論文の概要: Large Model Enabled Embodied Intelligence for 6G Integrated Perception, Communication, and Computation Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15109v1
- Date: Wed, 17 Dec 2025 06:01:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-19 18:10:31.639376
- Title: Large Model Enabled Embodied Intelligence for 6G Integrated Perception, Communication, and Computation Network
- Title（参考訳）: 6G統合認識・通信・計算ネットワークのための大モデルエンボディードインテリジェンス
- Authors: Zhuoran Li, Zhen Gao, Xinhua Liu, Zheng Wang, Xiaotian Zhou, Lei Liu, Yongpeng Wu, Wei Feng, Yongming Huang,
- Abstract要約: 6Gは、インテリジェンスをワイヤレスアーキテクチャの中核に置き、知覚、コミュニケーション、計算を単一のクローズドループに融合させる。
本稿では,大規模人工知能モデル(LAM)が,認識,推論,行動能力を有する基地局を支援可能であることを論じる。
IBSAアーキテクチャは,認識-認識-実行パイプラインとクラウド-フロントエンド協調とパラメータ-効率適応を結合したアーキテクチャである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.77007616169285
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advent of sixth-generation (6G) places intelligence at the core of wireless architecture, fusing perception, communication, and computation into a single closed-loop. This paper argues that large artificial intelligence models (LAMs) can endow base stations with perception, reasoning, and acting capabilities, thus transforming them into intelligent base station agents (IBSAs). We first review the historical evolution of BSs from single-functional analog infrastructure to distributed, software-defined, and finally LAM-empowered IBSA, highlighting the accompanying changes in architecture, hardware platforms, and deployment. We then present an IBSA architecture that couples a perception-cognition-execution pipeline with cloud-edge-end collaboration and parameter-efficient adaptation. Subsequently,we study two representative scenarios: (i) cooperative vehicle-road perception for autonomous driving, and (ii) ubiquitous base station support for low-altitude uncrewed aerial vehicle safety monitoring and response against unauthorized drones. On this basis, we analyze key enabling technologies spanning LAM design and training, efficient edge-cloud inference, multi-modal perception and actuation, as well as trustworthy security and governance. We further propose a holistic evaluation framework and benchmark considerations that jointly cover communication performance, perception accuracy, decision-making reliability, safety, and energy efficiency. Finally, we distill open challenges on benchmarks, continual adaptation, trustworthy decision-making, and standardization. Together, this work positions LAM-enabled IBSAs as a practical path toward integrated perception, communication, and computation native, safety-critical 6G systems.
- Abstract（参考訳）: 第6世代(6G)の出現は、知覚、コミュニケーション、計算を単一の閉ループに融合させ、無線アーキテクチャのコアにインテリジェンスを配置する。
本稿では、大規模人工知能モデル(LAM)が、知覚、推論、行動能力を持つ基地局を支援できるので、それを知的基地局エージェント(IBSA)に変換することを主張する。
まず、単一機能アナログインフラストラクチャから分散化、ソフトウェア定義、そして最後にLAMを内蔵したIBSAへのBSの歴史的進化をレビューし、アーキテクチャ、ハードウェアプラットフォーム、デプロイメントの変更点を強調した。
次に、認識-認識-実行パイプラインとクラウド-フロントエンド協調とパラメータ-効率適応を結合したIBSAアーキテクチャを提案する。
その後、代表的な2つのシナリオについて研究する。
一 自動運転車の協調走行認識、及び
(二)低高度無人航空機の安全監視及び無人機に対する応答に対するユビキタス基地局のサポート。
そこで我々は,LAM設計とトレーニング,効率的なエッジクラウド推論,マルチモーダル認識とアクティベーション,信頼性の高いセキュリティとガバナンスにまたがる重要な技術を分析した。
さらに,コミュニケーション性能,認識精度,意思決定信頼性,安全性,エネルギー効率を両立する総合評価フレームワークとベンチマーク検討を提案する。
最後に、ベンチマーク、継続的な適応、信頼できる意思決定、標準化に関するオープンな課題を掘り下げます。
この研究は、LAM対応のIBSAを統合認識、コミュニケーション、計算ネイティブな安全クリティカルな6Gシステムへの実践的な経路として位置づけている。
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