6GANA：2023年面向多智体协作的基础流程研究报告（27页）.pdf

1、面向多智体协作面向多智体协作的基础流程研究报告的基础流程研究报告6 6GANAGANA2022023 3-9 9-9 91.1.业务场景与特点业务场景与特点6G 智能内生网络作为智能普惠时代的基石，将通过 AIaaS（Artificial Intelligent as aService）向第三方客户提供 AI（Artificial Intelligent）服务。AIaaS 应用场景中有大量多智体协同作业的需求，如车辆协同驾驶、无人机，地面装备协同、机器人协同制造、多智能体协同服务。典型应用包括多智能体协同交通流量优化、多设备智能家居系统协同服务、多栖智能体协同作站任务、多设备家庭保姆机器人协同

2、服务老人等 1-2。在这类场景中，智能体向网络发出服务（如无人机导航服务、机器人操作指导服务）请求，并向网络提供感知数据等信息协助网络完成服务。网络综合多方输入信息，按需编排出服务流程，并部署给符合能力要求的网络节点去运行，最后进行全局决策输出指示给智能体。多智体协作场景具备以下特点：（1）分布式协作：分散地理位置的协作参与者或网络节点通过互联网或其他通信渠道有效地协同工作的过程。（2）高动态变化：由于智能体是不断移动的，智能体之间以及智能体与网络节点之间的连接拓扑也随之动态变化，智能体面临的环境也不断变化。这些变化会影响到网络服务流程和整体决策。因此，网络需要实时感知动态多变的环境，及时调整

3、和更新给各智能体的指示，以保证智能体可以安全高效地协同完成目标。（3）时延敏感：无人驾驶、无人机、工业机器人等应用都对时延较为敏感，它们要求网络能够提供实时服务，尤其是在面临突发情况时，网络要能及时做出响应，指导智能体规避危险。（4）可靠性要求高：智能体根据网络给出的指示进行操作，这就要求网络提供的服务必须高度可靠，以免因为错误指导造成事故。（5）数据隐私保护要求高：多智能体协作通常涉及多个协作参与者之间的数据共享和协同决策，这些数据可能包含个人身份信息、医疗记录、财务数据等敏感信息。因此，多智能体协作对数据隐私保护的要求较高，需要采取一系列有效的措施来保护数据隐私。综上，多智体协作场景对网络

4、能力提出了较高要求，也涉及网络要提供的多项服务，如感知服务、计算服务、数据服务等。同时也需要对网络延迟、数据丢失、网络干扰、信息泄漏等问题进行优化和改进，以确保多智能体协作的实时性、精准性和安全性。为了更好地支持该服务并保障服务质量，网络也需要在架构层面内生支持该业务场景。2.2.多智体协作对网络内生多智体协作对网络内生 AIAI 的需求的需求6G 网络的愿景之一就是实现普惠智能，原生地支持 AI，为各个领域的智能场景和应用赋能，创造泛在智慧的世界。多智体协作以 AI 为核心，能够立体感知、全域协同、精准判断、持续进化，构建一个开放的多维智能系统。我们首先定义，网络内生 AI 指的是一种内嵌在

5、通信网络中的人工智能系统，可以自主地进行数据处理、学习和决策。这种智能系统可以根据通信网络中的数据流和交互进行自我学习和优化，以提高网络的效率和可靠性。网络内生 AI 在架构层面通过内生设计模式来支持 AI，内生地将算力、数据和模型进行端到端编排和控制，在架构层面支持计算、连接和数据等元素的深度融合，支持将 AI能力按需编排到无线、传输、承载、核心等3。多智体协作与上述网络内生 AI 的特征息息相关。然而，多智体协作具有与传统 ToB/C/X 等业务不同的特点，它涉及多个子系统之间的交互，每个子系统的目标任务可能各有不同，指标也有所差异。本章分析多智体协作对网络内生 AI 的能力、服务和架构三

6、方面需求。2.12.1 能力的需求能力的需求2.1.12.1.1 AIAI 算力能力算力能力终端节点提供闲散的算力资源以助力算力开放和按需调度。多智体的交互与协作要求通信网络的算力不再单纯地由运营商或云服务提供，它对算力的分布式和分散式需求更加突出。智能体在物理环境中存在多种形式的不确定性，这些不确定性来自于智能体的移动和物理环境多变导致的动态信息感知、特异情景下的先验知识等。然而，多智体之间的协作以及多智体与服务编排者之间的交互要求及时、有效和可靠的数据计算，这一过程涉及超大规模的复杂模型和海量数据的处理，需要高性能处理器的并行计算支撑。因此，由运营商提供专门计算服务或者由云服务提供 AI