📘 《AI 時代系列（6）：進階通訊工程——邁向2035年太空星鏈網路時代》
📘 第 6周 🚦 網路會塞車嗎？排隊理論 × 切片 × 資源管理
網路容量與壅塞控制的核心科學
59／150單元： AI 流量預測：壅塞自動化（AI Traffic Prediction & Congestion Automation）
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🎯 單元導讀
前面幾個單元我們已經看到：
• ρ（利用率）決定延遲生死
• Queue 只要出現，就會毀掉 URLLC
• Burst traffic 讓所有排隊公式失效
• 切片要依照 traffic 動態調整
但是——
人類根本不可能在毫秒等級調整網路資源。
所以真正的答案是：
⭐ 讓 AI 自己預測、自己調整、自己避免壅塞。
⭐ 6G = AI-native network，核心是流量預測（Traffic Prediction）。
本單元會教你：
• 為什麼 5G traffic 已經無法用人類管理
• AI 如何提前 50–500ms 預測 traffic burst
• 如何讓 Scheduler 自動調整切片 / PRB / Queue
• 如何透過 AI 避免 ρ → 1 的壅塞地獄
• MEC、UPF、RAN 全靠 AI 才能撐住未來 traffic
一句話：
⭐ AI 是未來 6G 的塞車預言家 + 網管自動駕駛員。
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🧠 一、為什麼未來網路「一定需要 AI 流量預測」？
有三個關鍵原因：
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📌（1）Traffic 變得太複雜
未來 6G 的 traffic 不是 4G 時代那種平穩曲線，而是：
• AI 雲端推論
• AR/VR
• 工廠 URLLC
• 星鏈多波束流量
• 車聯網週期性上報
• IoT 百萬節點同步回傳
• Cloud gaming 突發 upload
• Video 封包 burst / 自相似流量
👉 這些 traffic 沒有規則、沒有平均、沒有可預測性。
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📌（2）人類反應速度太慢
人類：
• 配置切片：秒級
• 調整頻寬：分鐘級
• 觀察壅塞：小時級
6G：
• 延遲 SLA：ms
• RAN 排程：ms
• λ/μ 波動：ms
👉 人類操作速度慢上 1,000–10,000 倍。
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📌（3）壅塞來的速度快到恐怖
Traffic 的真相：
⭐「爆量是瞬間的，壅塞沒有預告。」
⭐「Queue 可以在 10ms 內從 0 → 滿。」
因此，解決方案只有一個：
⭐ AI 預測，AI 反應。
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🧠 二、AI Traffic Prediction 的三大任務
AI 要做的不只是預測，而是整個閉環控制：
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⭐（1）預測 λ（到達率）
AI 會估計：
• 下一個 10ms window
• 下一個 100ms
• 未來 1 秒的 load
類似：
• LSTM / GRU / Transformer
• 時序預測（time-series forecasting）
• Geo-spatial correlation
• UE mobility + load 變動結合
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⭐（2）預測 Burst（突發性）
AI 要知道：
• eMBB 即將爆量
• IoT 將在 12:00 同時上報
• Cloud gaming upload 即將跳高
Burst 是造成壅塞的最大敵人。
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⭐（3）預測 ρ（利用率）與 Queue 長度
AI 會即時計算：
ρ = λ / (kμ)
並預測：
• Queue 是否將在 50ms 內漲滿
• Buffer 是否會出現 tail delay
• URLLC 是否被 eMBB 擠爆
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🧠 三、AI 如何自動避免壅塞？（Congestion Automation）
未來的 6G 網路會像自動駕駛一樣：
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🚥 ① AI 自動切換 Hard / Soft Slicing
當 eMBB 爆量：
• URLLC → 變成 Hard slice
• 強制保留 mini-slot
• 奪回 PRB、Queue、Priority
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🚥 ② AI 自動調整 PRB 分配
PRB（Resource Block）會在毫秒級：
• 從 eMBB 抽走
• 分給 URLLC 或 IoT
• 動態控制 cell load balance
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🚥 ③ AI 控制 Queue 長度（Queue Management）
避免：
• Bufferbloat
• Tail latency
• 大 Queue 造成不確定延遲
AI 會：
• 主動降速（rate control）
• 主動 drop（智能丟棄）
• 主動移流量（offload）
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🚥 ④ AI Control Loop：整張網路自動驅動
完整的 AI 控制迴路：
預測 → 比對 SLA → 調整資源 → 再預測 → 持續調整
未來 6G 核心網會自行運作，不需要人類。
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🧠 四、AI 流量預測技術：工程完整版本
AI 模型會使用：
✔ LSTM / GRU（序列資訊）
✔ Temporal Convolution（短期 burst）
✔ Transformer（長距離依賴）
✔ Graph Neural Network（cell-to-cell 影響）
✔ Mobility Prediction（UE 分布動態）
✔ 多模態模型（位置 + traffic + history）
並且輸入：
• PRB 使用率
• ρ、λ、μ
• Slice SLA
• UE mobility track
• 時間/地點 pattern
• IoT 上報週期
• Edge load
• Cache hit/miss
最後輸出：
• 下一個時間窗的 λ
• 下一個時間窗的 PRB 需求
• 哪個 slice 會爆量
• 哪個 queue 即將滿
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🧠 五、ASCII 圖：AI 控制壅塞像自動駕駛
┌─────────────┐
│ Traffic Data │ ← (λ, μ, PRB, queue, burst)
└──────┬──────┘
↓
┌─────────────────┐
│ AI Prediction │ ← LSTM / Transformer
└──────┬──────────┘
↓
┌─────────────────┐
│ Congestion Avoid │ ← 調 PRB / queue / slicing
└──────┬──────────┘
↓
┌─────────────────┐
│ RAN / Core Run │
└─────────────────┘
此示意圖說明 AI 在無線網路中進行壅塞控制的運作邏輯，就像自動駕駛系統一樣提前預判並主動調整。系統先即時蒐集流量到達率 λ、服務能力 μ、PRB 使用率、佇列長度與 burst 行為等關鍵數據，再透過 LSTM 或 Transformer 等模型預測未來的壅塞風險；一旦預測到系統將接近滿載，AI 便在壅塞真正發生前主動調整 PRB 分配、佇列策略與切片配置，最後將最佳化結果即時套用到 RAN 與 Core 網路中。這種「預測式控制」能避免排隊延遲爆炸，讓網路從被動反應升級為主動駕馭。
⭐ 這就是「AI-native network」。
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🧠 六、模擬題
**1️⃣ 專業題：
AI 流量預測的目的不是提升吞吐，而是？**
📦 答案： 避免壅塞（預測 λ 與 tail delay，防止 ρ→1）
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**2️⃣ 應用題：
以下何者最影響壅塞預測？**
A. UE 電池
B. Burst traffic ✔
C. 調變階數
D. 基地台高度
因為突發流量（burst traffic）會在短時間內使到達率 λ 急遽上升，最容易導致佇列瞬間累積與壅塞爆發，因此是壅塞預測中最關鍵的因素。
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**3️⃣ 情境題：
若預測到 50ms 後 eMBB 會 burst，AI 應該？**
📦 答案： 搶先調 PRB → 增加 URLLC 優先級 → 切硬切片
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🛠 七、實務演練題
1️⃣ 使用 Python 重建 LSTM traffic predictor
2️⃣ 模擬 burst traffic 對 queue 長度的影響
3️⃣ 設計一個「預測 λ → 自動調切片」策略
4️⃣ 模擬 load balance：AI 何時需要 handover user
5️⃣ 計算 tail latency 降低比例（AI vs. non-AI）
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✅ 八、小結：AI 才是未來 6G 的網路司機
✔ Traffic 太複雜，人類無法管理
✔ AI 為 6G 提供「毫秒級預測」
✔ 能預測 λ、burst、ρ、queue、PRB
✔ 能自動調整 slicing / PRB / Queue
✔ 是 URLLC、車聯網、AI Traffic 的必要條件
✔ 是 6G 走向「自動化網路」的靈魂
一句話：
⭐ **6G 要避免壅塞，唯一方法是：
讓 AI 在 50–500ms 之前就預言未來。**
