[Paper] 多模态数据增强的基础模型在无线网络中的预测与控制：综述

发布: 2天前 (2026年1月7日 GMT+8 00:59)

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原文: arXiv

Source: arXiv - 2601.03181v1

概述

本文综述了如何利用 基础模型 (FMs)——大型、预训练的 AI 系统，可适配多种任务——来推动 无线网络管理。通过聚焦 多模态数据（例如无线电测量、流量日志、图像和文本元数据），作者认为基于 FM 的智能体能够同时理解上下文、预测网络行为，并作出实时控制决策。

Comprehensive taxonomy of FM‑enabled wireless tasks, split into prediction (e.g., traffic forecasting, channel quality estimation) and control (e.g., resource allocation, handover management)。
Analysis of multi‑modal contextual understanding, showing how combining radio, visual, and textual cues can improve situational awareness in networks。
Survey of existing datasets (e.g., OpenRAN, 5G‑AI, Wi‑Fi trace collections) and discussion of data‑centric challenges unique to wireless domains。
Review of methodological pipelines for building wireless‑specific FMs, covering pre‑training, modality alignment, and fine‑tuning strategies。
Identification of open research challenges, such as model scalability, privacy‑preserving training, and real‑time inference on edge hardware。

范围定义 – 他们将调研限定在明确将基础模型（例如 GPT‑style 语言模型、CLIP‑style 视觉‑语言模型或多模态 Transformer）集成到无线网络问题中的工作。
分类 – 论文按任务类型（预测 vs. 控制）以及所利用的模态（仅无线、电波 + 视觉、电波 + 文本等）进行分组。
数据集映射 – 将每项调研工作与公开可用的数据集关联，突出数据稀缺或非多模态的空白。
方法论综合 – 提取常见流程（在通用数据上进行大规模预训练 → 模态特定适配器 → 领域特定微调）。
批判性分析 – 作者讨论性能趋势、计算权衡以及这些方法在部署方面的准备程度。

Multi‑modal FMs 在预测任务（如流量负载预测和信道状态预测）上始终优于单模态基线，尤其在有视觉上下文（例如基站现场的摄像头画面）时表现更佳。
对于控制任务，基于 Prompt 的 FM 代理在经过适度微调后能够生成接近最优的调度或波束成形决策，从而减少对手工规则集的依赖。
数据集稀缺是瓶颈：目前仅有少数大规模、多模态无线数据集，限制了真正通用模型的预训练能力。
推理延迟仍是边缘设备上的挑战；然而，模型剪枝、量化和知识蒸馏等技术显示出满足实时约束的潜力。
本调查揭示了一个 “foundation‑as‑service” 趋势，即网络运营商可以通过 API 向中心 FM 发起查询，获取分析结果和控制指令。

网络运营商可以通过利用现成的基础模型（FMs）并将精力集中在特定领域的微调上，而不是从头构建模型，从而加速 AI 采用。
边缘‑云编排：中心基础模型可以处理大量多模态数据（例如全市摄像头视频），并将提炼后的策略下发到边缘节点，从而实现更智能的 RAN 切片和动态频谱共享。
降低运营支出（OPEX）：通过自动预测流量峰值并主动分配资源，可降低过度配置并在无需人工调优的情况下提升服务质量（QoS）。
开发者工具：所识别的流水线（预训练 → 适配器 → 微调）可以直接映射到现有的机器学习框架（如 Hugging Face Transformers、PyTorch Lightning），使工程师更容易原型化基于 FM 的网络功能。
安全与合规：关于隐私保护训练（联邦学习、差分隐私）的讨论为在受监管的电信环境中构建合规的 AI 服务提供了路线图。

可扩展性：当前的 FM 大小（数千亿参数）对于许多边缘部署来说不切实际；需要更多关于轻量化、任务特定蒸馏的研究。
数据异质性：对齐无线、电视觉和文本模态仍然非平凡；针对无线的标准化多模态基准仍然缺失。
实时保证：虽然降低延迟的技术前景可观，但在商用基站硬件上实现严格的延迟界限推理尚未得到验证。
可解释性：运营商需要透明的决策过程；调查指出缺乏在网络策略上下文中解释 FM 输出的工具。
未来方向 包括：构建开放的多模态无线数据集、开发用于特定网络功能的模块化 FM “插件”、以及整合强化学习循环，使 FM 代理能够持续适应实时网络反馈。