專題: 未來無線網(wǎng)絡(luò)中的群體智能

特邀策劃人

李靜林

北京郵電大學(xué)博士，教授，博士生導(dǎo)師，交換與智能控制研究中心主任。主要研究方向：互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等融合網(wǎng)絡(luò)協(xié)同計(jì)算與群體智能服務(wù)技術(shù)?，F(xiàn)為中國人工智能學(xué)會(huì)智能服務(wù)專委會(huì)副秘書長，中國人工智能學(xué)會(huì)智能交通專委會(huì)委員，中國指揮與控制學(xué)會(huì)公共安全數(shù)據(jù)工程專委會(huì)委員，《無線電工程》編委。在車聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同計(jì)算等領(lǐng)域已完成了多項(xiàng)國家級(jí)及省部級(jí)項(xiàng)目與課題，發(fā)表SCI/EI檢索論文100余篇，出版學(xué)術(shù)著作3本、教材1本。獲國家發(fā)明專利26項(xiàng)，國防發(fā)明專利22項(xiàng)，國家級(jí)教學(xué)成果二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，中國人工智能學(xué)會(huì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，中國通信學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，軍隊(duì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，其他獎(jiǎng)項(xiàng)3項(xiàng)。

內(nèi)容導(dǎo)讀

從2020年開始，國家大力倡導(dǎo)“新基建”，希望以信息網(wǎng)絡(luò)設(shè)施為底座，以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)，提供數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級(jí)、融合創(chuàng)新等服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施體系。這代表了國家要通過加快5G移動(dòng)通信、智能交通、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等為代表的信息基礎(chǔ)設(shè)施、融合基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，引領(lǐng)我國產(chǎn)業(yè)升級(jí)、技術(shù)換代，實(shí)現(xiàn)國民經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量健康發(fā)展。

作為信息基礎(chǔ)設(shè)施底座的移動(dòng)通信技術(shù)，在4G時(shí)代通過全時(shí)在線和大帶寬解決了需要為人和物提供隨時(shí)隨地的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)；在5G時(shí)代通過更大帶寬、更低時(shí)延、更大連接數(shù)量解決了需要為大規(guī)模機(jī)器提供低延遲響應(yīng)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)；而在即將到來的6G時(shí)代，面向未來大規(guī)模人工智能應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施需提供泛在、實(shí)時(shí)的沉浸式網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)，以實(shí)現(xiàn)信息基礎(chǔ)設(shè)施資源與傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施資源的深入整合與賦能，滿足自動(dòng)駕駛、智能交通、智慧醫(yī)療、智慧工廠等新一代智能場景的需求。

伴隨著5G、B5G及未來6G移動(dòng)通信技的發(fā)展，算力能夠被有效地分布在終端、邊緣、云端，智能亦可以從云端或終端遷移到邊緣。在泛在的無線通信能力支持下，大規(guī)模人工智能終端、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的有效協(xié)同，將引領(lǐng)人工智能應(yīng)用從個(gè)體智能向群體智能演變。與個(gè)體智能不同，群體智能強(qiáng)調(diào)的是一種集體層面的分散化、去中心化自組織行為所體現(xiàn)出的宏觀智能表現(xiàn)。隨著無線網(wǎng)絡(luò)的寬帶化、實(shí)時(shí)化，群體內(nèi)的人工智能個(gè)體之間可以通過D2D通信手段實(shí)現(xiàn)“強(qiáng)協(xié)同”，以降低個(gè)體感知手段局限導(dǎo)致的認(rèn)知偏差，提高個(gè)體智能決策和群智涌現(xiàn)效能。如自動(dòng)駕駛正在通過V2X通信實(shí)現(xiàn)車車和車路之間的協(xié)同認(rèn)知和協(xié)同決策，以避免單車傳感器種類單一、計(jì)算能力不足等問題導(dǎo)致的誤差，提高駕駛決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，進(jìn)而提高交通環(huán)境的安全和高效。這種“強(qiáng)協(xié)同”需求意味著“感知-通信-計(jì)算”需深度耦合。一方面無線網(wǎng)絡(luò)組織方式會(huì)影響人工智能群體的“端-邊-云”協(xié)同機(jī)制，另一方面群體智能也會(huì)對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)本身的組織方式、資源調(diào)度方式等提出新的要求。如智慧路口中車車、車路群智協(xié)同會(huì)產(chǎn)生高頻廣播/單播通信需求，而高密度車輛位置實(shí)時(shí)變化導(dǎo)致這種通信需求產(chǎn)生復(fù)雜的時(shí)空變化，進(jìn)而與無線資源分配產(chǎn)生矛盾，需要綜合考慮“車輛個(gè)體的認(rèn)知與決策需求-無線網(wǎng)絡(luò)調(diào)度模式-車載與路側(cè)智能的分布與協(xié)同方式”，才能最終實(shí)現(xiàn)智慧路口的安全高效調(diào)度目標(biāo)。因此，無線網(wǎng)絡(luò)需要針對(duì)人工智能群體協(xié)同產(chǎn)生的新需求進(jìn)行有針對(duì)性的設(shè)計(jì)，群體智能方法也需要考慮無線網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)進(jìn)行適應(yīng)的改進(jìn)。

鑒于此，《無線電工程》2022年第1期推出“未來無線網(wǎng)絡(luò)中的群體智能”專題。專題采用公開征稿方式組織稿件，在所有通過專家函評(píng)的稿件中，最終確定錄用稿件7篇。專題主要圍繞以車路協(xié)同自動(dòng)駕駛與智能交通場景為代表的車聯(lián)網(wǎng)群體智能技術(shù)，內(nèi)容涵蓋了網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、組織優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、測試評(píng)價(jià)體系等領(lǐng)域的研究成果。在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方面，論文《基于C-V2X的車路群體協(xié)同混合組網(wǎng)》針對(duì)5G/C-V2X網(wǎng)絡(luò)在支持大規(guī)模車路群體智能協(xié)同過程中面臨的網(wǎng)絡(luò)體系封閉、通信模式適應(yīng)性不足的問題，提出了一種新型混合組網(wǎng)模式，以提高車路協(xié)同過程中的通信效率。其中，論文《多信道傳播模型下C-V2X模式4通信建模與性能分析》通過信道模型分析，論證了C-V2X在自組織模式下存在明顯的分組沖突，從而在理論上為《基于C-V2X的車路群體協(xié)同混合組網(wǎng)》的必要性打下基礎(chǔ)。雖然自組織方法的性能存在局限，但由于其在特定場景的不可替代性，如何進(jìn)行自組織方法的優(yōu)化仍然是重要的研究方向。在自組織群體協(xié)同過程中，由于個(gè)體認(rèn)知的局限性，如何通過智能群體之間的信息傳播快速構(gòu)建智能群體，將直接影響群體協(xié)同性能與最終效果。論文《面向群體感知的智能汽車協(xié)同通信方法》針對(duì)車輛群體協(xié)同過程中的信息發(fā)布與反饋機(jī)制展開研究，圍繞群智感知等協(xié)同任務(wù)，提出了基于地理分割的融合反饋方法，通過車車之間的信息傳播構(gòu)建時(shí)空群落，實(shí)現(xiàn)群體的高效自組織。在群體智能組織過程中，必然存在智能主體和非智能主體，如何協(xié)調(diào)智能主體基于觀測到的部分內(nèi)容預(yù)測整體態(tài)勢(shì)，成為群智感知與決策的重要研究點(diǎn)。論文《混合交通下基于車聯(lián)網(wǎng)的無線集群智能軌跡預(yù)測算法》重點(diǎn)圍繞基于多車智能協(xié)同過程中，在保障隱私的條件下對(duì)車輛運(yùn)動(dòng)預(yù)測展開研究，提出一種新的面向集群學(xué)習(xí)的模型預(yù)測評(píng)價(jià)和處理方法。在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方面，如何進(jìn)行群體智能系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度是一個(gè)永恒的話題。由于單個(gè)智能體在自組織協(xié)同過程中難以準(zhǔn)確地預(yù)測通信資源，《基于C-V2X的車路群體協(xié)同混合組網(wǎng)》中建議采用混合組網(wǎng)模式，在網(wǎng)絡(luò)側(cè)提供更全面的網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)認(rèn)知和資源調(diào)度。除了頻率資源調(diào)度，由于群體智能節(jié)點(diǎn)需要頻繁地進(jìn)行協(xié)同通信，對(duì)基站和終端的功耗影響甚大，因此網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度也包括能耗資源調(diào)度。論文《基于連接態(tài)節(jié)能信號(hào)的5G群體終端功耗控制》提出了一種在基站輔助下，通過基站節(jié)能信號(hào)進(jìn)行多終端批量節(jié)能控制的方案，能夠有效提高大規(guī)模終端協(xié)同過程中的能耗表現(xiàn)。而從終端角度，需要考慮群體任務(wù)目標(biāo)和能耗的均衡，盡可能提高群體智能學(xué)習(xí)和決策過程中的有效性。論文《異質(zhì)能量約束的集群學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)選擇機(jī)制》圍繞這一目標(biāo)展開探討，提出了一種能量感知的群體智能協(xié)同節(jié)點(diǎn)選擇算法，在滿足計(jì)算目標(biāo)前的提下盡可能優(yōu)化通信時(shí)延和能耗。最后，由于群體智能系統(tǒng)的復(fù)雜性，其測試評(píng)價(jià)尚無很全面準(zhǔn)確的測評(píng)依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)。針對(duì)以車聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的車路群體智能測評(píng)，論文《面向車路群智協(xié)同的運(yùn)營測試融合體系》給出了群體智能系統(tǒng)從通信層到智能交互層的多層測評(píng)體系及相關(guān)測試方法。

鑒于無線網(wǎng)絡(luò)中的群體智能技術(shù)領(lǐng)域?qū)挿?，本專題重點(diǎn)選取了5G新基建中基于C-V2X的車路群智協(xié)同場景及相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用，面向C-V2X網(wǎng)絡(luò)如何支持以車路群智協(xié)同為代表的群智感知、群智決策，及網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度、車路協(xié)同調(diào)度展開。專題部署過程中選取了支持群體智能的網(wǎng)絡(luò)體系、信息傳播機(jī)制、協(xié)同認(rèn)知與決策方法、網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度方法、網(wǎng)絡(luò)測評(píng)體系等方面展開討論。盡管專題在部署方面，盡量聚焦無線網(wǎng)絡(luò)中的群體智能前沿研究，但鑒于該技術(shù)近年來的快速發(fā)展,新理論、新應(yīng)用日新月異，本專題未對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)本身如何基于群體智能進(jìn)行自適應(yīng)組織進(jìn)行更深入研討，加之策劃人水平有限,專題內(nèi)容部署方面仍存在不足。專題的出版得到了中國移動(dòng)上研院、中信科移動(dòng)、中交集團(tuán)、北京郵電大學(xué)、揚(yáng)州大學(xué)等行業(yè)領(lǐng)域研究人員的大力支持，謹(jǐn)在此衷心地感謝他們提供的優(yōu)質(zhì)稿件。在專題出版之際，特此感謝參與稿件評(píng)審的各位專家學(xué)者，感謝他們對(duì)稿件的審閱和提出寶貴意見，保證了專題稿件的質(zhì)量。最后，感謝《無線電工程》編輯部各位老師的辛勤工作和大力支持。希望本專題對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)與群體智能深度結(jié)合的理論和應(yīng)用研究起到借鑒和促進(jìn)作用。