O-RAN）中，AI通過(guò)干擾抑制及自動(dòng)化、AI驅(qū)動(dòng)的集成和決策等，提高了網(wǎng)絡(luò)性能并降低了運(yùn)營(yíng)成本。

在核心網(wǎng)中，AI通過(guò)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析功能（NWDAF）收集、分析和解釋網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了核心網(wǎng)環(huán)境的性能和效率。生成式AI和聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用，進(jìn)一步提升了核心網(wǎng)的智能化水平。生成式AI通過(guò)提供基于情境感知的響應(yīng)、預(yù)測(cè)和解決方案，突破了傳統(tǒng)分析的局限。而聯(lián)邦學(xué)習(xí)則在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，實(shí)現(xiàn)了跨設(shè)備或網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同模型訓(xùn)練，有效應(yīng)對(duì)了數(shù)據(jù)隱私、延遲和可擴(kuò)展性等挑戰(zhàn)。

AI驅(qū)動(dòng)的端到端網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，涵蓋了從規(guī)劃、設(shè)計(jì)到實(shí)時(shí)管理和優(yōu)化的整個(gè)通信網(wǎng)絡(luò)生命周期。這些解決方案利用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化、優(yōu)化資源分配并提高網(wǎng)絡(luò)中各部分的服務(wù)質(zhì)量。然而，在實(shí)施端到端AI驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化時(shí)，也面臨著一系列挑戰(zhàn)，包括跨多個(gè)網(wǎng)絡(luò)層集成AI的復(fù)雜性、實(shí)時(shí)處理的難度以及不同技術(shù)之間的兼容性等。

AI在終端設(shè)備中的應(yīng)用同樣引人注目。通過(guò)集成AI，終端用戶設(shè)備的功能性、用戶體驗(yàn)及連接能力得到了顯著增強(qiáng)。例如，AI驅(qū)動(dòng)的工具提高了手機(jī)、筆記本電腦等設(shè)備的工作效能，實(shí)現(xiàn)了無(wú)縫視頻會(huì)議并通過(guò)基于行為的威脅檢測(cè)增強(qiáng)了安全性。在聯(lián)網(wǎng)車(chē)輛中，AI通過(guò)處理傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)航、交通分析和車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信，支持了自動(dòng)駕駛并確保了車(chē)輛的安全高效運(yùn)行。

盡管AI在地面網(wǎng)絡(luò)與非地面網(wǎng)絡(luò)中的集成帶來(lái)了諸多機(jī)遇，但也伴隨著一系列挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)涵蓋技術(shù)、監(jiān)管、安全和操作領(lǐng)域，需要確保AI系統(tǒng)的公平性、透明性和可問(wèn)責(zé)性。隨著AI在網(wǎng)絡(luò)管理和服務(wù)交付中的作用日益關(guān)鍵，解決數(shù)據(jù)隱私、安全風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題并確?？尚?、可解釋且符合倫理的AI部署變得至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)隱私與安全是首要挑戰(zhàn)。AI模型依賴大量數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練并實(shí)現(xiàn)有效決策和優(yōu)化，但收集和處理這些數(shù)據(jù)引發(fā)了重大隱私問(wèn)題、監(jiān)管限制和網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)為解決這些問(wèn)題提供了一種有前景的解決方案，它支持在不集中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行AI訓(xùn)練，可在保護(hù)隱私的同時(shí)遵守?cái)?shù)據(jù)共享限制法規(guī)。

AI驅(qū)動(dòng)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)攻擊也是一大威脅。惡意行為者可以利用AI發(fā)起復(fù)雜攻擊，如智能干擾、欺騙和竊聽(tīng)。因此，需要采取有效措施加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)。

可信、可解釋且符合倫理的AI部署同樣重要。AI模型通常作為復(fù)雜“黑箱”運(yùn)行，這使得網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商難以解讀決策、診斷故障或確保符合法規(guī)。通過(guò)可解釋AI技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)AI模型運(yùn)行方式的透明認(rèn)知，增強(qiáng)利益相關(guān)方對(duì)AI行為的信任。

標(biāo)準(zhǔn)化與互操作性也是關(guān)鍵。需要制定全球標(biāo)準(zhǔn)，確保跨多供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng)的無(wú)縫集成、兼容性和協(xié)作，促進(jìn)創(chuàng)新并提升成本效益?；ゲ僮餍允笰I驅(qū)動(dòng)的電信網(wǎng)絡(luò)能夠跨不同基礎(chǔ)設(shè)施、設(shè)備和服務(wù)提供商運(yùn)行，確保性能一致性和可擴(kuò)展性。

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，其在通信網(wǎng)絡(luò)中的作用預(yù)計(jì)將持續(xù)增長(zhǎng)。未來(lái)的AI驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)將不僅優(yōu)化性能，還將催生具備自學(xué)習(xí)、自主運(yùn)行和高度自適應(yīng)性的通信系統(tǒng)，以應(yīng)對(duì)下一代連接的復(fù)雜性。硬件解決方案的創(chuàng)新，如神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、量子計(jì)算和專(zhuān)用集成電路（ASIC）等，將進(jìn)一步提升AI在通信網(wǎng)絡(luò)中的處理能力。同時(shí)，AI將深度嵌入6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)核心，推動(dòng)6G及后續(xù)技術(shù)的顛覆性變革。