隨著人工智能技術的快速發展，其對移動網絡的影響逐漸顯現。當前，AI應用對移動網絡流量的影響尚處于初級階段，但未來多模態AI應用、AI終端及行業場景的普及將深刻改變現有的流量格局。例如，AR眼鏡、自動駕駛等新興場景將大幅增加上行鏈路的需求，打破目前以下行流量為主的網絡設計模式。這種變化可能導致局部區域流量激增，進而引發流量分布不均衡的問題，給網絡基礎設施帶來新的挑戰。
面向AI時代的6G網絡，不僅需要滿足基本的連接需求，還需具備超越傳統連接的核心能力。相關報告建議，6G網絡應設計基于令牌的精細化計費模型，以匹配AI服務對資源的高消耗特性。同時，需搭建支持AI代理動態協作的智能網絡架構，實現任務專屬臨時私網的按需創建。升級服務質量（QoS）機制，針對多模態AI內容進行精細化流量調度，也是提升網絡性能的關鍵。融合邊緣計算與分布式數據框架，促進數據和模型的跨域共享，同時建立AI代理的信任認證體系，確保數據安全與合規攔截能力，這些措施將為6G網絡提供全面的技術支撐。
AI不僅是6G網絡演進的重要驅動力，也是網絡全域全層優化的核心賦能者。在網絡管理層，AI技術可實現意圖驅動的自主運營、自動化故障處理和智能資源編排，顯著提升管理效率。核心網需升級API以適配AI代理的交互需求，并借助數字孿生技術優化運維流程。無線接入網則需選擇性部署AI，聚焦于MAC層等能產生顯著價值的環節，同時確保AI推理在邊緣本地執行，以滿足低時延要求。6G架構將以5G服務化架構為基礎，融入AI代理框架，采用模型上下文協議和代理間協議實現智能交互，并推動無線接入網與核心網接口的升級，以適應AI服務的傳輸需求。
為推動6G技術的標準化發展，報告明確了八大核心方向。這些方向包括制定端到端AI功能的統一架構與協議、標準化AI服務的QoS和算力需求表達機制、保障網絡對AI流量變化的適應性、基于價值驅動的AI場景演進5G服務化架構、實現代理間及代理與網絡的通信標準化、定義6G系統AI能力的功能與性能要求、建立多廠商多代理的互操作和信任框架，以及復用并優化主流AI接口。這些標準化工作將為6G網絡的全球部署和互操作性提供堅實基礎。
