伴隨著人工智能（artificial intelligence， AI）三大驅(qū)動(dòng)力——算力、算法和數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù) 的不斷發(fā)展，AI 技術(shù)正在人類社會(huì)中掀起新一輪的技術(shù)革命。特別地，作為 AI 技術(shù)的一個(gè) 重要研究方向，機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning， ML）利用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural network， DNN）的非線性處理能力，成功地解決了一系列從前難以處理的問(wèn)題，在圖像識(shí)別、語(yǔ)音 處理、自然語(yǔ)言處理、游戲等領(lǐng)域甚至表現(xiàn)出強(qiáng)于人類的性能，因此近來(lái)受到了越來(lái)越多的 關(guān)注。

　　AI/ML 技術(shù)發(fā)展的同時(shí)，無(wú)線通信系統(tǒng)也在持續(xù)高速發(fā)展中。第 5 代移動(dòng)通信（5G） 支持增強(qiáng)移動(dòng)通信（enhanced mobile broadband， eMBB）、超高可靠低時(shí)延（ultra-reliable low latency communications，uRLLC）和海量機(jī)器類型通信（massive machine type communications， mMTC）等三大應(yīng)用場(chǎng)景，而未來(lái)的無(wú)線通信系統(tǒng)必將向更大吞吐、 更低時(shí)延、更高可靠 性、更大連接數(shù)、更高頻譜利用率等方向演進(jìn)。已有的研究工作表明，AI 在復(fù)雜未知環(huán)境 建模、學(xué)習(xí)，信道預(yù)測(cè)，智能信號(hào)生成與處理，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)跟蹤與智能調(diào)度，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化部署等 許多方面具有重要的應(yīng)用潛力，有望促進(jìn)未來(lái)通信范式的演變和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的變革，對(duì) 6G 技 術(shù)研究具有十分重要的意義和價(jià)值。

　　在 IMT-2030（6G）推進(jìn)組的統(tǒng)一安排下，無(wú)線技術(shù)工作組無(wú)線 AI 任務(wù)組就人工智能 技術(shù)在 6G 無(wú)線空口和無(wú)線組網(wǎng)中的應(yīng)用開展了深入調(diào)研分析，以為下一步開展相關(guān)研究提 供指導(dǎo)和思路。本報(bào)告在對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)外的主要研究狀況進(jìn)行調(diào)研分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合部分成 員單位在無(wú)線 AI 上的一些研究工作，對(duì)無(wú)線 AI 的若干研究方向及其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了較為 全面地分析和討論，同時(shí)探討了無(wú)線 AI 的難點(diǎn)、挑戰(zhàn)和產(chǎn)業(yè)化前景。