“信息的X”范畴：面向下一代网络系统的AI驱动多维度度量综述

下一代网络系统的发展已本质上从基于吞吐量的范式转向智能、信息感知型设计，强调所传输信息的质量、相关性和实用性，而非数据容量的多少。虽然经典网络度量，如延迟和丢包率，仍具有重要意义，但它们不足以量化现代智能应用（包括自动驾驶、数字孪生体和元宇宙环境）所需的细粒度信息质量要求。本综述介绍了“X of Information”范畴的首个全面研究，通过引入系统化的四维分类框架，将信息度量沿时间维度、质量/效用维度、可靠性/鲁棒性维度和网络/通信维度进行结构化组织。我们发现这些维度之间日益互相依赖，其中时间新鲜度触发质量评估，进而帮助进行可靠性评估，从而实现有效的网络传输。我们的分析表明，人工智能技术（如深度强化学习、多智能体系统和神经网络优化模型）使对竞争性信息质量目标的自适应、情境感知优化成为可能。在对六个关键应用领域进行广泛研究（涵盖自动驾驶交通、工业物联网、医疗数字孪生体、无人机通信、LLM生态系统和元宇宙环境），我们展示了多维度信息度量在满足多样化运营需求方的革命性前景。我们的调查确定了突出的实施挑战，包括...