在召開(kāi)的3GPP RAN#88e全會(huì)上，3GPP通過(guò)了“數(shù)據(jù)收集持續(xù)增強(qiáng)研究（New SID： Study on further enhancement for data collection）”立項(xiàng)，正式開(kāi)啟了無(wú)線與AI融合的研究工作。

“數(shù)據(jù)收集持續(xù)增強(qiáng)研究項(xiàng)目”由中國(guó)移動(dòng)牽頭，該項(xiàng)目是R16標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)目“無(wú)線數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用”的進(jìn)一步增強(qiáng)，旨在探索基于大數(shù)據(jù)的AI技術(shù)使能智慧無(wú)線網(wǎng)絡(luò)。項(xiàng)目后續(xù)將聚焦5G網(wǎng)絡(luò)節(jié)能、負(fù)載均衡、移動(dòng)性管理、覆蓋優(yōu)化等典型需求，研究AI服務(wù)5G無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的總體原則、功能框架、AI模型輸入和輸出數(shù)據(jù)以及在無(wú)線節(jié)點(diǎn)與功能模塊之間的傳遞流程。該項(xiàng)目的成立，為5G無(wú)線網(wǎng)絡(luò)與人工智能（RAN+AI）深度結(jié)合提供了有力抓手。

在此之前，3GPP已經(jīng)啟動(dòng)了在5G系統(tǒng)中更好傳輸AI業(yè)務(wù)的需求研究工作。2019年11月，負(fù)責(zé)需求研究的3GPP SA1工作組通過(guò)了由OPPO公司牽頭提出的“在5G系統(tǒng)中傳輸AI/ML模型的流量特性與性能需求研究（Study on trafficcharacteristics and performance requirements for AI/ML model transfer in 5GS）”立項(xiàng)，研究5G系統(tǒng)如何更好支持圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器人、智能汽車等AI/ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）業(yè)務(wù)，主要應(yīng)用場(chǎng)景包括分割式AI/ML操作、AI/ML模型與數(shù)據(jù)的分發(fā)共享、聯(lián)邦學(xué)習(xí)與分布式學(xué)習(xí)等。

3GPP負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的SA2工作組在人工智能方面的工作主要是引入了5G網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析功能網(wǎng)元（Network Data Analytics Function，NWDAF）。在2017年4月SA2#121會(huì)議上，華為牽頭成立了“使能5G網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化（enabler of Network Automation for 5G，eNA）”的立項(xiàng)，系統(tǒng)梳理了5G智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以及應(yīng)用場(chǎng)景。在2019年5月SA2#133次會(huì)議上，為進(jìn)一步增強(qiáng)智能架構(gòu)、豐富應(yīng)用場(chǎng)景以及支持大型運(yùn)營(yíng)商的全面商用部署，中國(guó)移動(dòng)和華為聯(lián)合牽頭完成了eNA第二階段的立項(xiàng)，在NWDAF多實(shí)例部署、分布式架構(gòu)等課題上引發(fā)業(yè)界的廣泛思考和踴躍參與。

為更好推進(jìn)5G與AI的深度融合，IMT-2020（5G）推進(jìn)組成立了5G與AI融合研究任務(wù)組（簡(jiǎn)稱AI任務(wù)組）。AI任務(wù)組將系統(tǒng)性研究和推進(jìn)5G與AI融合發(fā)展，加速5G引入AI技術(shù)，加大5G支持AI的力度，支撐5G網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用發(fā)展更加智能、高效和協(xié)同友好。本次3GPP RAN“數(shù)據(jù)收集持續(xù)增強(qiáng)研究”的成功立項(xiàng)正是AI任務(wù)組各成員單位聯(lián)合推進(jìn)取得的成果。后續(xù)AI任務(wù)組將以3GPP多個(gè)項(xiàng)目為基礎(chǔ)，開(kāi)展5G網(wǎng)絡(luò)引入AI、5G網(wǎng)絡(luò)支撐AI算法及應(yīng)用及5G與AI賦能垂直行業(yè)相關(guān)多個(gè)項(xiàng)目的研究工作，推進(jìn)5G與AI的深度融合。
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