IMT-2030（6G）推进组：2023年6G AI即服务（AIaaS）需求研究报告（53页）.pdf

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1、3图目录/5表目录/5引言/6现状和发展趋势/71.1 AI 的概念和应用场景1.1.1 AI 的概念及解读1.1.2 当前 AI 的应用场景1.2 AI 应用的现状1.2.1 MEC AI 1.2.2 Cloud AI 1.2.3 5G 网络中的 AI 1.2.4 当前 AI 应用的不足 1.3 AI 技术发展趋势及对应用/业务的影响 1.3.1 AI 技术发展趋势 1.3.2 AI 技术发展对业务/应用的影响 1.3.3 AI 场景、用例和业务发展趋势 6G AI 即服务（AIaaS）概念与典型应用场景/132.1 6G AIaaS 概念 2.2 6G AIaaS 典型场景 2.2.1 智

2、慧城市 2.2.2 智慧家庭 2.2.3 智赋工业 2.2.4 智赋农业 2.2.5 精准医疗 2.2.6 普智教育 2.2.7 智慧能源 2.2.8 超能交通 2.2.9 网络金融 2.3 6G AIaaS 典型应用 2.3.1 无人出租汽车出行 2.3.2 工业机器人 2.3.3 食物循环网络 2.3.4 居家健康 2.3.5 无人放牧 2.3.6 疾病诊断 2.3.7 虚拟课堂 2.3.8 电网智能巡检 77788899101011121313131515171718191920212122232526272829第一章 第二章 目录CONTENTS42.4 6G AIaaS 典型服务

3、2.4.1 模型推理服务 2.4.2 模型训练服务 2.4.3 模型生成服务 2.4.4 模型优化服务 2.4.5 模型共享服务 2.4.6 模型部署服务 2.4.7 模型管理服务 2.4.8 模型压缩服务 2.4.9 数据管理服务 2.4.10 计算服务 6G AI 即服务（AIaaS）性能指标/34 3.1 6G AIaaS QoAIS 3.1.1 QoAIS 定义 3.1.2 QoAIS 指标体系 3.1.3 QoAIS 映射模型 3.1.4 QoAIS 具体场景指标分析 3.2 6G AIaaS 关键性能指标 3.2.1 性能指标定义 3.2.2 性能指标模型 3.2.3 性能指标评估

4、与计算方法 3.2.4 性能指标评估示例 6G AI 即服务（AIaaS）的技术优势、产业价值与潜在挑战/48 4.1 技术优势 4.1.1 时延优势 4.1.2 算力调度优势 4.1.3 成本优势 4.2 产业价值 4.2.1 对网络自身的价值 4.2.2 2B 产业价值 4.2.3 2C 产业价值 4.3 潜在挑战 第三章 第四章 303030313131323233333334343435363838404146484848484848494950缩略语简表/52参考文献/53贡献单位/545图目录图 2-1 智慧城市 图 2-2 智慧家庭 图 2-3 智赋工业 图 2-4 智赋农业 图

5、 2-5 精准医疗 图 2-6 普智教育 图 2-7 智慧能源 图 2-8 超能交通 图 2-9 网络金融 图 2-10 食物大循环 图 2-11 AI 模型推理业务 图 2-12 分布式 AI 模型训练业务 图 3-1 QoAIS 和 AIaaS 关系图示例 图 3-2 QoAIS 指标分解到各资源维度上的 QoS 指标 图 3-3 三种不同编排方案的 AI 任务分布图 图 3-4 AI 模型推理服务关键性能指标体系 图 3-5 分布式 AI 模型训练服务关键性能指标体系 图 3-6 AI 模型推理服务处理示意 图 3-7 左：分布式模型训练 右：集中式模型训练 图 3-8 AI 数据服务流

6、程 图 3-9 VGG-16 模型分割示意图 表目录表 3-1 AI 训练服务的 QoAIS 指标体系 表 3-2 AI 训练服务性能 QoAIS 到各资源维度的映射 表 3-3 用户分布预测准确度 表 3-4 性能指标界对比 表 3-5 开销对比 表 3-6 AI 服务的关键性能指标 表 3-7 通信相关的关键性能指标 表 3-8 AI 模型和计算相关的关键性能指标 表 3-9 AI 数据相关的关键性能指标 表 3-10 通信参数 表 3-11 节点计算能力参数 表 3-12 VGG-16 模型参数 表 3-13 不同模型分割情况下的性能指标 表 3-14 VGG-16 模型分布式训练参数