|内容简介

该报告深入探讨了未来6G网络时代下的智能网络管控技术，特别是基于大模型的创新应用。报告首先回顾了从4G到5G网络演进过程中遇到的主要挑战以及解决方案，并指出随着网络复杂度的增加，传统的人工管理方式已难以满足高效运维的需求。接着，报告详细介绍了人工智能尤其是深度学习模型在当前5G网络中发挥的作用，包括但不限于流量预测、故障诊断、资源优化等方面的应用案例。 核心部分聚焦于面向6G时代的网络管控大模型设计思路与架构分析。报告提出了一种集成了多种先进算法和技术的大规模神经网络框架，旨在实现更精准的网络状态感知、更快速的问题响应及自动化决策支持。此外，还讨论了如何利用联邦学习等技术解决数据隐私保护问题，确保模型训练过程中的信息安全。 最后，报告展望了未来发展方向，强调跨学科合作的重要性，比如结合边缘计算、区块链等新兴领域共同推动下一代通信网络向着更加智能化、自适应的方向发展。同时，也指出了当前面临的技术瓶颈和标准化工作中的不足之处，呼吁行业内外加强交流合作，共同促进相关技术成熟与普及。