中国联通6G网络体系架构白皮书

6G网络体系架构白皮书本白皮书在CUBE-Net3.0网络创新体系白皮书的基础上，提出中国联通对于未来6G网络架构的研究成果，包括发展驱动因素、设计理念、架构设计和关键技术等内容。希望能够为业界开展6G网络架构的进一步研究提供设计层面的参考。6G网络架构尚处于研究阶段，需要持续完善和迭代优化，逐渐在业界形成共识。本白皮书的版权归中国联通所有，未经授权，任何单位或个人不得复制或拷贝本建议之部分或全部内容。本白皮书编写组成员：唐雄燕，王友祥，曹畅，王泽林，杨文聪，王立文，张雪贝，岳毅，张岩，王施霁，隋腾飞，任驰，赵欢，穆佳，朱斌。 1.1.2新业务需求 21.1.3新技术演进 2 5.1空天地一体化网络 30 5.3通感算一体 33 6.总结和展望 42缩略语 43参考文献 46随着5G大规模商用，用户通信能力和服务质量得到了提升，同时促进了垂直行业的数字化转型。面向2030年及未来，在社会宏观发展进步、经济高质量提升以及环境可持续发展等因素的共同驱动下，人类将进入智能化时代，数字化、智能化和绿色化将是社会发展的趋势。从移动互联，到万物互联，再到万物智联，未来全新的场景及应用需求将极大拓展移动通信网络服务的能力边界，6G将有效服务智能化生产与生活，通过人机物智能互联、协同共生，带来数字经济与实体经济的全面融合，推动社会普慧智能、绿色健康可持续发展，满足经济社会高质量发展需求。网络架构是移动通信网络的基础和核心中枢，决定了整个系统的效率和能力。6G网络架构设计要充分吸收5G网络的实践经验，继承5G移动网络的成熟技术和理念，在最大化吸收网络演进新技术能力适配新业务需求的同时，还需要平衡网络的成本与绿色节能，实现与现有网络的兼容、继承和协同。数字经济：信息技术变革推动了社会与产业变革。当前经济发展模式无法突破各行业间壁垒，限制了社会经济的进一步发展。6G网络中所涌现出的新场景、新业务、新技术可以将相对孤立的物理世界聚合到统一的数字孪生世界，进一步加速大数据、物联网和人工智能等技术交叉融合发展，打破跨域信息通信桎梏，推进智能制造、智慧医疗、智慧经营、智慧转型等方面的加速落地，成为促进数字中国、数字政府、数字经济等全领域数字化转型的重要推动力。网络强国：全面推动经济数字化转型是我国经济发展重要驱动力，国家从战略层面支持新一代信息技术产业发展。党的十八大以来，在“制造强国”“网络强国”的战略部署指引下，我国新型工业化步伐显著加快，产业体系更加健全、产业链更加完整，为全面建设社会主义现代化国家奠定了坚实基双碳战略：信息技术的进步在支持网络流量激增的同时，其能耗也在急剧增长，给信息通信产业带来了绿色节能的新要求。双碳战略的提出加速推动了通信产业的节能和绿色化改革，推动6G网络向绿色低碳的方向发展。6G网络的新场景、新业务和新技术使得网络中产生、存储、传输、计算的数据指数级增长，对算力提出了更高的要求，结合国家“东数西算”工程，助力实现碳达峰、碳中和的战略目标。1.1.2新业务需求6G将实现人、机、物的连接，实现物理世界和虚拟世界的连接，同时，有望将感知和人工智能等能力融合到网络中，成为承载新用户、赋能新应用的新型数字信息基础设施。6G在5G三大场景基础上增强和扩展，包含沉浸式通信、超大规模连接、极高可靠低时延、人工智能与通信的融合、感知与通信的融合、泛在连接等6G六大场景。6G用户和应用将呈现泛在智能、泛在计算、沉浸式多媒体和多感官通信、数字孪生和扩展世界、智能工业、数字医疗与健康、泛在连接、感知和通信的融合、可持续性等9大趋势。多样化的新业务场景对网络的接入能力及数据的采集、存储和计算能力都提出了更高的要求。因此，6G网络必须在网络架构上做出革新，需要提供更便捷、更开放和更稳定的服务。网络的变革离不开新技术的支持。不断创新的通信、计算、存储、分析技术和不断进步的材料工艺相互融合，为打造“智能普惠，超越连接”的6G奠定了坚实的基石。移动通信技术的创新突破将驱动6G总体性能不断提升，超高速率信道编码调制、非正交多址接入、超大规模天线、太赫兹通信等技术的应用，将推动空口接入能力的量级提升。通信技术与人工智能、大数据、先进计算、区块链、数字孪生等技术深度融合，孕育出信息、通信、数据等ICDT融合新领域；计算芯片技术发展、高速互联技术，新型材料、电磁制造技术不断发展，可以产生更强的计算能力，更领先的功能和架构理念，更高效的软硬件解决方案，从而推动6G网络架构朝着更高效、更低成本的方向发展，促进网络向开放化、智能化、定制化发展。未来，全新的虚实融合交互模式的诞生将会催生许多前所未有的应用，如全息型通信(HTC)、沉浸式XR类移动业务、多感官体验和大众智能、新型机器人等，推动移动业务和网络不断升级演进。面向2030年的未来网络与智慧社会演进，本白皮书认为6G网络架构设计，需要满足网络边界拓展、服务对象拓展和业务模式拓展三个方面的需求。6G网络边界扩展分为两个维度。一方面是网络接入能力的扩展，6G网络将向边缘网络空间和空天地海不断延伸，使网络不断向更智能、更安全和更灵活使能，满足对天基、空基、地基等多种接入方式，固定、移动、卫星等多种连接类型的接入需求，实现空、天、地、海一体化无缝覆盖，向全域万物智联的方向迈进；另一方面是网络可提供的能力拓展，从单一的通信连接能力，拓展到通信、感知、计算、数据、智能、安全等多维的能力。网络边界的拓展，激发参与6G网络的用户呈现多元化活跃化的趋势，未来网络的服务对象也将随之拓展，未来网络的用户将包含且不限于toC终端用户、toB行业用户，未来任何使用6G网络提供的服务和向网络贡献其资源或能力的实体都是网络的服务对象，还可能包括子网用户、友商、OTT用户等。6G将以用户个性化需求为中心，进一步地改变消费者的社会活动和生活体验，满足包括无人驾驶、智能家居、虚拟现实等未来业务对高比特率、低时延抖动和更高可靠性的需求。6G网络将数字孪生等信息技术与工业、农业深度融合，满足高吞吐量、低时延、超精确定位、安全内生、多网络融合互通等需求，实现人机互联、万物互通的商业模式，以数据驱动产业发展，并实现高度数字化、智能化赋能生产。随着6G网络边界及服务对象的拓展，相应的6G网络的业务模式将突破原有单向的运营商网络对外提供服务的模式，拓展为参与网络的多方都可以向网络贡献能力和资源，同时通过网络获取相应资源和服务的多对多模式。驱动运营商的业务模式从提供连接的网络服务，向提供普惠的平台服务转变，更好地实现平台经济效益，充分发挥社会分工协作价值，共同构建6G产业价值链和生态环境，赋能未来新型业务。2021年，中国联通发布CUBE-Net3.0网络创新体系，提出了构建面向数字经济新需求、增强网络内生能力、实现“联接+计算+智能”融合服务的新一代数字信息基础设施这一全新的网络架构设计理念。在继承该理念的基础上，本白皮书将CUBE-Net3.0新网络、新服务、新生态的使命内涵，与未来6G时代的需求和愿景进行了有机融合，衍生出6G网络架构设计的三大理念：打造超越连接的“新网络”，以构筑智能泛在的综合型数字信息基础设施为6G架构设计的出发点；创新多元用户的“新服务”，以满足千行百业差异化需求和智算融合需要为6G架构设计的关键点；构建平台赋能的“新生态”，以促进云网边端业协同和产业生态繁荣发展为6G架构设计的落脚点。2.1面向“超越连接”的设计面向“超越连接”的设计，网络提供的服务从单一的连接服务，扩展到智能、感知、数据、计算、安全新服务，设计理念体现在以下方面：内生：现有网络架构，以大带宽、低时延的连接功能为主，其他功能的引入和实现，主要通过外挂式的方式完成，无法满足6G多样的业务需求和动态复杂环境需求。因此，6G网络架构需要注入多种功能内生和融合基因，从网络功能、接口、协议栈等方面端到端支持智能、算力、安全等内生能力。协同：现有面向连接的网络架构，提供了基于会话的管控和连接QoS保障机制。当6G网络需要超越连接提供各类新业务时，需要提供超越会话的协同机制，在网络架构层面引入新的管控量纲，基于任务协同新业务所需要的连接、数据、计算多个维度资源，以此实现新业务的管控和QoS保障。分布：6G多样化新业务所需的连接、计算、数据等能力来源于不同区域、不同资源池、不同组织，6G网络需要调度和联接上述多种不同的网络能力，提供用户就近、随用户移动的、分布式的网络服务，满足用户对6G融合业务2.2面向“多元用户”的设计面向“多元用户”的设计，网络从为终端用户提供服务转变为向行业用户、OTT应用、子网络等泛在用户提供综合服务，设计理念体现在以下方面：多元：6G网络的服务对象随着新业务的引入将得以扩充，用户不再仅是传统使用连接服务的终端用户，还包含使用网络计算服务、数据服务、感知服务等新业务的多元用户，包括行业用户、OTT应用、子网络等等。弹性：6G移动网络为了向多元用户提供差异化的网络服务及就近随行的网络能力，需要提供弹性的网络功能架构，简捷的用户网络提供方式，降低网络部署运维成本。定制：6G网络丰富了网络服务的内涵，可以为多元用户提供不同的服务类型与QoS保障，需要允许用户高效灵活地定制专属网络，提供差异化的用户网络服务，满足不同个性化的网络需求。2.3面向“平台即服务”的设计面向“平台既服务”的设计，网络从提供单边的连接管道服务变成面向多元用户提供多边服务的使能平台，设计理念体现在以下方面：开放：网络的参与者(终端用户、行业用户和合作伙伴等)基于统一的服务使能平台开放自身支持的能力/服务，同时，可根据领域知识将不同的原子能力组合/抽象成新的API开放给用户，降低网络定制成本，赋能多样化生可编程：基于多样化业务，对控制面功能、用户面功能、计算功能、数据功能等功能进行灵活编排，实现网络能力、部署方式、执行路径等可编程，满足差异化的业务QoS需求。多边：多元用户既作为网络功能/服务的消费者，亦作为功能/服务的生产者供网络调用，用户与网络支持灵活友好的交互方式，实现用户与用户、用户与网络之间的多边能力资源的协同。G系统架构图基于前述的6G网络架构的设计理念，本白皮书提出了面向“新网络，新服务，新生态”的层次化的数智服务使能平台架构。上下共分为四层，自下而上分别为资源层、功能层、管控层和服务层。此外本架构还包含一个贯穿各层的，内生的安全管理功能。核心功能如下：资源层：为6G网络功能部署、运行和服务提供支撑，主要包括计算、存储、网络和频谱以及其他设施等各种基础设施，是整个网络运行的基础。资源层物理设施实体分布在空天地海、云边端、广域局域等场景空间中，除了运营商自建设备外还包括友商共建共享资源或者产业上下游合作伙伴/多元用户等不同组织归属的资源，为6G网络的泛在接入、普惠开放能力提供保障。功能层：是6G网络的执行层。对下，根据需求对资源层物理设施进行多维资源的互联、组织、协同、调度构建具备不同网络能力的业务逻辑；对上，为管控层提供数据、计算和决策执行能力支撑。按照业务类型，功能层分为控制面功能、用户面功能、数据功能和计算功能，根据管控层的智能决策拉通物理资源，为网络和服务层提供接入控制、连接传输、数据采存、算力纳管互联和计算执行等业务服务能力支持。管控层：是6G网络的大脑，接受服务层的请求，在对服务请求进行多维度智能分析的基础上，为服务和应用作出智能决策，指导功能层操作执行，为多元用户提供开放、灵活、多边的网络服务能力，包含服务编排、网络调度、用户治理、数字孪生、智能引擎等。服务编排可将服务层的需求快速解析为单项服务能力和服务质量要求；网络调度快速按需创建网络功能，创建网络路由等，动态调整网络各节点的算力，带宽，存储等资源占用，对网络进行弹性伸缩处理等；用户治理用于多元用户注册、生命周期管理、能力资源管理协同度量等；数字孪生为现实网络提供虚拟的孪生映射，为网络提供分析、仿真、诊断、预测、优化等仿真模拟和可视化支持；智能引擎为服务编排、网络调度、用户治理等功能提供意图分析、运行数据分析、运营数据分析等智能分析能力，与数字孪生联合模拟仿真，促进网络的自智等级提升。服务层：对下层的网络功能进行提取、封装和组合，为内部业务或第三方应用按需提供能力或服务。通过服务层，开放运营商网络的连接服务、算力服务、数据服务、AI服务、定制化服务等能力，为多样化业务场景下的多元用户带来更加深入的算网业融合能力和更好的业务体验。6G系统架构中的功能层包含四个基本功能面，分别为控制面功能、用户面功能、数据功能和计算功能，分别负责网络控制、路由转发、数据管理等网络功能和数据、智能等内生功能。功能层作为6G网络架构中的执行层，其包含的四个功能面既是功能层内提供控制、用户、数据和计算等四类业务逻辑的功能集合，也是6G网络对外提供的接入、连接、数据、计算等四类端到端服务能力的体现。控制面功能：支持空天地海泛在接入控制能力，以及对这些异构接入间的融合调度协同能力。在传统连接服务的基础上，进一步提供计算、数据、感知等服务的融合一体控制与移动性管理。支持柔性编排，按需下沉，实现分层分布式部署。此外，控制面功能可以为用户提供更灵活的网络协同能力。用户面功能：支持功能集模块化和可编程，增加业务感知、内生算力、智能分析、确定性转发、安全管理等能力。通过灵活的协议栈编排配置，实现通感算智数安等多维业务的高性能分级数据转发和处理；支持跨域协同，与承载网对接，保障确定性的端到端QoS；通过扩展用户面协议栈或调用AI能力，使能用户面功能感知业务信息，使能智能业务感知与差异化QoS保障；支持泛在互联，为新业务提供多维度新业务数据的转发与传输，连通周边的新业务网络功能。数据功能：具备数据采集能力、数据处理能力、数据存储能力和数据协同能力的6G数据功能将面向多元的功能或业务实体，在保障数据隐私、安全及可靠性的同时，实现对数据的精细化采集、高效传输、分布式协同和弹性存储，统管数据的全生命周期，从而提升海量网络数据(如内部数据、网络数据、感知数据和计算数据等)的流动效率、保障用户服务质量性并且增加数据服务的安全性。计算功能：6G网络功能将向对外提供算力服务的新形态网络功能发展，结合人工智能技术实现6G网络智能内生。通过计算与通信网络的深度融合，对外提供计算服务。6G网络计算功能包含计算控制、计算执行、计算互联等功能，以满足未来多种应用场景的算力服务需求。同时，为了更好的实现网络的智能化与可编程化，使网络可以适应不同应用场景与需求，计算能力服务化以及计算功能的泛在化部署也是6G网络所必须的网络能力。安全管理：安全是发展的基础，6G网络的安全设计也是6G网络架构的重要组成部分。本架构中，安全管理将贯穿于资源层、功能层、管控层、服务层的全层次体系中，自底向上、端到端构建内生安全能力，为6G网络提供全生命周期的安全防护保障。基于通信、感知、计算、智能、安全等深度融合的6G网络架构，可以实现功能动态扩展、性能弹性提供、网络灵活可控、服务动态匹配，为用户提供多样化信息服务。4.1资源层图2资源层组成示意图资源层是6G网络运行与创新演进所需的配置支持系统，为上层网络功能提供计算、网络、存储、频谱等物理资源，是整个网络运行的基础，其组成呈现如下特点：资源(设备)多样性：5G采用虚拟化架构将通用计算/存储设备引入到网络建设中。6G在5G基础上进一步演进，提出了超越连接、多元用户、新服务范式的设计理念，除了传统网络建设所需的网络、计算、存储、频谱等资源外，还需要面向智能化、数据处理等业务引入智能计算设备、数据存储设备以及用于网络加速、数据库加速等业务功能加速的各类硬件加速设备或者异构融合设备。场景(空间)泛在化：6G在传统地面网络的基础上提出了全域覆盖的立体网络愿景，资源层的计算、网络、存储、频谱等物理实体也将广泛分布在空天地海、云边端、地面广域、工厂车间局域等泛在空间中，为多元用户提供泛在接入和就近随行的网络服务。协同(归属)复杂性：5G建设已经采用共建共享模式并成效显著。6G时代，高频波段的使用、算力需求的提升、XR业务普及对低时延通信的要求、多元用户与网络的密切联动等将会导致物理设施的投资攀升，产业伙伴在商业和生产系统间的耦合更加紧密。6G网络资源层不仅包括自建设施，还将会协同友商、产业伙伴或者多元用户的物理资源协同构建网络能力。基础设施作为6G网络的底层基础，为了支撑上层功能实现，需具有如下：灵活：采用虚拟化技术在物理资源基础上构建虚拟资源池，为上层网络功能提供灵活的资源支持和可调度能力；采用P4等网络可编程技术，为上层功能提供灵活可按需定制的业务逻辑实现。高效：后摩尔定律时代，通用处理器的算力提升受限，采用GPU、DPU、xPU等硬件加速和异构融合技术提高智能计算、数据处理、报文转发等业务的性能，为上层网络功能提供高效处理能力。安全：服务器、交换机、路由器、磁阵、分布式存储等高度集成产品处IT研制生产受限于上游的集成电路设计、加工、EDA等，资源层设备产业链安全是保障6G网络建设不可忽视的重要因素。绿色：作为国家数字经济重要支撑，通信行业承载着节能与降碳的重要角色定位，采用绿色节能的物理资源设备是6G网络实现减排的直接措施。4.2功能层.2.1控制面功能6G网络的控制面功能延续5G控制面的连接功能设计，继承网络已有基础能力的同时，为满足前文所述的网络管控层需求进行了功能增强，主要涉及以下几个方面：基础能力增强：支持空天地海泛在接入控制能力，以及对这些异构接入间的融合调度协同能力。随着6G网络面临的应用场景多样化，接入侧通过网络的可移动性和立体覆盖以及终端协同共同实现“终端随遇接入，网络按需服务”的目标。同时考虑到用户业务连续性和服务质量保障，网络需要实现对异构接入方式间的融合控制和移动性管理，为移动用户提供连续的网络服新能力扩展：未来6G网络可提供算力、数据及安全等新服务。基于内生理念设计，控制面需要实现对算力、数据、安全等要素资源的协同和融合调度，具备算网协同调度能力、通感算一体化控制能力、安全可信等能力，以实现实时精准的网络控制，满足不同的业务需求。支持定制化能力：5G核心网控制面引入SBA服务化架构，通过应用程序接口打破传统点到点的通信方式，使上层业务设计更加适应底层云资源，实现了控制面功能的快速构建部署。随着未来新业务差异化趋势越来越明显，针对不同用户场景，控制面功能应支持灵活定制、柔性编排、按需下沉，实现分层分布式部署，同时能够基于智能内生，实现分布式控制面功能的自演进、自优化的自治能力。用户网络协同能力：6G网络引入泛用户概念，充分体现用户与网络之间的协同增强。6G控制面功能将为用户提供高效灵活的网络交互操作，具体包括为用户提供服务功能相关的接入与移动管理、策略控制、新服务管理(如计算，数据，感知等服务)等，网络调度相关的用户定制网络的服务更改与策略定制等。.2.2用户面功能6G用户面功能在5G用户面主要承载会话功能的基础上，新增支持数据功能、计算功能等相关的数据的转发和处理。因此，新的用户面功能需要考虑以下几个方面的功能增强演进：功能模块化和可编程:6G用户面功能除了基本的数据包转发、PDU会话隧道管理及封装/解封装、QoS及策略执行、会话及移动性锚点等能力外，将增加业务感知、内生算力、智能分析、确定性转发、安全管理等能力。因此，有必要采用模块化的功能设计，以实现功能解耦，增加网络柔性。功能模块化设计提升了网络的灵活编排和柔性组网能力，弥补了通用硬件的转发性能限制以及定制硬件的高成本、扩展性和灵活性不足等问题。综合考虑效率和成本，基于可编程技术，采用智能网卡、可编程交换芯片、DPU等实现用户面功能的加速和用户面路径的编程定制,以提供更加高效灵活的网络服务。跨域协同、保障确定性的端到端QoS:5G用户面协议(GTP-U)设计仅QoSUEUPF之间)，难以保障E2E的SLA。此外，移动核心网和承载网之间缺乏紧密协同，仅通过GTP-U层QFI与IP层DSCP简单映射，指示承载网进行差异化的传输。6G网络支撑内生智能和泛在的计算需求，用户面功能支持跨域/跨层协同，支持与承载网对接，并保障确定性的端到端QoS。智能业务感知与差异化QoS保障:6G用户面功能支持智能业务感知，从而实现差异化的QoS保障。智能感知业务信息的方式有两种：1)扩展用户面协议栈，在协议栈中定义标识业务信息的层/字段，数据包中封装业务信息，用户面解析数据包即可获取业务信息；2)用户面功能网元调用AI能力或者内置AI能力，对业务数据包进行分析，从而感知业务信息。支持泛在互联，连通周边功能:伴随空天地海一体、沉浸式XR等新业务引入，未来6G网络的用户面功能将会广泛存于网络中，呈现“大集中+深分布”的分层分布架构。为满足6G应用差异化的低时延需求和连续性的跨域需求，用户面应具备泛在的互联能力，以支撑未来业务多维度的数据转发和传输；同时，对于6G新引入数据功能和计算功能，用户面功能具有连通这些周边新功能的连接能力，为新型业务提供高效转发和传输服务。2.3数据功能随着6G服务从传统的移动通信服务，扩展到通信、感知、计算、安全、智能等多维服务，网络中的数据更加海量多态、时序关联，数据将呈现泛在化、协作化、知识化、资产化的特点。为了更好的处理数据，可以从数据来源、时变性、关联性、隐私保护等多个维度对数据进行划分归类：内部数据：主要指用户业务过程中产生的签约数据、上下文数据，以及网络从终端侧/基站侧收集的感知数据，包括业务签约数据、用户上下文数据、用户能力数据、移动速度数据、实时轨迹等。网络数据：从运营商的网络设备获取的网络功能相关数据，主要是网络日常运行数据，包括吞吐量、时延、用户面路径、端口状态、可用资源、流量、空口资源数据(时频域信息，调度信息)等。感知数据：指由通信感知一体化所带来的感知数据，包括无线信道和物理环境产生的数据，以及物联网传感器采集的感知数据，包括地理位置信息、成像信息、温度等数据。计算数据：从底层基础设施获取的计算资源数据，包括通用算力、AI算力/算法/模型及相关的配置参数等。图3数据功能架构示意图为了提供高效且安全的数据服务，6G网络新增加数据功能，旨在提升海量网络数据的流动效率、保障用户服务质量并且增加数据服务的安全性。数据功能面向多元的功能或业务实体，在保障数据隐私、安全及可靠性的同时，实现对数据的精细化采集、高效传输、分布式协同和弹性存储，统管数据的全生命周期，从而提升数据利用率和6G网络数据化服务能力。6G网络的数据功能包括数据采集能力、数据处理能力、数据存储能力和数据协同能力四个方面。数据采集：根据数据模型对原始数据进行统一分类、信息抽取、重复内容筛查等预处理操作，之后由数据存储功能进行统一存储。数据处理：基于统一数据模型对多元异构的原始数据进行去噪、特征提取、数据分析等标准化处理。同时，利用AI、知识图谱等技术提高处理速度与分析质量，从而建立数据之间的上下文联系并构建完备的数据响应模型。数据存储：该模块负责对数据采集过程中获取的数据、经过标准化处理的数据、生成的数据响应模型等进行统一管理。为避免单点故障问题，数据存储多采用分布式存储方式。数据协同：数据服务请求通常来自多个功能或功能层，该模块用于支持跨功能跨层的数据调配工作。具体包括模型训练的协同、推理与决策制定的协同等。通过统一的规范化描述和格式化表达，提供对外的数据服务接口，支持内外部的数据服务请求方如用户面功能、计算功能、上层智能引擎、数字孪生等协同调用，包括接收数据协同调用过程中产生的外部数据。此外，通过数据服务注册、发现、授权等安全机制及安全协议来保障数据服务的安全可信。2.4计算功能目前移动通信网络的计算能力不足，存在数据处理效率低、智能化缺乏、结构中心化等问题。6G网络支持内生智能，并可提供高效、灵活的计算服务。6G计算功能通过将计算单元和计算能力嵌入网络节点，实现云、网、边、端计算能力的高效协同，支撑更好的业务体验；同时，计算功能作为6G网络内生能力，支持多维度、多粒度的调度控制。计算功能包含计算控制、计算执行、计算互联等功能，同时，计算能力服务化也是6G网络所需能力，用以支撑计算功能的泛在化部署。计算控制：6G网络实现网络、计算与存储等多维资源的统一协同管理。通过对算力的计量统计，支持业务侧的交易和计费等功能，使海量应用能够按需、实时调用泛在分布的计算资源，实现算网一体化运营；对算力资源进行多维度的分级管理，并通过算力管理OAM实现智能管理与维护；通过自主学习和智能算法，优化算力资源的使用效率和性能，提高计算功能的智能化水平，实现网络状态变化时，根据不同的计算任务类型、计算设备类型、任务优先级等因素进行决策，调整任务分配和调度部署方案，达到最佳的计算资源利用和任务执行效率。计算执行：计算执行是指将计算任务分配给计算设备进行处理，获取计算结果的过程。计算任务执行可能涉及到多个计算设备和网络节点，需要通过网络传输数据和指令，实现计算任务的协同处理和结果反馈。计算任务执行的效率和质量直接影响到网络服务能力和用户体验。计算功能在标准规范的基础上，量化异构算力资源以及多样化业务需求，建立统一的描述语言，赋予算力资源可度量、可计费的标准单位。基于算力性能参数实现异构算力的统一度量，解决软件层面以及硬件、芯片层面的量化问题，实现算力的有效分配、管理和运营等。计算执行功能支持分布式计算、在网计算、智能计算等先进计算技术，可以实现异构计算资源的更多维度、更细粒度的泛在计算任务分配与执行。计算互联：在6G网络中，计算数据的传输承载与通信数据的传输承载需要有所区分。由于业务模型的不同，计算数据在参与计算的网络节点间可能存在特殊的交互模式(如终端与网络协作的模型分割推理或训练)，并对连接质量存在特殊要求，需要设计面向计算数据的新型互联协议。新型互联协议能够实现异构设备的弹性连接，支持不同类型的计算硬件互联，实现设备间信息和数据的高速交互，为跨异构计算的大模型训练等提供传输能力；弹性连接技术支持数据动态传输，支持多种类计算设备的不定时进场和退场，实现计算资源信息的快速更新，同时，借助DPU/IPU等可编程基础设施，能够将数据传输、IO任务等卸载到加速芯片中，最大化释放异构计算能力，避免网络传输能力成为系统整体算力性能的瓶颈。从而解决网络、计算、业务需求三者之间的匹配问题。由于6G网络具有内生计算能力，为了更好地实现计算能力的控制、执行与互联，需要将计算能力转化为计算服务以适应灵活的计算部署。计算服务化能力是实现网络的智能化和可编程化的基础，使得网络可以更好地适应不同应用场景的需求。异构算力应用场景激增，使得算力架构的差异性以及当前软件工作模式与算力的量身定制等问题显现，计算功能需要进行软硬件等多层面算力的服务化抽象，支持多形式、多粒度的能力开放，以能力服务库或服务实例的方式提供计算能力、平台能力、算法能力和软件能力等。4.3管控层3.1服务编排随着6G网络业务边界的拓展，网络提供的新业务(智能、感知、数据等)可能不再局限于连接(控制面和用户面)，还可能同时包含计算、数据、算法等多个要素，通过引入任务概念对这些要素进行统一的编排管理和调配，协同完成业务目标。同时，未来新业务可能由不同的网络参与方(云、网、端)共同提供，可基于智能引擎进行网络业务的高效编排，提高网络执行效率，提升用户体验。服务编排总体执行逻辑如下：图4服务编排架构示意图意图识别与转换：接收来自服务层的业务意图，其可能来自于网络内部，或来自于第三方。基于功能库/资源库对业务意图进行分析，转化为网络可以识别的需求。任务编排：基于识别转化后的内部需求，形成特定的功能组合，包括控制面功能，用户面功能，数据功能，计算功能以及具体算法等；为保证业务QoS，对该业务所涉及的功能进行相应的资源需求评估，即确认各个功能所需求的算力/网络/数据/算法资源等。当某种功能可由不同网络参与方(如无线、核心网或者其他子网)提供时，可能还需先确定各功能由哪个网络参与方执行；业务编排还需确定和准备各个功能执行所需的模版、镜像、脚本等预置信息；业务编排对批量的业务需求进行归并和优化，提高后续调度执行效率；基于当前算力/连接/数据/算法资源等状态信息，将为实现该业务所需的功能组合进行智能编排，规划合适的业务执行流程(例如以执行流程图的形式来表示)，作为后续运行时网络调度的输入。3.2网络调度网络调度功能包括资源管理和网络调度两部分。6G网络资源的组成呈现种类多样化、场景泛在化、协同复杂化的特点，可以采用既“统一”又“分布”的资源管理方式。“统一”是指资源管理用于整合多场景、多归属的各类计算、网络、存储、频谱等物理资源，实现全局资源的发现、拉通、管理等功能，为网络调度等功能提供统一的精细化资源调用接口；“分布”是指因资源的多归属、泛在化、多种类等特点导致其难以统一集中式管理，必然会存在分级分域的分布式部署和域内相对独立运行、域间协同的模式。所以，对资源的管理也需要采用这种分级分域、逐级纳管的分布式组织形式。其主要包括以下功能：资源发现：可以感知发现域内资源或者接收域内资源的主动注册/被纳管请求；同时，非最顶层的资源管控还需要支持将自己纳管的资源整合后按照指定粒度向上级节点上报或者被上级节点感知。资源发现功能只针对自建资源或者无资源管理能力的“哑”资源(池)。资源拉通：用于与友商共建共享、与产业上下游合作伙伴深度合作等场景中，与对方资源管控系统的适配对接和拉通，实现对对方资源的感知和纳管，根据场景和业务模型，应该支持对资源管控能力的分界和协商。资源管理：根据网络的编排调度需求，对已纳管的资源的进行分配、释放等操作；对已纳管的资源进行健康状态监测、服务质量分析等，为网络调度提供精细化的资源状态参考，同时，这些资源状态信息也将用于数字孪生，保障资源层面“虚实”一致。资源管控统一接口：为网络调度、数字孪生等功能提供资源的查询、调度等接口，方便网络对资源的精细化感知和利用。除了面向传统连接服务的网络调度能力之外，6G网络还需要支持新业务的网络服务。未来6G网络不仅是一个提供智能服务的网络，还是一个为用户提供可管可控的平台，能够提供计算、数据、安全等功能的网络。因此，网络调度将基于用户对网络服务的定制化需求以及服务编排所导出的服务执行逻辑决策实施网络生命周期管理、网络功能(动态)调度等功能，具体包括：网络生命周期控制：对用户专属网络的生命周期控制，如用户专属网络的生成与注销。网络功能(动态)调度：通过动态调整底层资源，基于用户与业务的定制需求以及用户接入位置，为用户提供就近的网络功能调度。控制面功能：包含接入管理、移动管理、会话管理、策略管理等功能；用户面功能：包含用户面隧道转发，QoS保障，业务链等功能；计算功能：包含计算控制、计算执行和计算互联等功能；数据功能：包含数据采集、数据存储、数据处理和数据协同等功能；此外，基于服务编排的服务调度策略执行对应功能/服务，各执行体之间进行必要的数据交互，同时在执行过程中进行状态监测。承载调度：通过承载网络的控制器对承载网络的资源配置与调度；算力调度：通过算力资源控制器对网络中的算力资源进行配置与调度；云资源调度：基于网络功能的调度结果以及资源控制的资源信息反馈，通过云资源控制器向资源层发送资源调度请求，部署相应的网络功能。图5网络调度功能架构示意图此外，网络调度通过与智能引擎的交互，基于用户位置的变化、网络状态的变化，以任务为对象(包含控制面功能、用户面功能、计算功能、数据功能等)，动态、实时、联合调整网络的部署和运行策略，为用户提供高质量的网络服务。在业务执行过程中，网络调度通过智能引擎获取网络服务状态的数据分析与预测结果。如用户面的流量与QoS保障预测，网络资源的负载能力预测等。根据相关信息，网络调度可以提前调整网络中的相关功能服务策略，实现灵活的扩缩容能力，提升网络服务质量。同时，基于用户的位置变化，网络调度可以实时地向智能引擎提供用户的位置信息，对用户的移动轨迹进行预测，基于结果为用户提前部署邻近的网络服务，预先保证算力和数据的准备就绪，实现低延时的高效服务效果。3.3用户治理未来，运营商需要获取大量的算力和数据资源以保障网络运营服务，同时需要考虑与OTT应用或用户子网络之间的协作(例如，从用户获取终端采集的感知数据或AI模型数据，在网络边缘利用终端或OTT厂商的算力资源以提高网络的算力覆盖能力等)。因此，未来网络中用户的概念将进一步扩展，从传统的终端用户扩展到行业用户、OTT应用以及子网络等。未来新业务新服务的引入使得传统连接服务的服务范式发生了变化，网络的服务对象范围也被进一步扩大，同时移动网络的运营商和用户之间将会有更多的相互交互。移动网络的用户不仅仅是网络服务的消费者，也可以是网络服务的外部资源提供者。用户除了基于自身意愿将用户能力与资源开放给网络使用之外，也可以通过共享用户资源来提高相关业务的执行效率。此时，移动网络可以为共享用户资源提供调度服务，基于用户资源的网络内部使用和外部开放需求，网络在管理执行过程中需要具有用户治理的管控能力，对用户的能力与资源进行高效的管理和控制，从而打通网络与用户、用户与用户之间的能力与资源的共享和交互。图6用户治理逻辑架构图多元用户的注册与生命周期：用户接入网络后可以将用户的信息同步注册到用户治理相关的网络功能中(该服务可能是功能层中的某个功能提供)。其中，注册的信息可以包含用户的身份信息(如终端用户、OTT厂商、子网络等)、用户所在的区域信息、用户所能开放的用户资源信息(如算力能力、数据资源、设备能力等)。当用户下线(如终端用户去注册、子网络撤销、OTT服务下线等)时，用户可以同步向用户治理相关的网络功能进行去注册。网络对多元用户的信息进行全生命周期管理。多元用户的能力与资源管理：多元用户注册到用户治理相关的网络功能后，进一步将自身可以被其他用户使用的资源注册或更新到网络中，同时也支持去注册，更新，订阅/去订阅，推送等。例如，当用户需要或允许将部分终端的算力开放给其他用户使用时，用户将计算能力自动上报到网络中，如数数字孪生技术通过建立物理网络的完整映射，构建网络中部件、设备、系统的模型，由功能层的数据功能提供数据支撑实现对网络的感知，在此基础上，根据智能引擎、服务编排、网络调度等功能的需求，进行网络的模拟仿真并分析反馈仿真结果，用于网络的编排调度、管控优化等。数字孪生网络内部采用“模型构建-网络感知-模拟仿真-结果分析”的闭环迭代，同时，6G网络的物理网络与孪生网络之间形成“感知-决策-管控”的智能化闭环系果后续该节点能力发生变化时，则自动进行更新。多边用户的能力与资源协同管理：网络将用户资源对外提供发现服务，终端用户、网络内的其他网络功能或OTT服务需要调用用户资源时，网络根据所维护管理的用户资源注册信息，筛选满足要求的资源信息(例如不同级别和程度的数据或计算能力)并进行相应的分配调度。多边用户资源在使用前也会涉及认证与授权等安全相关的内容，例如用户终端的能力和第三方服务提供商所提供的服务等需要进行认证与授权以满足网络的安全要求。多边用户的能力与资源的度量：不同类型的资源可能有不同的度量量纲和方式(例如流量、时长、使用次数、算力、数据量等)。需要针对不同的使用者和消费者，基于上述量纲进行度量，支撑超越连接的新业务运营。4.3.4数字孪生图7数字孪生架构示意图数字孪生网络通过不同模型实例之间组合对网络系统运行过程进行模拟，能够对预测、调度、配置、优化等目标进行充分的仿真验证，从而保证控制决策的高效下发、可靠执行。数字孪生模型采用分层建模的方式，按照建模对象可以分为：基础模型：网络中的各类器件、设备、线缆等物理实体的数字模型，用于对物理网络节点设备的实时精确仿真。业务模型：网络系统中设备间的拓扑关系及事件检测、网络质量、流量模拟等的数字模型，通过基础模型和业务模型组合，实现对网络系统(或子系统)的仿真模拟。功能模型：针对特定的应用场景，利用数据功能中的各类网络数据及设备模型、业务模型，建立网络分析、仿真、诊断、预测、优化等各种功能模可视化是数字孪生的关键能力。利用计算机图形学和图像处理技术，将数据、模型以及模拟仿真、分析、预测和决策的结果以图形化的直观方式呈现出来，可以辅助网络运维运营人员监测网络的内部的结构、挖掘隐藏在网络内部的价值信息。同时，也可以为多元用户提供直观的网络服务状态信息。3.5智能引擎未来6G网络能够为用户提供与网随行的智能服务，同时，其自身也将积极拥抱智能，通过与AI技术的深度融合，提高网络的自治、自适应、自演进能力。智能引擎是基于6G网络体系中的智算、模型资源构建的用于6G网络系统本身管控优化的智能支撑平台。如图8所示为智能引擎的架构示意图。图8智能引擎架构示意图智能引擎由功能层提供数据、算力、网络等能力支撑，采用分布式架构，支持分层分级分域部署，提供数据、算力、算法、模型、知识等要素的管理功能，实现训练、推理、评测、优化的迭代演进闭环，为服务编排、网络调度、用户治理等功能提供意图分析、运行数据分析、运营数据分析等智能分析能力，与数字孪生联合模拟仿真，促进网络的自智等级提升，助力6G网络内生智能的“AIforNetwork”。分布式框架：6G网络具有泛在接入特征和高隐私安全等要求，数据将会分级分域的分布式产生和存储，运行于云端中心区域的集中式智算将会面临数据隐私、数据传输、智算时延等问题。分布式框架支持将算法实例、模型数据以及用于训练推理等流程相关的配套工具实例按需部署到边侧网络的算力中，并支持多节点之间协同实现联邦学习、群体学习、联合推理等分布式学习/推理方法，满足6G网络的灵活泛在、多元用户、分布自治等需求。关键要素管理：数据：智能引擎的数据集构建在数据管理功能之上，通过数据功能中的数据协同接口完成数据样本的获取。并根据算法需求对数据功能中的数据进行格式转换、去噪、特征提取等二次处理。算力：智能引擎的算力供给由功能层计算功能提供，对于需要多点协同的算法和模型计算还需由功能层控制面和用户面功能提供连接支持。智能引擎根据算法、模型规模和计算任务的需求，通过服务编排和网络调度实现合适位置、合适规模的资源分配，完成算法和模型的部署以及训练、推理等计算执行。算法：包括训练输入的数据集要求、模型超参、模型KPI、模型结构等，联邦学习、多智能体学习、模型分割、迁移学习、群体学习等模型协作在算法设计时纳入考虑。智能引擎在计算功能的基础上提供完整的算法工具链，支持算法的设计、改进、训练、验证等。模型：最优化问题的模型包含变量的目标函数和约束条件，机器学习的模型类似，包含算法结构、超参及大量可调节的参数，输入样本数据可以输出期望的结果。模型中可调节的参数可以通过训练得到，这个过程相当于模型学习到了输入数据到输出结果之间人类无法直接理解的复杂关系。复杂网络场景中的意图分析、运维、编排、调度等特定问题，将会采用不同的模型实现。智能引擎支持对模型的发布、评测、下架以及对第三方通用模型资源的调用等。知识：通过对历史数据、网络策略、人为规则、运维手册、故障日志等网络的运营、运行数据进行分析，得到用户意图分解、服务编排、网络调度、资源统筹等相关的知识，用于算法和模型的设计和改进等。主要流程：训练：基于6G网络的运行数据、运营数据等全维度数据集，按需进行多场景、多粒度的智能分析任务的训练，获得这些特定任务的专用模型库。支持新型算法的设计训练、对通用算法模型或者行业算法模型进行的微调/迁移学习；支持利用网络中分布式计算资源和多数据来源的特点进行联邦学习等。推理：根据任务输入，调用特定的算法模型对输入数据进行意图分析、运行数据分析、运营数据分析等各种功能业务场景所需的智能分析，分析结果将作为服务编排、网络调度、用户治理等模块进行智能决策时的建议参考。评测：在算法和模型研发、发布、部署、运行使用和下架等全生命周期过程中，模型的智能化性能需要一套完整有效的评测机制进行评估以便改进。智能引擎支持根据决策执行后的网络质量等相关数据进行分析，实现对算法模型的效果评价；另外，智能引擎也将与数字孪生协同，针对算法、模型构建特定的网络场景进行仿真决策和模拟执行，实现对算法、模型的快速验证、。优化：对决策执行的效果(数据)进行归纳总结，学习服务编排、网络调度、用户治理等相关的经验、策略，完成知识表征，更新知识图谱；根据知识图谱进一步改进优化智能算法。迭代：根据知识库积累，提出或者优化智能算法，通过算法改进和学习训练优化模型，提高各类问题的解决能力或者预测推理准确性，为各管控模块提供更加丰富、精准的决策建议，再根据虚实网络中的应用执行效果对算法和模型进行评价，促进知识库更新，形成“训练-推理-评测-优化”的迭代闭环，不断提升6G网络的智能化等级和综合服务能力。4.4服务层未来6G将是一个提供端到端能力的业务平台，具备多元的服务能力。通过资源层、功能层与管控层实现资源、连接、数据等要素的智能化统筹与管控，服务层统一对外提供连接服务、算力服务、数据服务、AI服务等服务能力，实现全域全连接的智能普惠，主要如下：连接作为一种可配置的基础服务，按需提供给2C、2B、子网、伙伴、OTT等多元用户，赋予多元用户超强网络连接的能力；计算服务作为一种可配置的基础服务，提供给多元用户6G网络平台内生的多样性算力，赋予用户调度基础设施的能力；AI服务作为一种可调度可配置的基础服务，提供给多元用户大模型、算法库等智能算力，赋能用户低成本的高效智算能力；数据服务作为一种可利用可调度的基础服务，提供给多元用户多系统的统筹数据，赋能用户友好的消费数据；XaaS服务，提供一切可能的可配置可调度的基础服务(Xasaservice)，提供给多元用户多种开放的基础普惠能力，组合成全域全连接的普惠融合业务。4.5安全管理移动通信网络的安全从2G发展到5G，安全的演进也经历了重大的变革。虽然5G已经从架构和技术上都提供了有效的安全保障，但是随着6G网络和业务的发展，以及安全技术的演进，网络和业务对安全提出了更多的需求，需要构建自底向上的可信链，保障端到端的系统安全。图9安全管理架构示意图首先，资源层提供网络基础的计算、存储、网络等能力，随着6G网络的云化和网络功能的虚拟化进一步增强，底层基础设施的安全成为上层网络功能安全运行的重要保障之一。安全计算技术可以从底层硬件设备的安全性开始，自底向上构建信任链，通过远程度量对平台完整性进行判断，赋予网络/设备“自证清白”的能力。但是，当前硬件安全技术背后的信任模型是中心化的，如TPM/SGX等均由权威机构背书，而这种中心化的信任模型存在着单点失效风险高、权威机构权限大、产业生态公平性低等问题。因此，可以通过构建去中心化的基础设施信任框架，形成公平的产业生态，从而一方面利用安全计算技术构建网络清白自证能力，另一方面重构安全技术的中心式信任根，解决中心式带来的安全风险，提升网络的安全性、可靠性和公平性。其次，功能层提供传统的控制面功能、用户面功能、计算功能和数据功能。网络功能节点之间通信的核心是通过安全协议承载身份认证、消息加密和完整性保护。在3GPP网络中，安全协议包括发生在UE和网络之间的5GAKA系列协议，发生在AN与AN、AN和NF、运营商SEPP之间等场景的IPsec协议，发生在AN与AN、NF与NF之间、运营商SEPP之间、设备厂商的设备在运营商的局点中开局时和运营商设备的认证等场景的TLS/DTLS协议等等。6G也将继承5G的CIA功能并对其进行增强，采用安全性更好、密钥长度更长的密码学算法，如后量子算法。同时，可以预期基于PKI的证书体系依然是在6G系统中建立信任的重要手段。PKI体系的CA利用自身的私钥为用户签发身份证书，用户使用身份证书在网络通信中完成认证，因此，CA的安全性决定了PKI体系的安全性。在移动通信网络中，可以构建运营商、提升跨域认证的便捷性，避免通过交叉证书或手动配置才能实现的跨域认证，及证书交叉验证带来的冗长证书链问题。再次，管控层对网络资源进行编排调度，如通过对数据、算力、模型的调度提供AIaaS和DaaS等。不同的编排调度对安全提出了不同的需求，如网络需要从底层架构上为AI的执行提供内生安全保障机制，保障AI执行的可靠性、完整性和保密性，需要构建AI联邦学习涉及的多方主体之间的信任。网络需要为数据的安全流转提供可追溯、防篡改的保障机制和隐私保护方法。网络中的用户数据，涉及用户ID、用户生成的数据和用户行为数据，需要满足各国制定的隐私保护方面的法律法规来保障个人隐私安全，(如欧盟GDPR、美国统一个人数据保护法案UPDPA、我国《数据安全法》)，也需要通过安全多方计算、同态计算等技术，保障数据使用过程中隐藏用户隐私信息，有效避免信息泄露。服务编排需要调度网络端到端的能力，所涉及的节点可能来自于不同的信任域，需要进一步引入基于多方共识的信任机制，与传统的中心式和第三方信任协同使用，共同组成6G网络多模信任模型。最后，安全能力作为6G架构的一部分，一方面服务于网络自身和业务，如为控制面功能、用户面功能、计算功能、数据功能等提供基础的连接安全、信任建立、可信度量等；另一方面，安全也可以作为对外开放的能力为第三方提供安全即服务的功能，典型的如区块链技术。区块链作为安全内生使能技术的一部分，6G区块链区别于传统的基于互联网的区块链和基于云的区块链，是基于6G端到端网络基础设施动态构建的，服务于6G业务和客户，依据6G网络特征灵活部署，利用密码学算法建立的分布式账本，是6G安全即服务的能力之一。6G区块链能力可对外开放，定制方可通过调用网络的区块链控制组件，利用6G底层的基础链能力，由网络为其动态创建、维护和管理一条区块链，区块链由6G底层具备区块链能力的节点执行交易共识、节点通信和智能合约，并执行上层业务逻辑。综上，6G安全是一种自底向上、端到端构建，基于内生安全能力的可编排架构，从安全的启动、安全通信的建立、多方信任模型、去中心化生态的构建等维度为6G网络构筑全生命周期的安全防护。5.1空天地一体化网络“全球覆盖、随遇接入、按需服务、安全可信”的空天地一体化网络是未来6G重要的演进方向，其愿景是构建地基网络为基础，天基网络(含通导遥卫星)和空基网络为补充和延伸的立体网络结构，形成跨地域、空域、海域的天地一体融合通信网络，满足广域智慧连接和全球泛在无缝接入需求，实现统一高效的资源调度与网络管控，进而为广域立体空间范围内的应用提供全球时空连续通信、高可靠安全通信、区域大容量通信、高机动全程信息传输等能力，对提高应急水平、维护国家安全、保障国计民生、促进经济发展具有重大意义，面向6G的空天地一体网络架构如下图所示。图106G空天地一体网络架构示意图其中，天基网络由各种卫星系统构成天基骨干网和天基接入网，实现全球覆盖、泛在连接、宽带接入等功能，是特殊场景下最可使用的传输方案；空基网络由高空通信平台、无人机自组网络等组成，借助无人机、飞艇等多种空中平台搭建空中基站，实现覆盖增强、使能边缘服务和灵活网络重构等功能；地基网络主要由地面互联网、移动通信网等提供通信保障。空天地一体网络拥有显著的覆盖范围广、受环境影响小、容灾能力强通信优势，可不受地面限制向空、天、地、海等多维空间扩展，增强通信链路的可靠性及安全性。随着未来6G高中低轨卫星协同组网，空间基础设施与地面基础设施将从互联互通、互补融合逐步实现深度融合，提供更快的速率、更好的服务质量和更高的可靠性，为用户提供可靠、连续的通信服务。同时，利用蜂窝通信产业规模效应大幅降低卫星通信成本，进而在公众用户中推广卫星通信设备与服务，提供泛在、智能、协同、高效的通信服务。面向6G的空天地一体网络是天基多层子网和地面蜂窝多层子网等多个异构网络在体制、协议、网络、业务、终端等方面的深度融合，需聚焦解决融合网络多层立体、动态时变等关键问题，构建空天地一体网络控制能力，实现网络架构、空口传输、频率管理、星地组网等关键技术突破及分阶段部署，主要包括：统一网络架构：通过地面网络和非地面网络在系统架构、技术体制、接口协议等层面进行多域多维度柔性融合，实现空天地网络的高效协同，提升端到端管理效率。统一空口协议：形成卫星与地面蜂窝通信的统一的空口协议，支持多种业务传输。频率协调管理：通过卫星与地面频谱协调管理技术，解决星地网络同频或邻频部署时网络共存、网络协同等方面问题，提高频谱利用率。星地融合组网：通过空天地一体网络新型组网技术研究，解决业务连续性和一致性、移动性管理、QoS质量保障等关键问题，提升空天地业务服务5.2分布式网络ITU定义的6G六大场景包括沉浸式通信、超大规模连接、极高可靠低时延、人工智能与通信融合、感知与通信融合和泛在连接，这意味着未来网络承载的用户和业务种类、协议数量、网络功能以及各功能间的连接数量等都将成倍增长，如果仍沿用目前集中式的架构设计将使得网络越来越复杂。因此，为追求更极致的网络性能、更好的业务体验，分布式网络成为6G网络架构演进的重要趋势之一，能够根据未来多样化的业务和需求，为用户提供不同位置按需部署、灵活组织编排、弹性可扩展的分布式网络部署服务能力和跨网互通协同能力。6G分布式网络涉及以下关键技术：广泛分布的多样接入模式融合：6G网络由大量用户网络(子网)构成不同子网的用户可能在不同位置、各种不同的方式接入到6G网络。因此，分布式网络具有融合多样化的接入模式能力，并实现用户多接入路径的协调，向用户提供更加可靠高效的连接通道。连接功能的按需分布式部署:由于不同用户对连接能力的差异化要求，分布式网络需要在相对广域的范围内灵活动态部署控制面和用户面为用户提供最优的连接能力。计算功能的分布式多方协同:6G网络将形成超级的网络计算服务，计算功能逐步下沉打散至网络边缘为用户所用已成为普遍的趋势，实现对分布式计算(包括算力、算法和数据等)、分布式网络和分布式业务的统一高效的一体化编排和动态调度，满足定制化的网络需求，提供面向用户及业务的内生计算能力。数据功能的按需编排:数据作为未来网络的关键要素之一，将呈现显著的分布式特征，表现在数据源、数据消费者、数据处理节点的分布式。6G网络需要提供具备处理分布式数据能力的数据服务框架，支持对数据功能的按需编排，高效应对复杂的数据应用模式，满足不同用户的不同数据处理需求。基于共识机制的去中心化信任:6G分布式网络将构建一种去中心化的信任架构，保障多方信任快速准确地建立，为构建和维护稳定、公平的6G开放合作的商业生态提供有力的安全支撑。因此，未来网络的场景需要兼顾覆盖和容量，将形成一种全新的分布式网络部署形态，其核心是研究如何设计场景定制化的柔性至简子网方案、各分布式子网间如何实现互联互通和业务连续性保障、用户如何快速便捷获取和定制子网服务、以及跨运营商的共享和协同。需要从组网模式、网络联邦管理技术、网络开放接口和跨运营商网络接口等多方面进行增强研究，亟待业界共同深入探讨。5.3通感算一体6G通信感知计算一体化不仅提升传统通信能力，也将助力实现真实环境中物理实体的数字化和智能化，极大提升信息和通信服务质量。通信感知计算一体化长期以来受到了学术界和业界的关注，国际电信联盟(ITU-R)在《面向2030的未来技术趋势报告》中，明确通信感知一体化是新兴技术发展趋势之一。IMT-2030(6G)推进组在今年发布的《6G典型场景和关键能力》白皮书中，将通信感知融合确定为6G五大典型场景之一。6G通信感知计算一体化需要在协议层面支持灵活、轻量化的网络架构，具有统一的接口，支持服务功能模块的即插即用，实现一体化服务能力的弹性扩展。在无线空口方面，进行一体化波形和波束赋形设计、开展一体化信号的干扰处理，实现多节点、多载波的协同感知与融合；在网络侧可纳管多模态感知方式，实现多种服务能力的QoS感知与确定性保障，并进行一体化资源的智能协同编排。此外，通感算一体化服务的引入，将产生大量的数据传输与信息处理，通过对网络中广泛存在的分布式异构算力的感知与纳管、云边端协同实现6G通信感知与计算融合共生。为实现上述技术能力，无线基站设备在设计之初需要考虑通信感知共享频谱资源、高动态范围、全双工及自干扰消除、高通道性能等特性要求，此外还需兼顾低实现复杂度、低功耗和高集成的目标。通信感知计算一体化信号波形设计：波形设计是通感算一体化基站空口关键技术的重要组成部分。空口波形设计目前主要有三个研究方向：侧重通信的一体化波形、侧重感知的一体化波形以及基于通感融合的一体化波形。其中，通信波形主要以OFDM调制波形为代表，感知波形主要以线性调频LFM波形为代表，而通感融合的波形主要以OTFS调制波形为代表。通信感知计算一体化多天线技术：对于一个通感算一体化系统来说，感知的功能通常是借鉴雷达系统对目标物体的反射定位原理而实现的，这样只使用一个基站信号源即可定位信号覆盖范围内的目标物体。在雷达系统中，定位目标物体的三个关键参数是：距离、速度、角度。目标物体的距离参数是通过回波信号时延计算，目标物体的速度参数是通过回波信号多普勒频移计算，而目标物体的角度参数则是通过多天线回波差异计算得出。虽然一根天线即可获知目标物体的距离和速度参数，但若想精确定位到物体所在方位的角度参数，则必须使用多天线阵列。另外，对于单个波束而言，通信功能需要波束宽度较窄，而感知功能通常需要波束宽度较宽。网络协同通信感知计算一体化技术：多节点协同：在通信感知计算一体化系统中，单个基站节点的资源是有限的，可以通过多基站协作的方式提升通信和感知服务质量。一般有两种协作模式：多基站联合感知和宏微基站协同感知。多基站联合感知是一种通感算一体化信号波形层面的多节点协同技术。在多基站联合感知系统中，两个基站节点可以分别作为信号波形的发送端和接收端。信号由一个节点发出，经过目标物体的反射，回波信号由另一个节点接收，这种模式可以避免由同一个节点独自收发信号时因全双工模式产生的自干扰。宏微基站协同感知是一种无线资源和算力资源层面的多节点协同技术。由于通感算一体化信号波形在进行感知功能时无法穿越大型障碍物如墙壁，因此宏基站无法感知建筑物内的目标物体。通过将微基站部署在建筑物内，和宏基站同时进行感知，两者的感知数据可以在汇聚点联合计算，实现无死角感知覆盖。多频点协同：当前的移动通信基站主要使用Sub6GHz频段，未来可以采用毫米波、太赫兹和可见光等传输频段，给通感算一体化系统带来更多的选择。不同的电磁波频率适用的业务不同，当通感算一体化网络提供不同业务服务的同时，需要部署支持不同频点的基站硬件设备，协作完成不同的通信感知业务需求。多模式协同：通感算一体化波形可以通过发射信号与接收信号的相关运算，准确感知出信道环境中所存在的反射物、障碍物，以及各自的距离和终端移动速度等信息。无线接入系统中，存在基站和终端两种设备，基于这两种设备，可以进行六种不同的感知模式设计。当通感算一体化网络需要服务不同的融合业务时，可以采用多个感知模式进行协作处理。低功耗通信感知技术：未来的通信感知网络，引入了两个低功耗感知关键技术：反向散射技术和无线供能技术。反向散射技术以极低功率的调制方式奠定了低功耗通信感知的基础，而无线供能技术提供了一种网络供能的设备无源化选择。资源调度与编排：通信感知计算的融合是实现智能普惠的基础，需要一个高效的融合连接、感知、计算、数据、智能的新型基础设施，将广泛分布的数据提炼为智能信息，按需实时的为用户提供无处不在的智能服务。网络资源的调度和编排是实现通感算融合的基础，保障通感算业务在网络中高效运行，同时注重数据的隐私安全，支持分布式推理学习，可以充分利用云、边缘、终端的数据和计算资源，并能兼顾网络效率和绿色节能。动态性和多样性是网络业务编排与调度系统面临的主要技术挑战，分别体现在算力环境和智能业务两个维度上。例如，信道变化导致的算力节点间传输链路的动态性，终端移动导致的算力网络拓扑的动态性；通感智能业务触发在时间空间分布上的动态性，加速器架构、OS容器技术以及数据连接的通信制式存在多样性，多种不同的通感算模型的训练和推理等。多模态协同感知：为满足日益复杂的感知需求，未来的感知任务将不再局限于基于移动网络的感知增强，还需考虑终端(手机、摄像头、传感器等)和移动网络(基站/核心网等)协同感知、移动网络和固定网络(WIFI等)协同感知。通过几种不同模态的协同感知，提升通信体验，强化感知精度，提高算力资源的利用率等。移动网络和固定网络协同感知可充分发挥移动网络和固定网络各自的优势，以服务于未来更多样更复杂更高精的通感算场景。在6G网络架构中，需要同时考虑两种模态的统一接入，感知数据的汇聚，以及感知数据综合分析处理。为此，从一开始就需要对3GPP定义的感知网络架构进行系统性设计，例如可以吸收3GPP和Non-3GPP统一接入5G核心网的经验，实现感知业务的深度融合。算力供给关键技术：高精度高性能的感知系统将产生海量的原始数据，如此多的数据全部上云集中计算可能导致网络拥塞和计算延迟，需要将部分计算任务从云侧迁移至网络边缘侧。在网计算技术利用网络内生的计算能力进行数据计算处理，提升计算效率，降低网络流量，能够降低整体能耗。网络的内生算力，一方面对内服务于系统自身，即为通信和感知提供服务；另一方面可以对外向第三方应用提供服务。为了更好的实现在网计算能力，需要将网络中的通用算力、专用算力等各种异构算力资源纳入统筹考虑，提供计算、加速和存储等多种资源的共享和灵活扩展，实现感知数据的随路计算；同时采用确定性计算、实时性优化等技术，达到感知系统对算法、计算密度和实时性等方面的要求。如将部分计算迁移至网络侧，需考虑云、边、端的协同计算，根据算力、网络等资源的实时状态合理分配计算任务。网络的分布式算力资源在众多的分散位置，需要借助于算力感知、算力路由技术等技术发现并调用相应的资源，实现对分布式算力的统一管控，并根据业务的计算任务需求，实现高效统一的资源编排和调度。针对感知系统产生的海量数据，可以在端侧和边侧采用存算一体技术，进一步提高计算效率。5.4数字孪生数字孪生的概念随着数字化的演进被提出，是数字化的高阶形态和必经之路。数字孪生通过数字模型和实时数据构建现实实体的虚拟镜像，可以对物理世界的物理对象、过程或系统进行仿真和预测。数字孪生将物理世界和数字世界相结合，实现对物理世界全生命周期的虚拟验证、决策支持和优化。随着移动通信技术的发展，6G网络作为下一代移动通信标准，将为人们带来更快速、更可靠、就近随行的极致体验。然而，6G网络的实现面临一系列挑战，如多元用户的泛在接入、深度协同、智能内生等需求促使网络规模进一步提高，融合接入、传输、计算、数据等服务能力的大规模网络的复杂性是一个关键问题。为了应对这一挑战并推动网络的进一步发展，引入数字孪生技术成为一种具有巨大潜力的解决方案。6G网络通过数据采集、数据建模、仿真推演、智能决策、智能管控等关键控制环节构建6G数字孪生网络，赋能网络自智发展：数据采集：数据采集是构建数字孪生的基础。未来6G网络会涵盖天空地海、云边端、广域/局域，呈现泛在分布特点，涉及机房、机架、服务器、交换机、基站、核心网、虚拟资源、网络功能网元等信息，包含各技术栈的物理规格、配置、运行状态、端口、拓扑链接、性能、流量、告警等。数字孪生网络需要具备全景多维度数据采集能力，实现对物理世界网络的实时数据 (状态)和非实时数据(状态)的感知。数据建模：模型是构建数字孪生的核心，基于感知的网络数据，将网络从物理实体向虚拟空间映射，构建与物理实体一致的孪生数字网络。数字孪生模型构建包括基础模型构建和业务模型构建两类。基础模型是针对单个物理网络实体的模型定义，从多个维度建立的数字孪生模型，能够刻画物理网元的某个或某些特性；业务模型是针对特定的孪生应用场景对基础模型组装