Multi-Modal Data-Enhanced Foundation Models for Prediction and Control in Wireless Networks: A Survey

📄 arXiv: 2601.03181v1 📥 PDF

作者: Han Zhang, Mohammad Farzanullah, Mohammad Ghassemi, Akram Bin Sediq, Ali Afana, Melike Erol-Kantarci

分类: cs.NI, cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2026-01-06

备注: 5 figures, 7 tables, IEEE COMST

DOI: 10.1109/COMST.2025.3648785

💡 一句话要点

综述：多模态数据增强的无线网络预测与控制基础模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 基础模型 多模态学习 无线网络 预测与控制 网络管理 人工智能 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有无线网络管理方法难以有效处理复杂的多模态数据，限制了网络性能的优化。
  2. 本文探讨了利用多模态基础模型（FMs）来增强无线网络的预测和控制能力，实现更智能的网络管理。
  3. 该综述分析了无线专用FMs的开发方法和可用数据集，并展望了未来发展方向和挑战。

📝 摘要（中文）

基础模型（FMs）被认为是变革性的突破，正在重塑学术界和工业界人工智能（AI）的未来。将FMs集成到无线网络中，有望开发出能够处理各种网络管理请求和涉及多模态数据的高度复杂无线相关任务的通用AI代理。受这些想法的启发，本文讨论了FMs，特别是多模态FMs在无线网络中的应用。我们重点关注无线网络管理中的两种重要任务类型：预测任务和控制任务。具体而言，我们首先讨论了FMs支持的无线网络中的多模态上下文信息理解。然后，我们解释了FMs如何分别应用于预测和控制任务。在此之后，我们从两个角度介绍了无线专用FMs的开发：可用于开发的数据集和使用的方法。最后，我们总结了FM增强型无线网络所面临的挑战和未来方向。

🔬 方法详解

问题定义：无线网络管理面临着日益增长的复杂性和异构性，传统方法难以有效利用多模态数据（如频谱、位置、流量等）进行精确预测和优化控制。现有方法通常针对特定任务设计，泛化能力差，难以适应动态变化的网络环境。

核心思路：利用基础模型（FMs）强大的表征学习能力和泛化能力，构建能够理解和处理多模态无线网络数据的通用AI代理。通过对大量无线网络数据的预训练，FMs可以学习到丰富的上下文信息，从而支持各种预测和控制任务。

技术框架：该综述主要围绕以下几个方面展开：1) FMs在无线网络中实现多模态上下文信息理解；2) FMs在无线网络预测任务中的应用，例如流量预测、信道状态预测等；3) FMs在无线网络控制任务中的应用，例如资源分配、功率控制等；4) 无线专用FMs的开发，包括数据集和方法论。

关键创新：该综述的关键创新在于强调了多模态基础模型在无线网络管理中的潜力，并系统地阐述了其在预测和控制任务中的应用。与传统方法相比，FMs能够更好地利用多模态数据，实现更智能、更高效的网络管理。

关键设计：该综述并没有提出具体的技术细节，而是侧重于对现有研究的总结和分析。未来的研究可以关注以下几个方面：1) 如何设计更有效的多模态融合方法；2) 如何构建更大规模、更高质量的无线网络数据集；3) 如何将FMs部署到资源受限的无线设备上。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了当前多模态基础模型在无线网络预测与控制中的应用，并指出了未来研究方向，例如：如何利用无线网络特定数据集训练更有效的FMs，以及如何将FMs部署到资源受限的无线设备上。虽然没有提供具体的实验结果，但为后续研究提供了重要的理论指导和实践参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能无线网络管理、自动驾驶、物联网等领域。通过利用多模态数据和基础模型，可以实现更精确的网络预测、更智能的资源分配和更高效的功率控制，从而提高网络性能、降低运营成本，并为用户提供更好的服务体验。未来，FM增强的无线网络有望成为构建智慧城市和实现万物互联的关键基础设施。

📄 摘要（原文）

Foundation models (FMs) are recognized as a transformative breakthrough that has started to reshape the future of artificial intelligence (AI) across both academia and industry. The integration of FMs into wireless networks is expected to enable the development of general-purpose AI agents capable of handling diverse network management requests and highly complex wireless-related tasks involving multi-modal data. Inspired by these ideas, this work discusses the utilization of FMs, especially multi-modal FMs in wireless networks. We focus on two important types of tasks in wireless network management: prediction tasks and control tasks. In particular, we first discuss FMs-enabled multi-modal contextual information understanding in wireless networks. Then, we explain how FMs can be applied to prediction and control tasks, respectively. Following this, we introduce the development of wireless-specific FMs from two perspectives: available datasets for development and the methodologies used. Finally, we conclude with a discussion of the challenges and future directions for FM-enhanced wireless networks.