向6G智能化转型：生成式人工智能在未来无线网络中的作用

Ambient intelligence (AmI)是一种计算范式，即物理环境嵌入感知、计算和通信功能，使其能够感知人们和情境，决定适当的行动并自主响应。实现全球范围的AmI需要第六代（6G）无线网络，具备与人类行为和移动模式一致的实时感知、推理和行动能力。我们认为，生成式人工智能（GenAI）是此类环境的创造核心。与传统AI不同，GenAI学习数据分布并生成逼真的样本，使其非常适合弥补关键AmI差距，包括在未观察区域生成合成传感器和信道数据、将用户意图翻译为紧凑的语义消息、预测未来网络条件以实现主动控制、以及在不损害隐私的前提下更新数字孪生体。本章节综述了基础GenAI模型，包括GAN、VAE、扩散模型和生成式转换器，并将其与实际AmI用例联系起来，包括频谱共享、超可靠低时延通信、智能安全和情境感知数字孪生体。我们还检查了诸如边缘计算、雾计算、物联网设备群集、智能反射 Surfaces（IRS）和非地面网络等6G enabler，如何托管或加速分布式GenAI。最后，我们概述了在设备端训练、可信合成数据、联邦生成学习以及AmI特定标准化方面的开放挑战。我们显示，GenAI并非 peripheral addition，而是 transforming 6G从更快的网络到ambient intelligent ecosystem的基础要素。