1、 2 目录 文档作者列表.5 前言.6 概述.7 1.问题一：为什么需要 AI 用例自生成？.9 1.1 技术特征内涵.9 1.2 必要性分析.10 1.3 可行性分析.10 1.4 对网络架构的影响.11 1.5 本章小结.12 2.问题二：为什么需要 QOAIS？.13 2.1 技术特征内涵.13 2.2 必要性分析.13 2.3 可行性分析.14 2.4 对网络架构的影响.16 2.5 本章小结.16 3.问题三：如何支持 AI 生命周期管理？.17 3.1 技术特征内涵.17 3.2 必要性分析.18 3.3 可行性分析.18 3.4 对网络架构的影响.19 3.5 本章小结.19 4

2、.问题四：是否以任务为中心？.20 4.1 技术特征内涵.20 3 4.2 必要性分析.20 4.3 可行性分析.20 4.4 对网络架构的影响.22 4.5 本章小结.22 5.问题五：如何支持算网融合？.23 5.1 技术特征内涵.23 5.2 必要性分析.23 5.3 可行性分析.24 5.4 对网络架构的影响.24 5.5 本章小结.26 6.问题六：为什么需要自生长的数据服务？.27 6.1 技术特征内涵.27 6.2 必要性分析.27 6.3 可行性分析.28 6.4 对网络架构的影响.29 6.5 本章小结.30 7.问题七：为什么需要自生长和可信的算法？.32 7.1 技术特征

3、内涵.32 7.2 必要性分析.32 7.3 可行性分析.33 7.4 对网络架构的影响.34 7.5 本章小结.35 8.问题八：如何理解分布式 AI 架构？.36 8.1 技术特征内涵.36 4 8.2 必要性分析.36 8.3 可行性分析.36 8.4 对网络架构的影响.37 8.5 本章小结.39 9.问题九：分布式 AI 架构中不同节点如何协同？.40 9.1 技术特征内涵.40 9.2 必要性分析.40 9.3 可行性分析.41 9.4 对网络架构的影响.41 9.5 本章小结.43 10.问题十：可以对外开放哪些 AI 能力？.45 10.1 技术特征内涵.45 10.2 必要性

4、分析.45 10.3 可行性分析.47 10.4 对网络架构的影响.48 10.5 本章小结.49 11.总结.50 参考文档.51 缩略语.53 附录.55 5 文档作者列表 贡献者 单位 邓娟、郑青碧、冷昀橘、李刚、温子睿 中国移动 王栋、李鹏宇、于梦晗、邢燕霞 中国电信 艾明，孙万飞、舒敏 中信科移动 李娜 爱立信 杨春刚 西安电子科技大学 赵燕、王达 亚信科技（中国）有限公司 彭程晖、王君、王飞、刘哲 华为技术有限公司 张凯宾、温海波、沈钢、陈端 上海诺基亚贝尔 袁雁南 维沃移动通信有限公司 吴连涛、杨旸、李凯 上海科技大学 薛妍、谢峰、杨立 中兴通讯股份有限公司 周凡钦、丰雷 北京邮

5、电大学 徐勇军 重庆邮电大学 杨婷婷 大连海事大学 冯钢、秦爽 电子科技大学 许阳 OPPO 6 前言 人工智能（Artificial Intelligence）在最近十年发展迅猛，在挖掘大数据样本的非线性规律，与环境交互的在线精准决策等领域快速超越了以人工为主的专家经验（Human Intelligence）模式，在计算机视觉、自然语言处理、机器人控制等领域取得了巨大的成功。一方面由于以深度学习、强化学习等为代表的人工智能算法能力的突破；另一方面以 GPU 为代表的人工智能算力成本的快速下降和普及，在未来的十年的市场占有率有可能会超越 CPU，也加速了这一趋势。随着 ICT（Informat

6、ion and Communications Technology）技术的不断融合，网络正朝向深度 IT 化方向发展。在 5G 网络的演进过程中，AI 技术开始应用在无线网络信道估计，基站节能减排1和网络运维等领域。应用方式主要还是以云端智能为主，在云端汇聚大量的数据，利用集中的算力对数据进行预处理，AI 模型训练和验证等。但是在网络中传输大量的原始数据，一方面对传输带宽压力大，另一方面对于数据隐私保护也会带来很大的挑战。3GPP 定义了 NWDAF 支持网络数据的收集和处理，有利于在网络架构中引入 AI 相关的功能。然而当前的网络和 AI 技术的结合仍处于初级阶段。AI 叠加在网络之上，AI