王志勤 正高 级工程师，现任中国信息通信研究院副院长，中国通信标准化协会副理事长、无线技术委员会 ，IMT_2020（5G）推进组组长、IMT_2030（6G）推进组组长。2024年荣获“2023年度 科学技术进步奖一等奖”，第六届“杰出工程师奖”，2025年被授予“ 巾帼奋斗者”称号。刘晓峰正高 级工程师，中国信息通信研究院无线与移动通信研究所副总工程师，IMT_2020（5G）推进组 合作组组长、5G与AI（人工智能）融合研究任务组组长，IMT_2030（6G）推进组6G AI特设组组长。中国信息通信研究院第三代合作伙伴计划（3GPP）首 席代表，多个 重大专项项目负责人，已出版3本专著。沈嘉OPPO广东移动通信有限公司标准研究部技术总监，现任IMT_2020（5G）推进组5G与AI融合任务组副组长。自2005年起参加4G 标准化工作，担任3GPP“AI/ML模型在5G系统传输”等多个课题报告人，荣获“2016年度 科学技术进步奖特等奖”，已出版2本专著。崇卫微维沃移动通信有限公司（vivo）资 深 专 家，资 深3GPP 标准专 家，参与5G AI智能化网络架构、6G AI智能化、6G通感一体化等3GPP标准化工作。参与IMT_2030（6G）推进组AI特设组工作，主持“AI/ML模型跨平台共享可行性研究”等项目的研究工作。彭木根北京邮电大学副校长，教 育 部长江学 者特聘教授、 杰出青年科学基金获得者、IEEE Fellow（电气电子工程师学会会士）、中国电子学会会士、 学位委员会信息与通信工程评议组秘书长。连续多年入选 前2％顶 尖 科 学 家“终身科学影响力”和“年度科学影响力”榜单。吴晓波维沃移动通信有限公司（vivo）高 级技术专 家，资 深3GPP 标准化专 家。长期参与3GPP 技术规范组会议，担任多个标准项目的联合报告人。担任 IMT_2020（5G）推进组5G与AI融合研究任务组副组长，6G AI原生设计技术架构研究联合报告人，联合牵头多个项目组的研究工作。 ???????????????
本书围绕6G原生设计，深入探讨了5G、6G与AI的多视角融合。本书对5G、6G与AI技术的发展和融合进行了整体的描述与分析，着重介绍了6G与AI融合中涉及的基础理论，结合新研究成果，对6G无线网侧引入基于AI的各种技术进行了详细探讨；其次围绕智能化网元对6G核心网侧支持AI的架构进行了解析，结合AI模型及相关数据的特点分析了6G网络需要增强的部分；再次根据6G和AI融合带来的各种应用，阐述了6G和AI融合对未来生产生活的影响；对未来6G与AI融合进行了分析与展望。 ???????????????
第1章 5G_A到6G的发展与AI发展概述0011.1 6G发展简介 0031.2 AI发展概述 0071.3 6G与AI融合整体考量 0091.3.1 构建6G智能维 0101.3.2 6G助力AI泛在化 0141.3.3 6G与AI融合关键问题分析 0151.4 小结 017第2章 6G与AI融合基础理论分析 0192.1 AI领域基础知识 0212.1.1 数据集 0212.1.2 常用机器学习算法 0222.1.3 小结 0462.2 6G与AI融合基础理论研究 0472.2.1 6G与AI融合数据集构建 0482.2.2 6G与AI融合算法及模型探索 0552.2.3 6G与AI融合仿真及验证方法 0582.3 小结 060第3章 6G无线网侧引入AI技术 0613.1 5G基于AI的无线网设计 0623.1.1 5G无线网侧引入基于AI的设计的整体框架 0633.1.2 5G中基于AI的设计重点用例 0753.2 6G AI原生无线网设计 1063.2.1 6G AI原生无线网整体设计 1063.2.2 潜在6G AI原生设计用例分析 1093.2.3 6G AI原生标准化架构分析 1223.3 小结 124第4章 6G核心网侧内生AI技术 1254.1 5G 网络智能化 1264.2 5G核心网侧引入AI技术的主要场景 1274.2.1 AI辅助终端业务体验提升 1274.2.2 AI辅助QoS参数调整 1284.2.3 AI辅助寻呼区域优化 1294.2.4 AI辅助终端异常检测 1294.3 5G网络智能化的整体框架 1304.3.1 网络智能化的基本框架 1304.3.2 网络智能化的架构增强 1314.3.3 5G网络智能化的关键流程 1344.4 5G NWDAF可提供的数据分析结果 1434.5 6G智能网络架构思路和展望 1464.5.1 6G原生AI挑战和目标 1464.5.2 6G原生AI驱动力 1474.5.3 6G原生AI能力等级 1504.5.4 6G原生AI与业务适配 1534.5.5 6G 原生AI网络架构设计 1534.5.6 6G原生AI与统一数据面 1574.5.7 总体框架总结 1584.6 小结 160第5章 6G支持AI算法及应用 1615.1 分割式AIML与协作式AIML操作 1635.1.1 基本特征 1635.1.2 分割式图像识别业务 1705.1.3 网络与机器人之间分割式控制 1825.1.4 机器人之间协作式AI操作 1855.2 AIML模型数据的发布与共享 1885.2.1 基本特征 1885.2.2 图像识别AI模型下载 1895.2.3 语音识别AI模型下载 1975.2.4 智能汽车AI模型 新 1985.2.5 基于覆盖信息的预测性AIML模型下载 2015.2.6 终端AI模型性能监测 2045.3 基于6G的分布式学习与联邦学习 2055.3.1 基本特征 2055.3.2 用于图像识别模型训练的实时联邦学习 2085.4 智能体通信 2125.5 小结 213第6章 6G与AI赋能垂直行业 2156.1 6G与AI融合推动产业数字化转型 2166.1.1 智能车联网 2176.1.2 工业互联网 2196.1.3 智慧港口 2206.1.4 智能电网 2216.2 6G与AI融合推动社会生活智能化 2226.2.1 智慧医疗 2226.2.2 智慧环保 2236.2.3 智能家居 2246.2.4 智慧城市 2266.2.5 智能安防 2276.3 小结 228第７章 6G与AI融合进程展望 2297.1 6G AI原生设计 标准化展望 2307.1.1 5G AI设计 标准化过程回顾 2307.1.2 6G AI原生设计 标准化进程分析与展望 2327.2 6G智能维的开发是长期持续的过程 2357.3 小结 238
