面向万物互联的通信感知一体化用户端感知与云端通信人工智能体训练研究

一、前言

随着5G向6G演进，移动通信系统正由"人联网"走向"万物互联"。在这一进程中，通信感知一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）通过在同一网络基础设施上同时实现高可靠通信与环境感知，为车联网、智能制造、智慧城市等场景提供统一的"连接---感知---智能"底座。

在万物互联环境下，用户端（包括终端用户设备与各类物联网节点）数量巨大、类型多样，既是通信业务的发起者和接收者，也是环境感知的关键"触角"。然而，大部分用户端设备在算力、存储与能耗方面均存在显著约束，难以直接承载复杂的深度学习感知模型与通信智能算法。

为应对这一矛盾，将通信与感知任务中计算密集、数据密集的部分迁移至云端和边缘侧，由云端通信人工智能体进行集中训练与决策优化，再通过轻量化模型和策略下沉到用户端，成为降低终端算力压力、提升整体系统智能水平的重要技术路径。

本文围绕"通信感知一体化中用户端感知与万物互联"这一主题，重点讨论在云端完成通信人工智能体训练、在终端进行轻量化推理的技术框架与关键问题，分析其在降低用户端资源压力、支撑大规模万物互联方面的作用，并展望未来发展趋势。

二、通信感知一体化与用户端感知

2.1 通信感知一体化的用户端角色

在传统蜂窝网络中，终端以通信功能为主，感知多依赖于独立的雷达、摄像头等系统。随着ISAC的发展，终端设备逐渐具备以下能力：

通感共用射频前端：终端天线与射频链路既用于收发通信信号，也可用于简单环境感知，例如基于下行信号的反射特性进行目标检测、位置信息推断等。
多传感器协同感知：智能手机、车载终端、工业终端集成摄像头、IMU、麦克风等多种传感器，可在通信链路支持下实现多源数据的采集与上传。
本地实时决策：在安全性和时延要求较高的场景（如自动驾驶、工业控制），终端需具备一定程度的本地推理能力，实现快速响应。

由此可见，用户端既是通感系统的重要数据采集节点，也是部分感知与决策的执行主体，在万物互联场景下地位愈发关键。

2.2 万物互联带来的算力挑战

在万物互联环境中，用户端感知面临以下挑战：

终端类型高度异构：从超低功耗传感节点到高性能车载计算平台，硬件能力差异巨大，统一部署复杂深度模型难度较大。
模型规模与复杂度持续增长：为了提升感知精度与鲁棒性，模型从传统浅层结构演进到大规模深度网络甚至大模型，远超多数终端的算力与存储能力。
实时性与能耗约束并存：例如车联网和工业场景中，需要毫秒级响应，同时终端供电与散热条件有限，难以长时间高负载运行。
大规模协同带来管理开销：海量终端同时参与感知与通信任务时，如何在资源受限条件下进行统一调度与优化，是一项复杂的系统工程问题。

因此，仅从终端侧提升硬件能力难以从根本上解决问题，需要引入云端通信人工智能体，构建"云---边---端"协同的智能架构。

三、云端通信人工智能体与训练框架

3.1 通信人工智能体的概念

通信人工智能体是部署在云端或边缘云中的智能控制与决策实体，主要职责包括：

通信与感知联合建模：基于大量历史和实时数据，学习环境状态、信道特性与业务需求之间的映射关系。
策略生成与下发：根据网络目标（吞吐量、时延、可靠性、能耗等）生成资源分配、波束控制、感知任务配置等策略，并以轻量化形式下发至终端。
在线更新与自适应：通过持续收集终端反馈，进行策略在线调整，实现对环境变化的自适应。

在万物互联场景下，通信人工智能体通常由多层级智能体构成：核心云智能体负责全局知识建模与大模型训练，边缘侧智能体负责本区域快速决策，终端侧执行最轻量化的推理与控制。

3.2 云端训练数据来源与预处理

通信人工智能体的训练依赖大规模、多维度的数据，主要来源包括：

无线通信数据：如CSI、RSSI、信噪比、调度日志、失败重传记录等，可反映网络状态与信道特性。
感知数据：包括雷达点云、环境图像、终端运动轨迹等，用于环境状态建模和目标识别。
业务与行为数据：用户业务类型、流量模式、移动轨迹统计，为资源配置与策略优化提供依据。

在训练前，需要进行数据清洗、同步与隐私保护处理，包括：

异常数据剔除与插值；
时间戳与空间坐标对齐；
数据脱敏与匿名化，以及差分隐私等技术的引入。

3.3 云端模型训练与多任务学习

云端通信人工智能体通常采用深度神经网络结构，并通过多任务学习框架同时优化多种目标，例如：

通信性能任务：吞吐量预测、链路质量估计、调度策略学习等；
感知任务：目标检测与跟踪、位置估计、场景分类等；
资源与能效任务：能耗建模、终端负载预测等。

通过在云端进行集中训练，可以利用强大的计算资源与大规模数据集，获得具有较强泛化能力的基础模型。在此基础上，再针对特定区域或场景进行微调，形成一系列区域化或场景化的子模型。

四、云---边---端协同：终端轻量推理架构

4.1 架构总体设计

为降低用户端算力压力，同时保证通信与感知性能，通常构建云---边---端协同架构，其核心思想是：

云端：负责大规模模型预训练与全局策略优化；
边缘侧（MEC/边缘云）：负责区域内的在线推理与部分模型更新，承担算力中枢角色；
终端侧：承载经过压缩与优化的轻量模型，执行延迟敏感、需求刚性的本地推理。

在该架构下，用户端不再需要运行完整的复杂模型，而是通过与边缘和云端协同完成感知与通信任务，从而显著降低本地计算与存储压力。

4.2 模型压缩与轻量化技术

为实现终端轻量推理，需要将云端训练出的复杂模型转换为适合终端部署的形式，典型技术包括：

模型剪枝（Pruning）与稀疏化

通过剪除网络中冗余权重与通道，将原始大模型压缩为结构更紧凑的子模型，同时尽量保持感知与通信性能不显著下降。
量化（Quantization）与低比特表示

利用INT8甚至更低比特表示网络参数与中间特征，以降低存储占用与矩阵运算复杂度，适配终端侧的低功耗算力单元。
知识蒸馏（Knowledge Distillation）

以云端大模型作为"教师模型"，训练终端侧小模型（"学生模型"）拟合教师输出，从而在小幅度算力开销下接近教师性能。
轻量网络设计

采用MobileNet、ShuffleNet等轻量网络结构，结合深度可分离卷积、多分支结构等手段，在架构层面降低计算复杂度。

通过上述技术，通信感知模型可以在终端侧以"瘦身"形态运行，实现基本的本地感知与链路自适应。

4.3 分割计算与推理卸载

对于计算量更大的任务，可通过分割计算与推理卸载进一步减轻终端负担：

模型分层与切片

将神经网络按照层级切分为终端部分与边缘部分：终端只负责前几层特征提取，将中间特征上传到边缘云，由边缘完成剩余推理和决策。
自适应卸载策略

根据当前无线链路质量、终端电量、边缘负载情况，动态决定是本地推理还是部分/全部卸载，以在时延与能耗之间取得平衡。
多终端协同推理

在车联网或工业场景中，多个终端可通过D2D或本地网络共享部分感知结果和特征，由边缘云进行集中融合推理，从而减少重复计算和数据上传。

通过分割计算和自适应卸载，云---边---端协同能够在不同网络状态下灵活分配算力，进一步降低终端资源压力。

五、降低用户端算力和能耗的关键技术

5.1 任务自适应与分级感知策略

并非所有场景都需要最高精度与最高复杂度的感知模型。通过引入任务自适应与分级感知机制，可以按需分配终端算力：

在风险低、业务量小的场景下，终端仅启用基础级别感知模块；
在复杂或高风险场景下，通过边缘或云端下发指令，临时启用更高精度模型或加大感知频度。

这种"分级感知"策略可以有效降低终端长期平均算力消耗。

5.2 通信与感知联合资源优化

终端算力与无线资源本质上紧密耦合：

当无线带宽充足时，可以更多地将计算任务卸载至边缘或云端，从而降低本地算力与能耗；
当链路受限或时延要求严格时，则适度增加本地计算。

云端通信人工智能体可以通过强化学习或深度决策网络，联合考虑无线链路状态、终端能量剩余和感知任务重要度，动态制定联合资源分配与卸载策略。

5.3 联邦学习与隐私保护下的模型更新

为在不增加终端过重负担的前提下实现模型持续优化，可采用轻量化联邦学习：

局部更新简化：终端仅进行少量本地梯度更新，减少计算负担与通信量；
参与节点选择：由云端智能体根据终端状态与数据价值选择部分节点参与联邦训练，避免全体终端同时参与带来的资源浪费；
模型聚合优化：在云端进行高效聚合与差分隐私处理，保证隐私的前提下持续提升模型性能。

通过该方式，用户端感知模型可在保证隐私与资源可控的前提下保持"常用常新"。

5.4 软硬协同设计

在终端侧，针对通信感知业务的软硬协同优化同样重要：

通过定制化AI加速单元（如NPU、DSP）提升每瓦算力；
在操作系统与中间件层面支持算力感知调度，根据业务优先级与电量状态动态分配计算资源；
为通感任务提供专门优化的数据路径与缓存管理，减少访存功耗。

软硬协同可以进一步放大云端智能与模型轻量化带来的节能效果。

六、挑战与发展趋势

尽管云端通信人工智能体训练与终端轻量化推理模式在降低用户端算力压力方面具有显著优势，但仍面临若干挑战：

端到端优化难度大

云---边---端协同系统涉及多层级、多模块，如何实现全局目标（如整体能效与时延）的端到端联合优化，是当前研究的难点。
网络波动对卸载效果的影响

无线链路的不稳定性可能导致卸载推理时延不可控，需要构建对网络波动具有鲁棒性的自适应卸载策略与fallback机制。
安全与隐私问题

大规模多源数据向云端集中虽有利于模型训练，但也带来潜在数据泄露风险；联邦学习虽然缓解问题，但在通信开销与模型收敛方面仍存在权衡。
标准化与兼容性

不同厂商和运营商在通感接口、模型分发与更新机制、边缘云架构等方面尚缺乏统一标准，影响规模化部署与跨系统协同。

未来，随着6G网络、边缘计算和人工智能技术的进一步发展，通信感知一体化中的云---边---端协同机制将日趋成熟，云端通信人工智能体将从"辅助角色"演进为网络的核心控制与智能中枢。

七、总结

本文针对通信感知一体化中用户端感知与万物互联场景下的算力压力问题，从系统架构与人工智能方法角度进行了分析。首先阐述了ISAC中用户端在数据采集与本地决策方面的重要作用，指出在万物互联背景下终端算力、能耗与管理复杂度所面临的挑战。随后引入云端通信人工智能体的概念，讨论其在数据集中建模、多任务学习与策略生成中的关键作用，并给出了云---边---端协同架构下终端轻量化推理的整体框架。

在此基础上，文章详细探讨了模型压缩与知识蒸馏、分割计算与推理卸载、任务分级感知、通感联合资源优化、联邦学习以及软硬协同设计等关键技术如何有效降低用户端算力与能耗压力。最后，对当前存在的端到端优化、网络波动、隐私安全和标准化等问题进行了分析，并展望了未来发展方向。

总体而言，通过在云端完成通信人工智能体的集中训练与优化，并构建云---边---端多层级协同的智能框架，是在万物互联时代实现通信感知一体化、同时有效降低用户端资源压力的重要途径，对6G网络的设计与部署具有重要的理论价值和实际意义。