0. 引言

6G网络作为下一代移动通信技术的核心，将大幅提升网络的性能和能力，尤其是在智能化和低延迟需求方面。移动边缘计算（MEC）和人工智能（AI）的融合架构被视为应对这些挑战的关键技术。MEC通过将计算任务从核心网络转移到边缘服务器，降低了数据传输延迟，并提高了网络响应速度，特别适用于自动驾驶、智能医疗等应用场景。同时，AI的加入能够使网络更智能化，优化资源管理和决策过程。

1. 6G网络中的移动边缘计算

1.1 移动边缘计算的基本概念

移动边缘计算（MEC）这项技术可将计算、存储、网络功能下沉至网络边缘地带，不同于传统集中式计算模式，MEC把计算资源布置在离用户更近之处，能明显削减数据传输的时间，提升网络反应速度，6G网络中MEC的应用集中于实时数据处理、低延迟服务与本地化数据分析等领域。

在6G网络环境里，MEC 能给予用户更为高效的服务，尤其是在对延迟要求较低的应用情形中，诸如自动行驶、智能制造业、虚拟现实技术等，MEC可显著降低核心网络的负荷，提升网络资源的运用效率。

1.2 MEC的优势与挑战

MEC作为6G网络关键构成，展现出如下若干明显优势：

①低延迟：把计算资源布置到网络边缘，数据无需进行远距离的传送，可明显削减通信延迟，达成实时的要求。

②带宽优化：MEC具备处理海量数据流量的能力，把计算任务分配至边缘服务器，降低了核心网络的压力，提升了带宽利用效能。

③节能：借助边缘计算，能削减数据传输进程里的能耗，提升网络的综合能效。

然而，MEC部署存在若干挑战：

①资源分配问题：怎样对边缘节点的计算、存储和网络资源进行合理分配，以适应多样应用需求，依旧是个棘手难题。

②安全性问题：边缘计算分布式架构使网络攻击潜在风险上升，保障边缘计算安全是关键难题。

③标准化问题：MEC标准未达成统一，不同厂商和网络运营商在技术兼容性方面的问题亟须处理。

2. 6G网络中AI技术的关键技术

2.1 人工智能算法的优化

在6G网络环境下，鉴于用户数大幅增加以及数据流量不断攀升，常规人工智能（AI）算法面临实时性与精度的双重难题，常规算法常依托中心化计算体系，这会造成数据传输滞后以及计算效能降低，尤其是处于需要迅速响应的应用情形里，像无人驾驶、智能生产、智慧医疗等，优化AI算法是提高6G网络效率的核心。

6G网络需应用深度学习、强化学习等算法，需要算法能够应对复杂且多变的网络条件，基于边缘计算（MEC）架构，AI算法可在贴近数据源的地方实施加速推理，进而显著降低数据传输时长与计算资源的耗费，借助量化与剪枝手段对深度神经网络模型加以优化，以实现其在边缘设备上的高效运转。

2.2 数据处理与分析

显著体现6G网络特性的是大规模数据的产生与流通，从用户制造的数据到设备间信息交互，数据量既大又复杂，对这些巨量数据进行高效处理与分析，6G网络中AI技术的一项关键工作，特别是机器学习与数据挖掘手段，可助力网络从大量实时数据里挖掘有价值信息，还能为运营商给予决策方面的支撑。

借助大数据剖析，AI能够辨认出数据流当中的样式、趋向以及潜在的阻碍或问题，借助深度神经网络算法，AI 可对网络流量开展分析，预判网络拥塞状况，为流量管控与资源调配提供支撑，AI能借助智能的数据分类与聚类手段，从大量数据里提炼关键内容，协助网络运营商精确地进行需求预判、故障定位及优化操作^[1]。

2.3 智能化网络管理

6G网络管理中AI的应用是实现自动化与智能化运维的核心要素，伴随网络规模拓展与复杂度提升，传统手动管理模式已无法达到实时与精准的要求，AI可凭借自主学习与智能判定，自动实施网络设定、故障监测、流量管控等任务，进而增强网络管理的效能与稳定性。

借助MEC，AI可对网络状态进行实时剖析，依照数据流、带宽要求和设备负荷等要素，自动对网络配置做出调整，保障网络资源得以高效利用，网络异常发生之际，自动开展故障排查，快速找出问题所在并给出应对方案，防止人工介入造成的延迟，AI可凭借预测算法，预估网络后续的负载与需求，预先开展网络资源的分配工作，保证网络服务达到应有质量。

2.4 多层次智能决策

6G网络的复杂特性促使AI而非仅在单一层面进行智能决策，依靠多维度的智能合作，达成整体最优，网络的各层级，如接入层级、边缘计算层级和核心网络层级，均面临着独特的任务与挑战，AI要对这些层次开展无缝协调与合作。

AI可对用户接入及资源分配开展智能调度，保障用户接入质量与网络运行效率，处于边缘计算范畴，AI按照实时数据处理的需求对资源进行调度，对计算任务的分派加以优化，借推理加速增强数据处理效能，在核心网络层面，AI可实施宏观的流量调控、带宽改良与网络拓扑的调整，让全网资源配置达到最优^[2]。

3.6G网络里移动边缘计算与AI融合架构的拓展

3.1 跨层次协同优化

6G网络中MEC与AI相融合的架构需对多个层次实施协同优化，接入层、边缘计算层和核心网络层需达成无间协作与资源互通，保障系统高效运转，边缘计算与AI要在不同网络层级间对计算任务、存储资源和网络带宽开展灵活调配与优化，以适应复杂网络状况与动态变化的应用要求，跨层级协同优化可提升整体网络效能、削减延迟，同时减少资源的无谓消耗。

3.2 安全性与隐私保护

伴随数据量急剧增加，6G网络里的数据安全与隐私保护事宜愈发关键，MEC与AI融合的架构里，数据的传输和处理常涉及大量用户敏感信息，让系统面临更多安全方面的难题，为保证用户隐私得以维护，MEC和AI系统需配备高效加密算法与隐私防护措施，实施数据加密与匿名化操作，保证处理期间数据不会外泄，是维护系统安全和保护用户隐私的根本。

3.3 标准化与互操作性

要达成MEC和AI融合架构在全球的有效部署目标，迫切需要确立统一的技术准则与协定，因各地区与运营商的技术框架和标准存在差别，让不同厂商的设备、系统和网络实现互操作性成了一大难题，构建通用的MEC与AI融合架构准则，可提高网络运营商和设备制造商的协作效能，促进技术的推广与互操作性^[3]。

结论

6G网络中的MEC与AI融合架构具有重要的技术优势，能够显著提升网络性能和智能化水平。通过在网络边缘部署计算资源，MEC能够降低数据传输延迟，满足实时性要求，而AI技术则能为网络提供智能决策和自动化管理支持。尽管MEC与AI融合架构为6G网络带来了诸多优势，但在实际部署中仍面临诸如资源分配、安全性、隐私保护和标准化等挑战。未来，随着技术的不断进步，MEC与AI的融合架构将在6G网络中发挥越来越重要的作用，为各种智能应用提供强大的支持。

参考文献

[1]虎敏,杨军. 移动边缘计算融合区块链的技术与应用综述[J/OL].计算机工程与应用,1-20[2025-08-23].https://link.cnki.net/urlid/11.2127.TP.20250519.1358.006.

[2]刘春林,秦进. 面向5G网络的移动边缘计算节点部署算法设计[J].计算机仿真,2022,39(12):436-439+473.

[3]王浩. 基于移动边缘计算的低时延5G网络研究[J].湖南邮电职业技术学院学报,2022,21(03):13-15+24.

作者简介：房玉超(1995年-)，性别:男，籍贯：辽宁建平人，民族：汉族，学历：硕士研究生，职称：助教，研究方向：边缘计算

本文系辽宁省教育厅项目，项目名称：移动边缘计算卸载策略的研究，项目编号：JYTMS20230979