1、1/49目录1愿景.22需求.33架构.63.1 架构设计原则.63.2 系统架构.84.关键技术.134.1 分布式组网技术.134.2 网络可编程技术.154.3 服务化.174.4 灵活频域编排.214.5 非栈式用户面.234.6 数据服务.254.7 算网融合.294.8 内生可信.334.9 广义 QoS.354.10 智能内生.395总结与展望.456.参考文献.467.缩略语.478.白皮书贡献单位.482/491愿景愿景随着信息和通信技术的发展，6G 预计将支持丰富和身临其境的体验，增强无处不在的覆盖范围，并实现新形式的协作。此外，与6G 预计将支持更多新的应用场景，同时提供

2、增强的新功能。ITU-R 建议了面向 IMT-2030 的增强能力，以及支持 IMT-2030的扩展使用场景的新能力。可以分为两类能力指标，第一类是 5G 已有能力指标的增强，第二类是面向 6G 新增的能力指标。AI 能力:人工智能原生 6G 网络，也就是在设计架构时就要考虑AI。AI 能力赋能整个网络，包括接入网、核心网和终端。进一步地6G 网络智能内生赋能于每个网络功能以及整个网络，实现网络服务、业务、功能的自主、智能运行，真正成为端到端的高水平自治网络，以及成为赋能千行百业普惠智能的纽带和基石。通感融合能力：6G 网络将新增感知能力以支持通感一体场景，通感融合即可充分利用移动通信网络泛在

3、优势，提升通信能力的同时，赋能网络高精度感知能力，高效助力万物智联。同时引入 AI 技术和数据服务技术进一步增强 6G 网络的态势感知能力。数据服务能力：智能化应用场景的增多和通感融合的深度，网络中存在海量、异质的数据，迫切需要在架构中引入数据服务功能。且数据服务的位置也发生了变化，从集中式的数据服务向分布式数据服务演进，即需要在更接近数据源的位置进行实时数据处理以提供快速响应方式。同时 AI 原生 6G 网络，网络也需要大量的数据进行模型训练。所以，6G 网络能够为网络内部和网络外部提供安全、高效的3/49数据服务，以提升数据的流动效率和用户体验。泛在计算能力：目前，中心化的云计算已无法满足

4、部分低时延、大带宽和实时性业务场景如沉浸式云 XR、自动驾驶等业务场景的需求，这就需要通过分布式的算力部署来满足多样性的计算需求，最终提供泛在计算能力以适配泛在智能应用需求和多样化数据服务需求。泛在连接能力：为了满足多样化场景的业务需求，6G 网络需要提供广域的连接能力，可以满足天、地、空、海等多种异构接入场景和网络性能需求。6G 网络通过支持泛在连接能力以保持不同地点之间的用户体验一致性，并解决连接、覆盖、容量、数据速率和终端移动性方面的挑战。2需求需求在 5G 中，通过虚拟化和容器化技术实现了软件和硬件的分离，再加上服务化架构的引入，使得网络具备了一定的灵活性和扩展性，但是受限于 5G 架

5、构的限制，仍然有一些问题需要解决。集中式组网模式集中式组网模式：现有 5G 网络是集中式组网模式，难以灵活满足未来应用在部署位置和个性化通信保障能力的需求；一旦出现单点故障，将会影响整个网络。用户需求粗放管理用户需求粗放管理：比如当前 5G 网络采用切片将网络做简单分类，且不同切片之间的架构、逻辑功能划分仍是相对统一的，无法更好的适配 6G 多场景需求。4/49 网络功能下沉力度不够网络功能下沉力度不够：5G 网络通过下沉用户面功能和建立专网等模式为部分 ToC 和 ToB 业务提供本地数据服务。但是仍是集中式管理和调度无法满足更多行业应用需求，且专网之间缺乏互联互通，资源难以灵活变更。算力网

6、络与移动通信网络各自发展算力网络与移动通信网络各自发展：目前算力网络与移动通信网络是分离的、各司其职，算力资源的提供需要算力网络与移动通信网络之间的协作。中心化的云计算已无法满足部分低时延、大带宽和实时性业务场景如沉浸式云 XR、自动驾驶等业务场景的需求。烟囱式数据服务烟囱式数据服务：数据服务是烟囱式的使得数据质量和使用效率不高，成为是数据采集和共享的主要瓶颈，且不同代际的通信网络存储的数据、接口和数据管理协议是不同的。网络智能外挂式网络智能外挂式、耦合强耦合强：5G 的网络智能化功能总体属于外挂式设计，例如在网络内部或外部以独立功能实体的方式存在，向外提供完整的 AI 功能，AI 要素间的耦

7、合性较大。网络 AI 应用场景碎片化，烟囱式研发。为了满足 6G 多场景差异化需求，需要 6G 网络进行革新。网络灵活性强网络灵活性强：全息通信、沉浸式 XR、感官互联、车联网、自动驾驶等新应用场景对时延、可靠性、吞吐量等性能指标有差异化要求，同时对网络的服务能力也有着差异化要求，因此，6G 网络需要具备灵活可扩展能力快速响应不同需求。5/49 服务化理念更加深入服务化理念更加深入：整个网络需要更深度的服务化，即从增强目前核心网控制面的服务化扩展至用户面服务化，再延伸至 RAN 的服务化，最终拓展至 UE 服务化，实现整个网络的端到端服务化和全服务化。分布式分布式：云游戏、沉浸式 XR 等场景

8、存在大带宽低时延接入服务的临时需求；全息通信、车联网等场景不仅需要网络提供大带宽超低时延，还需要数据服务、AI 服务、计算服务等能力；越来越多的应用，比如联邦学习等，需要考虑数据来源、算力资源、时延等需求，不但需要考虑算法模型的部署位置，也要考虑动态配置相应的网络功能和网络资源。以上这些需求迫使网络从传统的集中式模式向灵活端到端分布式模式演进，以提供泛在连接能力、就近网络服务、数据服务、AI服务、计算服务等能力，提供实时/准实时的业务质量感知、保障和管理能力，满足不同用户需求。多要素按需智能编排多要素按需智能编排：全息通信、沉浸式 XR、感官互联、车联网、自动驾驶等新应用场景对网络提出了更多的

9、服务要求，要求 6G 网络除了提供连接服务外，还需要提供感知服务、智能服务、数据服务、算力服务等需求，因此 6G 网络需要根据用户需求，跨层多要素按需智能编排，为用户提供服务。端边网云协同端边网云协同：对于算力服务，6G 网络构建“云、网、边、端、业”一体化的分布式多级计算协同是必然趋势，云侧负责大体量复杂的计算和算法训练，边缘侧负责敏捷接入和简单本6/49地计算，终端侧负责感知交互的泛在计算模式。随着业务、数据和 AI 向分布式发展，也需要云、边、端算力实现高效协同的分布式算力网络。数据协同和数据共享数据协同和数据共享：对于数据服务，基于数据天然分布特性，需要有统一的数据服务框架对数据服务的

10、生命周期管理和调度，提升数据服务效率。以用户需求为目的，从全局视图出发，对数据源选择，网元功能设定，网络拓扑设计等各类数据服务单元进行有序的安排和组织，并联合边缘数据服务做出实时分析，最终生成能够满足要求的服务。内生智能内生智能：算力和数据资源无处不在，在靠近数据源的位置整合网络和终端的算力实现智能能力并提供智能服务，可以提高处理效率、降低数据传输成本、降低时延、保护数据隐私、实现绿色低碳。3架构架构3.1 架构设计原则架构设计原则架构设计需要从整体出发，结合 ITU-R 提出的关键能力指标，设计满足面向 6G 新场景，新技术的统一架构，同时考虑 5G 网络向 6G的持续演进，需要重点依据以下

11、设计原则：至简6G 网络是融合的空天地一体化网络，随着网络接入规模不断增大和网络需求的多样化，通过架构至简、协议至简，实现高效数据传7/49输、按需网络功能部署，提供更加轻盈灵活的闭环网络，有效降低网络能耗和规模冗余。融合6G 网络将突破传统单维的通信传输服务，融合感知、数据等能力，实现多维度的对内对外信息服务，充分利用网络资源平台优势，为全信息化的发展提供全生命周期的服务。柔性6G 深入网络架构全服务化/可编程化，使得软硬资源充分解耦，灵活调配，有助于增加网络柔性，降低网络升级换代成本，为各种新兴应用场景、垂直行业提供“即插即用”式的底座网络接口。内生6G 网络体系架构需要融合智能内生、算力

12、内生、安全内生的能力，实现网络无所不达，算力无处不在，智能无所不及，并渗透到各领域、各网络、各单元的全生命周期，使 6G 网络架构天然支持超越连接、AI 驱动的新范式。开放6G 网络应作为使能业务的开放性平台，连接网络内部能力和外部需求，构建良好的互通能力和开放能力，支持所有可以和网络有交互能力的个人和企业，充分利用网络资源优势为行业信息化的发展提供更具价值的助力。8/493.2 系统架构系统架构根据设计原则，提出 6G 网络架构，包括网络资源和基础设施层、网络功能层、服务与能力开放层、管理编排、内生赋能。图 3-1 6G 网络架构网络资源和基础设施层网络资源和基础设施层为网络功能层的功能生成

13、提供相应基础设施和多维资源，涵盖泛在的无线、计算、存储、网络等多维资源，包括统一虚拟化的虚拟资源、可抽象的物理资源和专用的高性能硬件资源，是整个网络的运行基础，并由上层相应的网络功能进行管理。6G 是通感一体化网络，为上层网络功能服务提供感知数据信息采集能力，为 AI 应用提供大数据支撑。网络功能层网络功能层基于下层的基础设施层提供的泛在基础设施，将动态分布式的资源互联，通过对多维资源的统一协同调度，为上层的服务与能力开放层所需的服务或能力提供通感算智数安等网络功能，支持不同网络系统中用户所需的拆分、组合或扩展的原子化功能。9/49网络功能层体现为由不同面的多个网元以全服务化方式，通过对基础设

14、施层提供的多维资源的灵活组合和调度，满足不同行业应用碎片化、多样化、复杂化的网络需求。同时，向服务和能力开放层提供按需智简可信的功能和服务，使传统的“应用适配网络”转变为“应用定义网络”。通过内生赋能不断引进和吸纳先进技术成为网络内生的进化基因，不断地往更高级阶段演进，使网络功能能够以智简平台的方式支撑新的行业和应用的爆发式增长，推动经济社会数字化、网络化、智能化转型升级。数据面数据面负责全网所有数据的采集、处理、分析和服务等数据管理功能。在“万物智联，数字孪生”的需求驱动下，提高数据服务性能、降低数据传输对带宽的开销，对全网数据进行统一协同管理，支持 6G 面向全网提供安全共享的可信数据服务

15、，以及对数据智能处理和分析创造出更多价值。同时为网络内部和网络外部提供安全、高效的数据服务，以提升数据的流动效率和用户体验。控制面控制面是一个增强的功能面。6G 网络架构将从仅支持传统的连接服务，还新增智能、算力、安全等能力相关的控制服务，实现从移动通信向移动信息服务的重大转变。控制面也将从单一的连接服务控制向多个业务维度的通感算智数控制扩展，支持星地融合的统一至简接入，助力智能/安全/算力等内生能力与新型架构的深度融合，基于内生赋能赋予的内生能力实现网络的柔性智能安全的控制。10/49用户面用户面是一个增强的功能面。用户面作为网体系架构中唯一提供用户数据流量处理和转发功能的面，是实现用户业务

16、极致体验的核心，是实现以“用户”为中心的窗口。用户面通过扩展支持多维度新业务的数据转发和传输，满足 6G 通信、感知、算力、智能、数据、安全的融合网络的传输类诉求；端到端全服务化趋势下，用户面服务化将通过场景驱动“按单点菜”，激活网络的应用方式，结合 RAN 服务化可同时带来接入网和核心网用户面功能拆分重组进行优化的可能；面向多样化业务规则的需求，用户面通过跨层跨域的可编程能力，支持新协议或功能的快速部署和技术创新；面向新型业务如智能车联网、高精度工控作业、全息通信等，用户面需要提供超大带宽、有界时延、低抖动、高可靠以及高精度的时间同步等特性；为了实现高性能转发和网络自治的互联互通，用户面需要

17、增强或引入新的传输协议。服务与能力开放层服务与能力开放层对下层的网络功能进行提取、封装和组合，为网络内部业务或外部应用按需提供可以开放的能力或服务，涵盖连接以及数据、计算、智能和编排管理等多种能力或服务，是网络即服务的外在体现。服务与能力开放层北向与应用层互通、南向与能力和服务连接，支持网络能力的安全开放，并提供可调用的、友好的、丰富的原子能力 API 接口。根据不同场景业务需求，面向泛在用户提供按需的网络服务，提高用户体验效果。同时，与其它层/面进行交互，收集和封装其它层/面可开放的服务能力。11/49内生赋能内生赋能在网络内部实现内生能力全生命周期管理和内生能力多要素的按需调度，打造内生的

18、多维能力，赋予网络内生能力的智能、算力、安全等网络功能，作为 6G 网络的基础依托，构建随需取用、灵活高效的内生能力资源池。基于内生赋能，6G 网络可以不需要外界干预，对内利用内生能力自主优化网络性能，实现网络自治；对外赋予各行业应用更多新服务的支持，提升用户体验。内生赋能目前具备的能力有智能、算力、安全，随着新型业务场景和垂直行业的出现，内生赋能所具备的能力也将会在不断的扩展中。内生安全内生安全6G 新应用场景、新关键技术的引入带来了新的安全问题。6G 网络安全能力应融合网络体系架构中，安全内生赋能以安全内生为导向，以分布式可信为基础，打破传统安全边界，部署数据安全隐私保护技术，能够为 6G

19、 网络系统的各个功能和资源提供内生安全的感知、防御和预防功能，使得安全能力可以按需定制随需取用，对内保障网络和用户安全，对外实现安全能力的开放。最终，6G 网络体系架构赋能 面形成自动免疫、信任共识、协同弹性、智能高效的安全体系，实现整个网络多应用并行的高可靠高安全的有效运行。内生内生 AI人工智能将成为网络高效能发展的第一内生驱动力。6G 网络智能在网络功能、架构、协议、流程等方面，将 AI 的算力、数据、算法等要素需求进行深度融合设计，实现网络层级 AI 数据、算法、算12/49力等资源要素随需编排流转，AI 训练/推理更实时高效；AI 场景的智能识别和用例智能生成，通过 AI 提升网络性

20、能、效率，实现网络的高水平自治。通过网络的智能原生能力，达到业务智能和服务智能，真正成为端到端的高水平自治网络，以及成为赋能千行百业普惠智能的纽带和基石。内生算力内生算力由于新型用户、技术、应用、场景的出现带来了数据量指数级的增长，各行各业对算力和网络提出了更为迫切的需要。6G 网络将与算力网络深度融合，在架构中内置算力能力，一方面对内使移动通信网自身可以高效的利用算力资源，构建算力内生的增强型网络架构；另一方面对外可以通过移动通信网为外部行业应用提供算力服务，赋能千行百业的多样化应用需求。通过统一的内生赋能渗透算力服务能力，为其它层/面等提供算力服务。编排管理编排管理编排管理在 6G 被赋予

21、新的涵义与能力，以匹配 6G 全场景网络按需服务的管理要求。通过对用户意图、业务需求的智能感知，实现跨多业务、多领域、全生命周期的智能协同编排和意图策略动态调度，实现异构环境下业务质量的闭环保证。通过对全域异构资源的深度感知和智能管理，构建全景知识空间，多维度、统一编排网络资源、网络功能和网络服务能力，完成感知、分析、决策和评估的闭环智能管控，实现网络能力的随选和均衡应用，支持星地融合的一体化按需编管，最大化资源利用率。“智能内生”极大地扩展了编排管理的管理边13/49界，通过建立全域网络复杂场景下的智能化异常检测与自愈机制，以及深度融合数字孪生网络，以虚控实，实现网络“规-建-优”的自动闭环

22、控制，增强网络鲁棒性。同时，编排管理面支持深度融合数字孪生网络，以虚控实以实现持续对物理网络的最优化状态寻优和仿真验证。4.关键技术关键技术4.1 分布式组网技术分布式组网技术当前的 4G/5G 网络大都采用集中式建设模式，虽然为了满足应用需求，在用户附近部署用户面功能实现数据的本地卸载。但是随着6G 新场景的出现，发现仅仅下沉用户面功能无法满足用户多样化的需求，更多的行业应用需要网络的控制面，甚至包括管理面，也能够下沉到用户附近，即希望网络能够支持分布式部署实现业务的就近处理。随着通感融合场景和 AI 与通信融合场景的出现，希望网络能够就近处理海量数据和复杂计算。另外，随着各类多样终端的出现

23、和增加，集中式模式的布网方式一旦出现单局点故障就可能造成很多终端无法访问业务。以上这些出现，促进网络从现在的按需用户面下沉到灵活端到端分布式模式改变。为了更好支持不同需求的分布式，则 6G 网络将会出现大量边缘分布式网络、专网、园区网等网共存、互联互通的场景。为了更好将这些网实现灵活的互联互通和互信发现，那么 6G 网络的组网方式将是集中+分布式的模型，由中心节点和多个差异化的、定制化的分布14/49式网络节点组成，其中，每个分布式网络节点具备独立运行的能力，包括流程的闭环处理和独立提供服务，也具备自治能力包括自我管理、自我优化等能力。6G 网络架构中的中心节点、分布式网络节点可以独立提供服务

24、，网络节点之间按需互联互通和智能协同，从而满足6G 泛在连接场景需求和提升 6G 网络的覆盖能力，最终为用户提供无处不在、随时随地的互联网业务和定制化业务服务。图 4-2 分布式网络组网图由于用户需求的不确定性和突发性，以及用户位置的随机变化性，则需要分布式网络之间、分布式网络与中心节点协同服务，通过互联、协同，为客户、用户提供差异化和一致性的业务服务。在网络部署时，会综合考虑多重因素，比如成本、平均用户数等，会出现不能在某个特殊的时间段不能满足突然激增的用户需求，比如体育赛事、大型演出等这样的活动场景；另外，还有当用户的位置发生变化时，在新的位置可能存在当前位置部署的分布式网络节点无法15/

25、49满足用户业务需求，可能就无法保证业务连续性和保障用户业务体验；以上这些情况就需要分布式网络节点之间协同工作，实现网络资源最大化利用、节省成本，以及提供一致性的网络体验。对于未来，UE 的能力（具备的和对网络的需求）也越来越丰富，比如 UE 不单单是一个 toC 用户，此时可能需要网络不但提供“连接”服务，也需要提供算力服务、AI 服务等新的服务需求；同时，对于UE 不单单是一个消费者，同时也是服务的提供者，比如对外提供数据服务能力、智能相关能力（提供算法、模型等）；结合上述这些情况，就需要考虑 UE 的能力和网络能力，以期做到二者精准匹配，实现“精准”按需服务。4.2 网络可编程技术网络可

26、编程技术网络可编程技术可以基于不同的业务需求灵活编排网络设备可编译的指令，能够制定和改变控制平面和用户平面的逻辑算法。通过网络可编程技术将打破传统网络设备、操作系统和网络应用三部分紧耦合的黑盒式架构，为网络带来更多的开放能力，将为 6G 和未来网络带来新的范式。基于软件定义网络 SDN 的 5G 核心网架构将网络的控制功能与转发功能分离，通过控制面对用户数据的匹配转发规则进行编程，引入控制面可编程技术，使移动网络初具可编程雏形。面向 6G 通信、感知、算力、智能、数据、安全等多样化规则的需求，当前网络中的可编程能力已不能满足业务需求。为满足多样化业务数据传输需求，16/49提高网络的可扩展性和

27、可伸缩性，6G 应引入用户面可编程网络技术，实现控制面和用户面全网络的可编程。图 4-3 5G 至 6G 可编程能力演进SRv6 是 6G 用户面编程的潜在关键技术，SRv6 在已有的网络基础上演进式扩展，通过在路径起点向报文插入转发规则指令指导报文转发，具备更强大的网络编程能力。6G 用户面可考虑使用 SRv6 或SRv6 演进技术来替代传统 GTP 协议栈，利用 SRv6 的三层可编程空间灵活定义用户面，实现用户面路径可编程、行为可编程和数据可编程，以更好的满足不同的网络需求。同时基于 SRv6 的用户面协议栈可实现用户至数据中心的 Native IP 端到端通道拉通，简化网络层级，使网络

28、变得更加简单、可控和灵活。与协议无关交换的可编程报文处理器 P4 具有更强更灵活的编程能力，其通过定义报文头部格式、解析器、匹配动作表和控制程序来实现对设备报文处理的编程。6G 用户面使用 P4 设备，可基于业务需求灵活定义用户面算法，实现协议无关的可编程用户面，极大的提升了用户面的灵活性和可操作性，为 6G 新型业务的添加和演进提供便17/49利可行的解决方案。面向 6G 的新需求，网络可编程技术可为移动网络提供更加绿色和灵活的升级演进方式，使网络能够敏捷响应及快速支撑新型多变的业务需求，实现业务快速开通和动态调整。4.3 服务化服务化移动通信网络从 4G 升级到 5G，相比于空口的变化，核

29、心网的变化尤为明显。5G 核心网革命性地将服务化架构作为网络架构的基础，实现了网络功能的可独立扩容、独立演进、按需部署，并在控制面与用户面分离基础上进行了深入优化；同时，一直在持续推动服务化功能与框架的增强与优化。6G 时代的“虚实同感、万物智联”，引入了许多新的业务需求、应用场景和关键技术等，在以“覆盖立体化”满足不同场景间的无缝切换和业务连续性的基础上，业务与应用的需求将更加多样化，不但交互形式与内容将会多样化，而且业务趋向定制化和个性化，此外通信、计算与感知一体化以进一步丰富服务类型和业务场景。所以，5G 核心网的控制面依托服务化架构已基本具备灵活的场景适应能力，但是受制于用户面服务化、

30、RAN 服务化、UE 服务化的发展，当前网络还无法提供端到端的全场景适应能力。因此，仅仅是核心网服务化已不能满足 6G 全场景适应能力的需求，整个网络需要更深度的服务化，即从目前核心网控制面的服务化扩展至用户面服务化，再延伸至 RAN 的服务化，最终拓展至 UE 服务化，实现整个网络的端到端服务化和全服务化。18/494.3.1 用户面服务化用户面服务化5G 核心网仅仅是控制面服务化，用户面还未做到服务化，R18UPF 支持 event exposure 服务是用户面服务化的重要开端。遵循现有的控制转发的分离设计原则，在现有的 UPF 基础上实现服务化增强，将服务化的范围由核心网的控制面向用户

31、面发展，包括与控制面和无线交互接口的服务化。用户面服务化后，将取消与核心网、RAN 之间通信的 N4 和 N3接口，以及用户面与用户面之间的 N9 接口，将完全采用服务化的接口进行交互。传统通信协议均是遵循从 OSI 分层协议设计理念。每个分层都接收由它下一层提供的特定服务，并且负责为自己的上一层提供特定的服务。上下层之间进行交互时遵循“接口”约定，同一层之间进行交互时遵循“协议”约定。因此，用户面可借助微服务治理(ServerMesh)，批处理(Volcano)、微服务技术栈异构等，通过服务化重构为多个用户面服务，提供更动态的锚点设置，更多维的业务处理能力，为用户提供网络个性化定制和优化的服

32、务运行环境。图 4-6 用户面服务化19/494.3.2 RAN 服务化服务化在传统通信模型中，基站与核心网控制面网络功能 AMF 是使用预先建立的点对点 N2 信令接口相互通信，与核心网用户面网络功能UPF 是使用预先建立的点对点 N3 数据接口相互通信。每当有新功能引入时，都需要对现有网络功能进行增强，并且需要在新功能和与之通信的现有网络功能之间定义新的点对点接口。随着 5G 核心网革命性的引入服务化架构，以及伴随着服务化架构的扩展与演进，服务化架构将不仅限于核心网本身，而是向核心网与 gNB CU-CP 之间的 N2 接口扩展。在这一阶段，gNB-CU-CP 整体将作为一个 RAN 控制

33、面服务，与核心网控制面服务进行交互；gNB-CU-UP 整体将作为一个 RAN 用户面服务，与核心网用户面服务进行交互。第二阶段，RAN 控制面功能将被重构为多个 RAN 控制面服务（Control Plane Service,CPS），RAN用户面功能将被重构为多个RAN用户面服务（User Plane Service，UPS）。RAN 控制面和用户面服务化后，将减少与核心网 AMF 不必要的交互；同时，与核心网之间的交互可从串行交互转为多方并行交互，由此可优化信令交互流程。20/49图 4-7 RAN 服务化4.3.3 UE 服务化服务化6G 时代的“虚实同感、万物智联”，基于用户角度来说

34、就意味着接入移动通信网络的终端数量、种类、智能度、复杂度急剧增大，从原来只有手机需要接入移动通信网络，到现在无人机、汽车、智能家电、工业设备等都会有接入的需求的重大改变。同时，随着云手机、云电脑市场的再次兴起，UE 也可以具备服务能力，向运营商网络、第三方应用、租户、其他 UE 等提供算力、测量、UE 信息等 UE 服务（UE Service，UES）。UE 服务将与网络服务融为一体，通过服务化接口互访，实现更灵活、直接的信息交互。21/49图 4-8 终端服务化4.4 灵活频域编排灵活频域编排移动通信需要面对越来越多的业务性能需求，无线接入网单独依靠一两个频段已经不能很好的满足业务对性能的需

35、求，所以需要对多频段进行整合使用来达到更高的性能要求。频谱资源面临越来越大的载波带宽和物理特性差异等特性，如何使用好这些特性对无线接入网适配业务的能力有着重大影响。主要包含以下几点关键技术：4.4.1 载波级联载波级联载波级联的关键元素包含基带载波，射频载波，以及两者的映射关系（以下简称“映射关系”）。在多载波场景中，小区中的一个基带载波映射多个射频载波，物理参数、资源调度都是基于基带载波进行配置，这样可以合并对于底层射频载波的处理。同时为了降低能耗，射频载波、基带载波、映射关系的激活/去激活一同决定了载波整体的激活/去激活状态。射频载波和基带载波可以单独被激活，映射关系需要两者都激活才能被激

36、活。22/494.4.2 上下行解耦上下行解耦在上下行解耦中，小区包含一个上行链路池和一个下行链路池，每个链路池由多个载波组成。上行链路池与下行链路池之间是解耦的，这里的解耦主要体现在以下几个方面：上行与下行载波之间映射关系不是固定的；上行与下行载波的数量之间没有限制；上行与下行载波之间没有调度关系和反馈关系的限制。进一步，上下行 TRP 也可以灵活使用，这种组网方案可以实现上下行 TRP 的灵活部署，按需定制链路覆盖，适配极端场景。4.4.3 物理信道编排物理信道编排移动通信系统的通信流程是先通过信令建立通信通道后，才可以实现用户设备和外界数据的传输。但此种数据发送方式并不适合所有业务，为了

37、满足用户多种多样的需求，面对不同业务、不同时刻，用户对应的物理信道集可以不同。在高用户密度且突发小业务包场景，可以使用节能编排，通过 SSB 携带同步信息和轻量的数据，省掉了接收系统消息、建立连接和接收 PDCCH 的过程。在高用户密度且周期性业务包场景，可以使用省开销编排，实现系统信息、控制信息和业务信道解耦，系统信息和控制信息集中发送。4.4.4 传输信道虚拟化传输信道虚拟化一个 TB（传输块）包含多个 CB（编码块），任何一个 CB 出错都会带来整个 TB 无法递交。传输信道虚拟化方案将原来的一个数据23/49流一个传输信道一个TB拆分成多个数据子流多个传输信道多个TB。这样，在接收端任

38、何一个 TB 出错都不会妨碍其它 TB 的递交。为了可以高效的调度上述的多个 TB，传输信道虚拟化方案还引入了 TBGroup（TBG）的概念。TBG 包含多个 TB，这些 TB 可以复用同一个调度信令。4.4.5 SI 池化池化SI 的池化，即将包括多个载波链路在内的物理资源池的系统消息SI 汇聚在一个载波上发送，这样使得不发送 SI 的载波可以更长时间休眠，在降低基站能耗的同时也降低 SI 发布的工作量和开销（配置、调度），简化网络运维。终端通过广播接收到物理资源池信息后，可以获得池化的多个接入信道（RACH）的资源配置，终端可以选择最优的 RACH 资源进行接入。RACH 的最优选择，可

39、以提升接入的成功率，并快速构建覆盖/能效最优频段的连接和服务。4.5 非栈式用户面非栈式用户面当前无线通信协议栈是分层架构，每层包含的功能固定且执行顺序不变，这种僵化紧耦合的协议栈形式极大地限制了 6G 的网络能力。而非栈式用户面设计保证了 6G 用户面自适应匹配未来复杂多变的场景业务需求的能力，其主要包含了功能组件化，数据包矢量并行化和组件深度协同智能化三个方面。24/494.5.1 功能组件化功能组件化传统系统中用户面架构非常僵化，功能的变化会导致整个协议的变化，并且各协议层相同的功能不能复用。为了降低用户面各个功能模块之间的耦合度和冗余度，基于相互独立、完全穷尽原则对用户面功能进行组件化

40、拆分，独立组件能够快速迭代升级，可进行功能最大化重用、最小化变更、独立开发部署和维护，根据个性化需求进行现场定制。同时，用户面功能组件化提炼出通用组件和通用流程，降低协议复杂度。在新用户面架构中，独立的组件汇聚形成功能组件库，它不仅支持功能解耦，还容易进行新组件的引入以及组件的替换、升级。通过对组件库中组件的配置、编排和管理，用户面可根据各种个性化需要来自适应构建数据传输链条。4.5.2 数据包矢量并行化数据包矢量并行化在 IT 领域，为了快速构建交换和路由功能，引入了一个可扩展、高性能的数据包处理框架VPP（Vector Packet Processing，矢量化数据包处理）。VPP 主要思

41、想是对具有相同特征的连续数据包进行矢量化且批量化处理。在用户面对具有公共集合特征且无需按序停留的连续数据包进行矢量化操作，能够显著提升数据包处理速度。数据包矢量化的颗粒度可灵活变化，可以对组件进行 VPP，也可以对组件内部步骤进行 VPP。用户面还可以实现对单个数据包的多个独立性、无状态性组件并行处理，实现多组件同时处理同一个数据包的效果。组件并行化执行还增加了组件编排的维度，从而形成串行、并行、串并25/49混合等多种组合，用户面可根据需要选择最适合的方式进行编排。非栈式用户面还支持跨域/多跳式部署，这对多级部署场景、多连接、MESH 组网等场景适配性非常好。通过对组件按需部署，增加了除CU

42、/DU 分离的方式之外的更多功能切分方式，使得部署灵活性增加。4.5.3 组件深度协同智能化组件深度协同智能化可编排的非栈式用户面从根本上打破了传统协议栈的层级概念，深化了功能组件之间的协同，也在构建面向服务的现场自适应定制化柔性网络方面扮演着重要的角色。通过对用户面组件的智能配置、智能编排和智能管理，用户面架构可以引入大数据和 AI 算法引擎，从而提升用户面智能化水平。通过对不同组件的深度协同，可提升组件协同性、鲁棒性、灵活性和扩展性。比如对组件紧密编排和联动，实现数据缓存的一次性读取和批量化处理。4.6 数据服务数据服务4.6.1 6G 数据功能数据功能随着社交网络的广泛使用以及万物智联的

43、强烈趋势，移动通信网络中传输的将不仅是语音和文字数据，更多的是流媒体数据和机器之间交互的物联网数据。新的业务场景对数据的传输时延和可靠性等提出了更高要求，数据主权、数据安全和隐私的重要性也备受关注。对大量数据先处理再传输、提升数据传输性能和数据隐私等需求，都驱动着数据处理功能的进一步下沉和功能优化。26/49在空天地一体化的泛在连接趋势下，感知数据、AI 数据、网络行为和状态数据等来自不同的设备数据可能最终会汇聚到一个设备进行计算，要求 6G 多域网络之间可以互联互通、协同传输，因此数据需要跨域流转。数据可以经过统计和 AI 分析等产生新知识，可以通过数据协作和联邦产生新价值，一次采集的数据可

44、以被多次利用和获取。数据的跨域流转和共享服务等使得 6G 数据服务更加多元。为了满足 6G 数据服务的发展趋势，不同于现有移动通信网络对通信会话类数据的点对点“管道“式传输以及算力和存储资源的集中部署，6G 网络需要提供对分布式数据的高质量采集和获取服务，需要支持对多模态数据的统一表征和融合，需要支持对海量数据的分布式存储，需要利用分布式的网络资源和计算能力支持对数据的任意拓扑传输以及随路处理。为此，提出在 6G 网络架构中引入独立的“数据面”，以系统性解决对网络数据、运维数据、AI 数据、感知数据、算力数据的管控和价值变现挑战，为网络内部和网络外部提供安全、高效的数据服务，提升数据的流动效率

45、和用户体验。6G 数据面针对不同业务实体的数据采用统一框架进行采集、转发、处理和提供等数据的全生命周期管理，其网络功能可以分为数据服务编排管理功能、数据面执行功能和数据面管理控制功能三类。数据服务编排管理功能（DSM）：负责数据服务的资源和业务编排、数据面功能实体相关配置、数据模型管理、数据业务和应用等，实现数据面功能的按需部署和弹性可重构，保障网27/49络可以提供高质量数据服务。数据面执行功能（DPF）：负责执行数据的采集、预处理、存储、转发、分析、提供等数据服务操作，实现数据的随需流转和随路处理。数据面管理控制功能（DPM）：负责数据面的管理和控制，基于来自终端、网络、应用等的数据服务请

46、求快速完成数据面执行功能的编排和控制，支持对数据的全生命周期管理。数据面管理控制包括数据服务策略控制、数据服务接入控制、数据面执行功能的注册和发现、数据存储控制、数据鉴权/访问控制等控制功能。4.6.2 6G 数据面架构数据面架构在 5G 网络架构和 6G 系统架构的基础之上，结合 6G 数据面的功能分类，设计下图所示的 6G 数据面架构，包括网络侧、接入网侧和终端侧三个部分。28/49图 4-4 6G 数据面架构在网络侧，新增数据面并增强传统的控制面、用户面和编排管理。编排管理引入对数据服务的业务和资源等编排管理的增强能力。数据面可以独立于其他网络侧功能，实现数据服务的请求解析、接入控制、策

47、略管理、数据管理、数据承载路径编排等管理控制功能，以及数据流转和随路处理等数据执行功能。数据面也可以与增强后的控制面、用户面协作进行数据服务的全流程处理，以及实现数据服务与连接服务的协同服务。控制面可以增强现有网络功能实现接入控制、策略控制、注册发现、数据管理等数据面管理控制功能。用户面可以增强用户面功能，按需完成数据的转发、预处理、存储等数据面执行功能。另外，在数据服务与移动通信网络深度融合的数据面架构中，控制面的 UDM、UDR 等功能可以进行重构并归属于数据面。在终端侧和接入网侧，可以按需部署数据面功能（DP），例如数据面管理控制功能实现该侧数据面能力的注册和更新等信令交互，数据面执行功

48、能实现终端侧数据和基站侧数据的采集、预处理、转发等数据服务操作。在分布式组网技术的趋势下，6G 数据服务也将分布式部署和管理。基于中心和分布的组网方式，在中心网络节点部署中央数据管理中心实现数据的全局管控和协同编排，在分布式网络节点部署区域数据管理中心实现数据在节点内的分布式处理、管控和编排，在所有网络节点按需部署数据面功能并配置相应的资源和能力。全网采用统一的数据服务框架，挖掘数据的隐含关联关系，实现跨域的互联互通和高效29/49协作。针对 6G 海量数据的存储和搜索问题，可以基于分布式哈希表（DHT，Distributed Hash Table）技术将由键值唯一标识的数据信息按照某种约定或

49、协议分散地存储在网络中的多个数据存储节点上，这种分布式的存储和寻址技术可以避免单点失效问题。区块链技术作为一种分布账本技术，其分布式本质、不可篡改性以及可追溯性为 6G 提供了一种安全的分布式数据管理方式。但是，如果数据直接存储在区块链上，缺乏存储和检索效率。目前存在链下的数据存储和链上的交易信息方案，通过链上的 Hash 值作为链下实际存储数据的校验标准，从而避免链下数据被攻击造成的危害。此外，可搜索加密通过关键字对加密的数据文件进行搜索降低用户的通信量和计算量，是一种对加密数据进行搜索的过程中不会对恶意服务器泄露敏感信息的加密搜索模式，在区块链中使用该种技术可降低搜索复杂度，实现数据的安全

50、共享。并且区块链可用于分布式密钥管理，极大地缓解了单属性权威的计算压力。4.7 算网融合算网融合6G 网络聚焦端、边、网、云的物理资源，向算网融合一体化网络演进，对内实现计算内生，对外提供计算服务，重塑通信网格，促进网络、计算和存储的深度融合，实现信息通信资源的智能调度和优化利用，为上层应用提供物理资源。6G 网络将结合内生算力，增加算力服务功能，通过高效协同，实现算力能力的构建和算力服务的提30/49供。算网融合逻辑功能架构如下图所示：图 4-1 算网融合逻辑功能架构6G 网络中的算力服务能力主要基于基础设施层、网络功能层、服务与能力开放层、数据面、编排管理面的高效协同，通过算力服务编排、算

51、力路由策略、算力路由生成、算力路由转发等功能构建，对内赋能网络架构，实现算力内生，对外赋能行业应用，提供算力服务。为了确保 6G 网络架构的持续性，配合 6G 网络新引入的计算、AI、数据等新能力，6G 算网融合需要具备算力感知、算力度量、算力路由控制、算力服务编排等关键技术，结合算网资源，适应不同应用场景的需求，并实现高质量的计算和存储资源传递与流动。算力感知：算力感知：算力感知可分为两个方面：算力服务感知与算力资源感知。算力服务感知：6G 算网融合可实现用户需求到算力资源的解析与映射。通过对应用层的算力需求感知，网络可以获取用户31/49或服务的算力需求，进而可以实现网络可编程和业务自动适

52、配，实现算力服务的按需提供、灵活调度。服务与能力开放层通过感知应用类型和应用需求等信息，为后续路由调度策略的生成提供依据，其中应用需求信息包括网络需求信息和算力需求信息，网络需求信息指的是带宽、时延、抖动、丢包率等，算力需求信息可以是算力类型、算力需求量等。算力资源感知：6G 网络通过算力资源感知技术完成对算力资源和网络资源的管理与控制。算力节点通过注册去注册或实时周期性主动上报算力信息等流程实现网络对算力资源的感知，编排管理面也可以主动去查询算力节点的相关算力信息。数据面成功采集到算力资源感知信息后，将相关数据同步到编排管理面，由编排管理面完成对全局算力资源的编排管理与调度，其中算力资源感知

53、信息主要包括算力负载状态、算力服务部署情况、算力资源占用情况等信息。算力度量：算力度量：面对 6G 网络中分布的各种异构资源，基于统一的算力资源模型，通过对数据面感知的算力资源构建统一的算力度量体系，形成相对固定的算力能力模板，以支持不同类型算力资源的抽象表示，屏蔽底层异构算力的差异性，实现资源的统一纳管。为支撑 6G 网络构建灵活、可扩展的算力服务，可以将算力度量划分为以下三个方向：异构硬件算力的度量：针对不同芯片、芯片的组合以及其他不同形态的硬件进行统一的算力度量，以归一量化的形式对异构32/49芯片及硬件的性能进行分析；多样化算法算力的度量：针对计算任务采用不同的算法，如神经网络、强化学

54、习、深度学习等算法，对不同算法所需的算力进行度量分析；用户算力需求的度量：通过建立相应的度量体系，将网络延迟、计算量、计算类型、业务种类等用户需求映射为所需的算力大小，为算力编排管理提供支撑。算力路由控制：算力路由控制：6G 网络体系架构支持业务灵活调度的算力路由控制技术，将算力信息引入路由域，进行算力感知的路由控制，将网络和计算高度协同优化。编排管理面通过对用户需求感知、网络和算力资源信息的感知，生成算力拓扑，进而生成算力路由信息表，通过对用户业务需求的解析，实现“网络+计算”的联合调度。通过网络功能层实现计算和网络多维资源融合的路由，建立网络连接，将业务调度到最佳服务节点。算力服务编排：算

55、力服务编排：6G 网络体系架构支持算力服务编排管理功能，旨在基于全网多维资源的部署情况，对于全网的计算、存储、网络等资源进行统一编排管理。例如，支持面向不同算力服务需求，智能化编排调度算力服务到合适的算力节点；算力服务的实例化、更新、扩缩容、实例终止等生命周期管理；根据业务需求与算网资源状态的动态变化与预测情况，高效调整网络功能虚拟化实例的算力部署策略，实现多样化业务33/49场景的按需服务调度与网络高效运维管理。算力服务编排功能可实现对算网资源的统一管理、统一编排、智能调度和全局优化，提升算力效能，支撑多元化算力服务。4.8 内生可信内生可信可信包括信任、安全等领域，未来网络系统将可信内嵌在

56、系统中，通过系统设计保障整个网络的可信能力，形成一个可信的基础设施，从而在此网络系统内的个体之间都能实现可信交互，交互可以包括身份的相互识别、数据交互、权益保障和价值交易等。可信功能可以根据需要进行不断迭代更新，匹配 6G 网络实际需求。具体来讲，包含以下几个方面。4.8.1 多信任多信任模式模式传统网络中使用的信任机制是中心保障式，通过一个信任中心为交互的主体提供信任的凭证，此种方式不能满足 6G 多网络自治的特点。一方面，分布式网络形态使得网络间处于平等地位，无法形成一个各方主体都信任的权威主体；另一方面，业务大量发生于边端，使用中心信任机制后所有主体和主体之间的交互都需要经过信任中心，需

57、要信任中心具备超强处理能力，主体与信任中心具备超强传输能力。6G 网络的信任机制将是多模信任机制，包含了中心信任和多方信任。多方信任通过多主体的协商和共同保证来提供信任，根据共识机制算法保障交互的可信性。多方信任还包含了自动运行的智能合约机制，34/49实现多方确认即是事实，避免了单方违约的风险。中心信任和多方信任相结合，可以保障网络在不同场景和需求下的可信能力，并且实现全网任意节点间信任。区块链作为一种分布式数据库技术，具有透明不可篡改可追溯自动执行等特点，是实现多主体可信天然的技术。6G 原生区块链关键技术包括区块链账本结构、共识算法、智能合约机制、区块链网络架构等方面，通过将区块链与电信

58、网络结合，赋能电信网络实现更强大的能力和更广泛的应用场景。4.8.2 网络网络间协同间协同电信网络安全一直通过被动打补丁的方式实现对于以往系统漏洞的填补，6G 需要采取主动措施，打造安全交互的环境。通过对多种主体的不同特性进行分布式的协同合作设计，可以实现 1+12 的效果，形成安全内生的系统架构，面对不同环境也能保障系统安全，最终形成网络的内生安全。同时，对网络的分布式和池化有助于对抗网络波动，提升网络的整体韧性。网络间协同也有助于在多种新类型的交互中形成网络系统可信。4.8.2 统一数字身份统一数字身份持有有效数字身份是信息可信交互的前提。数字身份是主体在网络中的标识，这里的“主体”指个人

59、和企业/团体用户、网络实体和功能、应用等所有权益相关方。未来 6G 网络中的用户、设备、业务数量巨35/49大，承载的数字身份种类、数量和层级将更多，需要统一主体在网络内的数字身份。统一有两层含义：一是统一的数字身份格式，使得数字身份可以在不同主体之间通行；二是统一的数字身份标识，使得主体持有一个数字身份即可在不同的交互中使用。这对数字身份的便捷高效管理提出了更高要求，包括数字身份的生成、衍生、分配、装配、使用、维护更新和删除等。未来通信将呈现多维的特点，包含了个人隐私、感知测绘、AI数据学习等高度敏感信息，需要保障信息不被泄露。分布式数字身份可以实现对于身份的自主可控，根据不同需求生成包含不

60、同内容的实时数字身份，保护身份其他信息不外露。在信息传输维度，需要通过对称加密和非对称加密技术对传输接收者身份以及传输内容进行加密。在信息处理维度，需要通过隐私计算保障数据处理不泄露信息。4.9 广义广义 QoS未来 QoS 设计新范式 6G 广义 QoS 体系不仅为通信业务提供保障，还要拓展对通感算智信等领域的多业务服务能力。6G QoS 体系架构并不是对每个领域服务的简单拼凑，而是需要对全领域进行有机管控以达到网络一体化的综合服务效果。基于项目化、分级化和多主体化 3 个设计新范式，6G 广义 QoS 体系能够在兼顾各域特点的同时，实现 QoS 管控一体化融合。36/494.9.1 项目化

61、项目化通信、感知、算力、AI、信任的领域性非常强，各自服务特性差别大。6GQoS 体系架构在跨域融合打通的同时，要考虑保留领域特色。广义 QoS 体系以综合服务 SLA 为整体目标，涵盖了从需求到交付结算的完整闭环和全流程控制。广义 QoS 体系的运行机制类似项目化管理，因此也可以看做是一种以项目为中心或项目化运作的 QoS体系，综合服务 SLA 也可以认为是项目级的 SLA。广义 QoS 体系运用项目化管理运作方式，除了在整体上关注网络效率和网络价值，还能够让各领域保持高内聚、低耦合的关系，如通信领域有通信任务集，感知领域有感知任务集、AI 领域有 AI 任务集等。在广义 QoS体系中，使用

62、 toC、toB 具体场景用例作为需求导入以及意图、业务、用户、环境和场景作为综合服务感知引擎，基于综合服务 SLA 对通信、感知、算力、AI、数据、安全等领域进行任务编排形成工作链。工作链的编排具体包括：将综合服务 SLA 分解到领域级 QoS，根据领域级 QoS 确定各领域的具体任务及任务执行关系/规则（如任务执行顺序规则、任务冲突解决规则、任务协作规则等）、对工作任务进行全生命周期管理以及对整个工作链进行全生命周期管理。37/49图 11.5-1 广义 QoS 体系项目化运作过程广义 QoS 体系使用项目化设计范式进行工作链编排，具有以下好处。全流程全价值链闭环。项目化管理运作可实现项目

63、需求、交付、结算的完整闭环和全流程控制。广义 QoS 体系以 ToC、ToB 具体场景用例作为需求导入，使用意图、业务、用户、环境和场景作为广义感知引擎，驱动工作链编排和工作链上各任务有序执行，并根据任务反馈以及项目级效果/价值评估进行工作链编排的调整。从项目到任务全生命周期管理。广义 QoS 体系不仅有项目的全生命周期管理，还围绕项目需求对工作链上的每个工作任务进行全生命周期管理。在确保任务导向一致性的同时，通过任务的全生命周期管理提升任务执行效率并合理使用系统资源。在任务的全生命周期管理中，QoS 管控各个部分都清晰透明，便于快速发现 QoS 效果不佳的问题和瓶颈，从而有针对性地对某个具体

64、任务进行优化。对过多占用系统资源的任务，可根据项目需要下调任务优先级或提前结束任务。支持多类型 QoS 机制。任务编排使得工作链能够弹性伸缩，针对 ToC 和 ToB 具体用例可生成不同规模的工作链。在工作链编排中，可配置选取任务执行节点，支持单点和多点任务执行。不仅支持端到端业务，还支持如单基站环境感知的单端 QoS 管控业务。6G 广义QoS 体系通过项目化管理，不同的工作链编排与具体的 QoS 机制相对应。各 QoS 机制相互之间不会影响，便于新的 QoS 机制的引入和各 QoS 机制的迭代进化。如 6G 初级阶段只进行通信、感知和算力的QoS 管控，智能化技术成熟后只需要修改工作链编排

65、方式就可轻松增38/49加 AI 的 QoS 管控。4.9.2 分级化分级化根据 QoS 的管控范围进行分级，广义 QoS 体系形成项目、领域、任务、组件的 QoS 多级架构。项目作为第 1 级，进行 QoS 整体管控，实现跨领域 QoS 管理；领域作为第 2 级，进行特征空间的任务集管理；任务作为第 3 级，负责具体的 QoS 工作执行，不同系统、制式下的 QoS 过程都可以作为具体任务编排进工作链；组件作为第 4 级，打破协议层的壁垒，根据任务需求从组件库中选择组件将组件编排成任务。在对项目需求感知后，可获得项目级整体 QoS 指标。自上而下，项目级 QoS 指标逐级拆解成领域级 QoS

66、指标、任务级 QoS 指标和组件级 QoS 指标；自下而上，任务基于组件级 QoS 挑选多个组件编排达成任务级 QoS 指标，领域基于任务级 QoS 指标挑选多个任务编排达成领域级 QoS 指标，项目基于领域级 QoS 最终实现整体 QoS指标。QoS 指标的逐级拆解和 QoS 实现的逐级满足，可为具体场景提供更有针对性、更个性化的 QoS 保证。4.9.3 多主体化多主体化赋予不同网元主体一定的 QoS 自主权，可扩展 QoS 管控主体的种类。当前 5G 网络管控主体只有核心网，但如果基站、终端拥有部分 QoS 管控能力的话，网络中就会出现核心网、基站和终端 3 类主体视角。考虑到实际网络运

67、行的安全管控需求，可通过核心网授权的39/49方式赋予基站、终端等网络节点适当的管控权。以 QoS 上报权、修改权和定制权为例，可以看到多元管控主体在业务和空口自适应方面具有如下优点。QoS 信息上报权。基站在业务开始前有权主动上报异常告警、空闲资源、无线环境等信息，能够使网络提早进行分布式 QoS 协商并合理分配任务，避免因突发故障、资源拥塞、环境恶劣造成 QoS 管控失效。另外，终端有权主动上报特殊业务的 QoS 需求，能够使基站及时对特殊业务提供专门保障。QoS 策略参数修改权。当基站有修改权时，无需等待核心网发起新的 QoS 配置，基站可直接修改 QoS 参数配置。这种 QoS 控制短

68、流程使 QoS 管控时延很小，保证了实时空口对有限资源的充分利用。如果网络能及时感知业务特征，基站对 QoS 的主动修改还能实现网络和业务的深度融合。QoS 策略参数定制权。当基站有 QoS 定制权时，可在用户面业务数据中插入 QoS 个性化信息随路传输，实现个性化业务的灵活管控。另外，基站可定义 QoS 管控的多样化颗粒度，实现对不同业务在不同协议层的 QoS 精准管控。4.10 智能内生智能内生6G 与 AI 技术深度融合，将推动 6G 网络向智能化方向发展。这种融合不仅提高了运营商的生产和运营效率，而且还可以将 AI 能力作为服务提供给各行各业以及普通消费者，给各行各业注入智慧能力，40

69、/49从而开启智能化社会。为了实现这一目标，6G 网络需要借助分布式AI、以任务为中心的 AI 能力和意图网络、AI 即服务等技术，满足其对 AI 的功能、性能、隐私和个性化的需求，提升网络自身的智能化能力，从而提供更灵活、高效、泛在的 6G 智能化解决方案。4.10.1 分布式分布式 AI基于 NWDAF 的 5G 智能化解决方案是集中式和外挂式的，使得数据处理时存在一定的延迟和数据传输资源消耗。为了满足 6G 大规模、高性能、低延迟的 AI 业务需求，AI 能力下沉成为网络演进的必然趋势。因此，6G 网络应支持分布式 AI 能力部署，网络各处 AI 分布节点存储预训练的常用 AI 模型，通

70、过将算力和模型等智能要素下沉，完成数据的就近采集和处理，实现从源头分析数据，减轻数据迁移和集成的资源消耗。由于模型部署在本地，采集的感知数据等无需上传，直接在本地进行推理和决策，从而提供高实时性的服务。同时，通过算法、模型和数据的分布式实现，结合联邦学习、多任务并行及协同处理等，可以将复杂的 AI 任务分解、处理和聚合，解决集中式AI 在成本、能耗和效率等方面的不足，实现网络智能化资源的高效利用。分布式AI网络中的大规模AI任务可采用拆分学习技术分割到不同 AI 节点去执行，中心控制节点将训练数据划分为多个子集，并将模型划分为多个部分，然后将学习任务通过 6G 网络传输给分布式AI 节点。分布

71、式 AI 节点在本地训练一个子模型，通过节点之间的通41/49信来协同数据、模型参数等内容，并将 AI 模型参数或梯度的更新返回，然后中心节点聚合出全局模型，即 AI 任务在节点之间分配，知识在节点间共享。显然，分布式 AI 在很大程度上依赖于节点间的通信。因此，6G 网络应提供高性能、高保障的通信，系统要具有鲁棒性。中心 AI 节点应具备协调节点的行动和通信的能力，需要具备较大的存储资源，存储大量多种类型的 AI 模型和大型数据集。4.10.2 任务为中心的任务为中心的 AI传统通信系统是以通信连接为中心，主要是为数据传输提供连接并保证传输质量。但 AI 类的业务处理过程则更加复杂，其过程除

72、了连接本身以外，还涉及计算、数据、算法等要素。为使 6G 网络具备内生智能能力，6G 网络需引入新的资源维度并设计相应的管控机制。此外，为了适应 AI 业务和传统连接类业务的区别，还需要从以连接为中心的设计思路转变为以任务为中心的设计思路。任务是指网络智能能力所涉及到的多节点场景下连接、计算、数据和算法资源的协同和调配，以共同完成某个特定的目标，如 AI 推理、AI 训练、计算等任务类型。6G 通过设计和编排对应的智能管控框架，实现智能要素协同、多层级多节点协同，以任务的粒度完成智能业务处理，并进行任务级的 QoS 保障，实现 6G 普惠及内生智能需求。4.10.3 网络自治网络自治与传统的网

73、络相比，6G 的网络将会更加庞大和复杂，基于意图42/49的 6G 网络可以实现网络自治和优化。6G 基于意图的网络可以通过意图建模和描述、意图感知和智能分析、自动化配置和优化以及智能决策和自适应等来实现。6G 基于意图的网络可以通过以下方式实现：1意图建模和描述网络管理员通过定义和描述用户的意图和需求，将其转化为可理解的形式。这可能涉及到使用自然语言、图形化界面或其他方法来表达用户的意图，例如“提供低延迟的实时视频传输”或“优化能耗和网络覆盖范围”。2意图感知和智能分析网络具备感知和分析能力，可以监测和收集网络中的各种数据，如网络状态、流量负载、用户需求等。通过智能分析和机器学习技术，网络可

74、以从这些数据中提取意图信号，并理解用户的意图。3自动化配置和优化基于理解的意图，网络可以自动化地进行配置和优化网络资源，自动调整网络拓扑、路由策略、带宽分配等，以满足用户的意图和需求，同时减少人工干预，提高网络的效率和性能。4智能决策和自适应基于意图的网络可以做出智能决策，根据网络环境的变化和用户的需求，自适应地调整网络行为。可以动态地适应不同的应用场景和服务要求，提供更好的用户体验。43/494.10.4AI 即服务即服务AI 即服务利用 6G 网络近实时服务能力和无处不在的连接能力，不仅向网络内部并且向移动用户、第三方等提供智慧泛在的 AI 服务。AI 即服务灵活服务于多种场景，助力 AI

75、 智能普惠的发展。传统上，企业想要利用 AI 提高生产、管理等方面的效率，需要投入大量的时间和成本去部署 AI 基础设施、组建技术团队去构建模型、训练模型，这造成享受 AI 服务的门槛高。AI 即服务借助 6G 网络（包括 6G 核心网、6G 无线接入网、6G 终端以及 6G 网络下的算力资源和存储资源）对于连接、算力、算法、数据四要素的协调，实现向组织或用户提供 AI 模型开发、训练、推理、管理等实时泛在的 AI 服务，解决AI 门槛高的问题。AI 即服务提供 AI 训练服务，向用户提供算力资源和储存资源，指导用户在离用户最近的AI服务节点按照AI生成周期来一步步实现AI 模型。AI 训练过

76、程需要大量匹配模型需求的数据集，用户除了使用自己收集的数据集来训练 AI 模型，还可以从 AI 即服务提供的云数据市场找到合适的数据集。并且 AI 即服务提供了数据预处理的工具，减轻了用户理解数据格式和处理的时间，有助于提取、转换和加载数据。例如，在进行机器视觉模型开发时，AI 即服务可以向用户提供带标签的训练数据，并通过交互式的方式指导用户将数据进行清洗、裁剪和归一化等操作，这些操作是在网络的 AI 服务节点进行的，用户无需承担大量的存储资源和计算资源开销。AI 即服务对用户构建的模型架构和超参数等配置提供优化服务，配置的优化算法会对模型44/49参数进行调优操作。完成模型训练后，训练结果将

77、通过 6G 网络推送给用户，用户可以选择将预训练的模型下载或者部署在就近的网络AI 服务节点。AI 即服务提供 AI 推理服务，6G 网络的运营商具备提供高质量、高效能、实时性高的 AI 服务能力，可以作为 AI 即服务的提供商，提供丰富的 AI 模型库和应用场景。通过 6G 网络提供即用型的 AI 模型服务，在保护模型架构、参数等知识产权的同时，组织或用户可以访问已经注册到网络上的预训练 AI 模型，并根据需求选择所需的 AI服务，体验智能化感知、分析、决策等能力。例如，产品检测系统的开发人员只需用相机拍摄产品图像，通过 6G 网络发送给就近的 AI服务节点，就可以获得计算机视觉 AI 服务

78、来检测产品是否存在缺陷。开发人员不用消耗时间在模型底层构建和实现技术细节上，AI 即服务会根据用户需求匹配相应的模型并及时推送推理结果。此外，AI即服务提供各类评价指标以便用户评估模型的性能情况。4.10.5 智慧感知网络智慧感知网络6G 智慧感知网络采用人工智能、大数据分析和物联网等技术，持续分析网络中的感知数据，关注用户 AI 服务需求和用户体验等方面，实现闭环、动态的供需服务匹配。6G 智慧感知网络能够感知不同用户的 AI 服务需求，动态地为其调配相应的算力资源以实现精准按需的弹性赋能，自动化匹配相应的AI 服务并向用户推送，甚至实现用户无感地体验 AI 服务。在智慧感45/49知的决策

79、和执行过程中要实现 AI 模型的按需选择，主要包括 AI 评估与选择功能和 AI 模型存储功能。AI 评估与选择功能（AIESF）：根据感知的用户 AI 服务需求来匹配预训练的 AI 训练模型，并根据数据类型和数据大小等信息，评估计算资源和存储资源开销以及计算耗时等；权衡计算耗时和模型输出准确度等指标，同时结合 PCF 提供的用户订阅 AI 策略消息进行 AI 模型智能选择决策；维护 AIMSF 已储存的 AI 模型信息，包括模型名称、ID、模型描述等信息，与 AIMSF 进行 AI 模型信息的同步。AI 模型存储功能（AIMSF）：负责存储适用于解决各类问题的 AI 模型以及相应的超参数数据

80、；支持对储存的 AI 模型进行添加和/或删除操作；支持智能化地对储存的 AI 模型进行迭代更新或根据 AI 业务类型获取更合适的模型。6G 智慧感知网络能够持续感知用户体验，对信道资源和发射功率等进行调控，进行服务质量保障。包括结合强化学习得到服务质量（QoS）和用户体验之间的映射关系，使用内生智能对动态感知的网络性能数据进行分析，将网络性能结果和用户体验等作为反馈以调整QoS 策略，网络通过下发并执行 QoS 控制策略以提升服务质量，为不同用户提供自适应差异化的服务质量保障，充分满足用户的需求。5总结与展望总结与展望围绕“全域覆盖，场景智联”这一美好愿景，本白皮书提出了 6G 体46/49系

81、架构，6G 网络基于泛在基础设施，集智能、计算、安全等内生能力为一体，构建数据、控制、转发和编排管理多种网络功能，为网络内外提供所需能力和服务，全面赋能各行各业。目前，面向 6G 的移动通信网络架构和一些关键技术的发展方向在业界逐渐形成共识，分布式、智能内生、内生可信、算网融合等潜在架构类以及可编程、区块链、服务化等关键技术将有机结合用于构建 6G 网络总体架构。面向未来，进一步深入研究业内已达成一定共识的网络架构和关键技术，积极推动 6G 网络架构的创新发展，向着“建设一个包容性的信息社会，并支持联合国的可持续发展目标”的目标前进，期待与业界同仁共同促进 6G 取得关键突破。6.参考文献参考

82、文献1 6G Technologies,Next GAlliance Report,2022.072 Liu G,Li N,Deng J,et al.The SOLIDS 6G Mobile NetworkArchitecture:DrivingForces,Features,andFunctionalTopologyJ.Engineering,2022,8:42-59.3 M.A.Uusitalo et al.,6G Vision,Value,Use Cases and TechnologiesFrom European 6G Flagship Project Hexa-X,in IEEE

83、Access,vol.9,pp.,2021,doi:10.1109/ACCESS.2021.3130030.4 Q.Li et al.,6G Cloud-Native System:Vision,Challenges,Architecture Framework and Enabling Technologies,in IEEE Access,47/49vol.10,pp.96602-96625,2022,doi:10.1109/ACCESS.2022.3205341.5.ITU-R，Framework and overall objectives of the fu

84、ture developmentof IMT for 2030 and beyond.Jun.2023.6.Report ITU-R M.2516，Future technology trends of terrestrial IMTsystems towards 2030 and beyond.Nov.2022.7.缩略语缩略语英文缩写英文全称中文解释4G4th Generation Mobile Networks第四代移动通信技术5G5th Generation Mobile Networks第五代移动通信技术6G6th Generation Mobile Networks第六代移动通信技

85、术AFApplication Function应用功能AIArtificial Intelligence人工智能QoSQuality of Service服务质量RANRadioAccess Network无线接入网AMFAccess and Mobility ManagementFunction接入与移动管理功能UPFUser Plane Function用户面功能ToBTo Business面向企业ToCTo Consumer面向用户TRPTransmit/Receive Point传输/接收节点48/49SMFSession Management Function会话管理功能SDNSof

86、tware Defined Network软件定义网络SRv6Segment Routing IPv6基于 IPv6 转发平面的段路由DSMData serving management数据服务编排管理功能DPFData plane function数据面执行功能DPMData plane management数据面管理控制功能UDMUnified Data Management统一数据管理DHTDistributed Hash Table分布式哈希表NWDAFNetwork Data Analytics Function网络数据分析功能CPSControl Plane Service控制面服务UPSUser Plane Service用户面服务UESUE ServiceUE 服务AIESFAI Estimate and selection functionAI 评估与选择功能AIMSFAI model and storage funcitonAI 模型存储功能8.白皮书贡献白皮书贡献单位单位序号主要贡献单位1中信科移动2中国联通3中兴4中国电信