昨天花了8小时在线上云参加了第四届通算一体网络理论与技术研讨会，收获满满！感谢华为和鹏城实验室等单位的精心组织。
说实话，我参加过不少业界技术大会和学术大会，但像通算一体大会这么纯粹、开放包容、充满思辨精神的，还是很少见的。大家平时可能有点竞合关系，但在这儿，就是图个痛快，激烈讨论，分享观点，畅所欲言。每个人的想法都值得尊重。
通算一体网络理论与技术研讨大会，最早是徐宗本院士和沈学民院士在2021年开始召集的，华为公司和鹏城实验室承办。大会邀请了通信、网络、计算、数学等各路专家学者做报告，大家针对通算一体化网络，各抒己见。首届大会还提炼出了通算一体化网络的十大基础问题，为后续研究指明了方向。
参加这个通算大会，也让我深刻体会到了我们自己在办会方面的一些不足，比如讨论环节、参会人员和讲师的互动等方面还需要加强。这都是我们后续需要改进的地方，希望能让全球边缘计算大会更加完美！
这个大会还让我们重新认识了卢建民主任，杨婷婷教授、陈旭教授、张宏纲教授、杨旸教授等大牛！他们每次在大会上的精彩分享和独到的人格魅力，让我受益匪浅。期待2025年在珞珈山下再聚首，参加第五届通算一体网络理论与技术研讨会，相信坚持的力量！
以下是非官方的简要参会记录，纯分享。供大家参考。
第四届通算一体网络理论与技术研讨会简要记录
一、会议概况
第四届通算一体网络理论与技术研讨会于昨日在杭州成功举办，汇聚了通信领域的众多专家学者，共同探讨了大模型与无线通信网络的融合技术及其未来发展路径。会议由华为公司、鹏城实验室、6GANA、IEEE GenAINet ETI等单位联合主办，吸引了众多重量级嘉宾参与，分享了前沿研究成果和行业动态。
二、主要演讲内容及嘉宾
1.杨婷婷教授开场主持
杨婷婷教授作为本次研讨会上半部分的主持人，首先向各位来宾和线上朋友表示欢迎。她提到，从2021年开始，每年都组织通算一体的研讨会，今年迎来第四届。她代表主办方对来宾表示热烈欢迎和衷心感谢。她指出，随着大模型和AI Agent技术的快速发展，通信系统可能发生颠覆性变化。大模型不仅在处理复杂数据和NLP方面表现出色，还能为无线通信网络提供新的架构和策略。
2.沈学民院士致辞
沈学民院士在致辞中强调了通算一体网络在6G时代的重要性，并指出大模型技术为无线通信系统带来了前所未有的机遇。他呼吁行业同仁加强合作，共同推动大模型与无线通信的深度融合。
3.徐捷先生致辞
科技部国际合作司原副司长徐捷先生致辞，强调了科技创新对于国家发展的重要意义，并介绍了科技部在促进国际科技合作方面的新举措。他鼓励与会专家加强国际交流，共同应对全球科技挑战。
4.梁刚先生报告
华为公司学术发展总监梁刚先生分享了华为在研发创新方面的持续投入和卓越成果，介绍了华为与全球学术界在通信领域的深度合作，并展望了未来在产学研用方面的广阔前景。
5.吴建军先生报告
6GANA TSC member吴建军先生回顾了通算一体大会的发展历程，深入分析了网络大模型的研究现状和未来趋势，特别强调了AGI（通用人工智能）对网络架构的潜在影响。
6.刘光毅博士报告
中国移动首席专家刘光毅博士以“6G从泛在连接到智慧连接”为主题，探讨了6G网络的演进方向和技术愿景。他提出了多要素协同、内生AI能力等关键技术，为实现智慧连接提供了新思路。
7.朱浩鹏先生报告
华为Fellow、华为云核心网架构与设计部部长朱浩鹏先生深入阐述了华为对未来网络架构的思考，特别是AI原生核心网的愿景和关键技术。他提出了面向未来网络的AIBA（AI Based Architecture）网络架构，为业界提供了新视角。
8.高跃教授报告
复旦大学空间互联网研究院院长高跃教授介绍了基于Split Learning的高效并行学习框架，详细分析了该框架在降低通信开销和提高模型性能方面的优势。他还探讨了该框架在无线通信网络中的潜在应用和挑战。
专家嘉宾合影
9.张宏纲教授主持
张宏纲教授作为下午场主持人指出，NetGPT代表无线网络与基础模型的深度双向融合。6GANA已公布NetGPT十大议题，涵盖使用场景、理论差异、极限性能、协作机制、分布式部署、网络架构设计、安全与隐私、数据管理与机制、评估与度量指标、全生命周期管理和编排。旨在促进企业与学者深入研究NetGPT，推动其在未来无线网络中的深度集成。
10.李荣鹏老师报告
浙江大学信息与电子工程学院李荣鹏老师分享了基于共识推理的多智能体强化学习方法，重点展示了该方法在车联网和无人机群场景下的应用效果。他通过仿真实验验证了该方法的有效性，为分布式协同策略提供了新的思路。
11.陈旭教授报告
中山大学计算机学院陈旭教授深入探讨了边缘设备上大模型训练的挑战与解决方案。他提出了PAC框架，通过优化系统算法和资源调度，实现了边缘设备上的高效大模型训练。他还展示了实验结果，验证了该方法在性能提升方面的显著优势。
12.陈红阳博士报告
之江实验室数据枢纽与安全研究中心副主任陈红阳博士针对大模型分布式训练中的存储和通信优化问题，提出了面向异构通信链路的分层All Reduce算法等创新解决方案。他详细分析了这些算法在降低通信开销和提高训练效率方面的作用。
13.周勇老师报告
上海科技大学信息学院周勇老师聚焦于基于联邦学习的预训练大模型微调技术，重点分析了无线通信环境中的通信瓶颈问题。他提出了有效的解决方案，并通过实验验证了这些方案在提高微调性能和降低通信开销方面的效果。
14.王栋博士报告
中国电信研究院6G研究中心网络架构与业务团队总监王栋博士介绍了中国电信在6G端到端实验网建设方面的最新进展。他展示了无蜂窝网络架构和无线智能可编程平台的实验成果，并探讨了这些成果对未来6G网络架构的潜在影响。
15.薛江教授报告
西安交通大学薛江教授分享了非线性信道建模与预测的最新研究成果。他提出了基于模态分解和高阶微分方程等创新方法，实现了对信道变化的精准预测。他还通过实验验证了这些方法在提高预测精度和鲁棒性方面的优势。
16.杨倩倩教授报告
浙江大学信息与电子工程学院杨倩倩教授探讨了边缘设备上大模型训练的挑战与机遇。她提出了基于流水线训练的动态分区方法，通过优化资源调度和任务分配实现了高效训练。她还展示了初步实验结果，为边缘智能的发展提供了新方向。
17.江沸菠副教授报告
湖南师范大学信息科学与工程学院江沸菠副教授介绍了大模型与智能体赋能的6G通信系统。他提出了CommLLM多智能体系统框架，详细阐述了该框架在语义通信和边缘智能方面的应用案例。他还通过实验验证了该框架在提高系统性能和降低复杂度方面的优势。
18.彭程晖先生报告
华为高级技术专家彭程晖先生和大家汇报了6GANA 网络大模型SIG2及IEEE GenAINet ETI的工作进展和成果，并呼吁更多专家、学者及行业伙伴积极参与到网络大模型的研究与讨论中来，共同探索数据、安全隐私等关键问题的解决方案。期待通过持续发布白皮书、组织学术活动等方式，进一步推动网络大模型领域的发展，为未来网络技术的革新贡献力量。
三、圆桌论坛
在圆桌论坛环节，来自不同领域的专家学者围绕大模型与无线通信网络的融合技术展开了深入讨论。他们分享了各自的研究成果和实践经验，并就未来发展方向和技术挑战进行了交流。论坛气氛热烈而富有成效，为与会者提供了宝贵的交流平台。
围绕“无线网络大模型与通算融合”的主题，来自产业界和学术界的六位专家进行了深入讨论，主要涉及以下几个方面：
① 无线大模型的基本能力和条件
- 讨论焦点：无线网络是否已具备使能第三方大模型的基本能力。
- 专家观点：目前无线网络主要提供透传功能，尚未实现真正的通算融合。6G时代将更强调通算融合设计，以优化成本、能耗和终端能力要求。
②6G业务与网络大模型的关系
- 讨论焦点：网络大模型是否需要等待6G业务明确后再设计构建。
- 专家观点：建议超前设计与构建网络大模型，以适应未来6G业务的多样化需求。同时，应充分利用通信管道的上下文信息和电磁环境限制，实现多维度联合优化。
③5G与网络大模型的兼容性
- 讨论焦点：5G或5G-Advanced是否已能使能网络大模型。
- 专家观点：现阶段5G主要作为透传管道，未充分展现无线网络原生能力。6G需整合数据服务、移动算力等，实现无线网络与大模型的深度耦合。
④云边端协同
- 讨论焦点：云端、边缘和终端大模型的协同方式及其必要性。
- 专家观点：云边端协同是必然趋势，各自具有不同的数据、算力和存储优势。协同需考虑资源编排、通信资源优化和网络设计，以实现个性化、快速响应和全局优化。
⑤通算一体的重点
- 讨论焦点：通算一体网络大模型的重点是通信还是计算。
- 专家观点：取决于大模型的应用场景。对于上层业务大模型，重点在于算力调度和推理优化；对于AI原生网络大模型，重点在于提升通信效率和便捷性。
⑥AI Agent的角色
- 讨论焦点：AI Agent在未来6G网络中的作用和重要性。
- 专家观点：AI Agent作为AI应用的实例实体，将广泛部署于6G网络中，支持各类AI Agent实现复杂任务。未来6G将更多面向AI Agent，而非仅限于智能手机。
- 标准化工作
- 讨论焦点：3GPP标准化工作如何支持网络大模型和AI Agent的发展。
- 专家观点：3GPP应定义模型共享流程、AI Agent与大模型的交互机制等，以推动网络智能化发展。运营商和设备商应积极参与标准化工作，明确网络对AI的支持需求。
⑦网络大模型的架构选择
- 讨论焦点：网络大模型是否必须基于Transformer构建。
- 专家观点：Transformer因其并行训练能力在大规模商用中表现优异，但在通信领域需考虑推理时间和硬件加速。未来可能结合物理、数学知识优化Transformer架构，或采用其他模型拼接方式以实现更高效的处理。
总结与展望
- 共识与分歧：圆桌论坛展现了不同技术流派和观点的分歧，同时也明确了未来研究方向和标准化工作的重点。
- 未来展望：随着6G时代的临近，无线大模型与通算融合将成为关键技术。期待在未来一年内，通过持续研究和标准化工作，逐步解决当前面临的问题，形成初步共识和解决方案。
四、闭幕总结致辞
在会议闭幕环节，两位重量级嘉宾发表了致辞。他们回顾了会议的精彩瞬间和丰硕成果，并对未来的合作与发展表达了美好祝愿。
武绍芸主任总结
华为未来网络架构实验室主任武绍芸对各位嘉宾的精彩演讲和深入讨论表示了高度赞赏，并分享了两点深刻体会。
内容丰富，覆盖广泛：
会议议题从未来网络愿景一直深入到具体的技术实现，包括网络架构、逻辑功能、算法优化、多智能体协同，以及从空口到网络的整体覆盖。各位嘉宾的分享既专业又深入，勾勒了一幅从大模型驱动的未来网络蓝图。从基础理念到技术细节，每一个环节都展现出参会专家们的深厚功底和前瞻视野。
务实落地，迈向实践：
与往年相比，今年的会议更加务实和落地。不仅探讨了理论框架，还展示了大量具体算法、详实数据和实际样机。许多团队分享了他们在实验平台和标准化方面的探索与尝试，这标志着大模型与网络融合的研究正逐步从概念走向实践。这种从理论到应用的转变，无疑为行业的未来发展奠定了坚实基础。
卢建民主任总结
华为2012无线技术实验室执行主任卢建民分享：
从第一届研讨会举办至今，我们共同见证了技术的飞跃，尤其是大模型的迅猛发展，远远超出了我们最初的预期。从AI 1.0到AI 2.0的跨越，大模型以其独特的涌现效应和对知识科学的深刻刻画，正深刻改变着众多行业的未来。
今天，我们欣喜地看到大模型与通信领域的结合已初露锋芒，薛老师的分享尤为振奋人心，其研究成果甚至超越了华为内部的预期，这让我们对大模型的潜力充满了无限遐想。同时，杨老师和姜老师关于如何在终端设备上高效运用大模型的探讨，也为未来的智能普及提供了宝贵的思路。
在此，我要强调的是，大模型无疑是未来的发展方向，但其终极形态仍是一个未知数。正如我们所处的世界，变化总在不经意间发生，而正是这种不确定性推动着我们不断探索前行。展望未来，我们满怀期待地迎接明年在武汉的再次相聚。
此外，我想分享两个额外的信息点。首先，本次研讨会虽小，但影响力巨大，线上观看量已突破五千，彰显了各界对通算一体网络技术的浓厚兴趣。特别值得一提的是，女性参与者的比例显著，展现了科技领域的性别平衡正在逐步改善。
最后，我提出一个开放性的思考——如何让我们的工作更加紧密高效？鉴于技术的飞速发展，我倡议建立一个精英俱乐部式的交流平台，汇聚顶尖人才，促进思想碰撞与知识流动。借鉴OpenAI等成功范例，我们相信紧密合作与交流将激发更多创新火花。同时，结合现有的会议与平台资源，我们将探索更多元、更频繁的互动方式，以确保我们的研究成果能够紧跟时代步伐，引领未来趋势。
再次感谢大家的热情参与与贡献，让我们携手并进，共创通算一体网络的辉煌未来。明年武汉，我们不见不散！