数据来源：Defining AI native: A key enabler for advanced intelligent telecom networks 四大维度相互依存，全域智能提供了 AI 无处不在的执行载体，分布式数据基础设施提供了 AI 运转的条件，零触达自动化确保了这一复杂体系在无人干预下可持续运行，AIaaS 则将上述能力的价值边界从网络内部延伸至外部生态。四者共同定义了 AI 原生架构的本质，不是“网络AI”，而是“网络即 AI”。 3.2.3. AI 原生空口是用神经网络替代数学模型 空口是用户设备与基站之间进行无线信号交互的技术协议集合，涵盖负责信号调制、编码、发射与接收的物理层，和负责信道分配与调度的媒体访问控制层。在5G 及此前历代系统中，空口的信道估计、符号检测、波束管理、信道状态信息反馈每一个处理模块均基于严密的数学模型和确定性算法设计，每个模块独立建模、独立优化。 AI 原生空口（AI-Native Air Interface）将训练好的机器学习模型直接嵌入物理层信号处理链路，替换原有的数学模型。AI 原生接口可提高系统性能。在接收端，神经网络可以同时完成信道估计与符号检测，而无需将二者分解为独立的两步。AI 原生空口受数据驱动。当发射端与接收端均部署神经网络形成自动编码器结构时，系统可以对调制、编码与波形进行端到端联合学习，无需人工预设信号格式就能够从海量实测信道数据中自动发现人类数学建模可能遗漏的最优信号表征。
