Time-critical control applications typically pose stringent connectivity requirements for communication networks. The imperfections associated with the wireless medium such as packet losses, synchronization errors, and varying delays have a detrimental effect on performance of real-time control, often with safety implications. This paper introduces multi-service edge-intelligence as a new paradigm for realizing time-critical control over wireless. It presents the concept of multi-service edge-intelligence which revolves around tight integration of wireless access, edge-computing and machine learning techniques, in order to provide stability guarantees under wireless imperfections. The paper articulates some of the key system design aspects of multi-service edge-intelligence. It also presents a temporal-adaptive prediction technique to cope with dynamically changing wireless environments. It provides performance results in a robotic teleoperation scenario. Finally, it discusses some open research and design challenges for multi-service edge-intelligence.

In recent years, the exponential proliferation of smart devices with their intelligent applications poses severe challenges on conventional cellular networks. Such challenges can be potentially overcome by integrating communication, computing, caching, and control (i4C) technologies. In this survey, we first give a snapshot of different aspects of the i4C, comprising background, motivation, leading technological enablers, potential applications, and use cases. Next, we describe different models of communication, computing, caching, and control (4C) to lay the foundation of the integration approach. We review current state-of-the-art research efforts related to the i4C, focusing on recent trends of both conventional and artificial intelligence (AI)-based integration approaches. We also highlight the need for intelligence in resources integration. Then, we discuss integration of sensing and communication (ISAC) and classify the integration approaches into various classes. Finally, we propose open challenges and present future research directions for beyond 5G networks, such as 6G.

In this tutorial paper, we look into the evolution and prospect of network architecture and propose a novel conceptual architecture for the 6th generation (6G) networks. The proposed architecture has two key elements, i.e., holistic network virtualization and pervasive artificial intelligence (AI). The holistic network virtualization consists of network slicing and digital twin, from the aspects of service provision and service demand, respectively, to incorporate service-centric and user-centric networking. The pervasive network intelligence integrates AI into future networks from the perspectives of networking for AI and AI for networking, respectively. Building on holistic network virtualization and pervasive network intelligence, the proposed architecture can facilitate three types of interplay, i.e., the interplay between digital twin and network slicing paradigms, between model-driven and data-driven methods for network management, and between virtualization and AI, to maximize the flexibility, scalability, adaptivity, and intelligence for 6G networks. We also identify challenges and open issues related to the proposed architecture. By providing our vision, we aim to inspire further discussions and developments on the potential architecture of 6G.

在该立场论文中，我们讨论将零信任（ZT）原理集成到下一代通信网络（5G/6G）中的关键需求。我们强调了挑战，并介绍了智能零信任体系结构（I-ZTA）作为具有不受信任组件的5G/6G网络中的安全框架的概念。尽管网络虚拟化，软件定义的网络（SDN）和基于服务的体系结构（SBA）是5G网络的关键推动者，但在不信任的环境中运行也已成为网络的关键功能。此外，与大量设备的无缝连通性扩大了信息基础设施的攻击表面。在动态不信任的环境中，网络保证要求超出现有静态安全框架以外的革命性体系结构。据我们所知，这是第一张呈现I-ZTA的建筑概念设计的立场论文，可以在其上开发现代人工智能（AI）算法以在不信任的网络中提供信息安全性。我们将关键的ZT原理作为对网络资产安全状态的实时监视，评估单个访问请求的风险以及使用动态信任算法（称为MED组件）决定访问授权的。为了确保易于集成，设想的体系结构采用了基于SBA的设计，类似于5G网络的3GPP规范，通过利用开放无线电访问网络（O-RAN）体系结构具有适当的实时引擎和网络接口来收集必要机器学习数据。因此，这项工作为设计基于机器学习的组件提供了新的研究方向，这些组件为未来的5G/6G网络有助于I-ZTA。

智能物联网环境（iiote）由可以协作执行半自动的IOT应用的异构装置，其示例包括高度自动化的制造单元或自主交互收获机器。能量效率是这种边缘环境中的关键，因为它们通常基于由无线和电池运行设备组成的基础设施，例如电子拖拉机，无人机，自动引导车辆（AGV）S和机器人。总能源消耗从多种技术技术汲取贡献，使得能够实现边缘计算和通信，分布式学习以及分布式分区和智能合同。本文提供了本技术的最先进的概述，并说明了它们的功能和性能，特别关注资源，延迟，隐私和能源消耗之间的权衡。最后，本文提供了一种在节能IIOTE和路线图中集成这些能力技术的愿景，以解决开放的研究挑战

无线电接入网络（RAN）技术继续见证巨大的增长，开放式运行越来越最近的势头。在O-RAN规范中，RAN智能控制器（RIC）用作自动化主机。本文介绍了对O-RAN堆栈相关的机器学习（ML）的原则，特别是加强学习（RL）。此外，我们审查无线网络的最先进的研究，并将其投入到RAN框架和O-RAN架构的层次结构上。我们在整个开发生命周期中提供ML / RL模型面临的挑战的分类：从系统规范到生产部署（数据采集，模型设计，测试和管理等）。为了解决挑战，我们将一组现有的MLOPS原理整合，当考虑RL代理时，具有独特的特性。本文讨论了系统的生命周期模型开发，测试和验证管道，称为：RLOPS。我们讨论了RLOP的所有基本部分，包括：模型规范，开发和蒸馏，生产环境服务，运营监控，安全/安全和数据工程平台。根据这些原则，我们提出了最佳实践，以实现自动化和可重复的模型开发过程。

随着全球推出第五代（5G）网络，有必要超越5G，并设想6G网络。预计6G网络将具有空间空气地集成网络，高级网络虚拟化和无处不在的智能。本文介绍了一个用于6G网络的人工智能（AI） - 网络切片架构，以实现AI和网络切片的协同作用，从而促进智能网络管理和支持新兴AI服务。首先在网络切片生命周期中讨论基于AI的解决方案，以智能地管理网络切片，即用于切片的AI。然后，研究了网络切片解决方案，通过构建AI实例和执行高效的资源管理来支持Emerging AI服务，即AI的切片。最后，提出了一个案例研究，然后讨论了6G网络中的AI-Native Network SliCing必不可少的开放研究问题。

自从37年和64年前构思了移动通信和人工智能以来，这是一个令人兴奋的旅程。虽然这两个领域独立地演变而来的通信和计算产业，但是快速收敛的5G和深度学习开始显着改变核心通信基础设施，网络管理和垂直应用。本文首先概述了早期移动通信和人工智能的个人路线图，当AI和移动通信开始汇聚时，集中在3G到5G中审查时代。关于电信人工智能，本文进一步详细介绍了移动通信生态系统中人工智能的进展。然后，该文件总结了电信生态系统中AI的分类以及各种国际电信标准化机构指定的进化路径。本文预测了电信人工智能的前瞻性路线图。符合3GPP和ITU-R的时间表5G＆6G，本文进一步探讨了3GPP和奥兰路线之后的网络智能，经验和意图驱动的网络管理和操作，网络AI信令系统，智能中办事处的BSS，智能化由BSS和OSS融合驱动的客户体验管理和政策控制，从SLA到ELA的Evolution，以及垂直智能专用网络。本文的愿景结束了AI将重塑未来B5G或6G景观，我们需要枢转我们的研发，标准化和生态系统，以充分承担前所未有的机会。

Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines. As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things (IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the cutting-edge development in edge XAI structures and the support of sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands of future IoT use cases.

5G建筑和深度学习的融合在无线通信和人工智能领域都获得了许多研究兴趣。这是因为深度学习技术已被确定为构成5G体系结构的5G技术的潜在驱动力。因此，关于5G架构和深度学习的融合进行了广泛的调查。但是，大多数现有的调查论文主要集中于深度学习如何与特定的5G技术融合，因此，不涵盖5G架构的全部范围。尽管最近有一份调查文件似乎很强大，但对该论文的评论表明，它的结构不佳，无法专门涵盖深度学习和5G技术的收敛性。因此，本文概述了关键5G技术和深度学习的融合。讨论了这种融合面临的挑战。此外，还讨论了对未来6G体系结构的简要概述，以及如何与深度学习进行融合。

近年来，物联网设备的数量越来越快，这导致了用于管理，存储，分析和从不同物联网设备的原始数据做出决定的具有挑战性的任务，尤其是对于延时敏感的应用程序。在车辆网络（VANET）环境中，由于常见的拓扑变化，车辆的动态性质使当前的开放研究发出更具挑战性，这可能导致车辆之间断开连接。为此，已经在5G基础设施上计算了云和雾化的背景下提出了许多研究工作。另一方面，有多种研究提案旨在延长车辆之间的连接时间。已经定义了车辆社交网络（VSN）以减少车辆之间的连接时间的负担。本调查纸首先提供了关于雾，云和相关范例，如5G和SDN的必要背景信息和定义。然后，它将读者介绍给车辆社交网络，不同的指标和VSN和在线社交网络之间的主要差异。最后，本调查调查了在展示不同架构的VANET背景下的相关工作，以解决雾计算中的不同问题。此外，它提供了不同方法的分类，并在雾和云的上下文中讨论所需的指标，并将其与车辆社交网络进行比较。与VSN和雾计算领域的新研究挑战和趋势一起讨论了相关相关工程的比较。

Video, as a key driver in the global explosion of digital information, can create tremendous benefits for human society. Governments and enterprises are deploying innumerable cameras for a variety of applications, e.g., law enforcement, emergency management, traffic control, and security surveillance, all facilitated by video analytics (VA). This trend is spurred by the rapid advancement of deep learning (DL), which enables more precise models for object classification, detection, and tracking. Meanwhile, with the proliferation of Internet-connected devices, massive amounts of data are generated daily, overwhelming the cloud. Edge computing, an emerging paradigm that moves workloads and services from the network core to the network edge, has been widely recognized as a promising solution. The resulting new intersection, edge video analytics (EVA), begins to attract widespread attention. Nevertheless, only a few loosely-related surveys exist on this topic. A dedicated venue for collecting and summarizing the latest advances of EVA is highly desired by the community. Besides, the basic concepts of EVA (e.g., definition, architectures, etc.) are ambiguous and neglected by these surveys due to the rapid development of this domain. A thorough clarification is needed to facilitate a consensus on these concepts. To fill in these gaps, we conduct a comprehensive survey of the recent efforts on EVA. In this paper, we first review the fundamentals of edge computing, followed by an overview of VA. The EVA system and its enabling techniques are discussed next. In addition, we introduce prevalent frameworks and datasets to aid future researchers in the development of EVA systems. Finally, we discuss existing challenges and foresee future research directions. We believe this survey will help readers comprehend the relationship between VA and edge computing, and spark new ideas on EVA.

随着物联网（IoT）和5G/6G无线通信的进步，近年来，移动计算的范式已经显着发展，从集中式移动云计算到分布式雾计算和移动边缘计算（MEC）。 MEC将计算密集型任务推向网络的边缘，并将资源尽可能接近端点，以解决有关存储空间，资源优化，计算性能和效率方面的移动设备缺点。与云计算相比，作为分布式和更紧密的基础架构，MEC与其他新兴技术的收敛性，包括元元，6G无线通信，人工智能（AI）和区块链，也解决了网络资源分配的问题，更多的网络负载，更多的网络负载，以及延迟要求。因此，本文研究了用于满足现代应用程序严格要求的计算范例。提供了MEC在移动增强现实（MAR）中的应用程序方案。此外，这项调查提出了基于MEC的元元的动机，并将MEC的应用介绍给了元元。特别强调上述一组技术融合，例如6G具有MEC范式，通过区块链加强MEC等。

使用人工智能（AI）赋予无线网络中数据量的前所未有的数据量激增，为提供无处不在的数据驱动智能服务而开辟了新的视野。通过集中收集数据集和培训模型来实现传统的云彩中心学习（ML）基础的服务。然而，这种传统的训练技术包括两个挑战：（i）由于数据通信增加而导致的高通信和能源成本，（ii）通过允许不受信任的各方利用这些信息来威胁数据隐私。最近，鉴于这些限制，一种新兴的新兴技术，包括联合学习（FL），以使ML带到无线网络的边缘。通过以分布式方式培训全局模型，可以通过FL Server策划的全局模型来提取数据孤岛的好处。 FL利用分散的数据集和参与客户的计算资源，在不影响数据隐私的情况下开发广义ML模型。在本文中，我们介绍了对FL的基本面和能够实现技术的全面调查。此外，提出了一个广泛的研究，详细说明了无线网络中的流体的各种应用，并突出了他们的挑战和局限性。进一步探索了FL的疗效，其新兴的前瞻性超出了第五代（B5G）和第六代（6G）通信系统。本调查的目的是在关键的无线技术中概述了流动的技术，这些技术将作为建立对该主题的坚定了解的基础。最后，我们向未来的研究方向提供前进的道路。

随着数据生成越来越多地在没有连接连接的设备上进行，因此与机器学习（ML）相关的流量将在无线网络中无处不在。许多研究表明，传统的无线协议高效或不可持续以支持ML，这创造了对新的无线通信方法的需求。在这项调查中，我们对最先进的无线方法进行了详尽的审查，这些方法是专门设计用于支持分布式数据集的ML服务的。当前，文献中有两个明确的主题，模拟的无线计算和针对ML优化的数字无线电资源管理。这项调查对这些方法进行了全面的介绍，回顾了最重要的作品，突出了开放问题并讨论了应用程序方案。

Colorsseum是一种开放式和公开可用的大型无线无线测试，可通过虚拟化和软载波形和协议堆栈进行实验研究，在完全可编程的“白盒子”平台上。通过256最先进的软件定义的无线电和巨大的通道仿真器核心，罗马斗兽场几乎可以模拟任何方案，在各种部署和渠道条件下，可以在规模上进行设计，开发和测试解决方案。通过有限脉冲响应滤波器通过高保真FPGA的仿真再现这些罗马孔射频场景。过滤器模拟所需的无线通道的抽头，并将它们应用于无线电节点生成的信号，忠实地模拟现实世界无线环境的条件。在本文中，我们将罗马斗兽场介绍为测试楼，这是第一次向研究界开放。我们描述了罗马斗兽场的建筑及其实验和仿真能力。然后，我们通过示例性用例证明了罗马斗兽场对实验研究的有效性，包括频谱共享和无人空中车辆场景的普遍用途用例，包括普遍的无线技术（例如，蜂窝和Wi-Fi）。斗兽索斗兽场未来更新的路线图总结了这篇论文。

第五代（5G）网络具有加速电源系统过渡到灵活，软焊，数据驱动和智能网格的潜力。凭借对机器学习（ML）/人工智能（AI）功能的不断发展的支持，预计5G网络将启用新颖的以数据为中心的智能电网（SG）服务。在本文中，我们探讨了如何将数据驱动的SG服务与共生关系中的ML/AI-ai-5G网络集成在一起。我们专注于状态估计（SE）作为能源管理系统的关键要素，并专注于两个主要问题。首先，我们以教程的方式介绍了如何将分布式SE与5G核心网络和无线电访问网络体系结构的元素集成在一起的概述。其次，我们介绍并比较了基于以下方面的两种强大的分布式SE方法：i）图形模型和信念传播以及ii）图形神经网络。我们讨论了他们的性能和能力，以考虑到通信延迟，通过5G网络支持接近实时的SE。

审查的目的。这篇评论总结了通信格式和技术在启用多机器人系统中发挥的广泛作用。我们从两个角度了解了这一领域：需要通信功能才能完成任务的机器人应用程序，以及已使更新，更高级的多机器人系统的网络技术。最近的发现。通过这篇综述，我们确定了一项缺乏工作，从整体上解决了机器人及其使用的网络的共同设计和合作的问题。我们还强调了数据驱动和机器学习方法在为多机器人系统发展的通信管道中所扮演的角色。特别是，我们指的是最近与手工设计的通信模式不同的工作，并在这种情况下讨论了“ SIM到真实”差距。概括。我们介绍了机器人算法及其网络系统发展的方式的批判性观点，并为更协同的方法提供了理由。最后，我们还发现了针对研发的四个广泛的开放问题，同时提供了一个以数据为导向的观点来解决其中的一些问题。

通信系统是自主UAV系统设计的关键部分。它必须解决不同的考虑因素，包括UAV的效率，可靠性和移动性。此外，多UAV系统需要通信系统，以帮助在UAV的团队中提供信息共享，任务分配和协作。在本文中，我们审查了在考虑在电力线检查行业的应用程序时支持无人机团队的通信解决方案。我们提供候选无线通信技术的审查{用于支持UAV应用程序中的通信。综述了这些候选技术的性能测量和无人机相关的频道建模。提出了对构建UAV网状网络的当前技术的讨论。然后，我们分析机器人通信中间件，ROS和ROS2的结构，界面和性能。根据我们的审查，提出了通信系统中每层候选解决方案的特征和依赖性。

边缘计算是一项有前途的技术，可以在需要瞬时数据处理的技术领域提供新功能。机器和深度学习等领域的研究人员对其应用程序进行了广泛的边缘和云计算，这主要是由于他们提供的大量计算和存储资源。目前，机器人技术也正在寻求利用这些功能，并且随着5G网络的开发，可以克服该领域的一些现有限制。在这种情况下，重要的是要知道如何利用新兴的边缘体系结构，当今存在哪些类型的边缘体系结构和平台，以及哪些可以并且应该基于每个机器人应用程序使用。一般而言，边缘平台可以以不同的方式实现和使用，尤其是因为有几个提供商提供或多或少提供的一组服务以及一些基本差异。因此，本研究针对那些从事下一代机器人系统开发的人解决了这些讨论，并将有助于理解每个边缘计算体系结构的优势和缺点，以便明智地选择适合每个应用程序的功能。