2026年面向6G的AI原生网络关键技术研究项目建议书

2026年面向6G的AI原生网络关键技术研究项目建议书一、项目背景与意义1.1项目背景随着5G技术的规模化普及与数字经济的深度发展，垂直行业对网络的速率、时延、连接密度、可靠性等指标提出了更高要求，6G作为下一代移动通信技术，将承担起“空天地海一体化通信”“万物智联”“全域智能服务”的核心使命，预计2026年将进入关键技术研发攻坚阶段，逐步完成技术框架定型与原型验证。与5G“AI辅助优化”的模式不同，6G网络需实现“AI原生设计”，即将人工智能技术深度融入网络架构、协议设计、资源调度、运维管理等全流程，打破传统网络“硬件固化、协议僵化、运维复杂”的瓶颈，实现网络的自感知、自决策、自优化、自修复，支撑通感一体、星地融合、内生智能等6G核心场景落地。当前，面向6G的AI原生网络仍面临诸多技术瓶颈：一是网络架构与AI技术的深度融合不足，传统分层架构难以适配AI模型的分布式部署与实时推理需求；二是AI驱动的网络资源调度效率偏低，难以应对6G场景下动态多变的业务需求（如车联网、工业元宇宙、卫星通信）；三是网络安全与隐私保护面临新挑战，AI模型的鲁棒性不足、数据泄露风险等问题制约AI原生网络的规模化应用；四是缺乏统一的AI原生网络技术标准与评估体系，导致不同技术方案难以兼容。在此背景下，开展面向6G的AI原生网络关键技术研究，成为推动6G技术突破、抢占全球通信技术制高点的迫切需求。1.2项目意义1.2.1技术意义本项目聚焦6GAI原生网络的核心技术瓶颈，开展系统性研究，突破AI与网络架构深度融合、智能资源调度、安全防护等关键技术，形成具有自主知识产权的核心技术方案与原型系统，填补国内6GAI原生网络领域的技术空白，提升我国在6G技术研发领域的核心竞争力，为后续6G技术标准制定提供技术支撑，推动我国从“5G引领”向“6G领跑”转型。1.2.2产业意义项目研究成果可直接应用于通信设备制造、运营商、垂直行业（如工业、交通、航天）等领域，推动通信产业与人工智能产业深度融合，催生新的产业形态与商业模式。通过突破AI原生网络关键技术，可降低6G网络的部署与运维成本，提升网络运营效率，为垂直行业数字化转型提供高效、智能、可靠的网络支撑，助力我国数字经济高质量发展。1.2.3社会意义6GAI原生网络将支撑空天地海一体化通信、应急通信、远程医疗、智能交通等民生领域应用，提升社会治理的智能化水平，改善民生服务质量。同时，项目研究将推动绿色低碳网络技术发展，通过AI智能调度降低网络能耗，助力“双碳”目标实现，具有显著的社会价值。二、项目研究目标2.1总体目标本项目立足2026年6G技术研发攻坚需求，围绕AI原生网络的核心技术体系，开展关键技术研究、原型系统开发与验证，形成一套适配6G场景的AI原生网络技术方案，解决网络架构融合、智能调度、安全防护等核心痛点，完成原型系统的性能测试与场景验证，培养一批6G与AI融合领域的复合型人才，为6G技术的后续产业化落地奠定坚实基础。2.2具体目标突破3-5项面向6G的AI原生网络关键技术，包括AI原生网络架构设计、分布式AI推理调度、通感一体场景下的智能资源分配、AI驱动的网络安全防护等，形成相关技术专利5-8项、技术论文3-5篇。开发面向6G的AI原生网络原型系统1套，实现网络自感知、自决策、自优化、自修复的核心功能，满足6G场景下速率、时延、连接密度等关键指标要求（速率≥100Gbps，时延≤1ms，连接密度≥10^6/km²）。完成原型系统的场景验证，选取车联网、星地融合通信2个典型场景，开展性能测试，验证技术方案的可行性与有效性，形成场景验证报告。培养6-8名6G与AI融合领域的技术骨干，形成一支具备核心研发能力的团队，为行业输送复合型人才。参与6GAI原生网络相关技术标准的研讨与制定，提交标准建议稿2-3份，提升我国在6G标准领域的话语权。三、项目研究内容与技术路线3.1核心研究内容3.1.16GAI原生网络架构设计技术针对传统网络架构与AI技术融合不足的问题，研究基于AI的6G原生网络架构，打破分层架构的局限，构建“AI内生、柔性可扩展”的网络架构。重点研究网络功能虚拟化（NFV）与AI模型的深度融合技术，设计可动态适配业务需求的网络功能模块；研究分布式AI节点的部署策略，实现AI模型的分布式训练与实时推理，提升网络的响应速度与处理能力；研究网络切片与AI的协同优化技术，实现不同业务场景（如通感一体、车联网）的网络资源精准分配，提升网络资源利用率。3.1.2AI驱动的6G网络智能资源调度技术针对6G场景下业务动态多变、资源需求复杂的问题，研究AI驱动的网络资源调度技术。重点研究基于多模态AI模型的网络状态感知技术，整合网络流量、时延、能耗等多维度数据，实现网络状态的精准预测；研究强化学习、联邦学习等AI算法在资源调度中的应用，设计动态资源调度策略，实现频谱资源、算力资源、存储资源的协同优化；研究通感一体场景下的资源分配技术，平衡通信与感知业务的资源需求，提升网络的综合服务能力。3.1.36GAI原生网络安全防护技术针对6GAI原生网络面临的AI模型鲁棒性不足、数据泄露、恶意攻击等安全风险，研究AI驱动的网络安全防护技术。重点研究AI模型的对抗攻击检测与防御技术，提升模型的鲁棒性；研究基于联邦学习的隐私保护技术，实现网络数据的“可用不可见”，保护用户隐私与网络敏感数据；研究AI驱动的异常行为检测技术，实时识别网络中的恶意攻击与异常流量，实现安全风险的快速预警与处置，构建全方位、智能化的网络安全防护体系。3.1.46GAI原生网络原型系统开发与验证基于上述关键技术研究成果，开发面向6G的AI原生网络原型系统。系统主要包含网络架构模块、AI智能调度模块、安全防护模块、场景适配模块等，实现网络状态感知、智能资源调度、安全防护、场景适配等核心功能。选取车联网、星地融合通信2个典型场景，搭建测试环境，开展原型系统的性能测试与场景验证，优化技术方案，确保系统满足6G关键指标要求。3.1.56GAI原生网络技术标准研究跟踪全球6G技术标准发展动态，结合本项目研究成果，研究6GAI原生网络的技术标准体系，重点关注网络架构、AI模型接口、资源调度、安全防护等方面的标准需求，提交标准建议稿，参与行业标准研讨，推动形成统一的6GAI原生网络技术标准。3.2技术路线本项目采用“理论研究—技术突破—原型开发—场景验证—标准完善”的技术路线，分四个阶段推进，确保研究工作有序开展：第一阶段（1-3个月）：调研分析。开展6G技术发展趋势、AI原生网络技术现状与需求调研，梳理核心技术瓶颈，完成文献综述与需求分析报告，确定研究重点与技术方案框架。第二阶段（4-9个月）：关键技术研发。围绕AI原生网络架构、智能资源调度、安全防护等核心研究内容，开展技术攻关，突破关键技术，形成技术专利、论文与技术方案初稿，完成AI模型的设计与训练。第三阶段（10-15个月）：原型系统开发与测试。基于关键技术研究成果，开发原型系统，搭建测试环境，开展系统性能测试，优化技术方案，解决系统存在的问题，完成原型系统的迭代升级。第四阶段（16-18个月）：场景验证与成果总结。选取典型场景开展原型系统验证，形成场景验证报告；总结研究成果，完善技术方案，提交标准建议稿，培养技术人才，完成项目验收准备工作。四、项目创新点4.1技术创新提出“AI内生式”6G网络架构，打破传统分层架构的局限，实现网络功能与AI模型的深度融合，解决传统网络柔性不足、适配性差的问题；研发基于多模态联邦学习的智能资源调度技术，实现网络资源的动态优化与隐私保护，提升6G场景下的网络服务质量；构建AI驱动的全流程安全防护体系，实现安全风险的主动感知、快速预警与智能处置，解决6GAI原生网络的安全痛点。4.2方案创新形成一套“技术研发—原型验证—标准适配”的一体化解决方案，将AI技术贯穿于6G网络的架构设计、资源调度、安全防护等全流程，实现网络的智能化、柔性化、安全化；提出适配多场景的AI原生网络部署方案，可灵活适配车联网、星地融合、工业元宇宙等不同垂直行业需求，提升方案的通用性与实用性。4.3应用创新将研究成果应用于6G典型场景，开发的原型系统可直接支撑通感一体、星地融合等6G核心应用的落地，为垂直行业数字化转型提供高效、智能的网络支撑；提出的技术方案与标准建议，可推动6GAI原生网络的标准化发展，加速6G技术的产业化进程。五、项目实施计划与进度安排5.1项目实施周期本项目实施周期为18个月，自2026年1月至2027年6月。5.2进度安排阶段时间节点核心任务预期成果第一阶段：调研分析2026年1月-3月开展6G与AI原生网络技术调研、需求分析，梳理技术瓶颈，确定研究方案需求分析报告、文献综述、研究方案框架第二阶段：关键技术研发2026年4月-9月开展架构设计、智能调度、安全防护等关键技术研发，完成AI模型训练技术专利3-5项、论文2-3篇、技术方案初稿第三阶段：原型系统开发与测试2026年10月-2027年2月开发原型系统，搭建测试环境，开展性能测试与优化原型系统1套、性能测试报告第四阶段：场景验证与成果总结2027年3月-6月开展场景验证，完善技术方案，提交标准建议稿，总结成果，准备验收场景验证报告、标准建议稿2-3份、项目总结报告六、人员配置与分工6.1项目团队组成本项目团队由行业专家、技术骨干组成，共计12人，其中高级职称3人、中级职称5人、初级职称4人，团队成员均具备6G、AI、通信网络等相关领域的研发经验，确保项目顺利推进。具体组成如下：项目负责人1名：高级职称，从事6G与AI融合技术研究10年以上，负责项目整体规划、统筹协调与进度管控，主导核心技术方案的制定。技术顾问2名：高级职称，行业知名专家，负责提供技术指导，参与关键技术难点攻关，指导项目研究方向。核心研发人员6名：中级职称，分别负责网络架构、智能调度、安全防护、原型开发等模块的研发工作，承担技术攻关与方案落地任务。测试与验证人员2名：初级职称，负责原型系统的测试、场景验证与数据整理，提交测试报告。项目管理员1名：负责项目文档管理、经费管理、会议组织等日常工作，保障项目有序推进。6.2人员分工岗位人员数量核心分工项目负责人1统筹项目整体进展，制定研究计划，协调资源，审核研究成果，对接相关单位技术顾问2提供技术指导，参与关键技术研讨，解决研发过程中的技术难点，审核技术方案网络架构研发工程师2负责6GAI原生网络架构设计，研究NFV与AI的融合技术，制定架构方案智能调度研发工程师2负责AI驱动的资源调度技术研发，设计调度算法，完成AI模型训练与优化安全防护研发工程师2负责AI原生网络安全防护技术研发，设计安全防护方案，开发异常检测模块测试与验证工程师2搭建测试环境，开展原型系统性能测试与场景验证，整理测试数据，提交测试报告项目管理员1负责项目文档、经费、会议等日常管理，跟踪项目进度，协调团队沟通七、经费预算7.1预算总额本项目总预算为XX万元，主要用于设备采购、研发费用、测试费用、人才培养、差旅费等，具体预算明细如下。7.2预算明细预算科目金额（万元）占比用途说明设备采购费XXXX%采购服务器、测试设备、网络设备等，用于原型系统开发与测试研发费用XXXX%包括研发人员薪酬、技术合作费、专利申请费、论文发表费等测试与验证费用XXXX%包括测试环境搭建费、场景验证费、测试数据采集费等人才培养费用XXXX%包括培训课程费、学术交流费、人才补贴等差旅费XXXX%用于项目团队开展调研、学术交流、场景验证等活动的交通、住宿费用其他费用XXXX%包括项目管理费、办公费、应急备用金等总计XX100%-7.3经费来源本项目经费来源主要为XX（如政府专项拨款、企业合作资金、自筹资金等），经费将严格按照项目进度专款专用，建立完善的经费管理制度，确保经费使用规范、高效。八、预期成果8.1技术成果关键技术：突破3-5项面向6G的AI原生网络关键技术，形成可落地的技术方案。专利与论文：申请发明专利5-8项（其中发明专利3-5项），发表核心期刊论文3-5篇。原型系统：开发面向6G的AI原生网络原型系统1套，完成性能测试与场景验证。标准建议：提交6GAI原生网络相关技术标准建议稿2-3份，参与行业标准研讨。8.2人才成果培养6-8名6G与AI融合领域的技术骨干，形成一支具备核心研发能力的专业团队，为行业输送复合型人才，提升我国6G技术研发的人才储备水平。8.3应用成果完成原型系统在车联网、星地融合通信等典型场景的验证，形成场景验证报告，为6GAI原生网络的产业化落地提供技术支撑，推动通信产业与人工智能产业深度融合。九、风险分析与应对措施9.1技术风险风险描述：6G技术迭代速度快，AI原生网络核心技术难度高，可能出现关键技术攻关受阻、技术方案与6G标准不兼容等问题，影响项目进度与成果质量。应对措施：密切跟踪全球6G技术与标准发展动态，加强与行业科研机构、企业的合作交流，及时调整研究方向与技术方案；组建专业的技术攻关团队，邀请行业专家提供指导，针对核心技术难点开展专项研究，确保技术方案的可行性与先进性。9.2资源风险风险描述：项目研发需要大量的算力资源、测试设备与经费支持，若资源供给不足，将影响项目的顺利推进；同时，6G与AI融合领域复合型人才短缺，可能制约技术研发进度。应对措施：合理规划经费使用，优化资源配置，加强与设备供应商、合作单位的沟通，确保设备与算力资源及时到位；建立人才培养与引进机制，通过培训、引进等方式，补充复合型人才，提升团队研发能力。9.3市场与标准风险风险描述：6G技术标准尚未完全定型，若项目研究成果与后续正式标准存在差异，将影响成果的应用价值；同时，市场对6GAI原生网络的需求可能出现变化，导致研究成果难以适配市场需求。应对措施：积极参与6G技术标准的研讨