面向6G的去中心化的人工智能理论与技术

本文探讨了未来6G网络中去中心化与AI发展的关键趋势及技术挑战。6G将依赖于分布式计算架构和原生AI能力来应对多终端、异构环境下的智能协作需求。文章分析了去中心化计算的关键特征，包括海量异构终端设备通信、节点高度自治、动态自适应协作以及数据共享机制，并提出了基于区块链、隐私保护及模型生命周期管理的技术挑战与未来研究方向。这些内容为推动6G网络下的智能应用提供了重要的理论和技术指导。

摘 要

摘 要

摘 要

【关键词】 6G；去中心化；人工智能；神经网络；智能网络

0 引言

未来第六代移动通信系统（6G, the Sixth Generation Mobile Communication system）致力于将智能应用与网络深度融合，在5G网络的基础上进一步拓展，在人工智能（AI, Artificial Intelligent）、边缘计算和物联网等技术基础上实现真实世界与虚拟世界的无缝衔接，并满足人类更深层次的智能通信需求[1-2]。1G到5G网络的设计与应用主要聚焦于满足用户的基本通信需求（如传输速率、时延、频谱效率及能耗等）。值得注意的是尽管5G在性能上实现了显著提升并逐步投入商用但在全方位立体化多领域覆盖以及空天和海洋通信等方面仍显不足 并且在信息传输速度、广度和深度上仍无法满足人类更深层次的智能通信需求[3-4].此外 5G在大规模互联的技术限制下促使我们对6G无线通信的新范式提出了更高的要求[5].

其主要体现在五个维度：一是构建起一种全面实现"万物互联"的技术架构；二是推动形成统一的人机物联一体化系统；三是实现人-物-物之间的深层协同机制；四是打造一个灵活适应变化的分布式运营环境；五是构建起统一的人机协同计算平台以及沉浸式体验空间。展望未来，在人机物深度融合的基础上形成的新一代互联网络体系将呈现出以下特点：一方面将由传统的边缘集中型向新型边分布式架构转变；另一方面将通过智能化手段实现对节点资源的有效调度和优化配置；每个节点具备智能信息处理能力，并同时担任着信息提供者和消费者双重角色；而智能化支撑下的网络架构和终端设备发展则将成为推动这一愿景实现的关键因素。

本文主要围绕6G网络去中心化计算的关键特性展开讨论。具体而言，在这一过程中我们将深入探讨6G网络去中心化人工智能领域的相关理论和技术并提出未来发展的主要趋势以及所面临的技术挑战和研究方向。

1 6G网络去中心化计算关键特征

在陆地、海洋及天空等环境中广泛分布着种类繁多的互联终端设备，在自然环境及人类日常生活领域均有其身影。通过海量传感器的实时感知能力和智能计算功能可实现多终端协同提供算力支持这一技术路径下 智能终端侧AI的发展趋势将是逐步向分布式架构和去中心化模式演进 并非 abrupt 的转变 为6G网络所要求的异构特性及多终端实时感知计算需求提供了强有力的技术支撑

（1）海量、异构的终端设备通信

随着太空探索与深海研究的蓬勃发展,人类活动范围不断扩大,涵盖极地地区,沙漠以及无人无人岛等多种极端环境。在未来的6G网络设计中,人机物的通信交互无论是空间范围还是交互方式上都将向更深层次发展。大量智能化终端设备将在不同地理环境下部署,并具备多样化的传感能力以及计算能力,从而构建覆盖全球范围内所有地形和空间的大规模智能化通信网络系统。值得注意的是,在不同空间领域中的终端设备架构存在较大差异,因此实现海量异构终端设备的智能连接成为6G移动通信网络的关键技术

（2）节点高度自治

未来将构建一个全新的6G网络架构，在这个架构中每个节点都将具备智能化属性。这些智能体不仅能够提供服务存储数据进行节点路由以及感知计算还能实现与其他智能体之间的信息自由流动与分布式协同计算。在实际部署过程中由于终端设备类型任务类型通信协议以及网络条件等维度上存在显著差异因此在设计时必须充分考虑这些因素。其中每个智能体都能独立完成数据采集处理与快速响应而高度自主的智能体则具备实时交互与协同合作的能力从而能够高效实现海量异构终端间的互联互操作与协同管理。

（3）动态、自适应协作

在6G愿景框架下，网络与用户将实现高度融合。为了满足多样化的垂直需求及个性化服务特性，在此基础上要求智能体节点具备动态适应不同场景的能力。伴随着大数据与深度学习等先进AI技术的持续发展，在推动6G技术发展的同时，则更加注重智能化自适应算法的研究。该算法需整合异构智能体计算能力，在保障各节点计算特征的同时实现协同工作能力的提升。通过具备无缝连接的通信网络及高度动态自组织的能力，在实时感知环境的基础上完成个性化任务计算目标的自主完成。

（4）数据、计算共享

基于高质量的训练数据集构建精准且高效的AI算法具有重要意义。然而，在推动AI技术进步的过程中仍面临诸多挑战性问题：一方面需平衡用户数据隐私与数据安全的关系；另一方面则需要探索能够实现高效协作的数据处理机制。基于去中心化的特性设计AI联邦学习系统能够有效保障大数据交换过程中的安全性，并确保终端用户的数据隐私不受威胁；通过实现多计算节点间的共享与协作可显著提升机器学习效率；这种独立运行的数据与计算资源共享机制不仅能够保证参与者的独立决策权更能在系统层面实现数据与模型参数的有效更新；值得注意的是6G环境下去中心化计算展现出独特优势：通过去中心化/共享控制模式可实现资源优化配置进而促进大规模数据资源的有效共享；这种特性不仅为复杂场景下的数据分析提供了可靠支撑更能在一定程度上降低运营成本并提升整体系统性能水平

2 未来去中心化AI的相关理论与技术

随着区块链技术的迅猛发展，在密码学加密技术、分布式账本和智能合约等核心技术的支持下为人工智能提供了更为广阔的市场空间以及丰富的计算资源。与此同时, 随着去中心化解法的进步, 基于区块链的应用（如去中心化金融系统）也逐渐展现出更加安全、高效且智能化的特点。见图1可知，在未来发展的框架下, 相关研究可能聚焦于以下三个关键方向: 基于区块链技术实现的去中心化人工智能系统, 以隐私保护为核心的去中心化人工智能方法以及围绕模型生命周期展开的去中心化人工智能方案。

（1）基于区块链技术的去中心化AI技术

去中心化区块链技术的应用推动了数据市场的公平性、效率性和高质量发展轨迹。这种技术通过建立有效的激励机制体系，在保障各方利益的同时实现了数据与计算资源的有效共享可能性。基于区块链技术支撑下的分布式人工智能系统，在提升各子系统协作效率的同时实现了智能体间的深度交互能力。这种模式不仅显著加快了人工智能的整体发展速度，并拓宽了其应用领域边界。此外，在这一体系中还实现了人工智能资源要素在各个环节间的自由流动空间拓展机会。一方面，在底层架构设计上充分运用区块链技术特点优势，在保障系统安全可靠性的前提下实现了各子系统间的无缝对接连接能力提升；另一方面，在模型开发流程设计上突破传统单一开发模式束缚，在保证模型质量的同时实现了数据价值的最大化释放效果

（2）基于隐私保护的去中心化AI技术

数据隐私保护被视为未来去中心化人工智能发展的关键核心技术之一。
为了促进用户与企业的参与度，在去中心化人工智能系统中构建高效的加密技术和可靠的保护机制至关重要。
尽管现有的同态加密与安全多方计算等技术允许节点在加法器上运行模型而无需解密数据，在这种架构下机器模型可以在安全环境中训练以获得更精确的有效数据。
同时实现了数据的私密性和安全性。
然而，在未来的去中心化计算体系中对智能化的加密技术提出了更高的要求。
例如生成对抗神经网络（GAN）这种基于深度学习的智能加密技术能够实现各参与方之间的安全通信并有助于获取大量真实的数据[7]。
对于研发人员而言这将显著提升处理效率并简化模型比较评估过程从而优化解决方案应对多变的应用场景和服务类型。
针对面向去中心化人工智能系统的解决方案GAN型密码学技术允许计算节点无需依赖信任第三方方案即可交换信息。
从概念上讲这推动了不同公司之间共享数据集的过程而无需担心用户的隐私泄露或敏感信息的安全性问题这对于推动人工智能的发展具有重要意义。
此外企业界也因这种新技术带来的用户信任度提升了减少了因法律纠纷可能引发的风险并促使相关方更加重视对用户隐私权的关注以及合理运用这些资源以平衡各方利益。

（3）面向模型生命周期的去中心化AI技术

未来去中心化AI计算的发展不仅受限于底层通信机制、计算资源、系统架构设计以及数据隐私保护等核心技术，并且还需综合考量不同阶段AI模型的发展特点。在这一过程中构建高效自主的智能AI管理体系具有重要意义。具体而言，在去中心化AI模型训练阶段，传统的联邦学习方法本质上是一种分布式机器学习框架，在保障数据安全性和符合法律法规的前提下实现了多方协作学习与知识建模过程从而显著提升了AI模型的整体性能并拓展了其应用场景。而在部署推理环节则通过创新性的异构通信架构及D2D通信技术充分利用闲置终端设备与边缘节点的计算能力以实现高效的协作式推理模式这一模式有效解决了单设备资源有限性高能耗及推断时延高等关键问题并通过优化算法提升了整体推理效率推动了终端侧AI服务向更加智能化和分布式的方向演进

3 去中心化AI的技术挑战和研究方向

3.1 去中心化AI面临的技术挑战

联邦学习、区块链技术和加密计算等前沿领域的突破为构建适用于AI系统的去中心化架构提供了可行的技术路径。然而，在实际应用场景中，这些核心技术仍然主要停留在理论层面，并未取得实质性的突破与广泛应用。

（1）算力挑战

区块链运用分布式账本系统和智能合约系统等技术，在执行计算密集型的任务如深度学习时（例如机器学习），往往需要高昂的成本投入且效率有限。尽管去中心化的人工智能技术通过促进参与者的数据共享来提升效率，并增强彼此的信任感的同时（虽然），但其高昂的计算成本与较低的计算效率限制了去中心化的人工智能技术在真实场景中的广泛应用。因此，在6G时代的研究中（特别是在未来6G去中心化的人工智能研究领域），如何有效提升去中心化AI网络中机器学习等复杂模型的推理能力、执行效率以及降低计算成本成为一个关键挑战。这一问题也是众多企业在基础设施建设方面面临的重要课题。

（2）激励机制挑战

去中心化人工智能架构依赖于一套激励机制以推动不同网络节点参与数据流通和计算资源分配。特别强调，在涉及高价值数据或计算资源的情况下，通常需要显著的投资回报和稳定可靠的激励方案以维持系统正常运转。值得注意的是，在激励机制存在漏洞的情况下可能会导致异常行为的发生，并最终引发参与者信息泄露及利益受损等问题。此外，在长期使用过程中会出现用户逐渐淡出该系统的情况。
数学公式：P_i = \sum_{j=1}^{N} w_{ij} \cdot x_j

（3）异构终端通信挑战

在未来的6G去中心化网络环境中,各类互联终端设备呈现多样性,这些因素共同决定了去中心化的网络必须具备低延迟和高可靠性.此外,在这样的架构下,6G去中心化的网络将在节点之间进行频繁的数据传输.数据传输质量与延迟是维持 goC（全球计算）一致性与确定性的关键支撑.因此,在这种复杂环境下实现异构终端之间的高效可靠通信将面临诸多挑战.

（4）自适应协作计算挑战

去中心化计算的特点强调了在节点间动态提供适应性协作机制的能力。传统单体设备往往需要投入大量时间和能源来处理繁重的任务难以满足现代需求。去中心化的自适应协作机制则通过该机制能够实现多设备间的动态负载转移依据各设备特性及任务属性进行智能分配最终共同完成计算任务。构建高效的自适应协作体系；同时在6G环境下实现去中心化AI也将面临诸多技术难题；这些都是当前研究关注的重点。

3.2 未来去中心化AI的研究方向

6G时代的去中心化人工智能将逐步承担工业自动化、智慧生活以及大规模物联网等领域的核心技术职责；不应简单地将……视为单一整体；而应根据不同应用场景及其发展阶段；从数据共享机制设计到训练优化策略制定；再到推理能力提升与模型迭代更新等多个层面进行深入探索；以期在理论创新与实际应用之间取得平衡；从而推动这一前沿技术在各领域的广泛应用与发展

（1）去中心化的数据分享

系统架构与激励机制显著推动了参与者的分享行为，在此基础之上参与者无需投入额外资源即可获取更精确的AI模型。然而相关研究仍处于初期阶段海洋协议（OceanProtocol）作为当前被广泛采用的一种分布式通信框架，在涉及密集型计算的学习场景中其在数据共享方面的应用仍有待进一步探索。

（2）去中心化AI模型训练与预测

在去中心化数据共享的基础之上，在一般情况下，则会借助去中心化的网络架构来完成人工智能模型的学习过程，并不断更新优化这些数据集以提高人工智能模型的准确性和可靠性。最终阶段则是将经过训练和验证的有效人工智能模型输出成果发布出来，并对外提供预测服务的应用场景支持。由此可知，在研究人工智能领域时，提出一套高效且安全的去中心化人工智能学习机制仍是一个值得深入探讨的方向。

（3）去中心化AI模型

在这一过程中不仅需要关注服务的运行效率还需要重点解决服务的可靠性和安全性问题

通过构建多层级的安全防护体系来保障系统运行的安全性。”

4 结束语

随着全球5G商用部署全面进入关键阶段，在6G移动通信系统研究领域中对6G网络架构的探索工作仍处于起步阶段。本文重点探讨了6G网络环境下去中心化人工智能技术的现状、面临的挑战以及未来发展趋势。文章从海量异构终端设备间的通信协作、节点自主决策能力提升、数据共享机制优化以及动态自适应协作模式等方面深入分析了去中心化计算的核心特征，并系统性地总结了未来去中心化人工智能技术的发展理论与实施路径，在此过程中也对相关技术难点进行了深入探讨和研究方向展望。