信息通讯技术在人工智能中的使用

引言

随着人工智能向深度学习、多模态模型方向演进，其对数据规模、算力强度、交互实时性的需求呈指数级增长。传统信息通讯体系存在带宽有限、算力分配不均、数据传输延迟等问题，难以满足人工智能模型训练与应用的核心需求，例如，多模态 AI 模型训练需 TB 级甚至 PB 级数据，若传输效率不足，将大幅延长训练周期；自动驾驶、工业质检等实时性 AI 应用，对数据传输延迟的要求需控制在毫秒级，传统通讯技术易出现响应滞后。

一、信息通讯技术对人工智能的基础支撑作用

1.1 算力网络

人工智能模型训练与推理需大量算力支撑，尤其是大参数模型，单节点算力难以满足需求。信息通讯技术构建的算力网络，通过高速网络连接分布在不同区域的计算节点，形成云 - 边 - 端协同的算力架构，云端节点提供大规模集群算力，支撑 AI 模型的大规模训练；边缘节点将部分算力下沉至靠近数据源头的位置，满足实时推理需求；终端节点则承担轻量化 AI 任务，如设备本地的数据预处理。算力网络通过动态调度技术，根据人工智能任务的算力需求、时间要求，自动分配最优计算节点，模型预训练阶段需集中大规模算力，算力网络可调度云端集群资源。

1.2 高速传输技术

数据是人工智能训练与应用的核心要素，信息通讯技术的高速传输能力，解决了人工智能数据交互的效率与延迟问题。5G 技术实现千兆级带宽与毫秒级延迟，可快速传输大规模训练数据，如将分布式数据源的训练样本实时传输至云端训练节点，缩短数据汇聚时间。信息通讯技术中的网络切片技术，可为人工智能数据传输划分专属网络通道。针对 AI 模型训练的大流量数据，切片网络可优先分配带宽，避免数据传输拥堵；针对自动驾驶、远程医疗等实时性 AI 应用，切片网络可保障传输延迟稳定在需求范围内，防止因延迟导致的应用故障。

1.3 存储架构

人工智能在训练与应用过程中产生海量数据，需高效的存储架构进行管理。信息通讯技术构建的分布式存储系统，通过网络连接多个存储节点，形成可扩展的存储资源池，支持 PB 级甚至 EB 级数据的存储。分布式存储系统采用数据分片与副本机制，将数据分散存储在不同节点，既提升了数据存储的安全性，又通过并行读取技术，加快 AI 模型训练时的数据读取速度。信息通讯技术中的内容分发网络，可将人工智能常用的训练数据集、模型参数缓存至靠近用户的节点，减少数据重复传输。同一区域的多个 AI 研发团队若使用相同的公开数据集，内容分发网络可直接从本地缓存节点调取数据，无需重复从远端服务器下载，大幅降低数据传输成本与时间，提升人工智能研发效率。

二、信息通讯技术在人工智能中的典型应用场景

2.1 边缘计算赋能实时性 AI 应用

实时性是众多人工智能应用的核心要求，信息通讯技术中的边缘计算技术，将算力与数据处理能力下沉至应用场景附近，有效降低数据传输延迟，提升 AI 应用响应速度。在自动驾驶领域，边缘计算节点部署在道路沿线，可实时接收车辆传感器采集的路况数据，整个过程延迟控制在毫秒级，避免因云端传输延迟导致的安全风险。在工业领域，边缘计算节点部署在生产车间，可实时处理生产线的传感器数据，通过 AI 模型进行质量检测、设备故障预警，在汽车零部件加工中，边缘节点实时接收视觉传感器拍摄的零件图像，运行 AI 检测模型识别表面缺陷，若发现问题立即触发停机指令，避免不合格产品流入下一道工序。

2.2 5G/6G 支撑多设备协同 AI

多设备协同是人工智能规模化应用的重要方向，信息通讯技术中的 5G/6G 技术，凭借高连接密度、低延迟的特点，实现多设备间的高效数据交互与协同决策，支撑多智能体 AI 系统的运行。在智慧城市领域，5G 技术连接分布在城市各处的摄像头、交通信号灯、环境传感器等设备，AI 系统通过汇聚这些设备的数据，实现交通流量调度、环境监测、应急事件处理，当某区域发生交通事故时，周边摄像头捕捉的现场数据通过 5G 快速传输至 AI 调度平台，平台实时分析事故影响范围，调整周边交通信号灯，引导车辆绕行，并通知应急部门前往处置。

2.3 算力网络助力大模型训练

大参数人工智能模型的训练，需整合跨区域、跨机构的算力资源，信息通讯技术构建的算力网络，为大模型训练提供了高效的资源整合能力。算力网络通过统一的调度平台，连接高校、企业、科研机构的计算集群，形成跨域算力池，某 AI 企业开展大模型训练时，可通过算力网络申请调用不同区域的闲置算力，将训练任务拆解为多个子任务，分配至不同计算节点并行处理，大幅缩短训练周期。

三、信息通讯技术与人工智能融合的挑战及优化路径

3.1 面临的核心挑战

当前信息通讯技术在人工智能中的使用，仍面临三方面核心挑战：一是网络带宽瓶颈，随着 AI 模型数据量持续增长，尤其是多模态数据的传输，现有网络带宽难以满足大流量、高并发的数据传输需求，易出现传输拥堵；二是算力调度效率问题，算力网络中计算节点分布广泛，不同节点的硬件架构、算力性能存在差异，如何根据 AI 任务需求精准匹配最优节点，避免算力资源浪费，仍是亟待解决的问题；三是数据安全风险，AI 数据在传输与交互过程中，易面临数据泄露、篡改等风险，尤其是跨机构协同场景，数据隐私保护难度较大。

3.2 优化路径

技术升级方面，一是推进 6G 技术研发与商用，进一步提升网络带宽与传输速率，同时开发智能网络调度算法，根据 AI 任务的优先级与数据类型，动态分配带宽资源；二是优化算力网络调度机制，引入 AI 技术自身优化算力分配，通过机器学习模型分析历史调度数据，预测不同 AI 任务的算力需求特征，实现更精准的节点匹配；三是加强数据安全技术应用，采用联邦学习、同态加密等技术，在数据传输与协同训练过程中保护数据隐私，同时部署网络安全监测系统，实时识别数据传输中的异常行为，防范安全风险。机制完善方面，一是建立跨行业的算力协同机制，由政府或行业协会牵头，制定算力网络的技术标准与资源调度规则，促进高校、企业、科研机构的算力资源共享；二是完善数据安全监管体系，明确 AI 数据传输与交互的安全责任，制定数据分类分级管理规范，对敏感数据的传输实施严格管控；三是加强人才培养，培育既掌握信息通讯技术，又熟悉人工智能的复合型人才，为两者的深度融合提供人才支撑。

结语

信息通讯技术是人工智能发展的核心支撑，通过算力网络构建“云-边-端”协同架构，以高速传输技术优化数据交互效率，依托分布式存储管理海量数据，有效破解 AI 算力不足、数据传输延迟、数据管理难等瓶颈，推动其在实时性应用、多设备协同、大模型训练中落地。尽管当前面临带宽、算力调度、数据安全挑战，但通过技术升级与机制完善可逐步化解。

参考文献

[1] 工业和信息化部。信息通讯技术与人工智能融合发展指南 [Z]. 2024.

[2] 中国通信学会。算力网络技术白皮书 [R]. 2024.

[3] 人工智能大模型训练中的算力调度技术研究 [J]. 通信学报，2024.