AI与RAN的融合标志着通信技术发展的一个重要里程碑，但新技术的发展总是充满了不确定性和挑战，我们需要以一种客观理智的态度来审视AI在RAN领域的应用。AI模型训练数据获取、数据隐私安全、模型泛化性、模型传输、模型训练和推理所需的额外算力和系统复杂度等问题都是AI与RAN融合的关键挑战。面对这些挑战，我们必须在AI模型的设计上寻求高性价比和高能效的最优解，通过持续的技术创新来平衡性能与成本，确保AI技术的实用性和可靠性。
同时，AI与RAN的融合也预示着产业链结构的潜在变革。AI技术的发展离不开高性能的CPU和GPU等计算资源，现有的产业链格局需要相应的调整和升级以适应AI与RAN融合的发展趋势。中国在高端芯片领域所面临的限制，包括RAN智能计算芯片及其生态系统的薄弱，对中国AI与RAN融合的持续发展带来了挑战。
来源：科普中国
网址：https://www.kepuchina.cn/article/articleinfo?business_type=100&classify=0&ar_id=532560
