目前，个人网络领域采用的通信技术多种多样，例如，在智能家居场景中，PIoT在网络中可用Z-Wave、Zigbee、蓝牙、NFC和WLAN各种各样的指责3GPP无线技术，同时，PIoT在网络之外，家中的智能网关需要通过互联网或移动通信网络与云端或手机连接，从而对智能家居进行远程监控和管理，这给个人网络带来了连接复杂、配置繁琐等，还有网络不稳定的隐患，例如，尽最大努力的互联网连接本身是不稳定的 。为了解决这些问题，R18加强研究5G系统用于PIoT的支持，例如，通过当地的研究RAN网关PIoT网络与5G核心之间的连接，研究基于5G系统支持PIoT网络的相关用例及技术指标要求等 。
支撑构件：vivo Mobile Communications Ltd、China Mobile、China Telecom、China Unicom、Convida Wireless、Huawei、Huawei Device、InterDigital、KPN、NOVAMINT、Philips、Qualcomm Incorporated、Sony、Xiaomi
traffic characteristics and performance requirements for AI/ML model transfer in 5GS
在5G系统传输AI/ML基于模型的流量特性和性能要求研究
5G时代，AI将分布在云中、边、管、结束每个链接，云边缘用于协作AI处理的方法，比如，云负责模型训练，然后将生成的模型发送到边缘/终端推理和分析；再比如，受限于终端的计算能力和功耗，终端会向边缘发送数据进行推理，并从边缘执行命令；同时，因为集中训练会给云带来巨大的计算负担，结合数据隐私保护的原因，有些场景不允许将本地数据上传到云中进行训练，还会出现云和本地结合的联邦学习和分布式学习模式 。
这样，AI/ML模型、训练数据将成为一种新的流量类型5G网络传输，因此，需要在中学习5G网络传输的AI/ML模型的流量特征和性能要求 。R18将研究AI/ML模型上传/下载所需费用、时延、可靠性、覆盖、容量和其他网络性能要求，研究拆分类型AI/ML操作、AI/ML模型和数据的分发和共享、联合学习和分布式学习等场景中的流量特征识别和性能要求，等等，以便更好地支持图像识别、语音识别、机器人、智能汽车等AI/ML（机器学习）业务 。
支撑构件：OPPO 、China Mobile、China Telecom、China Unicom、Telstra、Verizon UK Ltd、Qualcomm、LG Electronics、Sony、Huawei、FutureWei、Alibaba、CATT、ZTE、Peking University、BUPT
一个接一个，R18到能源、交通、制造、媒体、医疗垂直领域持续推进 。
这篇文章指的是：SP-210210、SP-210211、SP-210212、SP-210216、SP-190838、SP-200572、SP-201039、SP-200798、SP-200574、SP-200576、SP-200592、SP-191040等3GPP工作项描述
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