直播预告6GAI的边界与挑战研讨会

 

与会嘉宾与议题简介

石光明

个人简介：西安电子科技大学二级教授，副校长（2018.1-2022.1），现为鹏城实验室副主任。2012入选长江学者特聘教授。现为IEEE /IET Fellow，中国电子学会会士，中国指挥与控制学会人机交互与虚拟现实专委会主任委员，中国电子学会智能人机交互委员会副主任委员，中国人工智能学会脑科学与人工智能专委会副主任委员。陕西省教学名师。研究领域：AI理论与技术、计算成像、语义通信。主持国家基础加强和国自然重点项目，牵头荣获国家自然科学二等奖1项、省部级科学技术一等奖3项，国家级教学成果二等奖3项。

《智能时代信息技术从比特到语义》

议题简介：信息科学技术是推动社会发展的最有力的技术。长期以来，信息都是用比特进行表达和度量，这中方式极大地推动了信息技术的发展，特别是网络通信技术的发展。然后到了智能时代，信息量非常大，机器都具备了一定的智能，用比特表达信息最大的问题是效率低、难理解。这对智能机器处理用比特表达的信息造成的效能下降，而且对人而言很难理解。智能技术目前面临的挑战之一是可解释性差。如何应对这个挑战，本报告研究的信息表达模式，提出了用语义符号替代比特符号的方法。或许可以很好地解决智能技术的可解释性问题。

金石

个人简介：2007年获东南大学工学博士学位。2007年6月至2009年10月，受英国工程与自然科学研究理事会资助，在英国伦敦大学学院从事博士后研究。现为东南大学副校长、首席教授、博士生导师、长江学者计划特聘教授、国家自然科学基金】杰出青年科学基金获得者、国家万人计划科技创新领军人才、江苏省特聘教授。长期围绕5G/6G移动通信理论与关键技术、物联网理论与关键技术、以及人工智能在移动通信中的应用等领域开展研究工作。共发表学术论文400余篇，授权国际/国家发明专利50余件，出版专著2部，教材1本。研究成果获省部级科学技术一等奖3项、二等奖1项、IEEE通信学会莱斯奖、IEEE信号处理学会青年作者最佳论文奖、China Communications最佳论文奖、Electronics Letters最佳论文奖、National Science Review最佳论文奖、Journal of Communications and Information Networks青年作者最佳论文奖、以及十余个国际重要学术会议最佳论文奖，2014年至今连续入选爱思唯尔中国高被引学者，2019年至今连续入选科睿唯安全球高被引学者。

《基于深度学习的CSI反馈》

议题简介：信道状态信息（Channel State Information，CSI）在无线通信系统中起着至关重要的作用，CSI的准确与否严重影响了通信系统的性能。由于部分场景下互易性的缺少，CSI需要被高精度地反馈至基站端。然而，CSI的高精度反馈将会占用大量的通信传输资源，因而开发一种低开销、高精度的CSI反馈架构是必需的。基于深度学习的CSI反馈架构被认为是解决该挑战的潜在技术方案，已被列入了国际通信标准组织3GPP R18的AI空口相关的Study Item中。本次报告将围绕基于深度学习的CSI反馈展开，详细讲解基于深度学习的CSI反馈的几种代表性架构，并将其与5G NR中的TYPE II码本方案进行比较；简要介绍近年来该领域的相关进展，包括网络结构创新、专家知识的利用和多模块联合设计等；列出智能CSI反馈在实际部署和标准化过程中存在的挑战，包括复杂度、量化和在线学习等问题，并给出可能的解决方案；最后，简要给出未来的主要研究方向。

高阳

个人简介：南京大学教授，博士生导师。目前任南京大学计算机科学与技术系副主任、南京大学健康医疗大数据国家研究院常务副院长，江苏省高等学校优秀科技创新团队负责人。长期从事人工智能与大数据方面的研究工作，在AAAI、IJCAI、ICCV、CVPR、IEEE Transactions系列、计算机学报、软件学报等会议与期刊发表论文200余篇。先后获江苏省科学技术奖二等奖一次(排名第一)、中国人工智能学会吴文俊自然科学奖二等奖一次(排名第一)、军队医疗成果奖二等、三等各一项。

《决策智能：下一代人工智能技术》

议题简介：人类智能包括感知、学习、推理、决策和创造等多个层次。在过去十多年里，以深度学习为代表的机器学习技术在机器感知等任务上取得了重要突破；同时，以知识图谱为代表的知识推理技术也在问答等任务上有重要进展。但对于智能决策技术，仍遵从于规则、搜索、学习等几个旧有范式，处在技术革命的前夜。本次报告，首先介绍了单智能体的智能决策技术，其次讨论了分布式多智能体的博弈决策技术，分析了其中的技术难点，最后展望了在6G时代里决策智能的作用。

刘光毅

个人简介：博士，教授级高工，享受国务院特殊津贴专家，2017年入选科技部中青年科技创新领军人才，现任中国移动通信集团公司首席专家、6G总监，毫米波与太赫兹产业联盟副理事长、北京通信学会理事、工信部IMT-2030研究组无线组副组长。2007年~2013年负责TD-LTE及其演进的研究、标准化、产业化和国际推广；2014年~2019年负责中国移动集团公司5G关键技术研究、标准化和产业化推进；自2019年开始负责中国移动的6G研发。曾主持和参与国家级研发项目10余项，2016年荣获国家科技进步特等奖和2015年通信学会科技进步特等奖，2017年团队入选央企楷模，2020年入选全国劳模，先后荣获中国通信标准化协会科学技术一等、二等奖共5项、国家知识产权局颁发的专利优秀奖3项，参与国际标准制定20余项，个人授权专利152项，在国内外学术期刊杂志发表学术论文150余篇。

《6G内生AI的思考》

议题简介：随着AI技术应用的不断突破，5G移动通信系统开始从应用和标准两个角度开始考虑AI的引入，并进行了大量的尝试，取得了一定的成效。但是由于现有的网络架构在设计之初并没有考虑AI的引入，所以现有AI的引入基本是以打补丁的形式、按场景引入的，由于数据获取的有效性、一致性、时效性等限制，以及算力的限制等，AI应用的效果难以达到预期。所以，面向6G，需要网络架构设计之初就充分考虑AI对内和对外的应用，将AI打造成网络的内在能力和服务，实现内生AI的设计，提供按需的数据、算力和算法与模型的供给。为此，我们提出QoAIS的概念，并围绕AI as a Service，设计了体系化的AI服务的要素资源的编排、服务质量评估和多节点的协同和管理等框架，打造内生AI设计的网络架构。最后，展望6G内生AI设计面临的问题和挑战。

朱军

个人简介：清华大学计算机系Bosch AI教授、人智所所长，曾任卡内基梅隆大学兼职教授。主要从事机器学习研究，担任IEEE TPAMI副主编，担任ICML、NeurIPS、ICLR等资深领域主席。获科学探索奖、CCF自然科学一等奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖、ICLR杰出论文奖等，入选万人计划领军人才、MIT TR35中国先锋者以及IEEEAI’s 10 to Watch，带领团队研制珠算深度概率编程库、天授强化学习库和Ares对抗攻防平台。

《深度生成模型及其应用》

议题简介：深度生成模型可以从无标注数据中估计概率分布，可用于样本生成、半监督学习、持续学习、数据压缩等，该报告将主要汇报在深度生成模型建模和高效算法方面的最新进展，包括基于流的模型和扩散生成模型，同时，也将介绍深度生成模型在无损数据压缩方面的应用。

向际鹰

个人简介：博士，现任中兴通讯公司首席科学家。先后从事无线3/4/5G、B5G和6G相关研发工作，对基带、射频、软件、集成电路都很熟悉，所提出和推动的SDR、Cloud Radio、局部动态Mesh、Pre-5G、矢量处理器基带芯片平台，先后产生数千亿的产值。获2016年MWC（世界通信协会）双料奖，为当年全球最佳移动方案。获国家科技进步特等奖一项，二等奖及技术发明奖三项。并先后获得中国通讯产业技术贡献人物、中华杰出工程师等称号。

《6G移动通讯AI应用展望》

议题简介：未来6G移动网络是一个高阶智能化的网络，AI技术会有全场景的应用，并面临相关的技术问题和挑战。本报告对未来AI在智能绿色节能，AI空口，高度自智网络，智能编排网络，语义通信和通感算智融合等方面的应用做了展望，对未来网络内生AI架构和关键技术做了探索，最后对6G网络AI应用可能面临的方法论，驱动模式和标准化等问题做了探讨。