6G网络中的分布式学习梳理和总结

近年随着人工智能技术的快速发展，通信网络与人工智能之间的联系已经越来越密切，人工智能与通信的融合将成为未来智能社会重要的基础支撑，使能智能普惠时代的到来。  

人工智能与通信的融合包括通信网络本身的智能化 (Al for Networks) 和网络提供的新型智能化服务(Networks for Al)两大场景，在6GANA 相关白皮书中已有详尽的描述，而无论哪类场景，从算法角度，在6G 网络中主要体现为分布式学习和推理的范式。因此，本白皮书将对6G 网络分布式算法理论、关键问题和潜在应用进行系统化梳理和总结，分析 6G 网络中的分布式学习范式应该具备的特征和预期的目标。并从无线网络本身具备的特点出发，给出分布式学习在应用到6G 网络中时面临的关键技术挑战。

综合分析相应的核心技术框架、指出研发中遇到的关键问题和应对策略，详细描述在各个关键技术挑战方向上的研究进展和存在的问题，并在此基础上分析相应分布式算法的合理性，应用服务中的一致性以及算法性能可靠性的应用边界等问题，为后续研究提供参考并指示方向。另外，本白皮书还将给出分布式学习在无线网络中的一些典型应用场景，并分析未来技术发展的趋势和需要进一步提升的核心研究要点和方向。  

 

 

 

 

编辑：黄飞