16、6G无线通信系统标准化解读

6G无线通信系统标准化解读

1. AI/ML能耗问题

AI/ML模型的能耗不容忽视。运行复杂的神经网络需要计算资源，特别是当某些应用需要频繁调用ML功能时，如每100毫秒调用一次。此外，尽管模型训练是离线过程，但也需考虑其能耗，原因如下：
- 一次性模型训练能耗相对较大，需要大量输入数据进行长时间训练，有时还需要高性能计算机。而且这些过程会产生温室气体，增加原始设备制造商（OEMs）或移动网络运营商（MNOs）的支出。
- 一些应用可能需要定期进行模型重新训练，例如每月一次，以确保其功能和对环境变化的适应性。

因此，对基于ML/AI的方法进行系统和全面的评估很重要，就像其他节能方法一样。然而，目前关于AI/ML模型能耗评估的研究有限。虽然有方法提出通过考虑AI模型参数和计算平台来计算能耗，但为支持标准化工作，还需要更多研究来建立系统方法并涵盖各种关键因素。

2. 部分6G研究项目

自2019年以来，6G研究势头强劲且资金支持充足，欧盟、中国、韩国、日本和美国处于领先地位。
- 欧盟 ：
- Hexa - X ：2020年12月启动，汇聚了网络供应商、通信服务提供商、垂直行业、技术供应商和欧洲通信研究机构等利益相关者，旨在创建独特的6G用例和场景，开发基础6G技术，并定义智能架构以集成关键6G技术。
- 6G Flagship ：由芬兰奥卢大学协调，是芬兰科学院资助的项目，是全球首批6G研究项目之一。它设想了一个由近乎即时和无限无线连接驱动的数据驱动型未来社会，汇聚了6G研究、开发和创新的生态系统