随着人工智能技术的快速发展，其对移动网络的影响逐渐显现。当前，AI应用对移动网络流量的影响尚处于初级阶段，但未来多模态AI应用、AI终端及行业场景的普及将深刻改变现有的流量格局。例如，AR眼镜、自动驾驶等新兴场景将大幅增加上行链路的需求，打破目前以下行流量为主的网络设计模式。这种变化可能导致局部区域流量激增，进而引发流量分布不均衡的问题，给网络基础设施带来新的挑战。
面向AI时代的6G网络，不仅需要满足基本的连接需求，还需具备超越传统连接的核心能力。相关报告建议，6G网络应设计基于令牌的精细化计费模型，以匹配AI服务对资源的高消耗特性。同时，需搭建支持AI代理动态协作的智能网络架构，实现任务专属临时私网的按需创建。升级服务质量（QoS）机制，针对多模态AI内容进行精细化流量调度，也是提升网络性能的关键。融合边缘计算与分布式数据框架，促进数据和模型的跨域共享，同时建立AI代理的信任认证体系，确保数据安全与合规拦截能力，这些措施将为6G网络提供全面的技术支撑。
AI不仅是6G网络演进的重要驱动力，也是网络全域全层优化的核心赋能者。在网络管理层，AI技术可实现意图驱动的自主运营、自动化故障处理和智能资源编排，显著提升管理效率。核心网需升级API以适配AI代理的交互需求，并借助数字孪生技术优化运维流程。无线接入网则需选择性部署AI，聚焦于MAC层等能产生显著价值的环节，同时确保AI推理在边缘本地执行，以满足低时延要求。6G架构将以5G服务化架构为基础，融入AI代理框架，采用模型上下文协议和代理间协议实现智能交互，并推动无线接入网与核心网接口的升级，以适应AI服务的传输需求。
为推动6G技术的标准化发展，报告明确了八大核心方向。这些方向包括制定端到端AI功能的统一架构与协议、标准化AI服务的QoS和算力需求表达机制、保障网络对AI流量变化的适应性、基于价值驱动的AI场景演进5G服务化架构、实现代理间及代理与网络的通信标准化、定义6G系统AI能力的功能与性能要求、建立多厂商多代理的互操作和信任框架，以及复用并优化主流AI接口。这些标准化工作将为6G网络的全球部署和互操作性提供坚实基础。
