【中国联通研究院】中国联通5G核心网智能架构白皮书

中国联通5G核心网

智能架构白皮书

中国联通5G核心网智能架构白皮书

前言

随着5G网络覆盖不断铺开，5G业务形态不断创新和演进，

5G网络的业务能力开始从单一化走向多样化，网络部署也逐渐

从中心化转为分散化/边缘化，这些变化都对传统的网络治理手

段提出了巨大的挑战。而近年来人工智能技术快速发展，人工智

能算法的不断演进和迭代，设备硬件能力持续提升，标志着人工

智能技术的逐步成熟，也为5G网络的智能化治理提供了一种可

能。

本白皮书针对3GPP定义的以网络数据分析功能NWDAF

为核心的5G核心网智能架构，讨论了5G核心网智能化的典型

场景、系统架构要求和关键技术能力，为未来的5G网络智能化

演进提供了一个思路。

本白皮书由中国联通研究院牵头编制，参编单位包括（排名

不分先后）：华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、维沃

移动通信有限公司、北京小米移动软件有限公司、OPPO广东移

动通信有限公司、腾讯云计算（北京）有限责任公司、中国信息

通信科技有限公司、爱立信（中国）通信有限公司、上海诺基亚

贝尔股份有限公司。

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编写组成员（排名不分先后）：

任驰、穆佳、王远、李卓明、朱进国、牛娇红、吴晓波、崇

卫微、沈洋、刘建宁、许阳、张云飞、张卓筠、王胡成、段小嫣、

刘坚、贾小萌、樊涛、王伟新。

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一、5G智能技术发展驱动力

随着5G标准化工作的推进，5G市场也在经历高速发展并逐渐

走向成熟，目前我国的5G基站总数已经达到196.8万站，5G网络

覆盖全部的地级市，并覆盖了超过98%的县城城区和80%的乡镇镇

区。此外，中国信通院发布的《中国5G发展和经济社会影响白皮书》

指出，5G具有显著的技术深度，拥有开发创造新业态、新产品、新

工艺和新技术的巨大潜力，这也表示未来5G应用的主战场将更多的

面向垂直行业市场，从传统的个人移动终端业务向工业、电力、金融、

医疗、港口、智慧城市等各个垂直领域扩展和渗透。新一代信息技术

与制造业进一步深度融合，工业互联网创新发展迈出更坚实步伐，随

着“5G+工业互联网”512工程纵深推进，全国建设项目已超过3100

个，为数字产业发展带来更多增长机会。

层出不穷的新应用、新需求、新场景也进一步影响了5G网络的

演进，使5G网络持续向复杂化、分散化和灵活化发展，运营商需要

支持针对不同客户的需求创造定制化和个性化的业务体验，这也进一

步要求5G网络能够对网络资源进行更快速和更精确的调度。同时，

垂直行业在业务性能方面的要求也呈现越来越严苛的趋势，这也要求

5G网络能够对网络状态进行针对性的感知，并以此为基础进行经验

性的，甚至是预测性的动态调整和优化。

以上的商业和技术发展趋势为构建智能化5G网络提供了契机，

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而近年来人工智能技术的不断发展、机器学习算法的不断丰富、计算

设备性能的持续提升，也为5G网络的智能化提供了可能性。作为

5G网络最大的数据生产者之一，5G核心网已经成为了各个标准组

织进行移动通信网络智能化讨论的早期阵地。5G核心网智能架构的

引入，使得5G网络可以深度的利用和开发5G核心网产生和管理的

海量的，多样的数据，为运营商提高网络资源利用率，优化用户业务

体验，进而提升5G网络价值提供了一条值得探索的新路径。

二、5G智能化典型应用场景

（一）网络切片性能保障

5G时代业务场景的多样性为运营商带来了巨大的挑战，传统的

网络建设和管理思路难以适应快速发展和演进的移动通信网络部署

需求，在此背景下网络切片技术应运而生，通过基于5G服务化架构

的网络切片技术，运营商将能够最大程度地提升网络对外部环境、客

户需求、业务场景的适应性，提升网络资源使用效率，最优化运营商

的网络建设投资，构建灵活和敏捷的5G网络。

考虑到有限的网络资源和不断变化的网络环境，随着切片数量的

增加，运营商是否在任何时间都能够保障所有切片的性能以确保用户

获得满意的业务体验，是一个对切片用户非常重要的问题。智能化能

力的引入成为动态切片资源管理的重要应用趋势，通过汇聚切片业务

相关的网络数据，网络可以根据每切片的使用情况分析获得切片用户

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业务QoE情况的统计（如占总数多少百分比的用户已经低于SLA所

要求的QoE），将分析结果信息应用到网络切片的规划、部署、监控、

优化的各个环节中，及时的调整切片资源分配，并将已有切片的分析

信息应用到新切片的设计和上线过程中，实现切片的自动化业务控制

和SLA保障。

进一步的，网络还可以基于历史分析信息进行面向未来的切片性

能预测，在用户QoE下降之前提前完成资源的优化配置，缩短或避

免用户对QoE降级的感知。

（二）边缘计算路由优化

边缘计算（EdgeComputing）技术是5G架构的重要创新之一，

边缘计算通过在靠近终端或数据源的位置进行网络能力覆盖，向用户

提供结合了融合计算、敏捷联结、实时高效、安全隐私等特性的业务

体验。5G的大规模部署和广泛覆盖也给边缘计算的深入发展提供了

支撑，为智慧城市、智能安防、智能电网等创新应用场景提供了解决

方案，并将在未来进一步扩展到自动驾驶、体育赛事、演出直播等商

业领域。目前，国内已有数百个5G边缘计算应用投入应用，范围覆

盖工厂、矿山、场馆等多类业务场景，并且新的场景和应用仍在持续

的开发和落地，在依托于5G的数字经济发展中发挥了巨大的作用。

在实际的部署中，同一个边缘计算业务可能会在一个区域（如一

个城市内）部署多个支持该业务的边缘应用服务器，随着用户使用业

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务过程中发生移动，就需要针对用户的边缘应用业务路由进行实时的

调整，以确保用户总是路由到业务体验最优的边缘应用服务器。而边

缘应用的概念中，所谓的“靠近”终端/数据源/服务器更多的是一个

相对的概念，绝对距离的靠近并不意味着用户一定能获取最优的业务

体验，同时还需要考虑当前和目标UPF节点的负载、传输网路由配

置、用户移动性（如步行类的低速移动或乘坐汽车、火车等的高速移

动）等因素。

5G网络通过智能化的分析手段，能够实时的判断用户边缘业务

感知情况，并在业务体验无法满足时，结合实时的边缘路由性能分析

数据，在全网范围内为用户选择当前最优的边缘应用路由，提升用户

的业务体验。

（三）UE行为分析及业务优化

5G核心网作为用户业务管理和调度的核心，拥有非常丰富的用

户数据，包括用户设备的签约信息、能力信息、标识信息等静态数据，

还包括移动位置信息、业务相关信息（如速率、QoS等）等动态数

据，以及第三方提供的业务相关策略等信息。这些静态和动态数据可

以从AMF、SMF、PCF和UDM等网元中获取，也可以从OAM系

统获取。在符合国家的用户数据安全相关的法律法规和用户隐私的前

提下，根据用户或客户需求，5G核心网可以合理的智能分析和利用

这些数据，来优化业务传输，提升网络资源利用率，还能通过UE行

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为分析及预测，大大提升用户体验。比如：

5G核心网通过分析网络数据，可以获取特定区域，特定时间段

内的如用户数量、人员移动轨迹、业务贡献度等信息，进而指导第三

方应用提供方的户外广告投放、应用层定向业务优化策略制定等行为。

5G核心网还可以根据第三方可提供的策略和需求信息，提供业

务的优化。例如：第三方提供预置的UE行为信息给5G核心网（如，

预置UE行动轨迹信息，预置UE通话时间、时长信息等等），5G核

心网可以根据这些预置信息，提前预留和调度资源以提供更可靠更优

质的通信服务。

此外，5G核心网可以通过对用户业务行为的分析，结合一系列

的判定标准，实现发现并定位异常行为UE的能力，如园区专用UE

移动到园区范围之外，单个UE短时间内群发大量短消息，应该处于

休眠状态的IoT设备被长时间唤醒等。结合UE异常行为分析结果，

运营商可以针对性的调整用户管理策略（如将异常UE强制下线），

或向使用该UE的第三方行业用户发出告警，辅助行业用户定位问题

UE并进行及时的处理。

（四）网络拥塞分析

传统拥塞控制方案是人们基于对忙闲时经验判断或者特定网络

区域用户使用量习惯的认知基础上进行的静态策略管控，这种静态的

设置方式忽略了网络负荷动态变化、用户移动性信息、用户使用的业

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务特性等因素，无法根据网络和业务的实时情况进行针对性的动态控

制。5G核心网可实时采集用户在当前位置中经历的网络拥塞状态，

并基于网络的历史负荷情况，通过机器学习预测网络拥塞的时间和等

级，将预测的拥塞信息输出给策略控制功能用于调整特定用户和业务

的QoS策略。除此以外，5GC还可实时采集小区级别的负荷信息，

进行小区级别的拥塞判断和预测，并将网络拥塞状态上报给AF，指

导AF进行业务层面的调整。

基于5GC的智能拥塞管控可充分实现对网络拥塞状况实时感

知和智能预测，提升用户的业务体验，提高网络资源调度水平。

（五）定位业务赋能

定位业务是移动通信系统的重要功能之一，其可以通过移动网络

定位技术获取终端位置信息，并将位置信息以特定的格式提供给用户

终端、运营商、第三方机构等位置信息请求方。定位技术从2G到

4G持续演进，定位精度逐步提升。随着5G的到来，各种业务类型

越来越丰富，对定位服务提出了更高的要求。

智能化能力的引入能够有效提升定位性能，网络分析数据（如终

端移动性分析、WLAN性能分析）能够协助定位管理网元LMF选择

更适合当前场景（如终端位于室内或室外）的定位方法，提高定位精

度。

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（六）智能选网

在运营商5G网络完成全面覆盖之前，传统的4GLTE网络和

5GNR将长期共存。5G商用初期，一方面，运营商可以根据网络频

谱特性，利用4G频谱完成广覆盖，利用5G频谱进行热点覆盖，另

一方面，针对不同的业务需求，5GNR也存在多种高、低频率联合

部署的覆盖形式。因此，针对多种接入方式并存的情况，5G核心网

应考虑到多种接入方式如何协同工作的问题，比如使用AI技术来辅

助终端进行智能选网驻留。

5G核心网作为网络的核心，可以获取到大量用户业务相关的数

据，并有足够的算力和能力去分析这些数据，从而选择出更适合用户

的接入方式。智能化网元可以从AF，AMF，SMF等网元获取到用

户业务体验信息、用户位置及移动性信息、接入网络制式等信息作为

AI输入数据，并在合法和保护用户隐私的前提下，统计或推理出用

户在使用的业务信息、特定用户位置信息以及处于特定接入网络制式

下的业务体验分析信息，并将其发送给PCF等负责制定策略的网元。

在业务体验分析信息的辅助下，PCF可以为用户终端制定出合适的

RAT/频率选择策略（例如，RFSP，RAT/FrequencySelection

Priority），从而对于NR和LTE之间的异系统选择或者NR高频和

NR低频之间的频率间选择进行有效和智能的判断。

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（七）QoS预测及可保持性分析

QoS保障是移动通信网络实现差异化服务能力的重要技术，第

三方业务提供商也对5G网络的QoS保障能力提出了多样化的需求。

5G网络的智能化分析网元通过采集网络特定时间或位置区域的

QoS变化的历史信息，可以分析得到包括带宽，误码率等在内的QoS

参数或性能的预测结果，或者特定的QoS参数是否超过了上报的门

限值。该预测结果也可以针对未来特定的一段时间或者特定的位置区

域。

该预测结果可以通过能力开放的API接口发送给AF,业务提供

方可以根据该预测的信息进行业务参数的调整，如XR业务的服务器

可以根据网络的拥塞信息或传输速率的预测结果灵活调整XR业务的

相关参数，以更好的适应网络传输状态的变化，优化业务体验。

又如，车联网V2X业务的用户体验也可以通过QoS分析和预测

进行保障，V2X应用服务器可以向5GC请求指定的地理区域和时间

间隔的QoS可持续性分析通知，以便提前调整应用的业务行为，并

基于QoS可持续性分析通知进行QoS更改。5GC可以通过收集5QI

信息，预测出未来在某一区域的分析目标周期内QoS更改发生的可

能性大小，并在超出V2X应用服务器设置的通知阈值时发送通知报

告。V2X应用服务器还可以向5GC请求过去的QoS可持续性统计

信息，以调整V2X业务的行为逻辑，更好地适应网络。

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三、5G核心网智能架构关键技术

（一）NWDAF分析框架

1.数据采集及分析反馈

面向5G核心网智能化演进需求，3GPP在Rel-15阶段定义了

核心网服务化网元网络数据分析功能NWDAF（NetworkData

AnalyticsFunction），并在Rel-16阶段定义了完整的数据采集、数

据分析、分析反馈架构和对应的网络流程。围绕NWDAF的5G核

心网智能框架如图1示意：

图15G核心网智能框架示意图

NWDAF作为服务化网元，支持通过标准定义的服务化接口向数

据源如其他5G核心网NF、OAM或AF进行事件订阅，以此获取分

析所需要的原始数据。可以通过服务化接口获取的数据包括如从

AMF获取用户位置、用户移入/移出目标区域事件，从SMF获取对

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应特定DNN/S-NSSAI的PDU会话建立、更新、释放信息，从

AF/NEF获取特定应用的应用QoE指标、应用标识符及应用服务器

信息，从OAM获取无线小区的负荷和性能信息等。

NWDAF的分析结果信息可以反馈给5G核心网NF或AF。当

NWDAF的分析结果信息开放给AF时，需要通过网络开放功能网元

NEF与AF进行交互。NWDAF的分析结果信息可以包括网络性能

分析信息，UE行为分析信息、拥塞分析信息等。

遵循服务化架构整体通信和交互要求，NWDAF可以通过请求/

响应和订阅/通知两种模式接收来自分析消费者的分析需求，并在完

成分析后向其反馈所请求的分析结果信息。

2.NWDAF发现和选择

NWDAF作为5G核心网服务化网元，支持基于标准服务化流程

通过NRF被分析消费者发现和选择。NRF根据分析消费者的请求，

结合NWDAF的NF配置文件信息为分析消费者提供备选的

NWDAF列表。NWDAF注册到NRF中的NF配置文件可以包含

NWDAF支持的AnalyticsID，支持的服务类型（如是否支持MTLF

服务），NWDAF服务区域，分析聚合能力等信息。

针对UE特定的分析场景，NWDAF可以针对特定的Analytics

ID（如UE移动性分析），携带其正在服务的目标UE标识以及对应

的AnalyticsID向UDM进行注册，当分析消费者无法通过NRF发

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现服务特定UE的NWDAF时，分析消费者可以向UDM进行查询

并找到所需的NWDAF。

3.分析上下文的管理和传递

在NWDAF执行分析的过程中，由于一些内部原因如NWDAF

间的负载均衡，NWDAF的计划内下线等操作，或由于一些外部原因

如UE移动性事件触发等，当前的服务NWDAF无法继续为分析消

费者提供分析服务，此时就需要进行服务NWDAF的变更，并将当

前NWDAF正在执行的分析过程转移到新的目标NWDAF。为支持

这一过程，NWDAF会在内部维护一套分析上下文信息，以确保在发

生NWDAF变更后，目标NWDAF可以基于分析上下文中的信息继

续执行未完成的分析过程。

NWDAF管理的分析上下文可能包含：

－分析相关信息，如尚未提供给分析消费者的待发送分析信息，

历史输出分析信息，最后一次向分析消费者提供分析信息的时

间，分析聚合相关信息等；

－分析相关的数据，如当前NWDAF中可能与将在目标NWDAF

中继续的分析过程相关或有用的历史分析数据；

－ML模型相关信息，如待转移的分析过程所需ML模型对应的

MTLF信息，以及ML模型的文件所在地址信息等。

分析上下文的传递可以由源NWDAF发起，也可以由分析消费

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者选择目标NWDAF后，触发目标NWDAF发起。

4.NWDAF分析聚合

在同一网络中，多个NWDAF实例可以基于层级结构或树状结

构进行部署，如下级NWDAF可以和数据源NF（如AMF、SMF等）

合并部署或邻近部署，以实现快速的实时性数据获取，而上级

NWDAF汇总处理下级NWDAF的数据并生成总体的数据分析报告。

或者多个NWDAF各自负责一片NWDAF服务区域，并将各自负责

区域内的数据统一上报至上级NWDAF，聚合生成针对更大管理区域

的分析报告。

当多个NWDAF需要联合完成一项分析任务时，需要有一个

NWDAF承担聚合NWDAF的功能，即汇总多个NWDAF的分析元

数据（AnalyticsMetadata），聚合并生成聚合的分析信息。支持分

析聚合能力的NWDAF会在向NRF进行注册的时候将聚合能力指示

包含在NF配置文件中，以备未来的聚合NWDAF发现和选择。其

他非聚合NWDAF则在NF配置文件中包含分析元数据提供能力，

以供聚合NWDAF进行发现和选择。分析聚合能力是NWDAF的一

项额外的能力，也就是说，一个NWDAF在担任聚合NWDAF的角

色期间，也可能同时在承担独立NWDAF或提供分析元数据的

NWDAF的角色。

典型的分析聚合架构如下图2所示：

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图2NWDAF分析聚合架构示意

分析消费者可能会在NWDAF发现和选择的过程中指定一个目

标分析区域（AreaofInterest），并要求发现一个具备分析聚合能力

的NWDAF，在后续的分析请求和交互过程中，聚合NWDAF可以

基于分析请求中指定的目标分析区域，将对应区域拆分为若干个子区

域，并以此作为发现能够提供分析元数据的NWDAF的条件，进而

发现并选择多个用于提供分析聚合所需要的分析元数据的NWDAF，

完成分析聚合过程。

分析消费者也可能不会在NWDAF发现和选择过程中指定目标

分析区域，在这种情况下，NRF可以向分析消费者返回一个支持分

析聚合能力，并覆盖较大的服务区域的NWDAF，以满足分析消费者

的请求。

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（二）ML模型管理及交互

1.NWDAF逻辑功能分解

基于3GPPRel-16阶段要求，NWDAF为单一逻辑功能实体，

单个NWDAF同时承担ML模型设计、ML模型训练、数据采集、

数据推理分析等功能，网络中的各个NWDAF独立、闭环的进行以

上数据和模型相关的处理，彼此之间缺乏协同。因此NWDAF所使

用的ML模型难以进行系统的训练和管理，ML模型性能和准确性不

一致，造成智能分析服务标准的不统一，不利于服务的优化和推广。

针对以上情况，3GPP在Rel-17阶段针对NWDAF逻辑功能框

架进行了优化，将NWDAF分解为不同的逻辑功能实体，包括：

－MTLF：即模型训练逻辑功能，负责进行ML模型的训练、管

理和存储，并负责基于AnLF的请求将AnLF所需的ML模型

下发给AnLF，用于后续AnLF的分析推理过程；

－AnLF：即分析逻辑功能，负责基于分析消费者的请求，使用

从MTLF获取的ML模型进行数据的分析和推理，生成分析

消费者所请求的分析结果。

一个NWDAF功能实体可能单独包含MTLF或AnLF功能，也

可能同时包含MTLF和AnLF功能。典型的NWDAF逻辑功能分解

框架如图3所示：

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图3NWDAF逻辑功能分解示意图

图3所示框架中，ML模型设计和初始模型下发过程基于运营商

策略和实际的网络实现。如，初始的预训练的ML模型可能被本地预

配置在MTLF中，也可能通过运营商的AI管理平台进行统一的管理

和分发。MTLF可以根据AnLF利用ML模型生成的预测结果以及实

际结果进行对比，触发模型的重选学习，提高模型精度。

2.ML模型管理和共享

MTLF负责训练产生ML模型，并对其进行控制和管理。网络中

可能部署多个MTLF，一个MTLF可以服务于特定的服务区域，或

管理专用于特定AnalyticsID的ML模型，ML模型在MTLF中可以

不断被迭代训练和优化。AnLF基于分析消费者的请求发现和选择管

理对应ML模型的MTLF，并从中请求、获取和使用所需的ML模型。

一般情况下，ML模型的训练过程和推理过程可能基于不同的

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AI框架和机器学习系统，如目前常用的TensorFlow，Pytorch，Caffe

等AI框架，由于不同AI框架的网络拓扑、数据格式、支持的语言等

均可能存在差异，因此MTLF基于特定的AI框架所训练的ML模型

可能无法被使用其他AI框架的设备（即AnLF）使用。为此，一种

简单的解决方案是通过预先的线下协商、调试过程，使AnLF可以在

内部预配置一个MTLF列表，并确保这些MTLF中的ML模型是

AnLF可以识别和使用的，AnLF仅从包含在这一MTLF列表中的

MTLF中请求ML模型。

或者，MTLF可以在向NRF注册时在NF配置文件中包含一个

互用性指示，指示一个允许从该MTLF中检索ML模型的AnLF供

应商列表，并同时可能包含可以被映射为一系列的ML模型信息如文

件格式、平台类型等的互用性Token。AnLF通过查找NRF，在MTLF

发现和选择流程中通过互用性指示和互用性Token发现对应的

MTLF，并获取其可以识别和使用的ML模型。

针对不同平台之间的ML模型共享问题，以上两种实现方式为现

阶段初步可行的方案，但均存在一定的缺陷，即需要平台厂商之间进

行较多的私有对接测试过程，还有待进一步的研究更为合理的其他潜

在方案。

3.多MTLF协同的联邦学习

传统的机器学习模式需要将数据汇聚到中心进行模型训练，而这

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一数据汇聚过程会随着数据量的不断膨胀而愈加复杂，造成控制和管

理成本的不断提升。此外，数据的汇聚过程也会造成数据隐私和安全

方面的风险。在这一背景下，联邦学习（FederatedLearning）的

概念被提出，联邦学习本质是一种分布式机器学习框架，其做到了在

保障数据隐私安全及合法合规的基础上，实现数据共享，共同建模。

联邦学习的过程如下图4示意：

图4联邦学习过程示意

在5G核心网智能架构中，MTLF之间可以通过联邦学习来实现

高效的ML模型训练，而又不需要各个MTLF将训练所需的原始数

据信息汇聚到网络中心，从而确保数据的本地属性不被破坏，避免了

由此带来的潜在的数据跨域传递造成的安全隐患，以及大量数据跨域

过程中对网络性能造成的冲击。

参与联邦学习过程的MTLF可区分为服务器（FLServer）和客

户端（FLClient），联邦学习的角色（服务器/客户端）和相应的能力

信息会作为NF配置文件的一部分被注册到NRF。FLServer会通过

NRF发现和选择支持特定AnalyticsID对应的联邦学习训练过程的

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FLClient，并向其发起联邦学习过程。在这一过程中，由FLClient

基于本地数据进行分布式的机器学习和模型训练并产生本地ML模

型，并将本地ML模型上传至FLServer进行ML模型汇聚，形成

聚合的ML模型。这一过程可以基于运营商的管理策略，在FLServer

的生命周期中反复触发和执行，以持续的优化和提升ML模型的精度

直至模型收敛。同时，在联邦学习的迭代过程中，FLServer可以基

于本地策略或者FLClient的状态信息（如网元负载，能力信息，延

迟信息等）进行成员的重新选择以添加或者移除一些FLClient，从

而优化和提高联邦学习的学习效率。

（三）数据管理和协调

1.数据协调

围绕NWDAF构建的5G核心网智能架构下，针对不同的

AnalyticsID，以及来自不同分析消费者的分析请求，在网络中将会

产生海量的数据和分析信息，不同的分析消费者可能会出现相同的分

析需求，或者不同的分析需求需要采集相同的原始数据。从减少冗余

流程，提升分析效率的角度，面向整个5G核心网智能架构的数据采

集和分析协调成为了一个必须要考虑的问题。为此，3GPP在Rel-17

阶段定义了包含数据采集协调功能DCCF、消息框架（Messaging

Framework）以及消息框架适配器功能MFAF的数据协调框架，如

下图5所示：

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图5数据协调框架

在部署了DCCF的情况下，数据消费者（如NWDAF、分析数

据存储功能ADRF等）除了可以直接对接数据源获取数据，还可以

通过DCCF进行数据请求，在这种情况下，数据消费者的数据请求

将发送给DCCF而不是直接发送给数据源。数据消费者可以在数据

请求中指示所需要的数据源NF或ADRF用于下一步的数据处理，

而在数据消费者没有指示目标NF时，DCCF也可以自行决定并选择

数据源NF（如通过向NRF/UDM/BSF检索）或ADRF。

DCCF会维护一个数据采集和协调的记录表，当DCCF识别到

新的数据请求和已有记录吻合时，DCCF将直接从NWDAF或ADRF

获取已采集和处理的历史数据，而不需要再次向数据源发起新的数据

采集过程。NWDAF或ADRF也可以将其已采集/存储的数据记录发

送给DCCF，以备未来的查询和匹配。

数据采集协调还可以通过消息框架完成，便于复用已有的消息队

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列，或者可能集成开源的消息队列。消息框架不由3GPP进行标准

化定义，消息框架和3GPP系统之间的互通通过消息框架适配器功

能MFAF实现，MFAF支持和5GCNF之间的3GPP消费者适配

器（3CA）以及和DCCF之间的3GPPDCCF适配器（3DA）以和

周边网元进行交互。实际的消息框架/MFAF应用中，DCCF根据数

据消费者的请求判断数据采集状态，如果需要发起新的数据采集请求，

DCCF指示MFAF进行数据采集，并由消息框架完成数据处理后将

其提供给MFAF，由MFAF最终将数据发送给数据消费者。

MFAF仅负责数据的分发，基于不同的组网策略，MFAF可以

独立部署，也可以内置在DCCF中。MFAF独立部署的场景可适用

于如MFAF靠近数据源和数据消费者，实现快速的数据请求的响应，

而DCCF集中部署，负责统一的数据采集协调。

2.数据存储

3GPP在Rel-17阶段定义了分析数据存储功能ADRF，用于存

储和管理由NWDAF采集的数据，以及通过NWDAF生成的数据分

析信息。ADRF所存储的数据或分析信息，可以由NWDAF（AnLF）

用于直接的分析推理过程，或由NWDAF（MTLF）用于进行ML模

型训练，也可以直接将已有的分析信息反馈给分析消费者，而不需要

NWDAF进行重复的分析推理过程。以上过程可以由NWDAF、

DCCF、ADRF共同在数据协调框架下实现。

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基于ADRF的数据存储架构如下图6所示：

图6数据存储框架

数据存储方面：已有原始数据或分析信息的存储，可以由需要在

ADRF中存储数据或分析信息的ADRF服务消费者通过调用ADRF

的存储请求服务，直接将需要存储的数据发送给ADRF进行存储。

未来潜在数据或分析信息的存储，可以由ADRF服务消费者通过向

ADRF订阅数据存储服务，由ADRF通过向NWDAF或DCCF等进

行订阅，在后续获取分析信息或数据并进行存储。

数据访问方面：数据或分析信息消费者向ADRF请求已发生的

时间窗口内的数据或分析信息，或通过数据检索订阅服务向ADRF

订阅包含未来时间的时间窗口期间的数据或分析信息，并由ADRF

向NWDAF或DCCF进行订阅，在收到对应的数据或分析通知后将

其所包含的信息发送给数据或分析信息消费者。

3.数据的格式化和预处理

当使用了基于DCCF/MFAF的数据协调框架，数据消费者可以

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在其发送的数据请求消息中指示对数据的格式化要求，包括何时及何

种条件下发送数据通知，如指定数据通知的时间窗、时间间隔等，或

通知的触发条件如事件交叉触发、消费者请求触发等，并可能指示

DCCF或MFAF在向数据消费者发送通知的时候是否需要同时将数

据通知发送给ADRF以进行数据的存储。

数据消费者可能同时向DCCF指示数据的预处理要求，即要求

DCCF/消息框架针对所采集的数据进行初步的概括并形成一个单独

的包括发生事件、处理间隔、事件平均值/方差等信息的数据报告，

以替代多个独立的数据通知，减少发送数据通知所产生的数据量。

在部署了消息框架和MFAF的情况下，数据的格式化和预处理

指示由DCCF下发给MFAF，并进一步由消息框架执行具体的处理

过程。

（四）分析时间/时延管理

针对不同的分析类型，分析消费者所期望的分析时延或获得分析

结果信息的时间也有所不同，部分分析场景需要满足分析消费者的分

析交互可控和可预期的需求。针对分析消费者需要在特定时间或特定

的时延范围内获取分析结果信息的情况，围绕NWDAF的5G核心

网智能架构定义了以下分析时间/分析时延相关的管理参数：

“需要分析信息的时间”：用于由分析消费者向NWDAF指示其

所期望的获得分析信息的最晚时间，该时间是一个相对时间（如：30

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分钟以内）。该参数由分析消费者在向NWDAF发送分析请求时在请

求消息中携带。NWDAF收到该参数后，如在期望时间内没有完成分

析并形成分析报告/通知，则NWDAF会向分析消费者返回一个错误

信息，其中包含NWDAF侧评估的“修改的等待时间”信息（如还

需要额外的10分钟），以辅助分析消费者判断是否需要向新的

NWDAF重新发起分析请求，还是继续等待当前NWDAF的分析结

果。

“支持的分析时延”：NWDAF针对特定的AnalyticsID，通过

进行数据的预采集和预分析评估得出的针对该AnalyticsID所需要

的分析时延，这一时延评估过程需要统筹考虑数据采集所需的时延以

及分析推理所需的时延等因素。“支持的分析时延”会作为NWDAF

配置文件的一部分注册到NRF中，并作为分析消费者发现和选择

NWDAF的标准之一。“支持的分析时延”基于NWDAF内部实现，

以AnalyticsID为粒度进行评估，而不区分针对特定UE、针对特定

UE组或针对特定NF等情况。

在分析过程中，如果分析消费者已经针对特定的AnalyticsID选

择了一个支持特定的“支持的分析时延”的NWDAF，则其需要避免

在分析请求中再额外指定一个小于该“支持的分析时延”的“需要分

析信息的时间”，否则NWDAF可能会拒绝分析请求。

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（五）事件通知静音机制

为减少数据源NF和数据消费者之间的信令交互，数据源NF（如

AMF，SMF等）和数据消费者（如NWDAF，DCCF）可以支持事

件通知静音机制，即数据消费者在事件订阅的请求中包含了事件通知

静音指示的情况下，数据源NF将持续的监控事件的发生并进行相关

数据的采集和存储，但并不会在事件发生后即刻向数据消费者发送通

知，直到数据消费者在后续的事件订阅中指示获取存储的事件通知数

据，数据源NF才会一次性的将所存储的事件数据提供给数据消费者。

数据消费者可以通过事件订阅中的以下标志位指示数据源进行事件

通知静音或进行存储数据的通知：

－去激活通知标志位：指示数据源NF进行事件的监测和数据的

采集，数据源在收到该指示的情况下应存储相关的事件数据但

暂时不向数据消费者发送事件通知；

－检索通知标志位：指示数据源NF将已采集的，但尚未提供给

数据消费者的事件数据通过事件通知发送给数据消费者。

存储在数据源NF的事件数量可根据数据源NF的配置设置一个

上限，数据源NF在事件达到上限的情况下滚动更新所存储的事件数

据，以保持数据总是最新的。当数据源NF是DCCF时，事件通知

静音的相关参数可以通过数据格式化和预处理指示发送给DCCF。

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（六）UE应用数据采集

NWDAF可以通过AF从UE上的应用程序进行数据采集，用作

数据分析或ML模型训练的输入。NWDAF通过数据订阅触发AF通

过UE建立的PDU会话进行所需数据的采集。UE应用数据的采集

所需的信息通过运营商和ASP之间的SLA确定并配置在AF中，包

括UE应用可以向AF提供的信息，AF验证UE应用程序合法性所

需的认证信息等。同时，ASP基于SLA在UE应用中配置其所要交

互的AF的地址，UE授权可以提供给AF的数据等信息，用于后续

的应用数据采集。AF需要在NRF中保存支持的应用信息，NWDAF

则可以通过NRF查找应用对应的AF。

AF检索并获取UE应用对应的PDU会话的IP地址，用于向UE

进行数据请求。UE应用数据采集可以通过直接采集（AF直接向UE

应用采集数据）和间接采集（UE应用将数据发送给AS，AF向AS

获取所需的数据）两种方式实现。

在AF进行UE数据采集的过程中，涉及到用户隐私的应用数据

可能会被AF获取并使用于后续的用户行为分析之中，这将造成用户

隐私的泄露。例如，如果用户定位信息在未得到用户同意的情况下被

采集到，NWDAF可以将分析结果分享给其他网元，该网元可以是核

心网内部网元，也可以是第三方网元，这将导致UE位置信息、行为

习惯等信息的暴露。

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中国联通5G核心网智能架构白皮书

为了保护用户数据隐私，依据相关法律法规，UE应用数据的采

集必须在用户许可（UserConsent）的前提下进行，用户许可按不

同的目的（如分析推理，ML模型训练），作为用户签约信息的一部

分存储在UDM中。NWDAF每次进行UE应用数据采集前都需要与

UDM交互以获取用户许可信息，并且必须在确认获得用户许可的情

况下才可以触发AF进行UE应用数据采集。同时，UE有权随时更

改用户许可信息，例如，可以要求网元停止采集UE应用数据，也可

以要求网元删除先前采集到的UE应用数据。一旦用户许可息更新，

UDM会及时通知NWDAF，NWDAF依据更新后的用户许可信息进

行分析和处理。

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中国联通5G核心网智能架构白皮书

四、总结和展望

随着数字经济发展战略的逐步推进，电信运营商的身份也在从传

统的通信服务提供者转变为数字服务提供者，这一过程会对移动通信

网络的建设部署和管理运营产生巨大的影响，最明显的一点是：网络

复杂性的增长速度将远快于管理网络所需的资源的增长速度。在这样

的趋势下，人工智能技术在5G网络中的应用也就成为了一个必然的

选择。

通过基于NWDAF的数据采集和分析能力，以及对应的数据存

储（ADRF）和数据协调（DCCF/MFAF）能力的标准化智能架构的

引入，5G核心网智能架构将成为运营商和垂直行业数字化转型和业

务创新的引擎之一。5G核心网可以基于人工智能算法，在5G的网

络规划和管理，以及用户业务体验的保障和优化方面进行持续的能力

增强，支撑运营商拓展业务范围，提升运营商的网络价值。同时，5G

网络中不同垂直行业业务所产生的海量和丰富的数据，也可以进一步

完善人工智能的算法、模型等各项关键能力，持续提升人工智能能力

的性能，在精细划分的各类业务场景中更精确的实现网络资源的快速

管理和调度。

5G核心网智能架构的探索和实践，将显著的提升业务的性能和

用户的感知，深刻的影响电信运营商以及各行各业的技术发展和业务

转型，并进一步影响人们生活的方方面面，谱写“数字生活”新篇章。

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中国联通5G核心网智能架构白皮书

五、缩略语

缩写英文全称中文名称

5GC5GCoreNetwork5G核心网

5QI5GQoSIdentifier5GQoS标识符

ADRFAnalyticsDataRepositoryFunction分析数据存储功能

AFApplicationFunction应用功能

AIArtificialIntelligence人工智能

AMFAccessandMobilityManagementFunction接入与移动性管理功能

AnLFAnalyticsLogicalFunction分析逻辑功能

APIApplicationProgrammingInterface应用程序接口

ASApplicationServer应用服务器

ASPApplicationServiceProvider应用服务提供商

BSFBindingSupportFunction绑定支持功能

DCCFDataCollectionCoordinationFunction数据采集协调功能

DNNDataNetworkName数据网络名称

FLFederatedLearning联邦学习

GBRGuaranteedBitRate保障比特速率

LMFLocationManagementFunction定位管理功能

MFAFMessagingFrameworkAdaptorFunction消息框架适配器功能

MTLFModelTraininglogicalfunction模型训练逻辑功能

MLMachineLearning机器学习

NEFNetworkExposureFunction网络开放功能

NFNetworkFunction网络功能

NRFNetworkRepositoryFunction网络存储功能

NWDAFNetworkDataAnalyticsFunction网络数据分析功能

OAMOperationAdministrationandMaintenance运行管理维护

PCFPolicyControlFunction策略控制功能

QoEQualityofExperience体验质量

QoSQualityofService业务质量

SLAServiceLevelAgreement业务级协议

SMFSessionManagementFunction会话管理功能

SingleNetworkSliceSelectionAssistance

S-NSSAI单网络切片选择辅助信息

Information

UDMUnifiedDataManagement统一数据管理

UEUserEquipment用户设备

UPFUserPlaneFunction用户面功能

WLANWirelessLocalAreaNetworks无线局域网

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中国联通5G核心网智能架构白皮书

目录

一、5G智能技术发展驱动力.................................................4

二、5G智能化典型应用场景.................................................5

（一）网络切片性能保障..................................................5

（二）边缘计算路由优化..................................................6

（三）UE行为分析及业务优化.............................................7

（四）网络拥塞分析......................................................8

（五）定位业务赋能......................................................9

（六）智能选网.........................................................10

（七）QoS预测及可保持性分析...........................................11

三、5G核心网智能架构关键技术............................................12

（一）NWDAF分析框架...................................................12

1.数据采集及分析反馈................................................12

2.NWDAF发现和选择..................................................13

3.分析上下文的管理和传递............................................14

4.NWDAF分析聚合....................................................15

（二）ML模型管理及交互................................................17

1.NWDAF逻辑功能分解................................................17

2.ML模型管理和共享.................................................18

3.多MTLF协同的联邦学习.............................................19

（三）数据管理和协调...................................................21

1.数据协调..........................................................21

2.数据存储..........................................................23

3.数据的格式化和预处理..............................................24

（四）分析时间/时延管理................................................25

（五）事件通知静音机制.................................................27

（六）UE应用数据采集..................................................28

四、总结和展望...........................................................30

五、缩略语...............................................................31

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中国联通5G核心网智能架构白皮书

一、5G智能技术发展驱动力

随着5G标准化工作的推进，5G市场也在经历高速发展并逐渐

走向成熟，目前我国的5G基站总数已经达到196.8万站，5G网络

覆盖全部的地级市，并覆盖了超过98%的县城城区和80%的乡镇镇

区。此外，中国信通院发布的《中国5G发展和经济社会影响白皮书》

指出，5G具有显著的技术深度，拥有开发创造新业态、新产品、新

工艺和新技术的巨大潜力，这也表示未来5G应用的主战场将更多的

面向垂直行业市场，从传统的个人移动终端业务向工业、电力、金融、

医疗、港口、智慧城市等各个垂直领域扩展和渗透。新一代信息技术

与制造业进一步深度融合，工业互联网创新发展迈出更坚实步伐，随

着“5G+工业互联网”512工程纵深推进，全国建设项目已超过3100

个，为数字产业发展带来更多增长机会。

层出不穷的新应用、新需求、新场景也进一步影响了5G网络的

演进，使5G网络持续向复杂化、分散化和灵活化发展，运营商需要

支持针对不同客户的需求创造定制化和个性化的业务体验，这也进一

步要求5G网络能够对网络资源进行更快速和更精确的调度。同时，

垂直行业在业务性能方面的要求也呈现越来越严苛的趋势，这也要求

5G网络能够对网络状态进行针对性的感知，并以此为基础进行经验

性的，甚至是预测性的动态调整和优化。

以上的商业和技术发展趋势为构建智能化5G网络提供了契机，

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中国联通5G核心网智能架构白皮书

而近年来人工智能技术的不断发展、机器学习算法的不断丰富、计算

设备性能的持续提升，也为5G网络的智能化提供了可能性。作为

5G网络最大的数据生产者之一，5G核心网已经成为了各个标准组

织进行移动通信网络智能化讨论的早期阵地。5G核心网智能架构的

引入，使得5G网络可以深度的利用和开发5G核心网产生和管理的

海量的，多样的数据，为运营商提高网络资源利用率，优化用户业务

体验，进而提升5G网络价值提供了一条值得探索的新路径。

二、5G智能化典型应用场景

（一）网络切片性能保障

5G时代业务场景的多样性为运营商带来了巨大的挑战，传统的

网络建设和管理思路难以适应快速发展和演进的移动通信网络部署

需求，在此背景下网络切片技术应运而生，通过基于5G服务化架构

的网络切片技术，运营商将能够最大程度地提升网络对外部环境、客

户需求、业务场景的适应性，提升网络资源使用效率，最优化运营商

的网络建设投资，构建灵活和敏捷的5G网络。

考虑到有限的网络资源和不断变化的网络环境，随着切片数量的

增加，运营商是否在任何时间都能够保障所有切片的性能以确保用户

获